编者按：人工智能技术真可谓是“无处不在”，航空、汽车、医疗等领域也就算了，如今电子邮件营销领域也出现了人工智能的身影。有了人工智能，电子邮件营销不仅限于循规蹈矩的触发式，而已发展成为一种当下更富个性化的手段。传统购物和在线购物的个性化看似是1:1的，但AI让在线购物比传统购物更胜一筹。AI 可以通过以下四点让电子邮件营销效果更好。
你有三秒钟时间抓住购物者的注意力。你不能冒险给正确的人却在错误的时间发送正确的信息。在同一时刻将一封电子邮件发送给所有的顾客，就如同在墙上扔意大利面条并希望它能粘在墙上一样。随着人工智能增强机器学习算法，根据每个客户的过去的行为，精明的零售商所发的信息更有可能被打开。例如，你可能在早上收到电子邮件，但根据我看电子邮件的习惯，我会在晚上收到同样的信息。即使是这样的小个性化功能也会影响您的电子邮件发送的成功率，提高电子邮件打开数量进而增大转化率。
McKinsey 公司分析 Amazon 收入的35%来自其站点和电子邮件的产品推荐。
电子邮件里的个性化产品推荐是一种被验证的可提高客户参与度、点击率（CTRs）和最终销售的方法。但为每一个客户亲手挑选具体的产品既没有可扩展性也不具操作性。然而，AI算法是基于庞大的数据集的，它包括客户过去的行为、活动和购买历史，来为每个客户创建个性化的建议。人工智能使整合实时动态产品推荐发送高针对性的活动成为可能，从而提高CTRs和销售量。这种类型的个性化为客户提供了很多有价值的信息。个性化的产品建议不仅可以增加点击率和销售，而且如果操作合理还会增大订单价值。正如零售业分析师Emily Bezzant在财富杂志中所提到的，“The North Face和1-800-Flowers.com等企业已经使用AI来提供个性化推荐。”
电子邮件营销已经从发送大批量的电子邮件走过了漫长的道路。发送分组邮件不再是随意的事情而是具有标准的。营销人员了解，没有分组就没有个性化。除了提高顾客的参与度，分组邮件已被证明能增加打开、点击率及转化率。但是，随着客户数据的丰富，你分组的成功取决于其潜在的规则和条件。尽管你可以用分组规则划分到你想要的细度，但关键是要识别数据中隐藏的秘密。
机器学习已经让分组变得更容易，它的算法可以自动识别你的数据中最突出也是最有前景的部分。例如，如果你有一家出售给各个年龄段的服装公司，机器学习可能会识别年龄组会给你最多的转化率。即使是这样一个简单的分组也可以帮助你一夜之间提高转化率。
RFM（新近度、频率、货币）分组是另一个机器学习的分组模式。机器学习分组不仅有意义，而且还可以节省您的时间和资源，以用到营销活动中。例如，你可以通过RFM为高价值、高忠诚度的客户制作一封个性化邮件。
AI 和预测分析改变了营销人员对客户的了解。通过利用交易、行为和意图数据，预测分析使营销人员能在客户生命周期发送高度契合的邮件。如客户生命周期价值（CLTV）、首次购买时间、购买时间间隔等等，营销人员可以进行更强大的宣传，来更有效、实时地吸引他们的客户。例如，对于那些将商品放在购物车中一直未购买的人，预测分析可以帮助你创建一个具有成本效益的折扣优惠高度个性化回复邮件激励这类人完成他们的购买，从而带来更佳的投资回报率。
人工智能是电子邮件营销的最大变化，它将前所未有地推动个性化。上面提到的这些方法证明了AI如何使电子邮件营销更加强大。
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