那到底是什么阻礙了其他95％的營銷人員取得同樣的成果呢？我們仍處在AI與電子郵件營銷領域相互整合的初期階段。因此，許多營銷人員可能仍在試圖找出AI要如何應用在他們習慣的模式里，有些人甚至會懷疑AI是否真的可以改善他們發送電子郵件的成效。

　　很明顯，電子郵件營銷領域中AI的最佳用途，是利用其數據分析功能發現個人訂戶的洞察力，然后可用于優化品牌的電子郵件程式。這項工作不用再使用傳統方法花費無數人工時數，但AI的分析可使營銷人員能夠在更短的時間內，精準獲得以大數據為基礎的洞察力。

　　以下是AI會被定位為改變電子郵件營銷領域的四大方向：

　　一、參與監測

　　今日實況：大多數營銷人員使用讀取率和投訴率等傳統指標來監測用戶參與度。雖然這些數字提供了對整體受眾參與的高層次洞察力，但他們無法解釋原因。傳統的測量方式并未提供訂閱者的參與活動機會和活動線索-這意味著營銷人員可能會錯過訂閱者對電子郵件感到疲勞、不感興趣和困惑等重要訊息，從而使他們處在失去訂閱者的危機，然后將電子郵件轉為垃圾郵件和取消訂閱的風險。

　　結合AI的未來：使用AI，營銷人員可以密切監測個人層面的用戶互動，以更方便了解訂閱者生命周期不同層面的點。AI還可以提供對每個訂閱者能產生共鳴的活動及內容，并識別品牌電子郵件列表中最忠誠和最有價值的聯系人資料。通過這些用戶層級的觀察，營銷人員還可以預測用戶何時開始對品牌的電子郵件失去興趣，從而使他們能夠以非常精確的方式讓用戶重新參與互動。

　　二、發送時間/發送頻率

　　今日實況：電子郵件營銷人員幾乎普遍提出兩個問題：（1）我們什么時候該發送這封電子郵件？（2）我們應該多久向訂閱者發送電子郵件？傳統智慧和最好的實務經驗都提供了一些引導，但幾乎不可能在個人單一層面上找到正確的答案。但這些卻都是關鍵問題！發送太多電子郵件是惹惱訂閱者的好方式。發送的電子郵件太少意味著錯失了寶貴的轉換機會。如果您在錯誤的時間發送，您的訊息可能會被淹沒在其他大量電子郵件中。

　　結合AI的未來：借助AI的力量，營銷人員終于可以解決發送時間和發送頻率之謎。通過歷史紀錄的分析數據以確定每個訂戶何時最有可能在其收件箱中活動，也可確定每個人接收電子郵件的最佳時間。可以將相同類型的歷史紀錄分析應用于發送頻率，以便確定個人層面上的最佳時機。

　　三、電子郵件客制化

　　今日實況：大多數電子郵件營銷人員都會維護一個包含數千（甚至數百萬）訂閱者的電子郵件列表。雖然目標是為每個訂閱者帶來個人經驗，但根本無法使用傳統方法為每個人構建自定義廣告系列。相反，營銷人員依靠細分來創建具有相似行為和偏好的訂閱者群體，并構建針對這些群體的活動，希望內容能夠與大多數訂閱者產生共鳴。

　　結合AI的未來：使用基于AI的洞察力，營銷人員可以根據每個訂閱者的獨特行為和偏好，在個人層面客制化廣告系列。AI可以幫助營銷人員將每封電子郵件的內容和優惠對應到個人訂閱者，最終實現更強的關系并提高投資報酬率。

　　四、送達率

　　今日實況：全球的營銷人員都在努力的寄發郵件。良好的送達率需要細心的平衡，包含寄件者的名聲、簡潔的列表、訂閱者的參與性、電子郵件內容編排等等。當送達率發生了問題（這可能不會很明顯發現到）營銷人員需要有適當的工具來識別問題。當然，需要花費大量的時間和精力來確定成效問題的根本原因，找到正確的解決方案，并執行解決問題的步驟。

　　結合AI的未來：使用預測性的分析和機器學習，基于AI的解決方案可以識別送達率問題，建議合適的解決方案，并采取措施來執行解決方案。所有這些都可能在送達率問題傷害您的電子郵件程式之前發生。AI有可能將減少營銷人員耗在解決問題上的時間，因此他們可以更專注致力于其他業務發展，并在電子郵件渠道中獲得較佳的投資報酬率。