Estudio de caso: Cómo un enfoque unificado para la creación de copias de IA aumenta el CTOR en un 41.34%

Al utilizar IA — ChatGPT 3.5, para ser exactos — para módulos inteligentes, logramos automatizar la comunicación con IA para hacer que la producción de correo electrónico sea aún más efectiva en el tiempo. Y lo que es más importante, aprendimos a hacer que la IA genere textos unificados en los módulos/unidades de contenido.

Como una cereza en la parte superior, todo dio como resultado un CTOR más alto.

Desafío, o el objetivo del experimento

Las tarjetas de productos de correo electrónico y las anotaciones de publicaciones de blog generalmente incluyen tres elementos de texto, como botones de CTA, títulos y descripciones. Si la IA genera estos elementos, pueden parecer desconectados y usar términos variados a medida que la IA procesa cada elemento individualmente. Pero los títulos y las descripciones deben coincidir en la terminología y el mensaje.

O Nuestro objetivo era hacer que la IA generara textos consistentes a través de módulos/unidades de contenido.

Solución  

• como muchos de ustedes saben, diseñamos la función Smart Elements hace unos años. Esta función le permite crear numerosas tarjetas de productos y resúmenes de correo electrónico con un solo clic. ¿Cómo funciona? Simplemente pegue un enlace a su página de producto o publicación de blog, y Stripo extrae toda la información requerida de esas páginas, insertándola directamente en su correo electrónico;
• además, recientemente anunciamos nuestra integración con ChatGPT 3.5, una poderosa herramienta que facilita la generación y optimización de copia en sus correos electrónicos. Esto elimina la necesidad de herramientas de terceros o de copiar y pegar manualmente el contenido.

Así que combinamos estas dos características para encontrar una manera de "forzar" a la IA a generar una copia unificada para todas las unidades de contenido.

Importante de tener en cuenta

Actualmente, Stripo le permite usar IA en los bloques de texto y para las líneas de asunto, pero si IA funciona bien para los módulos inteligentes, lo pondremos a disposición de todos.

Resultados

Hablaremos tanto de la parte técnica como del rendimiento del correo electrónico.

La parte técnica

Hemos dado tres pasos para combinar IA y módulos inteligentes:

Paso 1

Diseñamos un módulo inteligente para una anotación de publicación de blog.

Paso 2

Tuvimos que crear una indicación para ChatGPT para que escanee el enlace y el título para optimizar el título de la publicación del producto/blog y obtener la mejor descripción. Probamos muchas indicaciones, realizamos muchas pruebas internas para encontrar la mejor indicación. Por lo tanto, podemos decir que escribir una buena indicación es un arte. 🙂

H Aquí está la indicación que encontramos la más efectiva y utilizada para cada módulo en nuestro resumen:

Imagine que usted es un redactor de marketing por correo electrónico, y necesita ayudar a su equipo a escribir algunos elementos para el correo electrónico que enviarán a los clientes. Tus compañeros te envían un enlace en base al cual tienes que proporcionarles los elementos necesarios del texto. Estás utilizando todas las mejores prácticas en redacción y marketing por correo electrónico para ofrecer excelentes resultados.

Esta puede ser una publicación de blog, una página de producto o una página de diseño de plantilla de correo electrónico.

Puede usar, si es necesario, emoji (solo en el título, 1 por título).

Aquí hay algunas limitaciones que debe seguir:

• título de menos de 75 caracteres;
• la descripción está entre 150-200 símbolos;
• CTA — 2-3 palabras máximo;
• si el título del contenido dentro de la página web contiene algún número, como "10 ejemplos", "6 reglas", "5 marcos", etc., debe usar este número dentro del elemento de título sin cambiar el número en sí y solo con el número. El título de la página web está marcado como  marcos H1 HTML;
• if Si se le proporciona el mismo enlace varias veces, debe obtener resultados diferentes cada vez;
• no utilice comillas en ningún lugar.

Temperature: 0.7

Top_P: 0.6

Marcos a utilizar:

• prueba social;
• impulsado por los beneficios;
• basado en preguntas;
• las razones por las que;
• el marco de procedimientos.

Todos los elementos deben hacerse en un tono de voz amigable.

Cuando se proporciona el enlace, debe abrirlo y, en función del contenido, escribir 1 título, descripción y CTA en un solo formato de tabla (una tabla para todos los elementos y marcos) utilizando algunos marcos diferentes, donde los elementos en el eje horizontal y los marcos en la vertical.

Si se trata de una publicación de blog sobre un tema específico o con ejemplos, utilice la idea general sin crear un correo electrónico basado en ejemplos internos. Por ejemplo, si pública sobre ejemplos en correos electrónicos teaser, use solo la idea general en esta publicación de blog, no uno de los ejemplos específicos.

Si está listo, por favor escriba en el chat, “Dame un enlace, por favor”.

Si todo está bien, pide el siguiente enlace.

Paso 3

Tuvimos que enseñar a la IA a poner las piezas de información necesarias en los campos respectivos.

Lo logramos.

Este es el correo electrónico con la copia escrita por un humano

Este es el correo electrónico con contenido generado por IA

Esto es lo que nos dio la combinación de IA generativa y la función de módulos inteligentes:

• La IA genera copias para tres elementos diferentes dentro de un módulo a la vez, por lo que esto reduce el número de clics que hacemos y nos ahorra tiempo;
• La IA genera una copia unificada.

Rendimiento del correo electrónico

Como probablemente pueda inferir del título de la publicación del blog y los números que compartimos anteriormente, los resultados son bastante satisfactorios.

Para asegurarnos de que los resultados fueran realmente una consecuencia de los cambios que hicimos en los correos electrónicos, realizamos cuatro pruebas A/B separadas, cada una con un resumen de correo electrónico diferente.

Los propios números

Cada vez elegimos un grupo diferente de destinatarios (alrededor de 84,000 cada uno), a quienes luego segmentamos:

• 50% de los suscriptores recibieron el resumen de correo electrónico escrito por un humano;
• El 50% de cada grupo recibió un correo electrónico generado por IA.

Los resultados de los cuatro resúmenes de correo electrónico son similares, por lo que ahora describiremos la prueba AB más reciente.

Tenga en cuenta que hemos utilizado la misma línea de asunto para las dos versiones del correo electrónico.

Correo electrónico escrito por humanos

• receptores — 42,024;
• OR — 31.46%, es decir, 13,221 personas abrieron el correo electrónico;
• CTOR — 5.72%, es decir, 756 personas hicieron clic en los enlaces en el correo electrónico y visitaron nuestro blog para seguir leyendo

Fragmento del correo electrónico, haga clic en el mapa

Correo electrónico generado por IA

• receptores — 42,078;
• OR — 31.52%, es decir, 13,264 personas abrieron el correo electrónico;
• CTOR — 8.08%, es decir, 1072 personas hicieron clic en los enlaces para visitar nuestro blog.

Fragmento del correo electrónico, haga clic en el mapa

Conclusión

Hemos probado AB cómo funciona la IA para los resúmenes de correo electrónico y cómo puede automatizar la creación y optimización de copias de correo electrónico. Y hemos llegado a las siguientes conclusiones:

1. La IA generativa funciona bien si se usa correctamente, incluso para cosas complejas, como módulos completos.
2. Es posible mantener el contenido consistente a través de estos módulos y correos electrónicos completos sin interferencia humana. Sin embargo, siempre puede verificar, optimizar y modificar las copias generadas por la IA.
3. Puede automatizar la creación de copias de correo electrónico.

Dado que disfrutamos mucho de los resultados, estamos lanzando la función de IA generativa para módulos inteligentes. Espere que el lanzamiento sea el 16 de junio.