在Mailchimp推动将人工智能引入内容营销的内部

本月早些时候，Mailchimp 发布了 Content Optimizer，这是一款使用人工智能帮助提高电子邮件营销活动绩效的新产品。

由于其海量数据，Mailchimp 处于独特的位置，可以发现成功营销活动的常见模式。内容优化器利用该数据并使用机器学习模型和业务规则来预测电子邮件活动的质量，并提供有关如何改进内容、布局和图像的建议。

这不是 Mailchimp 首次尝试使用人工智能进行内容营销，但这可能是其在该领域最具影响力的努力。Mailchimp 智能内容产品经理 John Wolf 领导了 Content Optimizer 的开发工作。Wolf是2020年被Mailchimp收购的初创公司Inspector 6的创始人。Inspector 6给Mailchimp带来的技术和经验在Content Optimizer的发展中起到了重要作用。

在接受TechTalks采访时，Wolf 提供了一些关于 Content Optimizer 愿景和开发过程的幕后细节，并分享了关于 AI 如何改变内容营销未来的见解。

迎接数据挑战

与所有应用机器学习应用程序一样，营销内容优化取决于拥有大量质量数据。因此，Inspector 6 的平台在某些领域取得了成功，但在其他领域遇到了挑战。

“我们最大的客户是一家非常大的跨国消费品公司，在 200 个/地区拥有 500 个品牌，我认为他们将拥有大量数据来支持我的预测模型。我发现这不一定是真的，”沃尔夫说。为小型企业提供价值更加困难，因为他们用于训练机器学习模型的数据更加有限。

在 Mailchimp 收购 Inspector 6 之前，两家公司建立了合作伙伴关系。Mailchimp 每年发送数千亿封电子邮件，通过合作伙伴关系，Inspector 6 团队体验到在 Mailchimp 拥有的大量营销数据上训练其模型的优势。

“数据量和数据的广度，从销售产品和服务的营销内容到内容营销和时事通讯，以及介于两者之间的所有内容，有些表现非常出色，有些表现也很差——具有这种深度和数据的广度成为提供此类解决方案的关键组成部分，”沃尔夫说。

建议还需要上下文。在提供有关营销活动的效率反馈之前，分析师必须了解营销活动的目标、垂直业务、受众和其他信息。同样，机器学习模型需要上下文。对 Mailchimp 来说幸运的是，它提供了充足的数据来训练机器学习模型，这些模型可以在不同的上下文中很好地执行，客户的多样性和数量。

“你将 Mailchimp 的数据与每年 3600 亿封电子邮件一起用作我们的训练集，但你必须根据上下文对其进行切片才能真正解决这个问题，”沃尔夫说。“所以基本上，3600 亿封电子邮件开始成为许多特定于上下文的单独训练集的集合。”

过渡到 Mailchimp

Mailchimp 和 Inspector 6 之间的合作最终变成了一项收购提议，这对两家公司来说都是双赢的局面。

Mailchimp 的数据和基础设施使 Inspector 6 团队有机会将其应用程序扩展到更广泛的客户群

“在了解我的预测模型需要多少数据以及 Mailchimp 有多少数据的经验之后，我认为现在解决这个问题可能真的很有趣，我主要为少数大型跨国公司解决这个问题数百万或数千万小企业，这更符合我的热情，”沃尔夫说。

另一方面，Mailchimp 必须通过收购一个久经考验的后端技术堆栈来预测营销活动的结果，以及一个专注于营销、计算机科学和数据科学交叉领域的工程师团队，来加强其人工智能工作。

“Mailchimp 在所有这些领域都有经验，但从人才的角度来看，专注于解决这个问题是 Mailchimp 最感兴趣的，”沃尔夫说。

Inspector 6 已将其技术架构为 Amazon Web Services 上的单个微服务。系统摄取营销资产，各个微服务独立完成分析它的工作。

另一方面，Mailchimp 使用 Google Cloud Platform。因此，服务必须从一个云平台转移到另一个云平台。幸运的是，在收购之前，Mailchimp 经历了一个庞大的项目，将他们的所有数据移植到谷歌 BigQuery，这是一个基于云的数据仓库，可以轻松管理大量信息存储并在数据分析和机器学习管道中使用它们。Mailchimp 还使用其他 GCP 产品，例如 Dataflow，这是一种流式分析服务，可以以非常有效的方式创建实时和存储数据的动态视图。

这使得将 Inspector 6 的服务集成到 Mailchimp 的云基础架构中变得更加容易。

“从技术的角度来看，我们从一个微服务集合转移到另一个微服务集合，而且效果很好，”沃尔夫说。

Inspector 6 的微服务是一种使能技术。它们被集成到 Mailchimp 系统的后端，并通过前端产品提供。这些服务最初是为 Mailchimp 提供报告服务，但逐渐发展成为通过前端产品组提供内容洞察力的生成器。Wolf 的 AI 驱动的营销活动优化愿景，开始了 Inspector 6，最终成为 Mailchimp 的内容优化器。