دليل للتجزئة: 4 تقنيات لحملات البريد الإلكتروني الفعالة
نشرت: 2016-05-02في هذه المقالة
أرسل الاتصال الصحيح إلى المستلم المناسب في الوقت المناسب. هذا شعار متكرر ، شعار لأي شخص يطور استراتيجية تسويق عبر البريد الإلكتروني .
لكن ماذا يعني ذلك بالضبط؟ كيف يترجم هذا عمليا؟ تكمن الإجابة في التجزئة ، تلك المجموعة من الأنشطة المفيدة لتقسيم قاعدة البيانات إلى مجموعات ذات صلة. بعد أن شرحنا كيفية زيادة المبيعات من خلال رسائل البريد الإلكتروني التلقائية ، ننتقل إلى اكتشاف الأنشطة الأساسية في التجزئة.
تعرف على قاعدة البيانات الخاصة بك
قبل فصل جهات الاتصال الخاصة بك وإنشاء رسائل بريد إلكتروني مخصصة ، يجب إجراء تحليل متعمق للبيانات ، من أجل فهم ما تم جمعه ، والكمية ، والجودة ، والنوع ، وما إذا كانت بيانات محدثة أو قديمة. فقط من خلال معرفة قيمة قاعدة البيانات يمكنك تحديد أفضل نوع من التجزئة.
ثانيًا ، يجب تحديد استراتيجية التسويق وملف تعريف العميل الذي تريد التواصل معه. يساعد تحليل البيانات على فهم المعلومات المطلوبة ، إذا كانت البيانات التي بحوزتنا كافية أو ما إذا كانت ضرورية للحصول على بيانات جديدة. نشاط معقد ، يتيح لك MailUp مواجهته بفضل وظائف التجزئة المتقدمة للنظام الأساسي ، جنبًا إلى جنب مع مساعدة الاستبيانات والنماذج الرقمية وحملات الاستحواذ عبر القنوات.
بعد تحديد الأهداف وتحليل قاعدة البيانات الخاصة بك ، فأنت جاهز لتقسيم جهات الاتصال الخاصة بك. دعونا نرى بعض الأمثلة.
بيانات شخصية
يُعد التقسيم استنادًا إلى البيانات الشخصية أسهل طريقة لتقسيم جهات الاتصال: الجنس والعمر والعنوان ليست سوى بعض البيانات المفيدة لإنشاء مجموعات. هذه البيانات متاحة بسهولة ، وغالبًا ما يقدمها المستخدم أثناء عملية التسجيل.
إذا كنت ترغب في إنشاء نموذج لجمع البيانات وإدخال العديد من الحقول ، فتذكر أن تجعل حقل الطلب الإلزامي الوحيد هو عنوان البريد الإلكتروني للمستخدم ، مما يترك للمستخدم اختيار ماهية وكم المعلومات الشخصية التي سيشاركها معك. لأنه في هذا المستوى من التفاعل ، يكون المحاورون لديك أقل ميلًا لمشاركة الكثير من المعلومات عن أنفسهم.
لذلك ، تأكد من أن المعلومات التي تطلبها ضرورية لاستراتيجية السوق الخاصة بك. يمكن أن تؤدي الطلبات المفرطة إلى معدلات تحويل بسيطة.
البيانات السلوكية
يركز التقسيم استنادًا إلى البيانات السلوكية على الإجراءات التي يقوم بها المستخدمون ، على سبيل المثال ، ردًا على رسالة بريد إلكتروني أرسلتها أو من التصفح على موقعك. يساعد هذا النوع من التقسيم على فهم أي مرحلة من عملية التحويل يقع المستخدمون فيها.
إذا أخذنا في الاعتبار التفاعلات المختلفة التي قد يمتلكها المستلم مع بريد إلكتروني ، فيمكننا تحديد أربع مجموعات بناءً على أربعة سلوكيات:
- يفتح المشترك الرسالة ؛
- المشترك لا يفتح الرسالة ؛
- يفتح المشترك وينقر في الرسالة ؛
- يفتح المشترك ولا ينقر في الرسالة.
إذا كنت تتساءل عن مستوى مشاركة جهات الاتصال لديك ، يمكنك حساب مؤشر الدقة بحساب بسيط: مقارنة عدد الرسائل المفتوحة مع العدد الإجمالي للرسائل المرسلة. ثم قارن البيانات بهذه الفئات الثلاث:
- مشترك مخلص بمؤشر أكبر من أو يساوي 75٪ . في هذه الحالة ، كافئ ولائهم بمحتوى خاص أو خدمة مجانية أو خصم خاص ؛
- مشترك غير مؤكد ، إذا كانت قيمة ودقته بين 25٪ و 74٪ : من المحتمل أن يكونوا عملاء مخلصين ، للتحويل عن طريق تحسين المحتوى والموضوع وتوقيت الإرسال وإبلاغهم بأن الولاء لاتصالاتك سيكافأ ؛
- مشترك غير مخلص ، بدرجة أقل من 24٪ : من الصعب إعادة تنشيط جهات الاتصال هذه ، ولا يوجد دافع واحد وراء مشاركتهم النادرة ؛ بشكل أساسي ، إدراكهم لقيمة الرسالة هو ما يمنعهم من فتح الرسائل. يمكن أن تكون الاستفادة من العروض الترويجية والعروض الخاصة بمثابة سيف ذو حدين ، مما يخلق الإخلاص للعرض بدلاً من الشركة.
بيانات المعاملات
إنها جميع المعلومات المتعلقة بسلوك الشراء ، في كل من القنوات المادية وعبر الإنترنت: نوع المنتج المختار ، وتكرار الشراء ، وعدد الطلبات ، والقيمة الإجمالية للمشتريات ، وتفضيلات العلامات التجارية ، والألوان ، والمزيد.
التنقل عبر هذه المعلومات واستخدامها ليس بالأمر السهل. نصيحتنا هي تحليل البيانات التي تجعل قاعدة بياناتك خاصة ودمجها لتطوير تقسيم فعال. وهنا بعض الأمثلة:
- عروض خاصة للعملاء الذين نقروا أو اشتروا بشكل متكرر منتجات من علامة تجارية معينة ؛
- بريد إلكتروني لاستعادة عربات التسوق المهجورة للمستخدمين الذين اختاروا المنتجات دون إتمام عملية الشراء ؛
- حملات البيع المتقاطع : إذا اشترى المستخدم فستانًا وحقيبة بلون معين ، فأرسل بريدًا إلكترونيًا (بخصم أو بدونه) لاقتراح المنتجات ذات الصلة من نفس اللون ؛
- حملات البيع : اقتراح مجموعة مختارة من المنتجات وفقًا لمتوسط ما ينفقه العميل ؛
- حملات ما قبل البيع : توقع الخصومات الموسمية من خلال رسالة بريد إلكتروني للعملاء الذين قدموا عددًا معينًا من الطلبات في الأشهر الأخيرة.
تحليل RFM
يحظى تحليل RFM بشعبية كبيرة في التسويق والتسويق عبر البريد الإلكتروني (أ): مثال معقد للتجزئة التي تستخدم منهجية إحصائية تنبؤية بشأن السلوك ، بناءً على ثلاثة متغيرات ، وبفضلها يمكنك ربط العملاء بدرجة لكل طلب قياس:
- الحداثة : تاريخ آخر عملية شراء تم إجراؤها ؛
- التردد : تردد الشراء.
- نقدي : متوسط الإنفاق في فترة زمنية معينة.
المبادئ الثلاثة لتحليل RFM هي:
- العملاء الذين اشتروا مؤخرًا هم أكثر تقبلاً للعروض الترويجية الجديدة من العملاء الذين اشتروا المزيد في الماضي ؛
- العملاء المنتظمون أكثر تقبلاً من العملاء العرضيين ؛
- العملاء الذين لديهم متوسط إنفاق مرتفع يكونون أكثر تقبلاً من أولئك الذين ينفقون أقل.
أفضل العملاء لتوجيه رسائل مخصصة ومخصصة لهم بالطبع هم أولئك الذين حصلوا على درجات عالية من RFM. نوصي أيضًا بتعيين درجة حدية ، والتي لم يعد من الملائم بموجبها الاستمرار في إرسال الحملات ، وسيكون من الأفضل تجربة استراتيجيات إعادة المشاركة الجديدة.
ما هي المعايير التي تستخدمها لتقسيم جهات الاتصال الخاصة بك؟ شارك تقنيات التجزئة الخاصة بك معنا في المساحة أدناه.