Ein Leitfaden zur Segmentierung: 4 Techniken für effektive E-Mail-Kampagnen

Senden Sie die richtige Kommunikation zur richtigen Zeit an den richtigen Empfänger. Dies ist ein wiederkehrendes Motto, ein Mantra für jeden, der eine E-Mail-Marketingstrategie entwickelt .

Aber was bedeutet es genau? Wie lässt sich das in der Praxis umsetzen? Die Antwort liegt in der Segmentierung , die nützlich ist, um Ihre Datenbank in relevante Gruppen aufzuteilen. Nachdem wir erklärt haben, wie Sie den Umsatz durch automatische E-Mails steigern können, entdecken wir die grundlegenden Aktivitäten der Segmentierung.

Kennen Sie Ihre Datenbank

Bevor Sie Ihre Kontakte trennen und benutzerdefinierte E-Mails erstellen, sollte eine eingehende Analyse der Daten durchgeführt werden, um zu verstehen, was gesammelt wurde, wie viel, Qualität, Art und ob es sich um aktualisierte oder veraltete Daten handelt. Nur wenn Sie den Wert der Datenbank kennen, können Sie die beste Art der Segmentierung bestimmen.

Zweitens müssen die Marketingstrategie und das Kundenprofil definiert werden, mit denen Sie kommunizieren möchten. Die Datenanalyse hilft zu verstehen, welche Informationen benötigt werden, ob die in unserem Besitz befindlichen Daten ausreichen oder ob es notwendig ist, neue Daten zu erfassen. Eine komplexe Aktivität, der Sie MailUp dank der fortschrittlichen Segmentierungsfunktionen der Plattform, zusammen mit Fragebögen, digitalen Formularen und kanalübergreifenden Akquisitionskampagnen , begegnen können.

Nachdem Sie die Ziele definiert und Ihre Datenbank analysiert haben, können Sie Ihre Kontakte segmentieren. Sehen wir uns einige Beispiele an.

persönliche Daten

Die Segmentierung basierend auf personenbezogenen Daten ist die einfachste Möglichkeit, Kontakte aufzuteilen: Geschlecht , Alter , Adresse sind nur einige der nützlichen Daten für die Bildung von Clustern. Diese Daten sind leicht verfügbar und werden oft vom Benutzer während des Registrierungsprozesses bereitgestellt.

Wenn Sie ein Datenerfassungsformular erstellen und viele Felder einfügen möchten, denken Sie daran, die E - Mail-Adresse des Benutzers als einziges obligatorisches Anfragefeld festzulegen , damit der Benutzer die Wahl hat, welche und wie viele persönliche Informationen er mit Ihnen teilen möchte. Denn auf dieser Ebene der Interaktion neigen Ihre Gesprächspartner weniger dazu, zu viele Informationen über sich selbst zu teilen.

Stellen Sie daher sicher, dass die von Ihnen angeforderten Informationen für Ihre Marktstrategie erforderlich sind. Überhöhte Anforderungen können zu geringen Umwandlungssätzen führen .

Verhaltensdaten

Die Segmentierung auf der Grundlage von Verhaltensdaten konzentriert sich auf Aktionen , die Benutzer ausführen, beispielsweise als Reaktion auf eine von Ihnen gesendete E-Mail oder beim Surfen auf Ihrer Website. Diese Art der Segmentierung hilft zu verstehen, in welcher Phase des Konvertierungsprozesses sich die Benutzer befinden.

Wenn wir die verschiedenen Interaktionen eines Empfängers mit einer E-Mail berücksichtigen, können wir vier Cluster basierend auf vier Verhaltensweisen identifizieren:

• der Abonnent öffnet die Nachricht;
• der Abonnent öffnet die Nachricht nicht;
• der Abonnent öffnet und klickt in die Nachricht;
• der Abonnent öffnet und klickt nicht in die Nachricht.

Wenn Sie sich fragen, wie stark Ihre Kontakte involviert sind, können Sie den Treueindex mit einer einfachen Berechnung berechnen: Vergleichen Sie die Anzahl der geöffneten Nachrichten mit der Gesamtzahl der gesendeten Nachrichten. Vergleichen Sie dann die Daten mit diesen drei Kategorien:

• treuer Abonnent mit einem Index größer oder gleich 75% . Belohnen Sie in diesem Fall ihre Treue mit besonderen Inhalten, einem kostenlosen Service oder einem Sonderrabatt;
• unsicherer Abonnent , wenn sein Treuewert zwischen 25 % und 74 % liegt : Sie sind potenziell treue Kunden, um zu konvertieren, indem Sie den Inhalt, das Thema, den Zeitpunkt des Versands optimieren und ihn darüber informieren, dass die Treue zu Ihren Mitteilungen belohnt wird;
• untreuer Abonnent , mit einer Punktzahl unter 24% : diese Kontakte sind schwer zu reaktivieren, und es gibt kein einziges Motiv für ihre geringe Beteiligung; hauptsächlich ist es ihre Wahrnehmung des Wertes der Nachricht, die sie davon abhält, die Nachrichten zu öffnen. Die Nutzung von Werbeaktionen und Sonderangeboten kann ein zweischneidiges Schwert sein, da sie eher dem Angebot als dem Unternehmen treu bleibt.

Transaktionsdaten

Es sind alle Informationen zum Kaufverhalten , sowohl auf physischen als auch auf Online-Kanälen: Art des ausgewählten Produkts, Kaufhäufigkeit, Anzahl der Bestellungen, Gesamtwert der Einkäufe, Präferenzen für Marken, Farben und mehr.

Die Navigation durch und die Verwendung dieser Informationen ist nicht einfach. Unser Rat ist es, die Daten, die Ihre Datenbank besonders machen, zu analysieren und zu einer effektiven Segmentierung zu kombinieren. Hier sind einige Beispiele:

• Sonderangebote für Kunden, die Produkte einer bestimmten Marke angeklickt oder wiederholt gekauft haben;
• E-Mail, um abgebrochene Warenkörbe wiederherzustellen , für Benutzer, die Produkte ausgewählt haben, ohne den Kauf jemals abzuschließen;
• Cross-Selling-Kampagnen : Wenn ein Benutzer ein Kleid und eine Tasche in einer bestimmten Farbe gekauft hat, senden Sie eine E-Mail (mit oder ohne Rabatt), um ähnliche Produkte derselben Farbe vorzuschlagen;
• Up-Selling-Kampagnen : eine Auswahl von Produkten vorschlagen, die den durchschnittlichen Ausgaben des Kunden entsprechen;
• Pre-Sales-Aktionen : antizipieren Sie saisonale Rabatte mit einer E-Mail an die Kunden, die in den letzten Monaten eine bestimmte Anzahl von Bestellungen getätigt haben.

RFM-Analyse

Die RFM-Analyse ist im Marketing und im E-Mail-Marketing sehr beliebta: ein ausgeklügeltes Beispiel für eine Segmentierung, die eine prädiktive statistische Methode zum Verhalten auf der Grundlage von drei Variablen verwendet, dank der Sie Kunden für jede Metrikanfrage eine Punktzahl zuordnen können:

• Aktualität : das Datum des letzten Kaufs;
• Häufigkeit : die Kaufhäufigkeit;
• monetär : die durchschnittlichen Ausgaben in einem bestimmten Zeitraum.

Die drei Prinzipien der RFM-Analyse sind:

• Kunden, die vor kurzem gekauft haben, sind für neue Werbeaktionen empfänglicher als Kunden, die in der Vergangenheit weiter gekauft haben;
• Stammkunden sind empfänglicher als Gelegenheitskunden;
• Kunden mit hohen durchschnittlichen Ausgaben sind empfänglicher als diejenigen, die weniger ausgeben.

Die besten Kunden, an die Sie dedizierte und maßgeschneiderte Nachrichten richten können, sind natürlich diejenigen, die hohe RFM-Werte erzielen. Wir empfehlen außerdem, einen Schwellenwert festzulegen , unter dem es nicht mehr praktisch ist, weiterhin Kampagnen zu senden, und es wäre besser, mit neuen Strategien zur erneuten Interaktion zu experimentieren.

Nach welchen Kriterien teilen Sie Ihre Kontakte auf? Teilen Sie uns Ihre Segmentierungstechniken im folgenden Bereich mit.