セグメンテーションのガイド：効果的なメールキャンペーンのための4つのテクニック

適切な通信を適切な受信者に適切なタイミングで送信します。 これは繰り返しのモットーであり、 Eメールマーケティング戦略を開発する人のためのマントラです。

しかし、それは正確にはどういう意味ですか？ これは実際にはどのように解釈されますか？ 答えは、データベースを関連するグループに分割するのに役立つ一連のアクティビティであるセグメンテーションにあります。 自動メールで売り上げを伸ばす方法を説明した後、セグメンテーションの基本的な活動を発見します。

あなたのデータベースを知っている

連絡先を分離してカスタムメールを作成する前に、データの詳細な分析を実行して、収集された内容、量、品質、タイプ、および更新されたデータか廃止されたデータかを理解する必要があります。 データベースの値を知ることによってのみ、最適なタイプのセグメンテーションを決定できます。

次に、コミュニケーションを取りたいマーケティング戦略と顧客プロファイルを定義する必要があります。 データ分析は、私たちが所有するデータが十分であるかどうか、または新しいデータを取得する必要があるかどうかを理解するのに役立ちます。 アンケート、デジタルフォーム、クロスチャネル取得キャンペーンの助けを借りて、プラットフォームの高度なセグメンテーション機能のおかげでMailUpが直面できる複雑なアクティビティ。

目標を定義し、データベースを分析したら、連絡先をセグメント化する準備が整います。 いくつかの例を見てみましょう。

個人データ

個人データに基づくセグメンテーションは、連絡先を分割する最も簡単な方法です。性別、年齢、住所は、クラスターを作成するための有用なデータのほんの一部です。 このデータは簡単に入手でき、多くの場合、登録プロセス中にユーザーから提供されます。

データ収集フォームを作成して多くのフィールドを挿入する場合は、必須のリクエストフィールドのみをユーザーのメールアドレスにすることを忘れないでください。これにより、ユーザーは共有する個人情報の内容と量を選択できます。 このレベルの相互作用では、対話者は自分自身についてあまり多くの情報を共有する傾向が少ないためです。

したがって、あなたが要求している情報があなたの市場戦略に必要であることを確認してください。 過度の需要は、わずかなコンバージョン率につながる可能性があります。

行動データ

行動データに基づくセグメンテーションは、たとえば、送信した電子メールへの応答やサイトの閲覧からユーザーが実行するアクションに焦点を当てています。 この種のセグメンテーションは、ユーザーが変換プロセスのどの段階にあるかを理解するのに役立ちます。

受信者が電子メールで行う可能性のあるさまざまな相互作用を考慮すると、4つの動作に基づいて4つのクラスターを識別できます。

• サブスクライバーがメッセージを開きます。
• サブスクライバーはメッセージを開きません。
• サブスクライバーが開いてメッセージをクリックします。
• サブスクライバーが開き、メッセージをクリックしません。

連絡先の関与のレベルがわからない場合は、簡単な計算で忠実度インデックスを計算できます。開かれたメッセージの数と送信されたメッセージの総数を比較します。 次に、データを次の3つのカテゴリと比較します。

• 75％以上のインデックスを持つ忠実なサブスクライバー。 この場合、特別なコンテンツ、無料のサービス、または特別な割引で彼らの忠誠心に報いる。
• 不確実な加入者、忠実度の値が25％から74％の間の場合：彼らは潜在的に忠実な顧客であり、コンテンツ、件名、送信のタイミングを最適化し、あなたのコミュニケーションへの忠誠が報われることを彼らに知らせることによって変換します。
• スコアが24％未満の不誠実な加入者：これらの連絡先を再アクティブ化することは困難であり、関与が少ないことの背後にある単一の動機はありません。 主に、メッセージの価値に対する彼らの認識は、彼らがメッセージを開くのを妨げるものです。 プロモーションや特別オファーを活用することは、会社ではなくオファーへの忠実さを生み出す両刃の剣である可能性があります。

トランザクションデータ

これは、物理チャネルとオンラインチャネルの両方での購入行動に関連するすべての情報です。選択した製品の種類、購入頻度、注文数、購入総額、ブランドの好み、色などです。

この情報をナビゲートして使用するのは簡単ではありません。 私たちのアドバイスは、データベースを特定するデータを分析し、それらを組み合わせて効果的なセグメンテーションを開発することです。 ここではいくつかの例を示します。

• 特定のブランドの製品をクリックまたは繰り返し購入した顧客向けの特別オファー。
• 購入を完了せずに製品を選択したユーザーのために、放棄されたカートを回復するための電子メール。
• クロスセリングキャンペーン：ユーザーが特定の色のドレスとバッグを購入した場合は、同じ色の関連商品を提案するメールを（割引の有無にかかわらず）送信します。
• アップセルキャンペーン：顧客が費やした平均に応じて製品の選択を提案します。
• プリセールスキャンペーン：ここ数か月に一定数の注文を行った顧客にメールで季節割引を予測します。

RFM分析

RFM分析は、マーケティングおよび電子メールマーケティングで非常に人気があります。a：3つの変数に基づいて、行動に関する予測統計手法を採用するセグメンテーションの洗練された例。これにより、顧客を各メトリック要求のスコアに関連付けることができます。

• 最新性：最後に購入した日付。
• 頻度：購入頻度;
• 金銭的：特定の期間における平均支出。

RFM分析の3つの原則は次のとおりです。

• 最近購入した顧客は、過去にさらに購入した顧客よりも新しいプロモーションを受け入れます。
• 常連客は時折の顧客よりも受容的です。
• 平均支出が高い顧客は、支出が少ない顧客よりも受容的です。

専用の調整されたメッセージを送信するのに最適な顧客は、もちろん、高いRFMスコアを取得する顧客です。 また、しきい値スコアを設定することをお勧めします。このスコアを下回ると、キャンペーンの送信を続行するのが不便になり、新しい再エンゲージメント戦略を試すことをお勧めします。

連絡先を分割するためにどのような基準を使用しますか？ 以下のスペースで、セグメンテーション手法を共有してください。