Panduan untuk segmentasi: 4 teknik untuk kampanye email yang efektif

Kirim komunikasi yang tepat kepada penerima yang tepat pada waktu yang tepat. Ini adalah moto yang berulang, mantra bagi siapa saja yang mengembangkan strategi pemasaran email .

Tapi apa artinya sebenarnya? Bagaimana ini diterjemahkan dalam praktik? Jawabannya terletak pada segmentasi , yaitu kumpulan aktivitas yang berguna untuk membagi database Anda ke dalam grup-grup yang relevan. Setelah kami menjelaskan cara meningkatkan penjualan melalui email otomatis, kami melanjutkan untuk menemukan aktivitas mendasar dalam segmentasi.

Ketahui basis data Anda

Sebelum memisahkan kontak Anda dan membuat email khusus, analisis data yang mendalam harus dilakukan, untuk memahami apa yang dikumpulkan, jumlah, kualitas, jenis, dan apakah data tersebut diperbarui atau usang. Hanya dengan mengetahui nilai database Anda dapat menentukan jenis segmentasi terbaik.

Kedua, strategi pemasaran dan profil pelanggan yang ingin Anda komunikasikan harus ditentukan. Analisis data membantu untuk memahami informasi apa yang dibutuhkan, apakah data yang kita miliki cukup atau apakah perlu untuk memperoleh data baru. Aktivitas kompleks, yang memungkinkan Anda hadapi oleh MailUp berkat fungsi segmentasi lanjutan platform, bersama dengan bantuan kuesioner, formulir digital, dan kampanye akuisisi lintas saluran.

Setelah menentukan tujuan dan menganalisis database Anda, Anda siap untuk mengelompokkan kontak Anda. Mari kita lihat beberapa contoh.

Data pribadi

Segmentasi berdasarkan data pribadi adalah cara termudah untuk membagi kontak: jenis kelamin , usia , alamat , hanyalah beberapa data yang berguna untuk membuat cluster. Data ini tersedia dengan mudah, sering kali diberikan oleh pengguna selama proses pendaftaran.

Jika Anda ingin membuat formulir pengumpulan data dan menyisipkan banyak bidang, ingatlah untuk membuat satu-satunya bidang permintaan wajib alamat email pengguna , sehingga memberi pengguna pilihan tentang apa dan berapa banyak informasi pribadi yang akan dibagikan dengan Anda. Karena pada tingkat interaksi ini, lawan bicara Anda cenderung tidak terlalu banyak berbagi informasi tentang diri mereka sendiri.

Oleh karena itu, pastikan bahwa informasi yang Anda minta diperlukan untuk strategi pasar Anda. Tuntutan yang berlebihan dapat menyebabkan tingkat konversi kecil.

Data perilaku

Segmentasi berdasarkan data perilaku berfokus pada tindakan yang dilakukan pengguna, misalnya, sebagai tanggapan atas email yang Anda kirim atau dari penjelajahan di situs Anda. Segmentasi semacam ini membantu untuk memahami tahap proses konversi mana pengguna berada.

Jika kami mempertimbangkan interaksi berbeda yang mungkin dimiliki penerima dengan email, kami dapat mengidentifikasi empat kelompok berdasarkan empat perilaku:

• pelanggan membuka pesan;
• pelanggan tidak membuka pesan;
• pelanggan membuka dan mengklik pesan;
• pelanggan terbuka dan tidak mengklik pesan.

Jika Anda bertanya-tanya apa tingkat keterlibatan kontak Anda, Anda dapat menghitung indeks fidelitas dengan perhitungan sederhana: bandingkan jumlah pesan yang dibuka dengan jumlah total pesan yang dikirim. Kemudian bandingkan data dengan tiga kategori berikut:

• pelanggan setia , dengan indeks lebih besar atau sama dengan 75% . Dalam hal ini, hadiahi kesetiaan mereka dengan konten khusus, layanan gratis, atau diskon khusus;
• pelanggan yang tidak pasti , jika nilai kesetiaan mereka antara 25% dan 74% : mereka berpotensi menjadi pelanggan setia, untuk mengonversi dengan mengoptimalkan konten, subjek, waktu pengiriman, dan memberi tahu mereka bahwa kesetiaan terhadap komunikasi Anda akan dihargai;
• pelanggan yang tidak setia , dengan skor di bawah 24% : kontak ini sulit untuk diaktifkan kembali, dan tidak ada motif tunggal di balik keterlibatan mereka yang langka; terutama, persepsi mereka tentang nilai pesan adalah apa yang menghentikan mereka dari membuka pesan. Memanfaatkan promosi dan penawaran khusus bisa menjadi pedang bermata dua, menciptakan kesetiaan pada penawaran daripada perusahaan.

Data transaksi

Ini adalah semua informasi yang terkait dengan perilaku pembelian , baik di saluran fisik maupun online: jenis produk yang dipilih, frekuensi pembelian, jumlah pesanan, nilai total pembelian, preferensi merek, warna, dan lainnya.

Menavigasi dan menggunakan informasi ini tidak mudah. Saran kami adalah menganalisis data yang membuat basis data Anda khusus dan menggabungkannya untuk mengembangkan segmentasi yang efektif. Berikut beberapa contohnya:

• penawaran khusus , untuk pelanggan yang mengklik atau membeli berulang kali pada produk dari merek tertentu;
• email untuk memulihkan kereta yang ditinggalkan , untuk pengguna yang telah memilih produk tanpa pernah menyelesaikan pembelian;
• kampanye penjualan silang : jika pengguna membeli gaun dan tas warna tertentu, kirim email (dengan atau tanpa diskon) untuk menyarankan produk terkait dengan warna yang sama;
• kampanye up-selling : mengusulkan pilihan produk sesuai dengan rata-rata pembelanjaan pelanggan;
• kampanye pra-penjualan : mengantisipasi diskon musiman dengan email ke pelanggan yang telah melakukan sejumlah pesanan dalam beberapa bulan terakhir.

Analisis RFM

Analisis RFM sangat populer dalam pemasaran dan pemasaran email: contoh canggih dari segmentasi yang menggunakan metodologi statistik prediktif pada perilaku, berdasarkan tiga variabel, berkat itu Anda dapat mengaitkan pelanggan dengan skor untuk setiap permintaan metrik:

• recency : tanggal pembelian terakhir dilakukan;
• frekuensi : frekuensi pembelian;
• moneter : pengeluaran rata-rata dalam periode waktu tertentu.

Tiga prinsip analisis RFM adalah:

• pelanggan yang membeli baru-baru ini lebih mudah menerima promosi baru daripada pelanggan yang membeli lebih jauh di masa lalu;
• pelanggan tetap lebih reseptif daripada yang sesekali;
• pelanggan yang memiliki pengeluaran rata-rata tinggi lebih reseptif daripada mereka yang membelanjakan lebih sedikit.

Pelanggan terbaik untuk mengarahkan pesan khusus dan disesuaikan tentu saja adalah mereka yang memperoleh skor RFM tinggi. Kami juga menyarankan untuk menetapkan skor ambang , di mana tidak lagi nyaman untuk terus mengirim kampanye dan akan lebih baik untuk bereksperimen dengan strategi re-engagement yang baru.

Kriteria apa yang Anda gunakan untuk membagi kontak Anda? Bagikan teknik segmentasi Anda kepada kami di kolom di bawah ini.