ニューロマーケティングとEメールマーケティング：完璧な組み合わせ

公開: 2021-02-09

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人工知能を使用して、特定のニーズや習慣の基礎となる合理的な基盤を分析できれば、ニューロマーケティングをさらに進めて、消費者の欲求や購入の選択を導く感情的で無意識の反応を解読できます。

心理学は経済学と何の関係がありますか？ 95％！

これは、行動経済学の理論家ダニエル・カーネマンが主張していることです。人が考えるかもしれないことに反して、ほとんどの消費者の決定（約95％）は、無意識で不合理なプロセスの影響を受けます。すべてのユーザーが毎日受け取る無数の刺激（オファー、広告、ニュースレター）は、脳内に完全に無意識の感覚、感情、欲求を引き起こし、受け取った入力とニューロマーケティングの正確な焦点であるトリガーされたニーズとの間に不合理な関連を作成します分析。これらの無意識の関連を特定することの大きな利点は、企業にユーザーの最も深いニーズと欲求への洞察を提供し、コミュニケーションと販売戦略を導くための基盤を提供することです。

このアプローチには無限の可能性と可能性のあるアプリケーションがありますが、まだ部分的に未踏である可能性があります。ブランドや特定の色がユーザーに目覚めさせる無意識の感覚を解読できるため、ブランドイメージを最適化したり、会社のロゴを再設計する際の最良の選択を特定したりするために使用できます。 Netflixのような一部の企業は、代わりにこのアプローチを使用してTVシリーズの成功を予測し、最大84％の精度レベルに到達しています。

ニューロマーケティングの電子メールマーケティングへの適用も同様に有利です。消費者のニーズをさらに正確に傍受し、特定のメッセージが無意識のレベルで引き起こす感覚を特定することにより、ニューロマーケティングはより効果的な電子メールキャンペーンを作成するための優れた味方になります。

ニューロマーケティングとは何ですか？

ニューロマーケティングは、認知神経科学の原則をマーケティングに適用し、視線追跡や脳イメージングなどの技術的支援を使用して、特定の刺激に直面したときのユーザーの感情的プロセスや無意識の知覚を測定します。最終的な目的は、ほとんどの購入決定を導くものである消費者の不合理な欲求とニーズを満たすことに向けてマーケティングキャンペーンを導くための有用な洞察を企業に提供することです。

ニューロマーケティングとEメールマーケティング：企業にとって完璧な錬金術

このアプローチは、レイアウトの選択から件名の最適化、使用するコンテンツとトーンから、メールの本文に含める視覚要素、通話の位置とメッセージまで、さまざまな面でメールマーケティングに役立つことがわかります。行動に移す。

実際、視線追跡は視覚的な動きを測定して、消費者の視線を捉える顕著な要素を特定し、 AdWords広告の掲載率だけでなく、ユーザーがメッセージを表示するときに最も注目したメールの要素も決定します。

ニューロマーケティングの電子メールへの別の可能なアプリケーションは、神経科学と認知バイアスの研究に基づく説得手法です。たとえば、ユーザーは自分に似たものを検索する傾向があること、自分が最もできるテーマやトピックに敏感であることを考慮することによって一貫した行動を示す傾向があるものを特定し、より的を絞った効果的なコミュニケーション戦略を開発することができます。

ニューロマーケティングの電子メールマーケティングへの適用から生まれた知識を使用することにより、メッセージ内の単語、テーマ、画像、および要素の選択をさらに正確にし、個々のユーザーの傾向、興味、および認知行動に基づいてパーソナライズすることができます。コミュニケーション戦略の有効性を高める。

メールにニューロマーケティングを適用するためのヒントと戦略

感情的な紹介

ニューロマーケティングでは、特定の刺激に対する無意識のプロセスと感情的な反応を特定することで、ユーザーの注意レベルを高め、感情を活用できるコンテンツ、トーン、テーマ、視覚要素を特定できるため、オープニングとコンバージョンが促進されます。

ニューロマーケティング分析によって提供される情報を利用して、読者が見る電子メールの最初の要素を改善します。

オブジェクトを最適化し、ユーザーの感情的な反応を引き起こすことができる効果的な単語を選択します。慎重に選択すると、どの単語よりも気分を伝えることができる絵文字を含めることもできます。

件名とプリヘッダーの両方で、再集計して提案します。データベースの無意識の好みに合わせて単語、トーン、レジスターを選択することにより、感情的なアプローチを取ります。

メールの件名にある7つの黄金のルールを発見してください！

メッセージの最初の要素として画像、GIF、またはブランドロゴを挿入して、ユーザーの注意を引き付け、好奇心を刺激します。私たちの脳は、正確な階層（形、色、画像、数字、最後に言葉の順）に従って視覚刺激を処理します。これが、画像、GIF、ブランドロゴなどの視覚要素に重点を置く傾向がある理由です。
メールのメインコンテンツとして伝える言葉やメッセージを慎重に選んでください。 件名と同様に、効果的な単語やフレーズを使用すると、感情的な反応を促進し、ここでも読むことを奨励できます。

読者との感情的なつながりを作り出すために感覚を引き込みます。買い物客の75％は、商品を購入する前に「感じる」ことを好むと答えています。感覚の世界を想起させる画像、GIF、動画を使用して、五感に訴える要素をメールに含めます。

ユーザーの認知メカニズムを活用して、メールのデザインを改善する方法を見つけてください。

社会的検証

社会的検証は、対人コミュニケーションで使用される6つの基本的な認知戦略の1つであり、ファッションやトレンドの普及の根底にある社会現象です。実際、それは、多くの人々が行った行動や選択がより有効であることを考慮して、人々は仲間の選択において自分の行動の確認を求めるという原則に基づいています。

この認知バイアスを電子メールマーケティングで活用して、よりインパクトのあるデザインを作成し、より効果的なコンテンツを挿入することができます。

あなたが提供する製品を購入した人の数に関する情報を提供します
どの製品またはサービスが最も人気があるかを示します

あなたのブランドでの彼らの前向きな経験について話している推薦状の入った箱を挿入してください
特定の製品を推奨する肯定的なレビューと、それを推奨するユーザーの数を表示する

切迫感

ニューロマーケティングは、あなたが勉強し、あなたの電子メールに適用することができますことをもう一つの認知バイアスは、私たちの脳は、彼らが限られた量で、限られた時間に利用可能な場合より多くの事をしたい傾向にあると言う希少説得原則、です。言い換えれば、これは、ブラックフライデーのような直前のオファーや期間限定の割引が引き続き効果的であり、私たちの買い物習慣に強い影響を与えるという原則です。

この原則をメールに組み込むのは非常に簡単です。切迫感を伝え、期間限定のオファーを提供し、一生に一度の時間を活用することの重要性を活用することで、見逃すことを恐れる人間の本能に訴えます。機会。 すなわち？

エンゲージメントを高く保ち、期待感を刺激するカウントダウンを挿入する

件名に直接オファーの期間への参照を追加します
製品の購入ページにつながるバナーの上にまだ利用可能な製品の数を示します

アクションの呼び出し

アイトラッカーなどのツールを使用したニューロマーケティングが、ユーザーの目が最も焦点を合わせている場所を視覚的に理解するのにどのように役立つかを見てきました。したがって、CTAに適用されるニューロマーケティングの最初の利点は、より多くのクリックを獲得するために行動を促すボタンをどこに配置するかを提案することです。

データベース内の無意識の連想を研究することで、CTAボタンに選択する形状と色のタイプを理解することもできます。色は、ニューロマーケティングだけが解読できる特定の感覚を呼び覚ますことができ、合理的に起因する連想とは非常に異なる結果を明らかにします。特定の色：

出典：ロゴ会社

無意識のプロセスの特定の研究だけが、色と感覚の間の最も本物の、感情的な関連を決定することができ、その結果、決定的なクリックをするかどうかの選択に影響を与えます。

実際、A / Bテストを使用してCall to Actionに最適な色を理解するためのハブスポットの調査では、緑（約21％）と比較して、停止に合理的に起因しているにもかかわらず、赤の色の方が効果的であることが予想外に明らかになりました。。ただし、ヘルプスカウトは、この調査の背後にある説明は、色相自体に対する一般的な好みではなく、電子メールの本文よりも赤が目立つという事実にある可能性があると指摘しています。

このタイプの結論は、ヒートマップを使用して読者の視線が最も長く残る傾向がある場所を分析し、比較されている2つのボタンの視覚的影響を比較するニューロマーケティングによって、科学的根拠に基づいて正確に確認できます。

A / Bテストを使用して、連絡先が受け取りたいものを見つけ、キャンペーン結果を改善します。

まとめ

心理学と認知科学のマーケティングとの統合は、戦略とキャンペーンを方向付けるための具体的で信頼できるデータを持つために基本的になりつつあります。これらのアプローチの可能性とそれらが到達できる正確さは、心と無意識のプロセスの研究を現在と未来のマーケティングに不可欠なツールにします。それらはますますデータベースを分析するための新しい方法の不可欠な部分になるでしょう。