세분화 가이드: 효과적인 이메일 캠페인을 위한 4가지 기술

적시에 적절한 수신자에게 적절한 커뮤니케이션을 보냅니다. 이것은 이메일 마케팅 전략을 개발하는 모든 사람에게 반복되는 모토인 만트라 입니다.

그러나 정확히 무엇을 의미합니까? 이것은 실제로 어떻게 번역됩니까? 답은 데이터베이스를 관련 그룹으로 분할하는 데 유용한 활동 집합인 세분화 에 있습니다. 자동 이메일을 통한 매출 증대 방법을 설명한 후 세분화의 기본 활동에 대해 알아보겠습니다.

데이터베이스 알기

연락처를 분리하고 사용자 지정 이메일을 만들기 전에 수집된 내용, 양, 품질, 유형 및 업데이트 또는 사용되지 않는 데이터인지 여부를 이해하기 위해 데이터에 대한 심층 분석을 수행해야 합니다. 데이터베이스의 값을 알아야만 최상의 세분화 유형을 결정할 수 있습니다.

둘째, 커뮤니케이션하고자 하는 마케팅 전략과 고객 프로필 을 정의해야 합니다. 데이터 분석은 보유하고 있는 데이터가 충분한지 또는 새로운 데이터를 획득하는 데 필요한지 여부에 따라 필요한 정보를 이해하는 데 도움이 됩니다. 설문지, 디지털 양식 및 교차 채널 획득 캠페인의 도움과 함께 플랫폼의 고급 세분화 기능 덕분에 MailUp 에서 직면할 수 있는 복잡한 활동.

목표를 정의하고 데이터베이스를 분석한 후에는 연락처를 분류할 준비가 된 것입니다. 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

개인 정보

개인 데이터를 기반으로 한 세분화는 연락처를 나누는 가장 쉬운 방법입니다. 성별 , 나이 , 주소 등은 클러스터를 만드는 데 유용한 데이터 중 일부일 뿐입니다. 이 데이터는 쉽게 사용할 수 있으며 종종 등록 프로세스 중에 사용자가 제공합니다.

데이터 수집 양식을 만들고 많은 필드를 삽입하려는 경우 유일한 필수 요청 필드를 사용자의 이메일 주소 로 만들어 귀하와 공유할 개인 정보의 내용과 양을 사용자가 선택할 수 있도록 하십시오. 이 수준의 상호 작용에서는 대화 상대가 자신에 대해 너무 많은 정보를 공유하는 경향이 적기 때문입니다.

따라서 요청하는 정보가 시장 전략에 필요한지 확인하십시오. 과도한 요구는 전환율을 낮출 수 있습니다.

행동 데이터

행동 데이터를 기반으로 한 세분화는 예를 들어 귀하가 보낸 이메일에 응답하거나 귀하의 사이트를 탐색하여 사용자가 수행하는 작업에 중점을 둡니다. 이러한 종류의 세분화는 사용자가 전환 프로세스의 어느 단계에 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

수신자가 이메일과 가질 수 있는 다양한 상호 작용을 고려하면 4가지 행동을 기반으로 4 가지 클러스터 를 식별할 수 있습니다.

• 구독자 가 메시지를 엽니다 .
• 구독자 가 메시지를 열지 않습니다 .
• 구독자 가 메시지를 열고 클릭 합니다.
• 구독자 가 열리고 메시지를 클릭하지 않습니다 .

연락처의 참여 수준이 궁금하다면 간단한 계산으로 충실도 지수 를 계산할 수 있습니다. 열린 메시지 수와 보낸 총 메시지 수를 비교합니다. 그런 다음 데이터를 다음 세 가지 범주와 비교합니다.

• 충성도 높은 구독자 , 지수 75% 이상 . 이 경우 특별 콘텐츠, 무료 서비스 또는 특별 할인으로 충성도를 보상하십시오.
• 불확실한 구독자 , 충실도 값이 25% 에서 74% 사이인 경우: 잠재적으로 충성도가 높은 고객이며 콘텐츠, 제목, 전송 시간을 최적화하고 커뮤니케이션에 대한 충성도가 보상될 것임을 알려 전환합니다.
• 충성도가 낮은 가입자 , 24% 미만의 점수: 이러한 연락처는 다시 활성화하기 어렵고, 그들의 드문 참여 뒤에는 단 하나의 동기도 없습니다. 주로 메시지의 가치에 대한 인식 때문에 메시지를 열지 못합니다. 판촉 및 특별 제안을 활용하는 것은 양날의 검이 될 수 있으며 회사보다는 제안에 대한 충실도를 높일 수 있습니다.

거래 데이터

선택한 제품 유형, 구매 빈도, 주문 수, 총 구매 가치, 브랜드 선호도, 색상 등 실제 및 온라인 채널 모두에서 구매 행동 과 관련된 모든 정보입니다.

이 정보를 탐색하고 사용하는 것은 쉽지 않습니다. 우리의 조언은 데이터베이스를 특별하게 만드는 데이터를 분석하고 이를 결합하여 효과적인 세분화를 개발하는 것입니다. 여기 몇 가지 예가 있어요.

• 특정 브랜드의 제품을 반복적으로 클릭하거나 구매한 고객을 위한 특별 행사 ,
• 구매를 완료하지 않고 제품을 선택한 사용자 를 위해 버려진 장바구니를 복구하기 위한 이메일
• 교차 판매 캠페인 : 사용자가 특정 색상의 드레스와 가방을 구매한 경우 이메일을 보내(할인 여부에 관계없이) 동일한 색상의 관련 제품을 제안합니다.
• 상향 판매 캠페인 : 고객이 지출하는 평균에 따라 제품 선택을 제안합니다.
• 사전 판매 캠페인 : 최근 몇 달 동안 일정 수의 주문을 한 고객에게 이메일로 계절 할인을 예상합니다.

RFM 분석

RFM 분석은 마케팅 및 이메일 marketinga에서 매우 인기가 : 세 개의 변수, 각 메트릭 요청에 대한 점수 고객을 연결할 수있는에 감사를 기반으로 행동에 대한 예측 통계적인 방법을 사용 세그먼트의 정교한 예 :

• recency : 마지막으로 구매한 날짜
• 빈도 : 구매 빈도;
• 금전적 : 주어진 기간 동안의 평균 지출.

RFM 분석의 세 가지 원칙 은 다음과 같습니다.

• 최근에 구매한 고객은 과거에 추가로 구매한 고객보다 새로운 프로모션을 더 잘 수용합니다.
• 일반 고객은 비정기 고객보다 더 수용적입니다.
• 평균 지출이 높은 고객은 지출이 적은 고객보다 더 수용적입니다.

전용 및 맞춤형 메시지를 전달할 최고의 고객은 물론 높은 RFM 점수를 얻은 고객입니다. 또한 더 이상 캠페인을 계속 보내는 것이 편리하지 않고 새로운 재참여 전략을 실험하는 것이 더 나은 임계값 점수를 설정하는 것이 좋습니다.

연락처를 나눌 때 어떤 기준을 사용합니까? 아래 공간에서 세분화 기술을 공유하십시오.