Statistical Observatory 2020: 12개월 간의 메일링 결과

거의 140억 개의 이메일을 분석한 결과 뉴스레터, DEM 및 트랜잭션 이메일 동향이 밝혀졌습니다. 특히 월별 및 주간 전송 시기에 대한 데이터가 흥미로웠습니다.

최신 MailUp Statistical Observatory 의 결과를 발표하게 된 것을 기쁘게 생각합니다.

이번 판에서는 MailUp 플랫폼의 11,000명 이상의 고객 이 보낸 거의 140억 개의 이메일에 대한 분석 풀에 대해 작업했습니다.

2019년 개요

2019년과 2018년 메트릭을 전 세계적으로 비교한 결과 전달이 확실히 개선되었음을 알 수 있습니다. 이는 표적 성능에 대한 MailUp 플랫폼의 지속적인 연구와 연락처 데이터베이스 관리 및 정리에 대한 모범 사례에 대한 고객의 향상된 초점 모두에서 비롯됩니다.

배송율: +1,1%

오픈율: +1.3%

클릭률: -6.2%

시작 지표 에서도 개선의 조짐이 보입니다. 이것이 전달에 비례하는 방식으로 직접적인 관련이 없다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 증가된 오프닝은 메시지의 관련성을 증명합니다. 따라서 기업과 수령인 사이에 신뢰가 공고히 되었다는 표시입니다.

그러나 클릭률 추세는 약간 감소합니다. 이 지표는 기업이 최적화 활동을 강화해야 하는 기반을 나타냅니다.

메트릭에 대한 전반적인 관찰은 개별 메트릭을 초월할 수 있는 분석적 모습의 중요성을 강조하고 상호 의존적 관계의 결과를 강조합니다. 참여 는 기업들 사이에서 계속 발전해야 하는 개념입니다. 이러한 매개변수는 메트릭을 각 측정 수준(예: 개방률)이 이전 수준(전달률)에 의존하고 다음 측정 수준(클릭률)에 영향을 미치는 연결된 상호의존적 계획으로 간주합니다.

참여를 측정하는 방법

개구부

Open Rate는 2017년과 2018년 사이에 놀라운 12.7% 증가를 경험한 데 이어 2019 년에 평균 1.3% 추가 증가했습니다. 이는 2018년 성장이 통합되고 있으며 기업과 수신자(개인 또는 기업)가 심지어 이메일 채널을 신뢰하고 있음을 증명합니다 더.

오프닝의 증가는 전달의 증가(연간 +1.1%)에 의존하지 않기 때문에 결실의 추세는 받은 편지함에서 받는 사람 을 참여 시키고 오프닝으로 이끄는 기업의 능력을 점점 더 보여줍니다.

잠재고객 유형별로 분류된 결과를 분석할 때 혼합 부문은 거의 고정적(23.9%에서 23.8%: -0.4%)인 반면 B2B (27.1%에서 27.6%: +1.8%) 및 B2C (18.8%에서 19.2%로: +2.1%) 경험치 성장.

딸깍 하는 소리

모든 부문(B2B, B2C 및 혼합) 2019 클릭률은 평균 2.4% 인 반면, 2018과 비교한 글로벌 추세는 B2B 에 -7%에 영향을 미치는 상대적 감소를 보여주고 있으며 혼합 부문에서는 -13에 훨씬 더 많이 영향을 미칩니다. %. 그러나 B2C 는 2019년과 2018년의 결과(2.3%) 사이에 완벽한 균형을 보여줍니다.

평균 및 전년 대비 추세는 클릭률 이 표현되지 않은 참여 가능성 이 가장 큰 지표임을 나타냅니다. 기업은 그것에 더 집중해야 합니다.

세 가지 조치가 있습니다.

1. 최상의 콘텐츠 사용을 보장하기 위해 최적화 지침을 따라야 하는 메시지 구조 (특히 모바일 모드에서)
2. 클릭 유도문안 버튼 (예: 이메일의 진정한 초점, 그래픽 임팩트, 설득력 및 방탄 최적화가 확실히 요구됨)
3. 콘텐츠 의 개인화 , 즉 무엇이 차이를 만드는지. 이는 개별 수신자의 데이터를 기반으로 콘텐츠와 제안을 형성하는 기능과 자동화를 개발하는 것을 의미합니다. 이러한 방식으로 각 이메일은 개인의 관심사, 선호도 및 행동에 맞는 커뮤니케이션으로 바뀝니다.

이메일 개인화: 단계별 가이드

뉴스 레터

뉴스레터는 전송된 전체 이메일 양 의 70%를 차지 합니다. 이는 이메일이 주로 고객 및 잠재 고객과의 관계를 구축하기 위한 정보 제공 커뮤니케이션 도구로 인식된다는 것을 보여줍니다.

다양한 지표를 관찰할 때 다면적인 그림이 나타납니다. B2B 오프닝 및 리더는 증가하지만 혼합 수치는 모든 수준에서 감소합니다(클릭 성능은 -12%). B2C 는 개방의 확장 추세와 동시에 독자 및 클릭의 부정적인 측면에 직면해 있습니다.

간단히 말해서 뉴스레터 결과 는 이 채널 의 완전한 성숙도를 확인시켜줍니다. 이는 발신(회사가 채널에 크게 의존함을 의미)과 개설(수취인이 채널을 신뢰함을 의미)의 양으로 강조됩니다. 기업은 앞서 강조한 바와 같이 수신자를 수동적 소비(이메일 열기)에서 행동(클릭)으로 이끌기 위해 클릭률에 집중해야 한다.

많은 회사의 뉴스레터가 다소 구조화된 콘텐츠 마케팅 계획에 의존하기 때문에 콘텐츠의 더 나은 보급을 위한 앞으로의 길은 가고 있습니다. 세분화 활동 및 기능을 통해 이러한 목표를 달성할 수 있습니다. 사실, 이를 통해 개별 수신자가 표현한 선호도와 일치하는 콘텐츠를 전송할 수 있습니다.

거래

거래 부문은 2019년에 다시 한 번 모든 청중을 대상으로 최고의 성과 를 기록 했습니다. 거래 이메일에서 나오는 이러한 놀라운 결과는 놀라운 일이 아닙니다. 실제로 이러한 메시지(로그인 자격 증명, 구매 알림, 배송 추적)는 항상 사용자 작업(예: 구매)에 의해 트리거되었습니다. 따라서 수신자 와 관련성 이 높은 것이 특징입니다.

거래 메일은 특성상 반복적으로 열릴 수 있습니다. 실제로 오프닝 트렌드(B2B 제외)는 확장적이거나 안정적이지만 독자 비율(혼합 부문을 제외한 모든 곳에서 감소)과 관련이 없습니다.

밑줄 친 것처럼, 이러한 결과는 높은 성능을 나타냅니다. 이것이 우리가 거래 이메일을 더욱 현명하게 사용하는 것을 권장하는 이유입니다. 이러한 유형의 메시지는 수신자의 행동에 대한 정보를 제공하는 데 국한되어서는 안 됩니다(예: "구매해주셔서 감사합니다. 주문이 진행 중입니다."). 오히려 상향 판매 및 교차 판매를 통해 마케팅 대화를 시작할 기회를 잡으십시오. - 판매 전략 .

뎀

뉴스레터 외에도 Advertisingworld는 통합을 수행 하고 있습니다. 거의 모든 DEM 지표가 2018년 결과와 일치합니다. 약간의 차이는 혼합된 청중( 관람률이 16.3%에서 15.6%로 감소)과 B2C로 제한 됩니다. 후자는 오프닝( 16.7%에서 17.4%로 )과 독자(10.6%에서 11.6%로) 모두에서 성장을 나타냅니다.

즉, 상업적 발송(광고 및 판촉)은 발신자(회사)와 수신자(소비자)의 관계가 공고화되고 있음을 의미합니다.

기업이 주목해야 할 근거는 다시 한번 클릭 (클릭률이 2%인 B2C에서 특히 개선되어야 할 지표)이다. 목표는 이메일 콘텐츠 상호 작용으로 전환하여 오프닝 을 활용하는 것입니다.

광고 컨텍스트 내에서 예측 마케팅 의사 소통 관련성을 높이는 데 점점 더 결정적인 기술로 서 있습니다. 이 이메일 마케팅 보완 및 예측 도구를 사용하면 내부(CRM, 이메일, 소셜 네트워크, 전자 상거래, 웹 분석 등) 및 외부 소스(인구 통계 데이터, 기상 조건, 트래픽 강도 등)의 데이터를 집계하고 예측할 수 있습니다. Google, Facebook, Display Adv 및 기타 채널에서 웹사이트, 이메일 및 캠페인과 상호작용하는 고객의 관심사 .

예측 전략 및 기술은 단일 수신자에게 전달되는 모든 단일 이메일 흐름을 개인화된 고객 여정으로 전환하는 데 점점 더 기여할 것이며, 따라서 효율성과 수익성이 향상됩니다.

타이밍

월별 배송량

메일링의 월간 배열을 통해 계절적 논리 가 이메일 마케팅 전략에 미치는 영향에 대한 더 명확한 그림을 볼 수 있습니다.

먼저, 가장 많은 발송량이 집중되는 달을 언급할 가치가 있습니다. 5월 은 여름 전 시즌과 함께 두드러집니다. 얼마 지나지 않아 7월이 찾아 옵니다. 그러면 전송량이 급격히 감소합니다. 물론 8월 은 여름 방학으로 인해 전송량이 가장 적은 달입니다. 10월과 11월 은 거래량 면에서도 나타나며 가장 중요한 판매 기회인 블랙 프라이데이, 사이버먼데이, 그리고 물론 크리스마스의 영향을 받습니다.

평일 배송량

요일별 발신량 분석이 특히 흥미롭다. 그것은 삼자 사진을 제공합니다. 가장 큰 발송량 은 목요일 과 금요일 사이에 집중 되며 작업 주의 마지막 날에 최고조에 달합니다 . 중간 클러스터는 매우 유사한 수치로 처음 3개의 평일에 나타납니다. 주말 (일요일은 가장 낮은 전송 볼륨이) 작업 기간과 deepgap을 보여줍니다 thirdcluster을 구성한다.

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