Руководство по сегментации: 4 метода эффективных email-кампаний

Отправляйте нужное сообщение нужному получателю в нужное время. Это повторяющийся девиз, мантра для любого, кто разрабатывает стратегию электронного маркетинга .

Но что именно это означает? Как это реализуется на практике? Ответ заключается в сегментации , в том наборе действий, который полезен для разделения вашей базы данных на соответствующие группы. После того, как мы объяснили, как увеличить продажи с помощью автоматических электронных писем, мы переходим к изучению основных действий сегментации.

Знай свою базу данных

Перед разделением контактов и созданием настраиваемых электронных писем необходимо провести углубленный анализ данных , чтобы понять, что было собрано, количество, качество, тип и являются ли они обновленными или устаревшими данными. Только зная значение базы данных, вы можете определить лучший тип сегментации.

Во-вторых, необходимо определить маркетинговую стратегию и профиль клиента, с которым вы хотите общаться. Анализ данных помогает понять, какая информация необходима, достаточно ли имеющихся у нас данных или необходимо получить новые данные. Сложная деятельность, с которой MailUp позволяет вам справиться благодаря расширенным функциям сегментации платформы, а также с помощью анкет, цифровых форм и кросс-канальных кампаний по привлечению клиентов .

После определения целей и анализа базы данных вы готовы сегментировать свои контакты. Посмотрим на несколько примеров.

Личные данные

Сегментация на основе личных данных - самый простой способ разделить контакты: пол , возраст , адрес - это лишь некоторые из полезных данных для создания кластеров. Эти данные легко доступны и часто предоставляются пользователем в процессе регистрации.

Если вы хотите создать форму для сбора данных и вставить много полей, не забудьте сделать единственное обязательное поле запроса адресом электронной почты пользователя , тем самым предоставив пользователю возможность выбора, какой и какой личной информацией поделиться с вами. Потому что на этом уровне взаимодействия ваши собеседники менее склонны делиться слишком большой информацией о себе.

Поэтому убедитесь, что запрашиваемая информация необходима для вашей рыночной стратегии. Чрезмерные требования могут привести к снижению коэффициента конверсии .

Данные о поведении

Сегментация на основе поведенческих данных фокусируется на действиях, которые пользователи выполняют, например, в ответ на отправленное вами электронное письмо или при просмотре вашего сайта. Такая сегментация помогает понять, на каком этапе процесса конверсии находятся пользователи.

Если мы рассмотрим различные взаимодействия получателя с электронным письмом, мы можем выделить четыре кластера на основе четырех типов поведения:

• подписчик открывает сообщение;
• подписчик не открывает сообщение;
• подписчик открывает и нажимает на сообщение;
• подписчик открывается и не нажимает на сообщение.

Если вам интересно, каков уровень вовлеченности ваших контактов, вы можете рассчитать индекс верности с помощью простого вычисления: сравните количество открытых сообщений с общим количеством отправленных сообщений. Затем сравните данные с этими тремя категориями:

• лояльный подписчик , с показателем не менее 75% . В этом случае вознаградите их лояльность особым контентом, бесплатным сервисом или специальной скидкой;
• неуверенный подписчик , если его значение верности составляет от 25% до 74% : они потенциально лояльные клиенты, для конвертации путем оптимизации контента, темы, времени отправки и информирования их о том, что лояльность к вашим сообщениям будет вознаграждена;
• нелояльный подписчик , с показателем ниже 24% : эти контакты сложно повторно активировать, и нет единого мотива для их редкого участия; главным образом, их восприятие ценности сообщения - это то, что мешает им открыть сообщения. Использование рекламных акций и специальных предложений может быть палкой о двух концах, создавая верность предложению, а не компании.

Транзакционные данные

Это вся информация, связанная с покупательским поведением как в физических, так и в онлайн-каналах: тип выбранного продукта, частота покупок, количество заказов, общая стоимость покупок, предпочтения в отношении брендов, цветов и т. Д.

Перемещаться по этой информации и использовать ее непросто. Наш совет - проанализировать данные, которые делают вашу базу данных особенной, и объединить их для разработки эффективной сегментации. Вот некоторые примеры:

• специальные предложения для клиентов, которые неоднократно нажимали или покупали товары определенного бренда;
• электронное письмо для восстановления брошенных тележек для пользователей, которые выбрали продукты, но так и не совершили покупку;
• кампании с перекрестными продажами : если пользователь купил платье и сумку определенного цвета, отправьте электронное письмо (со скидкой или без нее), чтобы предложить похожие товары того же цвета;
• рекламные кампании : предлагайте выбор продуктов в соответствии со средней стоимостью покупателя;
• предпродажные кампании : ожидайте сезонных скидок, отправив электронное письмо клиентам, сделавшим определенное количество заказов в последние месяцы.

RFM анализ

RFM-анализ очень популярен в маркетинге и электронном маркетинге: это сложный пример сегментации, в которой используется методология прогнозирующей статистической оценки поведения, основанная на трех переменных, благодаря которой вы можете связать клиентов с оценкой для каждого запроса метрики:

• давность : дата последней совершенной покупки;
• частота : частота покупок;
• денежный : средние расходы за определенный период времени.

Три принципа RFM-анализа:

• клиенты, совершившие покупку недавно, более восприимчивы к новым предложениям, чем клиенты, совершившие дальнейшие покупки в прошлом;
• постоянные клиенты более восприимчивы, чем случайные;
• клиенты с высокими средними расходами более восприимчивы, чем те, кто тратит меньше.

Лучшими клиентами для направления специализированных и адаптированных сообщений, конечно же, являются те, кто получил высокие оценки RFM. Мы также рекомендуем установить пороговую оценку , ниже которой будет неудобно продолжать рассылку кампаний и будет лучше поэкспериментировать с новыми стратегиями повторного вовлечения.

По каким критериям вы разделяете контакты? Поделитесь с нами своими методами сегментации в свободном месте ниже.