คู่มือการแบ่งส่วน: 4 เทคนิคสำหรับแคมเปญอีเมลที่มีประสิทธิภาพ

ส่งการสื่อสารที่ถูกต้องไปยังผู้รับที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม นี่คือคติประจำใจ ซึ่งเป็นบท สวดมนต์ สำหรับทุกคนที่กำลังพัฒนา กลยุทธ์การตลาดผ่านอีเมล

แต่มันหมายความว่าอย่างไรกันแน่? สิ่งนี้แปลในทางปฏิบัติอย่างไร? คำตอบอยู่ใน การแบ่งกลุ่ม ซึ่งเป็นชุดของกิจกรรมที่เป็นประโยชน์สำหรับการแบ่งฐานข้อมูลของคุณออกเป็นกลุ่มที่เกี่ยวข้อง หลังจากที่เราอธิบายวิธีเพิ่มยอดขายผ่านอีเมลอัตโนมัติแล้ว เราก็ไปต่อเพื่อค้นหากิจกรรมพื้นฐานในการแบ่งกลุ่มลูกค้า

รู้จักฐานข้อมูลของคุณ

ก่อนแยกผู้ติดต่อของคุณและสร้างอีเมลที่กำหนดเอง ควรทำการ วิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึก เพื่อให้เข้าใจถึงสิ่งที่ถูกรวบรวม จำนวน คุณภาพ ประเภท และไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่อัปเดตหรือล้าสมัย การรู้ค่าของฐานข้อมูลเท่านั้นที่จะสามารถกำหนดประเภทการแบ่งส่วนที่ดีที่สุดได้

ประการที่สอง ต้องกำหนดกลยุทธ์ทางการตลาดและ โปรไฟล์ลูกค้า ที่คุณต้องการสื่อสารด้วย การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เข้าใจว่าข้อมูลใดที่จำเป็น หากข้อมูลที่เราครอบครองเพียงพอหรือจำเป็นต้องรับข้อมูลใหม่หรือไม่ กิจกรรมที่ซับซ้อน ซึ่ง MailUp ช่วยให้คุณเผชิญได้ด้วยฟังก์ชันการแบ่งส่วนขั้นสูงของแพลตฟอร์ม พร้อมด้วยความช่วยเหลือจากแบบสอบถาม แบบฟอร์มดิจิทัล และแคมเปญการได้มาซึ่งข้ามช่องทาง

หลังจากกำหนดวัตถุประสงค์และวิเคราะห์ฐานข้อมูลของคุณแล้ว คุณก็พร้อมที่จะแบ่งกลุ่มผู้ติดต่อของคุณ มาดูตัวอย่างกัน

ข้อมูลส่วนบุคคล

การแบ่งกลุ่มตามข้อมูลส่วนบุคคลเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการแบ่งรายชื่อติดต่อ: เพศ อายุ ที่ อยู่ เป็นเพียงข้อมูลบางส่วนที่เป็นประโยชน์สำหรับการสร้างคลัสเตอร์ ข้อมูลนี้หาได้ง่ายซึ่งมักให้โดยผู้ใช้ระหว่างขั้นตอนการลงทะเบียน

หากคุณต้องการสร้างแบบฟอร์มการรวบรวมข้อมูลและแทรกหลายฟิลด์ อย่าลืมสร้างฟิลด์คำขอที่จำเป็นเพียงฟิลด์เดียวคือที่ อยู่อีเมล ของผู้ใช้ ซึ่งจะทำให้ผู้ใช้เลือกได้ว่าจะแบ่งปันกับคุณอย่างไรและข้อมูลส่วนตัวมากน้อยเพียงใด เนื่องจากในระดับของการโต้ตอบนี้ คู่สนทนาของคุณไม่ค่อยมีแนวโน้มที่จะแบ่งปันข้อมูลเกี่ยวกับตนเองมากเกินไป

ดังนั้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่คุณร้องขอนั้นจำเป็นสำหรับกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณ ความต้องการที่มากเกินไปอาจนำไปสู่ อัตราการแปลง เล็กน้อย

ข้อมูลพฤติกรรม

การแบ่งกลุ่มตามข้อมูลพฤติกรรมจะเน้นที่ การกระทำ ที่ผู้ใช้ดำเนินการ เช่น ในการตอบกลับอีเมลที่คุณส่งหรือจากการเรียกดูไซต์ของคุณ การแบ่งกลุ่มประเภทนี้ช่วยให้เข้าใจว่าผู้ใช้อยู่ในขั้นตอนใดของกระบวนการแปลง

หากเราพิจารณาการโต้ตอบที่แตกต่างกันที่ผู้รับอาจมีกับอีเมล เราสามารถระบุ สี่คลัสเตอร์ ตามพฤติกรรมสี่ประการ:

• สมาชิก เปิด ข้อความ
• สมาชิก ไม่เปิด ข้อความ
• สมาชิก เปิดขึ้น และ คลิก ในข้อความ
• สมาชิก เปิดขึ้น และ ไม่คลิก ในข้อความ

หากคุณสงสัยว่าผู้ติดต่อของคุณมีส่วนเกี่ยวข้องในระดับใด คุณสามารถคำนวณ ดัชนีความถูกต้อง ด้วยการคำนวณง่ายๆ เปรียบเทียบจำนวนข้อความที่เปิดกับจำนวนข้อความทั้งหมดที่ส่ง จากนั้นเปรียบเทียบข้อมูลกับสามหมวดหมู่นี้:

• สมาชิกประจำ โดยมีดัชนีมากกว่าหรือเท่ากับ 75% ในกรณีนี้ ให้ตอบแทนความภักดีของพวกเขาด้วยเนื้อหาพิเศษ บริการฟรี หรือส่วนลดพิเศษ
• สมาชิกที่ไม่แน่นอน หากค่าความถูกต้องของพวกเขาอยู่ระหว่าง 25% ถึง 74% : พวกเขาอาจเป็นลูกค้าที่ภักดี เพื่อทำ Conversion โดยปรับเนื้อหา หัวเรื่อง เวลาในการส่ง และแจ้งพวกเขาว่าความภักดีต่อการสื่อสารของคุณจะได้รับรางวัล
• สมาชิกที่ไม่ภักดี ด้วยคะแนนต่ำกว่า 24% : ผู้ติดต่อเหล่านี้ยากที่จะเปิดใช้งานอีกครั้ง และไม่มีแรงจูงใจใดที่จะขัดขวางการมีส่วนร่วมที่หายากของพวกเขา โดยหลักแล้ว การรับรู้ถึงคุณค่าของข้อความคือสิ่งที่ขัดขวางไม่ให้พวกเขาเปิดข้อความ การใช้ประโยชน์จากโปรโมชั่นและข้อเสนอพิเศษอาจเป็นดาบสองคม สร้างความภักดีต่อข้อเสนอมากกว่าบริษัท

ข้อมูลการทำธุรกรรม

เป็นข้อมูลทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับ พฤติกรรมการซื้อ ทั้งในช่องทางจริงและช่องทางออนไลน์: ประเภทสินค้าที่เลือก ความถี่ในการซื้อ จำนวนการสั่งซื้อ มูลค่ารวมของการซื้อ ความชอบสำหรับแบรนด์ สี และอื่นๆ

การนำทางและการใช้ข้อมูลนี้ไม่ใช่เรื่องง่าย คำแนะนำของเราคือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทำให้ฐานข้อมูลของคุณมีความเฉพาะเจาะจงและรวมเข้าด้วยกันเพื่อพัฒนาการแบ่งส่วนที่มีประสิทธิภาพ นี่คือตัวอย่างบางส่วน:

• ข้อเสนอพิเศษ สำหรับลูกค้าที่คลิกหรือซื้อซ้ำในผลิตภัณฑ์ของแบรนด์ใดแบรนด์หนึ่งโดยเฉพาะ
• อีเมลเพื่อกู้คืนรถเข็นที่ถูกละทิ้ง สำหรับผู้ใช้ที่เลือกผลิตภัณฑ์โดยที่ยังไม่ได้ทำการซื้อ
• แคมเปญขายต่อเนื่อง : หากผู้ใช้ซื้อชุดเดรสและกระเป๋าสีใดสีหนึ่ง ส่งอีเมล (มีหรือไม่มีส่วนลด) เพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องที่มีสีเดียวกัน
• แคมเปญเพิ่มยอดขาย : เสนอการเลือกผลิตภัณฑ์ตามค่าเฉลี่ยที่ลูกค้าใช้จ่าย
• แคมเปญก่อนการขาย : คาดหวังส่วนลดตามฤดูกาลด้วยอีเมลถึงลูกค้าที่ทำการสั่งซื้อจำนวนหนึ่งในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา

การวิเคราะห์ RFM

การวิเคราะห์ RFM เป็นที่นิยมอย่างมากในด้านการตลาดและการตลาดผ่านอีเมล: ตัวอย่างที่ซับซ้อนของการแบ่งส่วนที่ใช้ วิธีการทางสถิติเชิงคาดการณ์ เกี่ยวกับพฤติกรรม โดยอิงจากตัวแปรสามตัว ซึ่งทำให้คุณสามารถเชื่อมโยงลูกค้ากับคะแนนสำหรับคำขอเมตริกแต่ละรายการได้:

• ความใหม่ : วันที่ทำการซื้อครั้งล่าสุด;
• ความถี่ : ความถี่ ในการจัดซื้อ
• การเงิน : ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยในช่วงเวลาที่กำหนด

หลักการสามประการ ของการวิเคราะห์ RFM คือ:

• ลูกค้าที่ซื้อเมื่อเร็ว ๆ นี้จะเปิดรับโปรโมชั่นใหม่มากกว่าลูกค้าที่ซื้อเพิ่มเติมในอดีต
• ลูกค้าประจำมีความอ่อนไหวมากกว่าลูกค้าเป็นครั้งคราว
• ลูกค้าที่มีรายจ่ายเฉลี่ยสูงจะเปิดรับมากกว่าลูกค้าที่ใช้จ่ายน้อยกว่า

ลูกค้าที่ดีที่สุดในการส่งข้อความเฉพาะและปรับแต่งให้เหมาะสมที่สุดคือผู้ที่ได้รับคะแนน RFM สูง นอกจากนี้ เรายังแนะนำให้ตั้งค่า เกณฑ์คะแนน ซึ่งจะไม่สะดวกในการส่งแคมเปญต่อไป และควรทดสอบด้วยกลยุทธ์การมีส่วนร่วมใหม่

คุณใช้เกณฑ์อะไรในการแบ่งผู้ติดต่อของคุณ? แบ่งปันเทคนิคการแบ่งส่วนของคุณกับเราในพื้นที่ด้านล่าง