Yaşam döngüsü etkileşimi: Veritabanı bağlantılarınızın katılımı nasıl gelişir?

Katılım, veritabanınızdaki kişilerin mesajlarınıza ne kadar ilgi gösterdiğini söyler. Bir kullanıcının yaşam döngüsünün etkileşim açısından nasıl geliştiğini ve kişilerinizi nasıl daha uzun süre aktif tutabileceğinizi öğrenin.

Bu, yeni MailUp Data serisinin ikinci bölümüdür. İlk makalede, e-posta gönderme, zamanlamaları ve alıcılar üzerindeki etkilerinden bahsettik.

Şimdi, kullanıcı davranışına ve kullanıcının veritabanındayken abonelikten abonelikten çıkmaya kadar katılım derecesinin nasıl dalgalandığına odaklanalım.

E-posta Pazarlama ile etkileşim nedir?

E-posta Pazarlamasında katılım , bir veri tabanındaki ilgili kişilerin aldıkları e-posta kampanyalarıyla nasıl ve ne ölçüde etkileşime girdiğini ölçer . Yüksek düzeyde bir katılım, yüksek oranda e-posta açma ve bağlantı tıklaması anlamına gelir. Bu, optimum dönüşüm oranları için iyi bir ön koşuldur.

Kişilerinizin etkileşimini analiz ederek, gönderdiğiniz içeriğin hedef kitleniz için alakalı ve ilgi çekici olduğundan emin olabilir veya stratejinizde bir şeylerin yanlış olduğunu öğrenebilirsiniz. Belki konu satırlarınız e-posta içeriğinizle ilgisizdir veya yapısı o kadar ilgi çekici değildir.

nişan merdiveni

Esasen etkileşim, size posta listenizdeki kişilerin mesajlarınızla ne kadar ilgilendiğini söyler. Bu analizden faydalı sonuçlar çıkarabilir ve böylece e-posta kampanyalarınızı daha performanslı hale getirirken, kişilerinizin bağlılığını da artırabilirsiniz.

Bir E-posta Pazarlama veritabanının ilgili kişileri, aşağıdaki 4 katılım düzeyinden birine girer :

• çok etkin
• aktif
• o kadar aktif değil
• etkin değil

Kümeden kümeye geçişler, iki nedenden dolayı aylık bir zaman çizelgesi aracılığıyla ölçülebilir : genel veritabanı katılımı hakkında sonuçlar çıkarmak ve kişilerinizi farklılaştırılmış E-posta Pazarlama stratejileriyle ulaşılmak üzere farklı gruplara bölmek için. farklı uyaranlar.

Yaşam Döngüsü Katılımı: çalışmanın verileri

Tüm veritabanı kişilerinin, abonelik anından abonelikten çıkmaya kadar sınırlı bir ömrü vardır . Kişilerin yaşam döngüsünü katılım açısından değerlendirmek ve veri tabanındaki kullanıcıların davranışlarını bilmek hem ilginç hem de çok faydalıdır.

Bir veri tabanında , yaşam süreleri boyunca kullanıcı davranışlarının nicel ve nitel bir analizini yaptık. Örneği analiz ettikten ve homojenliğini tanımladıktan sonra, alınan iletişim sayısına bağlı olarak katılım oranını ve zaman içindeki ilgili varyasyonlarını ölçtük.

Zaman içinde etkileşim düzeyi

İlk olarak, her alıcının aboneliğinden ilgili posta listesine kadar katılım düzeyi farklılıklarını analiz ettik.

Grafik, katılımdaki (zaman çizelgesinin başlangıç ​​noktasından, yani abonelikten itibaren) ilk artışını, kullanıcılardan gelen iletişimlere daha önemli ve belirgin bir ilgi azalmasının izlediğini açıkça detaylandırıyor. Hatta ilerleyen aylarda medyanın değerinin düştüğünü ve daha sonra dengelendiğini görüyoruz. Ne anlama geliyor? Bu, aboneliğin ilk aylarının , edinilen ilgili kişilerin müşteri bağlılığını oluşturmak için belirleyici olduğu anlamına gelir. Sadece birkaç ay içinde, eksik veya tamamen eksik bir etkileşim stratejisi, yeni bir kullanıcının etkin olmayan ve muhtemelen geri alınamaz bir kullanıcıya dönüşmesine yol açabilir.

Postalara dayalı etkileşim düzeyi

İkinci olarak, katılım düzeyindeki değişimi zamana değil, alınan iletişim sayısına göre analiz ettik.

Aşağıdaki grafikte, sonraki grafikteki yatay eksen zaman aralıklarını temsil etmemektedir. Bunun yerine, her kullanıcının yaşam döngüsü boyunca aldığı bireysel e-postaları (m01, vb.) gösterir.

Numunenin medyanı, tüm veri tabanının neredeyse yarısının “etkin olmadığını” gösteren 14. mesajda düzleşene kadar net ve kademeli olarak azalır. Diğer taraftan, kümenin en aktif %25'lik kısmına denk gelen 3. çeyrek, görece yüksek puanlarla (14-13) 18. mesaja ayak uydurmaktadır.

Postalama sıklığına odaklanmak, bir kişinin meşgul olup olmadığını belirlemedeki önemini vurgular: Bir mesaj ile diğeri arasındaki mesafe ne kadar büyükse, bağlantısı kesilen alıcılar da o kadar büyük olur.

Katılım seviyelerinde iletişim hareketliliği

Son olarak, başka bir nişan düzeyinden, kullanıcıların kişiler olarak hayatları boyunca ve bu geçişler zamanla veritabanı kompozisyonunu dönüştürmek ne derece yapmak olduğunu geçişler analiz ettik.

Gerçekten de, veri tabanları , çeşitli katılım seviyelerinde belirli bir irtibat hareketliliği ile karakterize edilir. Yani bir kişi, yaşam döngüsü boyunca ilk "etkin" seviyeden "etkin olmayan" seviyeye gidebilir, ardından doğru bir şekilde yeniden devreye girerse tekrar "etkin" hale gelebilir.

Aşağıdaki grafik, çalışmanın sonuçlarını göstermekte ve statik bir veritabanının nasıl yalnızca görünür olduğunu açıkça göstermektedir. Kontaklar yüzeyin altında hareket eder. İletişimlerimize nasıl tepki verdiklerine bağlı olarak bir e-posta kampanyasının ağırlıklarını ve sonuçlarını sürekli olarak değiştirirler. Bu nedenle, hedeflenen postalamayı tanımlarken alıcıların farklı katılım düzeylerini dikkate almak önemlidir.

Çalışmanın sonuçları

Bu yaşam döngüsü katılımı analizi, kullanıldığında E-posta Pazarlama stratejisinin sonuçlarını iyileştirmeye yardımcı olabilecek bazı dinamikler bulmamızı sağladı. Bir kişinin yaşam döngüsüne göre hareket etmek, katılımının çok daha uzun süre yüksek kalmasını sağlamak için çalışmak anlamına gelir .

İşte bu çalışmadan bazı önemli bulgular:

• aboneliğin ilk ayları, kişinin sadakatini kazanmak için belirleyicidir : Eksik veya eksik bir katılım stratejisi, teslim edilebilirlik ve gönderici itibarı üzerinde bir etkiyle yeni bir kullanıcının yalnızca birkaç ay içinde etkin olmayan bir kullanıcıya dönüştürülmesine yol açabilir.
• gönderme sıklığının katılımla doğrudan bir ilişkisi vardır: postalama iletişimlerinde daha yüksek bir sıklık, izleyicinin azalan fizyolojik ilgisinin zıttıdır; diğer yandan, bir mesaj ile diğeri arasında ne kadar çok zaman geçerse, bağlantısı kesilen alıcıların sayısı o kadar fazla olur.
• veritabanı yalnızca statik görünüyor : kişiler, iletişimlerimize nasıl tepki verdiklerine bağlı olarak bir e-posta kampanyasının ağırlıklarının ve sonuçlarının sürekli değiştiği yüzeyin altında hareket ediyor
• “etkin olmayan”, “çok aktif olmayan” ve “etkin” kişiler arasında sürekli bir geçiş vardır : bu kategorilere ait kullanıcı hareketliliği çok yüksektir ve yeni iletişim ve yeniden etkinleştirme kampanyaları tarafından oluşturulan uyaranlara tabidir.

Bu sonuçlardan çıkarabileceğimiz temel fikirler, bir yandan, bir postalamanın hedefini tanımlarken çeşitli alıcı etkileşim düzeylerini dikkate almanın önemli olduğudur. Öte yandan, yüksek bir postalama sıklığı , bir düzeyden diğerine geçişleri azaltır , kümelerin istikrarını ve markayla veya iletişimleriyle ilgilenmeyen kullanıcıların abonelikten çıkmalarını ve dolayısıyla veritabanının kendiliğinden temizlenmesini destekler.

Yaşam döngüsü etkileşimi en iyi uygulamaları

• Yeni üyelerin katılımını en başından sağlamak için bir hoş geldiniz dizisi oluşturun.
• Aboneliğin ilk aylarında yüksek bir gönderme sıklığı bekleyin.
• Olası anormallikleri kontrol etmek için veritabanı etkileşim seviyelerinizi sürekli olarak izleyin.
• Kampanyalarınızın hedefini katılım düzeyine göre bölümlere ayırın.
• Tamamen kaybolmamış etkin olmayan kişileri kurtarmak için periyodik yeniden etkinleştirme kampanyaları başlatın.
• Artık iletişimlerinizle ilgilenmeyen kişileri abonelikten çıkmaya teşvik edin: abonelikten çıkma düğmesi e-posta alt bilginizde bulunmalı ve açıkça görünmelidir.

Sonuçlar

E-posta Pazarlama etkileşimini, kişileriniz hakkında ek bir bilgi parçası olarak düşünün. Belirli kullanıcı gruplarını hedeflemek için abone katılım düzeylerine dayalı segmentler oluşturun. Bu, kampanyalarınızın etkinliğini artırmaya ve olası satışlarınızın ömrünü artırmaya yardımcı olacaktır .