细分指南：有效电子邮件活动的 4 种技术

在正确的时间将正确的通信发送给正确的收件人。 这是一个反复出现的座右铭，是任何制定电子邮件营销策略的人的口头禅。

但这究竟是什么意思？ 这在实践中如何转化？ 答案在于分段，这组活动对于将数据库拆分为相关组很有用。 在我们解释了如何通过自动电子邮件增加销售额之后，我们继续探索细分中的基本活动。

了解您的数据库

在分离您的联系人和创建自定义电子邮件之前，应对数据进行深入分析，以了解收集的内容、数量、质量、类型以及它们是更新数据还是过时数据。 只有了解数据库的值，您才能确定最佳的细分类型。

其次，必须定义您要与之沟通的营销策略和客户档案。 数据分析有助于了解需要哪些信息，我们拥有的数据是否足够，或者是否有必要获取新数据。 由于平台的高级细分功能以及问卷、数字表格和跨渠道获取活动的帮助， MailUp允许您面对复杂的活动。

定义目标并分析您的数据库后，您就可以对联系人进行细分了。 让我们看一些例子。

个人资料

基于个人数据的细分是最简单的联系人划分方式：性别、年龄、地址，只是创建集群的一些有用数据。 这些数据很容易获得，通常由用户在注册过程中提供。

如果您想创建一个数据收集表单并插入许多字段，请记住将用户的电子邮件地址作为唯一的必填请求字段，从而让用户可以选择与您共享哪些个人信息以及共享多少个人信息。 因为在这种互动水平上，你的对话者不太愿意分享太多关于他们自己的信息。

因此，请确保您请求的信息对于您的市场策略而言是必要的。 过度的需求会导致较低的转化率。

行为数据

基于行为数据的细分侧重于用户执行的操作，例如，响应您发送的电子邮件或浏览您的网站。 这种细分有助于了解用户处于转换过程的哪个阶段。

如果我们考虑收件人可能与电子邮件进行的不同交互，我们可以根据四种行为确定四个集群：

• 订阅者打开消息；
• 订阅者没有打开消息；
• 订阅者打开并点击消息；
• 订阅者打开并且没有点击消息。

如果您想知道您的联系人的参与程度是多少，您可以通过一个简单的计算来计算保真指数：将打开的消息数量与发送的消息总数进行比较。 然后将数据与这三个类别进行比较：

• 忠实用户，指数大于等于75% 。 在这种情况下，通过特殊内容、免费服务或特殊折扣来奖励他们的忠诚度；
• 不确定的订阅者，如果他们的保真度值在25%到74% 之间：他们是潜在的忠实客户，通过优化内容、主题、发送时间并通知他们对您的通信的忠诚度将得到奖励来进行转换；
• 不忠诚的订阅者，得分低于24% ：这些联系人很难重新激活，他们很少参与的背后没有单一的动机； 主要是，他们对消息价值的看法是阻止他们打开消息的原因。 利用促销和特别优惠可能是一把双刃剑，可以为优惠而不是公司创造忠诚度。

交易数据

它是与实体和在线渠道中的购买行为相关的所有信息：选择的产品类型、购买频率、订单数量、购买总价值、品牌偏好、颜色等。

浏览和使用这些信息并不容易。 我们的建议是分析使您的数据库与众不同的数据，并将它们组合起来以开发有效的细分。 这里有些例子：

• 特别优惠，针对重复点击或购买特定品牌产品的客户；
• 用于恢复废弃购物车的电子邮件，适用于选择产品但未完成购买的用户；
• 交叉销售活动：如果用户购买了某种颜色的衣服和包，发送电子邮件（有或没有折扣）以推荐相同颜色的相关产品；
• 追加销售活动：根据客户的平均消费建议选择产品；
• 售前活动：通过向最近几个月下达一定数量订单的客户发送电子邮件，预测季节性折扣。

RFM分析

RFM 分析在营销和电子邮件营销中非常流行a：一个复杂的细分示例，它基于三个变量对行为采用预测性统计方法，因此您可以将客户与每个指标请求的分数相关联：

• recency : 最近一次购买的日期；
• 频率：购买频率；
• 货币：给定时间段内的平均支出。

RFM分析的三个原则是：

• 最近购买的客户比过去购买的客户更容易接受新的促销活动；
• 常客比偶尔客更容易接受；
• 平均支出高的客户比支出少的客户更容易接受。

将专用和定制消息定向到的最佳客户当然是那些获得高 RFM 分数的客户。 我们还建议设置一个阈值分数，在该分数下继续发送活动不再方便，最好尝试新的重新参与策略。

你用什么标准来划分你的联系人？ 在下面的空白处与我们分享您的细分技术。