如何运用数据分析做好邮件营销
在大数据时代,每个人的行为习惯都会被忠实的记录,有迹可循,然后这些被记录的种种数据汇总起来,就能给消费者绘制出一个整体形象,大数据甚至能做到比你自己更能理解你,包括你的兴趣爱好及一切。这比起以前营销主要靠直觉、经验来说,是大大的进步。那么邮件营销该怎么样顺应时代趋势,来运用大数据协助提升营销效果呢?
U-Mail邮件营销平台认为,在邮件营销中运用大数据,好处是多多的:
第一,是避免资源虚掷浪费的,在以前的传统媒体如电视、杂志报刊上发布广告,有点漫天撒网的味道,毕竟效果不好评估,潜在消费者的行为没法跟踪,而虽然可以反馈回来收视率等数据,但是很笼统没有细化。在传统媒体逐渐式微的当下,营销的主战场已经转移到了互联网领域,正变得越来越精细化、个性化,即使是财大气粗的公司也懂得有的放矢这一原则的重要性,毕竟能节省下成本就可以集中资源对竞争对手挤兑和碾压。
第二,运用大数据辅助分析也可以更好的把握潜在消费者的兴趣爱好、心理特征、经济实力及行为习惯,从而有针对性的做出改善,提升服务水准。总而言之,大数据可以提高营销的精准度、关联性和决断力。像U-Mail邮件群发平台,按照发送成功数量计费,就相对公平,它让用户知道,自己的每一分钱都花在哪里?有没有落到实处?
那么在一次营销活动中,我们需要掌握哪些数据呢?U-Mail刘工建议,应该广泛调动多个平台软件,接收许多渠道反馈来的数据,综合起来为消费者建模绘图,才能捕捉到准确清晰的轮廓。主要有这么几个数据类型:
一、从U-Mail邮件营销平台反馈来的数据
比如打开率、点击率、转换率等,U-Mail稳定高效的投递性能,即使达到上千万封数量,仍能确保高送达率和反馈回来准确的数据。用户可以通过分析打开率和点击率,结合目标群体的来源地域、阅读时间点和时长等,来了解目标群体对哪些内容感兴趣?从而对此修改自己的邮件模板、调整发送时机。
二、从网站、微博、微信、博客等反馈来的交互数据
比方说消费者的浏览栏目、网页内容、浏览次数等,从而把握TA对什么内容感兴趣?于是在继之的群发邮件中,发送针对性内容;同时我们也可以根据客户的一些行为,比方说已选购商品却放弃购物车之类行为进行补救。
三、客户的历史数据
我们知道,一些行业是有周期性的,比方说奶粉尿不湿之类母婴产品,一般客户一次性购买一批之后就得等上一段时间才有再有意向(为方便客户选购,同时公司也更好的为客户归类,建议商家可以时间为单位,设计三个月套餐、半年套餐、一年套餐之类);比方说家用电器,不可能客户刚买了一个电冰箱,然后你还继续向其推送冰箱品牌介绍广告……所以营销人员应该搜集客户的历史购买数据,把握TA在哪个时间段有购物习惯?以及TA购物的周期性特点。
四、客户的兴趣偏好数据
包括客户通常接收信息的渠道,客户做出购买决定时是听从朋友意见还是媒体的介绍?客户属于哪个年龄阶段?喜欢古典型还是时尚风格?……诸如此类数据同样重要。
营销人员建立起一个数据库之后,还需要时时更新,排除掉那些无效的、过时的信息,最终筛选出起决定作用的数据指标,凭借这些数据给我们营销指引方向,我们就能做到精准投递。
U-Mail邮件营销平台认为,在邮件营销中运用大数据,好处是多多的:
第一,是避免资源虚掷浪费的,在以前的传统媒体如电视、杂志报刊上发布广告,有点漫天撒网的味道,毕竟效果不好评估,潜在消费者的行为没法跟踪,而虽然可以反馈回来收视率等数据,但是很笼统没有细化。在传统媒体逐渐式微的当下,营销的主战场已经转移到了互联网领域,正变得越来越精细化、个性化,即使是财大气粗的公司也懂得有的放矢这一原则的重要性,毕竟能节省下成本就可以集中资源对竞争对手挤兑和碾压。
第二,运用大数据辅助分析也可以更好的把握潜在消费者的兴趣爱好、心理特征、经济实力及行为习惯,从而有针对性的做出改善,提升服务水准。总而言之,大数据可以提高营销的精准度、关联性和决断力。像U-Mail邮件群发平台,按照发送成功数量计费,就相对公平,它让用户知道,自己的每一分钱都花在哪里?有没有落到实处?
那么在一次营销活动中,我们需要掌握哪些数据呢?U-Mail刘工建议,应该广泛调动多个平台软件,接收许多渠道反馈来的数据,综合起来为消费者建模绘图,才能捕捉到准确清晰的轮廓。主要有这么几个数据类型:
一、从U-Mail邮件营销平台反馈来的数据
比如打开率、点击率、转换率等,U-Mail稳定高效的投递性能,即使达到上千万封数量,仍能确保高送达率和反馈回来准确的数据。用户可以通过分析打开率和点击率,结合目标群体的来源地域、阅读时间点和时长等,来了解目标群体对哪些内容感兴趣?从而对此修改自己的邮件模板、调整发送时机。
二、从网站、微博、微信、博客等反馈来的交互数据
比方说消费者的浏览栏目、网页内容、浏览次数等,从而把握TA对什么内容感兴趣?于是在继之的群发邮件中,发送针对性内容;同时我们也可以根据客户的一些行为,比方说已选购商品却放弃购物车之类行为进行补救。
三、客户的历史数据
我们知道,一些行业是有周期性的,比方说奶粉尿不湿之类母婴产品,一般客户一次性购买一批之后就得等上一段时间才有再有意向(为方便客户选购,同时公司也更好的为客户归类,建议商家可以时间为单位,设计三个月套餐、半年套餐、一年套餐之类);比方说家用电器,不可能客户刚买了一个电冰箱,然后你还继续向其推送冰箱品牌介绍广告……所以营销人员应该搜集客户的历史购买数据,把握TA在哪个时间段有购物习惯?以及TA购物的周期性特点。
四、客户的兴趣偏好数据
包括客户通常接收信息的渠道,客户做出购买决定时是听从朋友意见还是媒体的介绍?客户属于哪个年龄阶段?喜欢古典型还是时尚风格?……诸如此类数据同样重要。
营销人员建立起一个数据库之后,还需要时时更新,排除掉那些无效的、过时的信息,最终筛选出起决定作用的数据指标,凭借这些数据给我们营销指引方向,我们就能做到精准投递。
版权声明:本站内容源自互联网,如有内容侵犯了你的权益,请联系删除相关内容。
上一篇:长沙圣捷研制的SKYCC组合营销强大效果 下一篇:如何优化营销邮件的CTA按钮