So führen Sie bessere E-Mail-Marketingkampagnen mithilfe von Datenanalysen durch

In einer vollständig datengesteuerten Welt bleibt E-Mail-Marketing immer noch die erste Wahl eines jeden B2B-Vermarkters. Daher ist es sehr wichtig, datengesteuerte E-Mail-Marketingkampagnen zu erstellen.

Mit über 350 Milliarden täglich versendeten E-Mails bleiben E-Mails eine beliebte Marketing-Taktik. Wie können Sie jedoch angesichts des harten Wettbewerbs sicherstellen, dass beim Versenden einer Massen-E-Mail in Outlook die Empfänger Ihre E-Mail nicht nur empfangen, sondern auch öffnen?

Obwohl E-Mail-Marketing die beste Marketingoption ist, um genaue Verbraucherdaten zu liefern, ist es entscheidend sicherzustellen, dass Ihre Bemühungen nicht umsonst sind. Um den Erfolg Ihrer E-Mail-Marketingkampagnen sicherzustellen, gibt es mehrere nützliche Datenanalysetechniken, die Sie verwenden können.

Lesen Sie weiter, um einige einfach zu implementierende Techniken aus der Datenanalyse kennenzulernen.

Bedeutung von Data Analytics im E-Mail-Marketing

Wie bei jeder anderen Marketingkampagne ist es auch wichtig, die Leistung Ihrer E-Mail-Kampagne zu messen. Darüber hinaus ist E-Mail-Marketing laut einem McKinsey-Bericht 40-mal effektiver als jede andere Marketingplattform, einschließlich Facebook, Twitter usw.

Ohne ständige Auswertung und Analyse kann ein Unternehmen unmöglich nachweisen, wie seine Kampagnen funktionieren und ob sie das gewünschte Ergebnis erzielen.

Arten der Datenanalyse

Es gibt vier Arten von Datenanalysen für unterschiedliche Marketingzwecke. Sie alle zielen gemeinsam darauf ab, die Datenerkenntnisse auszuwerten, um die Effektivität Ihrer E-Mail-Marketingkampagnen zu verbessern.

Demografische Daten

Demografische Daten sind ein wichtiger und nützlicher Datentyp, der aus wichtigen Informationen und Details zu Ihrer Zielgruppe besteht, wie z. B. Standort, Interesse, Alter, Geschlecht usw.

Sie können diese Erkenntnisse nutzen, um E-Mail-Marketingkampagnen zu entwickeln, die stark auf das Interesse Ihrer Zielgruppe zugeschnitten sind.

Verbraucherpräferenz

Die Verbraucherpräferenz ist ein dynamischer Datenanalyseansatz, der die Veränderungen und Verbesserungen in der Interaktion der Menschen mit Ihrem Unternehmen misst.

Diese Daten können anhand des Nutzens der Lieblingsmarke des Kunden usw. gemessen werden. Ein Unternehmen ermöglicht es den Kunden, ein paar Waren, die sie anbieten, basierend auf dem Nutzenniveau einzustufen. Diese Präferenzen sind unabhängig von Preisen und Einkommen.

Transaktionsdaten

Die in diesem Typ enthaltenen Daten umfassen erste und letzte Käufe, Artikel, Anzahl der Käufe, Zeit, Daten, durchschnittlicher Bestellwert, Produktkaufhistorie und von einem Kunden ausgegebener Betrag.

Diese Daten können Ihnen dabei helfen, Ihre E-Mail-Marketingstrategien zu verbessern, indem Sie sie individueller gestalten und auf Kunden ausrichten, die häufig bei Ihnen einkaufen.

Putler ist ein Tool, das detaillierte Kundentransaktionsdaten bereitstellt. Entdecken Sie es hier.

Verhaltensdaten

Der Schlüssel zur Umsetzung erfolgreicher Marketingkampagnen liegt im Verständnis des Interesses der Zielgruppe. Verhaltensdaten in der Datenanalyse dienen als genauer Prädiktor, der Ihnen helfen kann, das gewünschte Ergebnis zu erzielen, indem Sie benutzerdefinierte Strategien erstellen.

Die Verhaltensanalyse ist ein Verfahren, das wertvolle Daten und Erkenntnisse darüber liefert, wie sich die Zielgruppe verhält und mit Ihrer E-Mail interagiert.

Verschiedene Möglichkeiten zur Verwendung von Data Analytics in E-Mail-Marketingkampagnen

Integrieren Sie diese vier Möglichkeiten zur Verwendung von Datenanalysen in Ihre E-Mail-Marketingkampagnen, um bessere und effektivere Ergebnisse zu erzielen:

Segmentierung

Die E-Mail-Segmentierung ist eine effektive Methode, die die E-Mail-Abonnenten anhand verschiedener Kriterien in kleine Segmente unterteilt. Die Segmentierung hat ein starkes Potenzial, einen Umsatz von 58 % zu erzielen. Laut Marktforschung verwenden jedoch 42 % der Unternehmensvermarkter diese Methode nicht.

Typischerweise wird die Segmentierungsmethode als Personalisierungsmethode verwendet, um angepasste und relevante E-Mail-Kampagnen für Abonnenten zu generieren und zu liefern.

Es gibt mehrere Möglichkeiten und Tools, mit denen Sie Ihre Kundendaten segmentieren können. Putler ist einer von ihnen.

So hilft Putler Kundendaten, Produktdaten und Bestelldaten basierend auf verschiedenen Parametern zu segmentieren.

Automatisierung

Wenn Sie keine Ahnung haben, wonach Ihr Publikum sucht oder Markttrends hat, ist es weniger wahrscheinlich, dass Sie effektive E-Mail-Marketingkampagnen erstellen. Die Datenanalyse hat es möglich gemacht, die Bemühungen von Vermarktern durch den Einsatz des Automatisierungstools zu erleichtern. Automatisierung ist auch bei der Segmentierung eine wichtige Taktik.

Automatisierung ist eine Praxis, bei der E-Mails mit einer gezielten Nachricht zu einem bestimmten Zeitpunkt an den Kunden gesendet werden. Wenn beispielsweise jemand online ein Produkt in seinen Einkaufswagen gelegt und vergessen hat, fortzufahren, kann ein Vermarkter diesen Berührungspunkt nutzen, indem er dem Kunden eine Erinnerungs-E-Mail sendet.

Zeitlosigkeit

Es ist wichtig, den richtigen Zeitpunkt für den Versand Ihrer E-Mails zu bestimmen. Egal wie personalisiert und automatisiert Ihre E-Mail-Kampagnen sind, sie können ohne einen angemessenen Zeitplan in Junk-Mail enden. Wie die Segmentierung kann Ihnen das Aufteilen Ihrer Abonnentenliste in Gruppen dabei helfen, den richtigen Zeitpunkt für das Versenden von E-Mails zu bestimmen.

Fazit

Die Durchführung von Datenanalysen für Ihre E-Mail-Marketingkampagnen ist nicht allzu schwierig. Datenanalysen können wertvolle Erkenntnisse liefern – Kundenverhalten, Markttrends, Anzeigenklicks usw. – die ein Unternehmen in seinen Marketingkampagnen nutzen könnte.