Cómo impulsar mejores campañas de marketing por correo electrónico utilizando análisis de datos

En un mundo totalmente basado en datos, el marketing por correo electrónico sigue siendo la primera opción de todos los especialistas en marketing B2B. Por lo tanto, es muy importante crear campañas de marketing por correo electrónico basadas en datos.

Con más de 350 mil millones de correos electrónicos enviados diariamente, los correos electrónicos siguen siendo una táctica de marketing de referencia. Sin embargo, con una competencia feroz, ¿cómo se asegura de que cuando envía un correo electrónico masivo en Outlook, los destinatarios no solo reciben su correo electrónico sino que también lo abren?

Si bien el marketing por correo electrónico es la mejor opción de marketing para brindar datos precisos del consumidor, es crucial asegurarse de que sus esfuerzos no sean en vano. Para garantizar el éxito de sus campañas de marketing por correo electrónico, existen varias técnicas útiles de análisis de datos que puede utilizar.

Siga leyendo para explorar algunas técnicas de análisis de datos fáciles de implementar.

Importancia del análisis de datos en el marketing por correo electrónico

Como cualquier otra campaña de marketing, también es esencial medir el rendimiento de su campaña de correo electrónico. Además de esto, según un informe de McKinsey, el marketing por correo electrónico es 40 veces más efectivo que cualquier otra plataforma de marketing, incluidos Facebook, Twitter, etc.

Sin evaluación y análisis constantes, una empresa no puede demostrar el rendimiento de sus campañas y si están generando el resultado deseado.

Tipos de análisis de datos

Hay cuatro tipos de análisis de datos para diferentes propósitos de marketing. Todos colaboran para evaluar la información de los datos para mejorar la efectividad de sus campañas de marketing por correo electrónico.

Datos demográficos

Los datos demográficos son un tipo de datos importantes y beneficiosos, que consisten en información y detalles importantes sobre su público objetivo, como la ubicación, el interés, la edad, el sexo, etc.

Puede utilizar estos conocimientos para desarrollar campañas de marketing por correo electrónico altamente personalizadas para satisfacer los intereses de su público objetivo.

Preferencia del consumidor

La preferencia del consumidor es un enfoque dinámico de análisis de datos que mide los cambios y las mejoras en la interacción de las personas con su empresa.

Estos datos se pueden medir por la utilidad de la marca favorita del cliente, etc. Una empresa permite a los clientes clasificar un par de productos que ofrecen en función del nivel de utilidad. Estas preferencias son independientes de los precios y los ingresos.

Datos transaccionales

Los datos comprendidos en este tipo incluyen la primera y la última compra, los artículos, la cantidad de compras, el tiempo, los datos, el valor promedio del pedido, el historial de compras del producto y la cantidad gastada por un cliente.

Estos datos pueden ayudarlo a mejorar sus estrategias de marketing por correo electrónico haciéndolas más personalizadas y enfocadas en los clientes que le compran con frecuencia.

Putler es una herramienta que proporciona datos detallados de las transacciones de los clientes. Explóralo aquí.

Datos de comportamiento

La clave para implementar campañas de marketing exitosas es comprender el interés de la audiencia. Los datos de comportamiento en el análisis de datos sirven como un predictor preciso que puede ayudarlo a generar el resultado deseado mediante la creación de estrategias personalizadas.

El análisis de comportamiento es un procedimiento que proporciona información y datos valiosos sobre cómo se comporta el público objetivo e interactúa con su correo electrónico.

Diferentes formas de utilizar Data Analytics en campañas de email marketing

Incorpore estas cuatro formas de utilizar el análisis de datos en sus campañas de marketing por correo electrónico para generar resultados mejores y más efectivos:

Segmentación

La segmentación de correo electrónico es un método efectivo que divide a los suscriptores de correo electrónico en pequeños segmentos según diferentes criterios. La segmentación tiene un fuerte potencial para generar un ingreso del 58%. Sin embargo, según estudios de mercado, el 42 % de los profesionales del marketing empresarial no utilizan este método.

Por lo general, el método de segmentación se usa como una práctica de personalización para generar y entregar campañas de correo electrónico personalizadas y relevantes para los suscriptores.

Existen múltiples formas y herramientas que puede utilizar para segmentar los datos de sus clientes. Putler es uno de ellos.

Así es como Putler ayuda a segmentar datos de clientes, datos de productos y datos de pedidos en función de varios parámetros.

Automatización

Si no tiene idea de lo que su audiencia está buscando o de las tendencias del mercado, es menos probable que cree campañas de marketing por correo electrónico efectivas. El análisis de datos ha hecho posible facilitar los esfuerzos de los especialistas en marketing al utilizar la herramienta de automatización. La automatización también es una táctica importante en la segmentación.

La automatización es una práctica en la que los correos electrónicos están programados para enviarse al cliente con un mensaje específico en un momento específico. Por ejemplo, si alguien agregó un producto a su carrito en línea y olvidó continuar, un vendedor puede usar este punto de contacto enviando un correo electrónico de recordatorio al cliente.

Atemporalidad

Es esencial determinar el momento adecuado para enviar sus correos electrónicos. No importa cuán personalizadas y automatizadas sean sus campañas de correo electrónico, pueden terminar en correo no deseado sin una línea de tiempo adecuada. Al igual que la segmentación, dividir su lista de suscriptores en grupos puede ayudarlo a decidir el momento adecuado para enviar correos electrónicos.

Conclusión

Realizar análisis de datos para sus campañas de marketing por correo electrónico no es demasiado complicado. El análisis de datos puede revelar información valiosa (comportamiento del cliente, tendencias del mercado, clics en anuncios, etc.) que una empresa podría aprovechar en sus campañas de marketing.