Comment piloter de meilleures campagnes de marketing par e-mail à l'aide de l'analyse de données

Dans un monde entièrement axé sur les données, le marketing par e-mail reste le premier choix de tout spécialiste du marketing B2B. Il est donc très important de créer des campagnes de marketing par e-mail basées sur les données.

Avec plus de 350 milliards d'e-mails envoyés quotidiennement, les e-mails restent une tactique marketing incontournable. Cependant, avec une concurrence féroce, comment vous assurez-vous que lorsque vous envoyez un e-mail en masse dans Outlook, les destinataires ne reçoivent pas seulement votre e-mail mais les ouvrent également ?

Bien que le marketing par e-mail soit la meilleure option marketing pour fournir des données précises sur les consommateurs, il est essentiel de s'assurer que vos efforts ne sont pas vains. Pour garantir le succès de vos campagnes de marketing par e-mail, vous pouvez utiliser plusieurs techniques d'analyse de données utiles.

Lisez la suite pour explorer certaines techniques faciles à mettre en œuvre à partir de l'analyse de données.

Importance de l'analyse des données dans le marketing par e-mail

Comme pour toute autre campagne marketing, mesurer les performances de votre campagne e-mail est également essentiel. En plus de cela, selon un rapport McKinsey, le marketing par e-mail est 40 fois plus efficace que toute autre plateforme marketing, y compris Facebook, Twitter, etc.

Sans évaluation et analyse constantes, une entreprise ne peut pas démontrer comment ses campagnes fonctionnent et si elles génèrent le résultat souhaité.

Types d'analyse de données

Il existe quatre types d'analyse de données à des fins marketing différentes. Ils visent tous en collaboration à évaluer les informations sur les données afin d'améliorer l'efficacité de vos campagnes de marketing par e-mail.

Données démographiques

Les données démographiques sont un type de données important et bénéfique, composé d'informations et de détails importants sur votre public cible, tels que l'emplacement, les intérêts, l'âge, le sexe, etc.

Vous pouvez utiliser ces informations pour développer des campagnes de marketing par e-mail hautement personnalisées pour répondre à l'intérêt de votre public cible.

Préférence des consommateurs

La préférence des consommateurs est une approche d'analyse de données dynamique qui mesure les changements et les améliorations dans l'interaction des gens avec votre entreprise.

Ces données peuvent être mesurées par l'utilité de la marque préférée du client, etc. Une entreprise permet aux clients de classer quelques produits qu'ils proposent en fonction du niveau d'utilité. Ces préférences sont indépendantes des prix et des revenus.

Données transactionnelles

Les données comprises dans ce type comprennent les premiers et derniers achats, les articles, le nombre d'achats, le temps, les données, la valeur moyenne des commandes, l'historique des achats de produits et le montant dépensé par un client.

Ces données peuvent vous aider à améliorer vos stratégies de marketing par e-mail en les rendant plus personnalisées et axées sur les clients qui achètent fréquemment chez vous.

Putler est un outil qui fournit des données détaillées sur les transactions des clients. Découvrez-le ici.

Données comportementales

La clé de la mise en œuvre de campagnes marketing réussies est de comprendre l'intérêt du public. Les données de comportement dans l'analyse de données servent de prédicteur précis qui peut vous aider à générer le résultat souhaité en créant des stratégies personnalisées.

L'analyse comportementale est une procédure qui fournit des données et des informations précieuses sur la façon dont le public cible se comporte et interagit avec votre e-mail.

Différentes façons d'utiliser Data Analytics dans les campagnes d'email marketing

Intégrez ces quatre façons d'utiliser l'analyse de données dans vos campagnes de marketing par e-mail pour obtenir des résultats meilleurs et plus efficaces :

Segmentation

La segmentation des e-mails est une méthode efficace qui divise les abonnés aux e-mails en petits segments en fonction de différents critères. La segmentation a un fort potentiel pour générer un chiffre d'affaires de 58%. Cependant, selon une étude de marché, 42% des spécialistes du marketing n'utilisent pas cette méthode.

En règle générale, la méthode de segmentation est utilisée comme pratique de personnalisation pour générer et diffuser des campagnes d'e-mails personnalisées et pertinentes aux abonnés.

Il existe plusieurs façons et outils que vous pouvez utiliser pour segmenter vos données clients. Putler est l'un d'entre eux.

Voici comment Putler aide à segmenter les données client, les données produit et les données de commande en fonction de divers paramètres.

Automatisation

Si vous n'avez aucune idée de ce que votre public recherche ou des tendances du marché, vous êtes moins susceptible de créer des campagnes de marketing par e-mail efficaces. L'analyse des données a permis de faciliter les efforts des spécialistes du marketing en utilisant l'outil d'automatisation. L'automatisation est également une tactique importante dans la segmentation.

L'automatisation est une pratique où les e-mails sont programmés pour être envoyés au client avec un message ciblé à un moment précis. Par exemple, si quelqu'un a ajouté un produit à son panier en ligne et a oublié d'aller plus loin, un spécialiste du marketing peut utiliser ce point de contact en envoyant un e-mail de rappel au client.

Intemporalité

Il est essentiel de déterminer le bon moment pour envoyer vos e-mails. Peu importe à quel point vos campagnes par e-mail sont personnalisées et automatisées, elles peuvent se retrouver dans des courriers indésirables sans calendrier approprié. Comme la segmentation, la conception de votre liste d'abonnés en groupes peut vous aider à décider du bon moment pour envoyer des e-mails.

Conclusion

Effectuer des analyses de données pour vos campagnes de marketing par e-mail n'est pas trop compliqué. L'analyse des données peut révéler des informations précieuses - comportement des clients, tendances du marché, clics sur les publicités, etc. - qu'une entreprise pourrait exploiter dans ses campagnes marketing.