Come promuovere migliori campagne di email marketing utilizzando l'analisi dei dati

In un mondo interamente basato sui dati, l'email marketing rimane ancora la prima scelta di ogni marketer B2B. Pertanto è molto importante creare campagne di email marketing basate sui dati.

Con oltre 350 miliardi di e-mail inviate ogni giorno, le e-mail rimangono una tattica di marketing di riferimento. Tuttavia, con una forte concorrenza, come ci si assicura che quando si invia un'e-mail di massa in Outlook, i destinatari non solo ricevano la tua e-mail ma le aprano anche?

Sebbene l'email marketing sia la migliore opzione di marketing per fornire dati accurati sui consumatori, è fondamentale garantire che i tuoi sforzi non vadano invano. Per garantire il successo delle tue campagne di email marketing, ci sono diverse tecniche utili di analisi dei dati che puoi utilizzare.

Continua a leggere per esplorare alcune tecniche di facile implementazione dall'analisi dei dati.

Importanza dell'analisi dei dati nell'email marketing

Come ogni altra campagna di marketing, anche misurare le prestazioni della tua campagna e-mail è essenziale. Inoltre, secondo un rapporto McKinsey, l'email marketing è 40 volte più efficace di qualsiasi altra piattaforma di marketing, inclusi Facebook, Twitter, ecc.

Senza una valutazione e un'analisi costanti, un'azienda non può dimostrare come stanno andando le proprie campagne e se stanno generando il risultato desiderato.

Tipi di analisi dei dati

Esistono quattro tipi di analisi dei dati per diversi scopi di marketing. Tutti mirano in modo collaborativo a valutare le informazioni dettagliate sui dati per migliorare l'efficacia delle tue campagne di email marketing.

Dati demografici

I dati demografici sono un tipo di dati importante e vantaggioso, costituito da informazioni e dettagli importanti sul pubblico di destinazione, come posizione, interesse, età, sesso, ecc.

Puoi utilizzare queste informazioni per sviluppare campagne di email marketing altamente personalizzate per soddisfare l'interesse del tuo pubblico di destinazione.

Preferenza del consumatore

La preferenza del consumatore è un approccio dinamico all'analisi dei dati che misura i cambiamenti e i miglioramenti nell'interazione delle persone con la tua azienda.

Questi dati possono essere misurati in base all'utilità della marca preferita del cliente, ecc. Un'azienda consente ai clienti di classificare un paio di prodotti offerti in base al livello di utilità. Queste preferenze sono indipendenti dai prezzi e dal reddito.

Dati transazionali

I dati compresi in questo tipo includono il primo e l'ultimo acquisto, gli articoli, il numero di acquisti, l'ora, i dati, il valore medio dell'ordine, la cronologia degli acquisti del prodotto e l'importo speso da un cliente.

Questi dati possono aiutarti a migliorare le tue strategie di email marketing rendendole più personalizzate e focalizzate sui clienti che acquistano frequentemente da te.

Putler è uno strumento che fornisce dati dettagliati sulle transazioni dei clienti. Esploralo qui.

Dati comportamentali

La chiave per implementare campagne di marketing di successo è comprendere l'interesse del pubblico. I dati sul comportamento nell'analisi dei dati servono come un predittore accurato che può aiutarti a generare il risultato desiderato creando strategie personalizzate.

L'analisi comportamentale è una procedura che fornisce dati preziosi e approfondimenti su come il pubblico mirato si comporta e interagisce con la tua e-mail.

Diversi modi di utilizzare l'analisi dei dati nelle campagne di email marketing

Incorpora questi quattro modi per utilizzare l'analisi dei dati nelle tue campagne di email marketing per ottenere risultati migliori e più efficaci:

Segmentazione

La segmentazione dell'e-mail è un metodo efficace che divide gli abbonati e-mail in piccoli segmenti in base a criteri diversi. La segmentazione ha un forte potenziale per generare un fatturato del 58%. Tuttavia, secondo una ricerca di mercato, il 42% degli esperti di marketing aziendale non utilizza questo metodo.

In genere, il metodo di segmentazione viene utilizzato come pratica di personalizzazione per generare e fornire agli abbonati campagne e-mail personalizzate e pertinenti.

Esistono diversi modi e strumenti che puoi utilizzare per segmentare i dati dei tuoi clienti. Putler è uno di loro.

Ecco come Putler aiuta a segmentare i dati dei clienti, dei prodotti e degli ordini in base a vari parametri.

Automazione

Se non hai idea di cosa stia cercando il tuo pubblico o delle tendenze del mercato, è meno probabile che crei campagne di email marketing efficaci. L'analisi dei dati ha consentito di alleggerire gli sforzi degli esperti di marketing utilizzando lo strumento di automazione. Anche l'automazione è una tattica importante nella segmentazione.

L'automazione è una pratica in cui le e-mail sono programmate per essere inviate al cliente con un messaggio mirato in un momento specifico. Ad esempio, se qualcuno ha aggiunto un prodotto al carrello online e si è dimenticato di procedere ulteriormente, un marketer può utilizzare questo punto di contatto inviando un'e-mail di promemoria al cliente.

Atemporalità

È essenziale determinare il momento giusto per inviare le tue e-mail. Indipendentemente da quanto siano personalizzate e automatizzate le tue campagne e-mail, possono finire nella posta indesiderata senza una sequenza temporale adeguata. Come la segmentazione, l'ideazione del tuo elenco di iscritti in gruppi può aiutarti a decidere il momento giusto per inviare e-mail.

Conclusione

Condurre analisi dei dati per le tue campagne di email marketing non è troppo complicato. L'analisi dei dati può rivelare informazioni preziose - comportamento dei clienti, tendenze di mercato, clic sugli annunci, ecc. - che un'azienda potrebbe sfruttare nelle proprie campagne di marketing.