데이터 분석을 사용하여 더 나은 이메일 마케팅 캠페인을 추진하는 방법

완전히 데이터 중심적인 세계에서 이메일 마케팅은 여전히 ​​모든 B2B 마케터의 첫 번째 선택으로 남아 있습니다. 따라서 데이터 기반 이메일 마케팅 캠페인을 만드는 것이 매우 중요합니다.

매일 3,500억 개가 넘는 이메일이 전송되는 가운데 이메일은 여전히 ​​마케팅 전술로 사용됩니다. 그러나 치열한 경쟁 속에서 Outlook에서 대량 전자 메일을 보낼 때 받는 사람이 전자 메일을 받을 뿐만 아니라 열어보게 하려면 어떻게 해야 합니까?

이메일 마케팅은 정확한 소비자 데이터를 제공하는 최고의 마케팅 옵션이지만, 귀하의 노력이 헛되지 않도록 하는 것이 중요합니다. 이메일 마케팅 캠페인의 성공을 보장하기 위해 사용할 수 있는 몇 가지 유용한 데이터 분석 기술이 있습니다.

데이터 분석에서 구현하기 쉬운 몇 가지 기술을 살펴보십시오.

이메일 마케팅에서 데이터 분석의 중요성

다른 모든 마케팅 캠페인과 마찬가지로 이메일 캠페인의 성과를 측정하는 것도 필수적입니다. 이 외에도 McKinsey 보고서에 따르면 이메일 마케팅은 Facebook, Twitter 등을 포함한 다른 마케팅 플랫폼보다 40배 더 효과적입니다.

지속적인 평가와 분석 없이 기업은 캠페인이 어떻게 수행되고 있으며 원하는 결과를 생성하고 있는지 보여줄 수 없습니다.

데이터 분석 유형

마케팅 목적에 따라 4가지 유형의 데이터 분석이 있습니다. 그들은 모두 공동으로 데이터 통찰력을 평가하여 이메일 마케팅 캠페인의 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

인구통계학적 데이터

인구 통계 데이터는 위치, 관심, 연령, 성별 등과 같은 대상 고객에 대한 중요한 정보 및 세부 정보로 구성된 중요하고 유익한 데이터 유형입니다.

이러한 통찰력을 활용하여 대상 고객의 관심을 충족하도록 고도로 맞춤화된 이메일 마케팅 캠페인을 개발할 수 있습니다.

소비자 선호도

소비자 선호도는 사람들과 비즈니스 상호 작용의 변화와 개선 사항을 측정하는 동적 데이터 분석 접근 방식입니다.

이 데이터는 고객이 선호하는 브랜드 등의 유틸리티로 측정할 수 있습니다. 비즈니스에서는 고객이 유틸리티 수준에 따라 제공하는 몇 가지 상품의 순위를 매길 수 있습니다. 이러한 선호도는 가격 및 소득과 무관합니다.

거래 데이터

이 유형에 포함된 데이터에는 첫 번째 및 마지막 구매, 품목, 구매 횟수, 시간, 데이터, 평균 주문 금액, 제품 구매 내역 및 고객이 사용한 금액이 포함됩니다.

이 데이터는 이메일 마케팅 전략을 보다 맞춤화하고 자주 구매하는 고객에 초점을 맞춰 이메일 마케팅 전략을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Putler는 상세한 고객 거래 데이터를 제공하는 도구입니다. 여기에서 살펴보세요.

행동 데이터

성공적인 마케팅 캠페인 구현의 핵심은 청중의 관심을 이해하는 것입니다. 데이터 분석의 행동 데이터는 맞춤형 전략을 생성하여 원하는 결과를 생성하는 데 도움이 될 수 있는 정확한 예측 변수 역할을 합니다.

행동 분석은 대상 고객이 어떻게 행동하고 이메일과 상호 작용하는지에 대한 귀중한 데이터와 통찰력을 제공하는 절차입니다.

이메일 마케팅 캠페인에서 데이터 분석을 사용하는 다양한 방법

이메일 마케팅 캠페인에서 데이터 분석을 사용하는 다음 네 가지 방법을 통합하여 더 좋고 효과적인 결과를 얻으십시오.

분할

이메일 세분화는 이메일 구독자를 다양한 기준에 따라 작은 세그먼트로 나누는 효과적인 방법입니다. 세분화는 58%의 수익을 창출할 수 있는 강력한 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 시장 조사에 따르면 비즈니스 마케터의 42%가 이 방법을 활용하지 않고 있습니다.

일반적으로 세분화 방법은 맞춤화되고 관련성 높은 이메일 캠페인을 생성하여 구독자에게 전달하기 위한 개인화 방식으로 사용됩니다.

고객 데이터를 분류하는 데 사용할 수 있는 여러 가지 방법과 도구가 있습니다. 퍼틀러도 그 중 하나다.

Putler가 다양한 매개변수를 기반으로 고객 데이터, 제품 데이터 및 주문 데이터를 분류하는 방법은 다음과 같습니다.

오토메이션

청중이 무엇을 찾고 있는지 또는 시장 동향을 모르는 경우 효과적인 이메일 마케팅 캠페인을 만들 가능성이 낮습니다. 데이터 분석은 자동화 도구를 활용하여 마케터의 노력을 완화하는 것을 가능하게 했습니다. 자동화는 세분화에서도 중요한 전술입니다.

자동화는 특정 시간에 대상 메시지와 함께 이메일이 고객에게 발송되도록 예약하는 관행입니다. 예를 들어 누군가 온라인으로 제품을 장바구니에 추가했지만 계속 진행하는 것을 잊은 경우 마케팅 담당자는 고객에게 미리 알림 이메일을 보내 이 접점을 사용할 수 있습니다.

시대를 초월한

이메일을 보낼 적절한 시간을 결정하는 것이 중요합니다. 이메일 캠페인이 얼마나 개인화되고 자동화되어 있더라도 적절한 일정 없이 정크 메일로 끝날 수 있습니다. 세분화와 마찬가지로 구독자 목록을 그룹으로 구성하면 이메일을 보낼 적절한 시간을 결정하는 데 도움이 됩니다.

결론

이메일 마케팅 캠페인에 대한 데이터 분석을 수행하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 데이터 분석은 비즈니스가 마케팅 캠페인에서 활용할 수 있는 귀중한 통찰력(고객 행동, 시장 동향, 광고 클릭 등)을 드러낼 수 있습니다.