Como conduzir melhores campanhas de email marketing usando análise de dados

Em um mundo totalmente orientado por dados, o email marketing continua sendo a primeira escolha de todo profissional de marketing B2B. Portanto, é muito importante criar campanhas de marketing por e-mail orientadas por dados.

Com mais de 350 bilhões de e-mails enviados diariamente, os e-mails continuam sendo uma tática de marketing obrigatória. No entanto, com a concorrência acirrada, como você garante que, ao enviar um e-mail em massa no Outlook, os destinatários não apenas recebam seu e-mail, mas também os abram?

Embora o marketing por e-mail seja a melhor opção de marketing para fornecer dados precisos do consumidor, é crucial garantir que seus esforços não sejam em vão. Para garantir o sucesso de suas campanhas de email marketing, existem várias técnicas úteis de análise de dados que você pode usar.

Continue lendo para explorar algumas técnicas fáceis de implementar da análise de dados.

Importância do Data Analytics no e-mail marketing

Como todas as outras campanhas de marketing, medir o desempenho da sua campanha de e-mail também é essencial. Além disso, de acordo com um relatório da McKinsey, o email marketing é 40 vezes mais eficaz do que qualquer outra plataforma de marketing, incluindo Facebook, Twitter, etc.

Sem avaliação e análise constantes, uma empresa não pode demonstrar o desempenho de suas campanhas e se estão gerando o resultado desejado.

Tipos de análise de dados

Existem quatro tipos de análise de dados para diferentes fins de marketing. Todos eles visam de forma colaborativa avaliar os insights de dados para melhorar a eficácia de suas campanhas de marketing por e-mail.

Dados demográficos

Os dados demográficos são um tipo de dados importante e benéfico, consistindo em informações e detalhes importantes sobre seu público-alvo, como localização, interesse, idade, sexo etc.

Você pode utilizar esses insights para desenvolver campanhas de marketing por e-mail altamente personalizadas para atender ao interesse do seu público-alvo.

Preferência do consumidor

A preferência do consumidor é uma abordagem de análise de dados dinâmica que mede as mudanças e melhorias na interação das pessoas com sua empresa.

Esses dados podem ser medidos pela utilidade da marca favorita do cliente, etc. Uma empresa permite que os clientes classifiquem alguns produtos que oferecem com base no nível de utilidade. Essas preferências são independentes de preços e renda.

Dados transacionais

Os dados incluídos nesse tipo incluem a primeira e a última compra, os itens, o número de compras, o tempo, os dados, o valor médio do pedido, o histórico de compras do produto e o valor gasto por um cliente.

Esses dados podem ajudá-lo a aprimorar suas estratégias de marketing por e-mail, tornando-as mais personalizadas e focadas nos clientes que compram de você com frequência.

Putler é uma ferramenta que fornece dados detalhados de transações do cliente. Explore-o aqui.

Dados comportamentais

A chave para implementar campanhas de marketing bem-sucedidas é entender o interesse do público. Os dados de comportamento na análise de dados servem como um preditor preciso que pode ajudá-lo a gerar o resultado desejado criando estratégias personalizadas.

A análise comportamental é um procedimento que fornece dados e insights valiosos sobre como o público-alvo se comporta e interage com seu e-mail.

Diferentes maneiras de usar o Data Analytics em campanhas de email marketing

Incorpore estas quatro maneiras de usar a análise de dados em suas campanhas de marketing por e-mail para gerar resultados melhores e mais eficazes:

Segmentação

A segmentação de e-mail é um método eficaz que divide os assinantes de e-mail em pequenos segmentos com base em diferentes critérios. A segmentação tem forte potencial para gerar uma receita de 58%. No entanto, de acordo com pesquisas de mercado, 42% dos profissionais de marketing de negócios não estão utilizando esse método.

Normalmente, o método de segmentação é usado como prática de personalização para gerar e entregar campanhas de e-mail personalizadas e relevantes aos assinantes.

Existem várias maneiras e ferramentas que você pode usar para segmentar os dados de seus clientes. Putler é um deles.

Veja como o Putler ajuda a segmentar dados de clientes, dados de produtos e dados de pedidos com base em vários parâmetros.

Automação

Se você não tem ideia do que seu público está procurando ou das tendências do mercado, é menos provável que crie campanhas eficazes de email marketing. A análise de dados tornou possível facilitar os esforços dos profissionais de marketing utilizando a ferramenta de automação. A automação também é uma tática importante na segmentação.

A automação é uma prática em que os e-mails são programados para serem enviados ao cliente com uma mensagem direcionada em um horário específico. Por exemplo, se alguém adicionou um produto ao carrinho on-line e esqueceu de prosseguir, um profissional de marketing pode usar esse ponto de contato enviando um e-mail de lembrete ao cliente.

Atemporalidade

É essencial determinar o momento certo para enviar seus e-mails. Não importa quão personalizadas e automatizadas sejam suas campanhas de e-mail, elas podem acabar em lixo eletrônico sem um cronograma adequado. Assim como a segmentação, organizar sua lista de assinantes em grupos pode ajudá-lo a decidir o momento certo para enviar e-mails.

Conclusão

Realizar análises de dados para suas campanhas de marketing por e-mail não é muito complicado. A análise de dados pode revelar informações valiosas – comportamento do cliente, tendências de mercado, cliques em anúncios etc. – que uma empresa pode aproveitar em suas campanhas de marketing.