Cum să conduceți campanii de marketing prin e-mail mai bune folosind analiza datelor

Într-o lume bazată în întregime pe date, marketingul prin e-mail rămâne în continuare prima alegere a fiecărui agent de marketing B2B. Prin urmare, este foarte important să creați campanii de marketing prin e-mail bazate pe date.

Cu peste 350 de miliarde de e-mailuri trimise zilnic, e-mailurile rămân o tactică de marketing. Cu toate acestea, cu o concurență acerbă, cum vă asigurați că atunci când trimiteți un e-mail în masă în Outlook, destinatarii nu vă primesc doar e-mailul, ci și le deschid?

Deși marketingul prin e-mail este cea mai bună opțiune de marketing pentru a furniza date exacte despre consumatori, este esențial să vă asigurați că eforturile dvs. nu sunt în zadar. Pentru a asigura succesul campaniilor tale de marketing prin e-mail, există câteva tehnici utile de analiză a datelor pe care le poți folosi.

Citiți mai departe pentru a explora câteva tehnici ușor de implementat din analiza datelor.

Importanța analizei datelor în marketingul prin e-mail

Ca orice altă campanie de marketing, măsurarea performanței campaniei de e-mail este, de asemenea, esențială. În plus, conform unui raport McKinsey, marketingul prin e-mail este de 40 de ori mai eficient decât orice altă platformă de marketing, inclusiv Facebook, Twitter etc.

Fără evaluare și analiză constantă, o companie nu poate demonstra cum funcționează campaniile sale și dacă generează rezultatul dorit.

Tipuri de analize de date

Există patru tipuri de analiză a datelor pentru diferite scopuri de marketing. Toți au scopul în colaborare de a evalua informațiile despre date pentru a îmbunătăți eficacitatea campaniilor dvs. de marketing prin e-mail.

Date demografice

Datele demografice sunt un tip de date important și benefic, constând în informații și detalii importante despre publicul țintă, cum ar fi locația, interesul, vârsta, sexul etc.

Puteți utiliza aceste informații pentru a dezvolta campanii de marketing prin e-mail care sunt foarte personalizate pentru a satisface interesul publicului țintă.

Preferința consumatorului

Preferința consumatorilor este o abordare dinamică de analiză a datelor care măsoară schimbările și îmbunătățirile în interacțiunea oamenilor cu afacerea dvs.

Aceste date pot fi măsurate prin utilitatea mărcii preferate a clientului etc. O afacere le permite clienților să clasifice câteva bunuri pe care le oferă în funcție de nivelul de utilitate. Aceste preferințe sunt independente de prețuri și venituri.

Date tranzacționale

Datele cuprinse în acest tip includ prima și ultimele achiziții, articolele, numărul de achiziții, timpul, datele, valoarea medie a comenzii, istoricul achizițiilor de produse și suma cheltuită de un client.

Aceste date vă pot ajuta să vă îmbunătățiți strategiile de marketing prin e-mail, făcându-le mai personalizate și concentrate pe clienții care cumpără frecvent de la dvs.

Putler este un instrument care oferă date detaliate privind tranzacțiile clienților. Explorează-l aici.

Date comportamentale

Cheia implementării campaniilor de marketing de succes este înțelegerea interesului publicului. Datele de comportament din analiza datelor servesc ca un predictor precis care vă poate ajuta să generați rezultatul dorit prin crearea de strategii personalizate.

Analiza comportamentală este o procedură care oferă date și perspective valoroase cu privire la modul în care publicul vizat se comportă și interacționează cu e-mailul dvs.

Diferite moduri de a utiliza Data Analytics în campaniile de marketing prin e-mail

Includeți aceste patru moduri de a utiliza analiza datelor în campaniile dvs. de marketing prin e-mail pentru a obține rezultate mai bune și mai eficiente:

Segmentarea

Segmentarea e-mailului este o metodă eficientă care împarte abonații de e-mail în segmente mici pe baza diferitelor criterii. Segmentarea are un potențial puternic de a genera un venit de 58%. Cu toate acestea, conform cercetării de piață, 42% dintre agenții de marketing nu folosesc această metodă.

De obicei, metoda de segmentare este folosită ca practică de personalizare pentru a genera și a livra campanii de e-mail personalizate și relevante către abonați.

Există mai multe moduri și instrumente pe care le puteți utiliza pentru a segmenta datele clienților dvs. Putler este unul dintre ei.

Iată cum Putler ajută la segmentarea datelor clienților, a produselor și a comenzilor pe baza diferiților parametri.

Automatizare

Dacă nu ai idee ce caută publicul tău sau tendințele pieței, este mai puțin probabil să creezi campanii eficiente de marketing prin e-mail. Analiza datelor a făcut posibilă ușurarea eforturilor marketerilor prin utilizarea instrumentului de automatizare. Automatizarea este o tactică importantă și în segmentare.

Automatizarea este o practică în care e-mailurile sunt programate să fie trimise către client cu un mesaj țintit la o anumită oră. De exemplu, dacă cineva a adăugat un produs în coșul său online și a uitat să continue, un agent de marketing poate folosi acest punct de contact trimițând un e-mail de memento clientului.

Atemporalitate

Este esențial să determinați momentul potrivit pentru a vă trimite e-mailurile. Indiferent cât de personalizate și automatizate sunt campaniile tale de e-mail, acestea pot ajunge în mesaje nedorite fără o cronologie adecvată. La fel ca și segmentarea, elaborarea listei de abonați în grupuri vă poate ajuta să decideți momentul potrivit pentru a trimite e-mailuri.

Concluzie

Efectuarea analizei datelor pentru campaniile tale de marketing prin e-mail nu este prea dificilă. Analiza datelor poate dezvălui informații valoroase – comportamentul clienților, tendințele pieței, clicurile pe anunțuri etc. – pe care o companie le-ar putea folosi în campaniile de marketing.