如何使用数据分析推动更好的电子邮件营销活动

在一个完全由数据驱动的世界中，电子邮件营销仍然是每个 B2B 营销人员的首选。 因此，创建数据驱动的电子邮件营销活动非常重要。

每天发送超过 3500 亿封电子邮件，电子邮件仍然是一种首选的营销策略。 但是，在竞争激烈的情况下，如何确保当您在 Outlook 中发送大量电子邮件时，收件人不仅会收到您的电子邮件，还会打开它们？

虽然电子邮件营销是提供准确消费者数据的最佳营销选择，但确保您的努力不会白费至关重要。 为确保您的电子邮件营销活动取得成功，您可以使用几种有用的数据分析技术。

继续阅读以探索数据分析中一些易于实施的技术。

数据分析在电子邮件营销中的重要性

与其他所有营销活动一样，衡量您的电子邮件活动的绩效也很重要。 除此之外，根据麦肯锡的一份报告，电子邮件营销的效率是任何其他营销平台的 40 倍，包括 Facebook、Twitter 等。

如果没有持续的评估和分析，企业就不可能展示他们的活动是如何执行的，以及他们是否产生了预期的结果。

数据分析的类型

有四种类型的数据分析用于不同的营销目的。 他们都合作旨在评估数据洞察力，以提高您的电子邮件营销活动的有效性。

人口统计数据

人口统计数据是一种重要且有益的数据类型，包含有关目标受众的重要信息和详细信息，例如位置、兴趣、年龄、性别等。

您可以利用这些见解来开发高度定制的电子邮件营销活动，以满足您的目标受众的兴趣。

消费者偏好

消费者偏好是一种动态数据分析方法，用于衡量人们与您的业务互动的变化和改进。

该数据可以通过客户最喜欢的品牌等的效用来衡量。企业允许客户根据效用水平对他们提供的几种商品进行排名。 这些偏好与价格和收入无关。

交易数据

此类型中包含的数据包括第一次和最后一次购买、商品、购买次数、时间、数据、平均订单价值、产品购买历史和客户花费的金额。

这些数据可以帮助您增强您的电子邮件营销策略，使其更加定制化并专注于经常向您购买的客户。

Putler 是一个提供详细客户交易数据的工具。 在这里探索它。

行为数据

实施成功的营销活动的关键是了解受众的兴趣。 数据分析中的行为数据可作为准确的预测器，可帮助您通过创建定制策略来产生所需的结果。

行为分析是一个程序，它提供有价值的数据和关于目标受众如何行为以及如何与您的电子邮件交互的见解。

在电子邮件营销活动中使用数据分析的不同方法

在您的电子邮件营销活动中结合这四种使用数据分析的方法来推动更好、更有效的结果：

分割

电子邮件细分是一种有效的方法，可以根据不同的标准将电子邮件订阅者分成小段。 细分具有产生 58% 收入的强大潜力。 然而，根据市场研究，42% 的商业营销人员没有使用这种方法。

通常，细分方法用作个性化实践，以生成定制的相关电子邮件活动并将其发送给订阅者。

您可以使用多种方法和工具来细分客户数据。 普特勒就是其中之一。

以下是 Putler 如何根据各种参数帮助细分客户数据、产品数据和订单数据。

自动化

如果您不知道您的受众在寻找什么或市场趋势，您就不太可能创建有效的电子邮件营销活动。 数据分析使利用自动化工具减轻营销人员的工作成为可能。 自动化也是细分的重要策略。

自动化是一种安排电子邮件在特定时间发送给客户的做法，其中包含有针对性的消息。 例如，如果有人在线将产品添加到他们的购物车并忘记继续进行，营销人员可以通过向客户发送提醒电子邮件来使用此接触点。

永恒

确定发送电子邮件的正确时间至关重要。 无论您的电子邮件活动多么个性化和自动化，它们最终都可能在没有适当时间表的情况下成为垃圾邮件。 与细分一样，将您的订阅者列表设计成组可以帮助您确定发送电子邮件的正确时间。

结论

为您的电子邮件营销活动进行数据分析并不太棘手。 数据分析可以揭示有价值的见解——客户行为、市场趋势、广告点击等——企业可以在他们的营销活动中加以利用。