如何使用數據分析推動更好的電子郵件營銷活動

在一個完全由數據驅動的世界中，電子郵件營銷仍然是每個 B2B 營銷人員的首選。 因此，創建數據驅動的電子郵件營銷活動非常重要。

每天發送超過 3500 億封電子郵件，電子郵件仍然是一種首選的營銷策略。 但是，在競爭激烈的情況下，如何確保當您在 Outlook 中發送大量電子郵件時，收件人不僅會收到您的電子郵件，還會打開它們？

雖然電子郵件營銷是提供準確消費者數據的最佳營銷選擇，但確保您的努力不會白費至關重要。 為確保您的電子郵件營銷活動取得成功，您可以使用幾種有用的數據分析技術。

繼續閱讀以探索數據分析中一些易於實施的技術。

數據分析在電子郵件營銷中的重要性

與其他所有營銷活動一樣，衡量您的電子郵件活動的績效也很重要。 除此之外，根據麥肯錫的一份報告，電子郵件營銷的效率是任何其他營銷平台的 40 倍，包括 Facebook、Twitter 等。

如果沒有持續的評估和分析，企業就不可能展示他們的活動是如何執行的，以及他們是否產生了預期的結果。

數據分析的類型

有四種類型的數據分析用於不同的營銷目的。 他們都合作旨在評估數據洞察力，以提高您的電子郵件營銷活動的有效性。

人口統計數據

人口統計數據是一種重要且有益的數據類型，包含有關目標受眾的重要信息和詳細信息，例如位置、興趣、年齡、性別等。

您可以利用這些見解來開發高度定制的電子郵件營銷活動，以滿足您的目標受眾的興趣。

消費者偏好

消費者偏好是一種動態數據分析方法，用於衡量人們與您的業務互動的變化和改進。

該數據可以通過客戶最喜歡的品牌等的效用來衡量。企業允許客戶根據效用水平對他們提供的幾種商品進行排名。 這些偏好與價格和收入無關。

交易數據

此類型中包含的數據包括第一次和最後一次購買、商品、購買次數、時間、數據、平均訂單價值、產品購買歷史和客戶花費的金額。

這些數據可以幫助您增強您的電子郵件營銷策略，使其更加定制化並專注於經常向您購買的客戶。

Putler 是一個提供詳細客戶交易數據的工具。 在這裡探索它。

行為數據

實施成功的營銷活動的關鍵是了解受眾的興趣。 數據分析中的行為數據可作為準確的預測器，可幫助您通過創建定制策略來產生所需的結果。

行為分析是一個程序，它提供有價值的數據和關於目標受眾如何行為以及如何與您的電子郵件交互的見解。

在電子郵件營銷活動中使用數據分析的不同方法

在您的電子郵件營銷活動中結合這四種使用數據分析的方法來推動更好、更有效的結果：

分割

電子郵件細分是一種有效的方法，可以根據不同的標準將電子郵件訂閱者分成小段。 細分具有產生 58% 收入的強大潛力。 然而，根據市場研究，42% 的商業營銷人員沒有使用這種方法。

通常，細分方法用作個性化實踐，以生成定制的相關電子郵件活動並將其發送給訂閱者。

您可以使用多種方法和工具來細分客戶數據。 普特勒就是其中之一。

以下是 Putler 如何根據各種參數幫助細分客戶數據、產品數據和訂單數據。

自動化

如果您不知道您的受眾在尋找什麼或市場趨勢，您就不太可能創建有效的電子郵件營銷活動。 數據分析使利用自動化工具減輕營銷人員的工作成為可能。 自動化也是細分的重要策略。

自動化是一種安排電子郵件在特定時間發送給客戶的做法，其中包含有針對性的消息。 例如，如果有人在線將產品添加到他們的購物車並忘記繼續進行，營銷人員可以通過向客戶發送提醒電子郵件來使用此接觸點。

永恆

確定發送電子郵件的正確時間至關重要。 無論您的電子郵件活動多麼個性化和自動化，它們最終都可能在沒有適當時間表的情況下成為垃圾郵件。 與細分一樣，將您的訂閱者列表設計成組可以幫助您確定發送電子郵件的正確時間。

結論

為您的電子郵件營銷活動進行數據分析並不太棘手。 數據分析可以揭示有價值的見解——客戶行為、市場趨勢、廣告點擊等——企業可以在他們的營銷活動中加以利用。