Dette er et gjestepost av Matthew Neal av Ut på sjøen. De fleste markedsførere vet at e-postmarkedsføring kan gi seriøse resultater hvis du vet hvordan du bruker den riktig. Optimalisering av våre kunders nyhetsbrev og utløst e-poststrategi er høyt prioritert hos byrået mitt Ut på sjøen. Det er et fascinerende aspekt av digital markedsføring, og spesielt for forhandlerne er det en kanal som må skyte på alle sylindere hvis du er seriøs med å generere inntekter fra butikken din.
Det starter med en e-postdatabase
Når vi jobber med kunder for å forbedre e-postmarkedsføringen, er en av de vanligste utfordringene vi står overfor hvordan man får større forståelse for abonnentene. Mange bedrifter har samlet inn e-postadresser i lang tid, og mange samler disse adressene uten en plan for hva de skal bruke dem til. De er klar over at de vil sende meldinger i fremtiden, men på innsamlingstidspunktet visste de ikke hvilke data de skulle samle inn. Mange samlet ikke inn noe annet enn e-postadressen, eller i beste fall når og hvor e-postadressen ble samlet inn.
Data låser opp muligheten
Minimal data er ikke så mye av et stort problem hvis virksomheten din er fokusert på en liten gruppe lignende produkter eller en spesifikk nisjeinteresse der du ikke trenger å differensiere meldinger. Det begynner å bli et problem, men når du markedsfører et bredt spekter av produkter, eller til et publikum med et bredt spekter av interesser (ofte kortsiktige interesser).
Et praktisk eksempel
Vi ble bedt om å gi råd til et velkjent plateselskap om hvordan de kan forbedre sin markedsføringsstrategi via e-post. De ønsket å vite hvordan de skulle skaffe seg e-postadresser og hva de skulle sende ut til dem. Etiketten administrerer en omfattende katalog, og selger både fysiske og digitale produkter. Hvis du liker musikk, har de noe i katalogen som vil appellere til deg. Det betyr at deres potensielle publikum er stort, men det er også et publikum med ulik musikksmak. Teppemassemarkedsføring til dette publikummet er ineffektivt og vil bare ha en negativ effekt.
Uten å målrette meldingen til musikalske smaker risikerer de å glede og fremmedgjøre publikum samtidig. En fan av dyp jazz som Sun Ra vil sannsynligvis ikke engasjere seg i meldinger om Rihanna for eksempel, og omvendt. Musikk er det koblende mediet, men innenfor det er det veldig polariserte smaker, og det er sjelden man finner noen som ikke har smakspreferanser.
I en situasjon som denne, uten segmentering, vil de mest sannsynlig oppleve en langsom, kostbar nedgang i effektiviteten til e-postmarkedsføring. Over tid vil mottakerne av teppene deres slutte å bry seg med å åpne det de får tilsendt fra etiketten. I en tidsalder og mangel på oppmerksomhet er ikke risikoen for å kaste bort tid og oppmerksomhet på noe som kan være irrelevant for dem, verdt innsatsen det tar å åpne den for å finne ut om de hadde rett.
Etiketten vil ha en liste med høy churnrate, og de vil gå glipp av muligheten som er der for dem å ta. Mottakere vil ikke gi dem mange sjanser til å løse inn seg selv, og hvis det er lykke hvis en e-post resonerer eller ikke, opererer de uten en retensjons- eller vinn-tilbake-strategi på plass. Enda verre, de kan bli flagget som søppelpost eller bli blokkert av nok misfornøyde mottakere til at de fleste e-postmeldinger de sender kan bli blokkert som søppelpost - og forhindrer selv de som kan ha vært med på det de sender fra å motta dem.
Segmentering er løsningen og utfordringen
Det var klart at segmentering skulle plasseres i hjertet av deres e-postmarkedsføringsstrategi. Segmentering sikrer at riktig melding går til rett person til rett tid. Dette vil forbedre effektiviteten og effektiviteten av deres e-postmarkedsføring, samt gi dem betydelig større salg og kryssalg. Etter å ha forklart segmenteringsstrategien, var det ganske enkelt å få på plass en tilnærming for å samle e-postadresser med støttedata fremover, men for å få deres eksisterende liste også maksimere muligheten de trengte for å berike den e-postdatabasen. Det var den eneste måten de kunne begynne å målrette mot disse abonnentene med relevante e-poster.
Dette er ikke uvanlig, ettersom mange bedrifter har en stor historisk database med e-postadresser som de har samlet gjennom årene. De har ofte ingen måte å vite hvor adressene ble samlet inn og hva motivasjonen var for at personen valgte å motta ytterligere kommunikasjon.
Datainriking er viktig for segmenteringen
Når du har en e-postdatabase med minimale data, eller en e-postdatabase som ikke har blitt oppdatert regelmessig, så er det en rekke taktikker du kan bruke for å berike dataene du allerede har samlet inn.
Direkte berikelse
Ber de personene på listen frivillig gi ytterligere informasjon om seg selv
Be disse personene på listen om å oppdatere preferansene sine mot en belønning. For eksempel kan en forhandler sende listen sin via e-post og be dem om å oppdatere e-postinnstillingene i forhold til den forhandleren. Til gjengjeld vil forhandleren gi dem tillit til at de nå bare vil motta e-poster som fokuserer på det de vil lese om. Som en ekstra bonus kan forhandleren lokke til å fullføre en rabattkode som kan innløses mot et kjøp hos den forhandleren. Hvis rabatt ikke er deres greie, kan de tilby en belønning av gratis frakt når abonnenten bestiller neste gang, eksklusiv tilgang til innholdsbelønninger, lojalitetsplanpoeng eller hva annet de tror vil utløse ønsket svar fra de på listen.
Tjenester som Mailchimp gjør det enkelt å legge til en lenke i e-postene dine som når de blir klikket vil sende folk til et preferanseskjema de kan oppdatere. Skjemaene kan tilpasses og kan være vert på en rekke destinasjonssider du kontrollerer. Når listen medlem oppdaterer sine preferanser, vil dette også bli oppdatert i Mailchimp, og du kan bruke dette til segmentering. Noen byråer anbefaler å legge inn preferanseskjemaet i selve e-posten, men vi har funnet ut at mange e-postklienter anser e-postskjemaer som en sikkerhetsrisiko. Mens noen e-postklienter bare advarer deg om potensiell fare, deaktiverer skjemaene direkte. De fleste mottakere vil aldri kunne bruke skjemaet, og for de som kan, vil de tenke to ganger om å sende inn data når de ser en advarsel fra e-postklienten.
Her er et eksempel på Goodhoods preferanseform. Jeg fikk tilgang til den via en lenke i bunnteksten som ble funnet i et nylig nyhetsbrev på e-post:
Suksessraten for denne taktikken avhenger av en rekke faktorer, inkludert hvor mange personer på listen som har registrert seg via det skjemaet, hvor fristende verdiutvekslingen er, hvor interessert listen er i merkevaren/produktene dine, hvor ofte du kontakter listen, og typen målgruppe du målretter mot. Å be folk om å gi deg tid og informasjon er en stor forespørsel, men det vil også avsløre mye om databasen din. Selv de som ignorerer forespørselen din vil avsløre verdifull informasjon om helsen til listen din. Du kan også finne ut at etter at en abonnent har mottatt noen få nyhetsbrev fokusert på deres personlige interesser, vil de være mer åpne for ytterligere forespørsler om tilleggsdata. Når folk har erfart at det er fordeler med å dele noe om seg selv, er det mer sannsynlig at de gjør det.
Integrer preferanseoppdateringer for e-post i nettstedets funksjonssett for kundekontostyring. Dette fungerer bra hvis disse personene på listen din også har registrert seg som kunder. Dette gir kunden kontroll, og selv om koblingen for oppdateringspreferanser alltid skal være synlig i bunnteksten på e-postmeldingene dine, vil det som en del av kontoens funksjoner oppmuntre til regelmessig bruk. Hvis administrasjon av e-postinnstillinger blir en vane, vil du ha et ganske anstendig automatisert segmenteringsverktøy. Du vil aldri få alle dine registrerte kontoer ved hjelp av dette, men det er fortsatt nyttig. Dette er spesielt verdifullt for bedrifter hvis tilbud er best egnet til målretting med kortsiktige data - trender innen mote, musikksmak osv.
Slik gjør Mr Porter kundene i stand til å berike sine data på nettstedet:
Og dette er et eksempel på en segmentert e-post konstruert fra berikelsestaktikk. Alle disse produktene er nye produkter fra merkevarene som er valgt:
Hvis du har e-postadresser som er høstet fra ukjente skjemaer / kilder, må du jobbe litt hardere. På samme måte kan du be abonnenter om å oppdatere et preferanseskjema mot en belønning. Du kan også be dem om å fullføre en kort undersøkelse. Du kan bruke et verktøy som Survey Monkey til å håndtere dette, og som lar deg tilpasse undersøkelsen, være vert for den på en destinasjonsside du synes er best egnet, og stille spørsmålene du vil ha svar på. Når du har konkurrert, kan du legge til disse dataene manuelt i databasen din.
Indirekte berikelse
Innsamling av data om listen din uten å be om direkte deltagelse i oppgaven
Ved å bruke spesialiserte databerikelsesverktøy (som Full Contact) kan du samle offentlig tilgjengelige data for noen av e-postadressene i databasen din. De er best egnet for innsamling av langsiktige data – den typen informasjon som aldri vil endre seg eller som er minst sannsynlig endret i løpet av et flerårig abonnentforhold, f.eks. Kjønn, livshendelsesutløsere, navn, plassering osv. De kan også tilgang til sosiale nettverksdata som kan inkludere informasjon som abonnentens jobb, bedriftsinformasjon, følgere på sosiale medier, påvirkningstiltak (Klout) etc.
Disse verktøyene koster penger å bruke, men du betaler bare det du matcher, og etter min erfaring får du vanligvis en hitfrekvens på 20 - 60%, avhengig av om det er b2b eller b2c. Dette er veldig nyttig for å rydde opp i en database og muliggjøre mer personaliserte meldinger, men det hjelper deg ikke å samle kortsiktige data så vel som direkte anrikning. Jeg bruker vanligvis denne taktikken som utgangspunkt for å rydde opp i dataene mine, og bruker deretter aktiv berikringstaktikk etterpå. Det vil muliggjøre større personalisering i forespørselen din om direkte berikelse, noe som kan bidra til å øke nivået på deltakelse.
Hvis du bruker en e-postmarkedsføringsleverandør og allerede har sendt ut e-post til denne listen gjennom dette systemet, betyr det at det er historisk data som skal utvinnes. Fra dette kan du fastslå hvor aktiv listen din er, og gjennom det de har åpnet og klikket på, kan du få en bedre forståelse av deres preferanser i forbindelse med tilbudet ditt. Ingen spørsmål blir faktisk stilt under denne metoden, og leserens interesser måles fra tidligere oppførsel. Effektiviteten til denne metoden vil bli påvirket av det du har sendt tidligere, hvilken sporing du har satt opp (du kan analysere koblingsklikk i en e-post som et eksempel), og hvor mye ressurs du har for å utføre analysen av data du har samlet over tid.
Det kan være ganske en oppgave og er ikke alltid en nøyaktig gjenspeiling av preferanser: bare fordi noen tilfeldigvis åpnet en e-post, betyr ikke det at innholdet inne var utløseren for det åpne. Hvis de ikke åpnet en e-post eller klikket på en lenke, kan det også være fordi de ikke så den. Det er mange mulige årsaker, så vær forberedt på å akseptere begrensninger. Du må også fastslå hva som ville være statistisk pålitelig som en ledetråd å segmentere fra.
Hvis du har et e-handelstilbud og har satt opp sporing av e-handel med leverandøren av e-postmarkedsføring, kan du se hvem på listen din som har kjøpt fra deg tidligere, og hva det er de har kjøpt. Dette er en vanlig metode for forhandlere å segmentere, men gjelder bare de på listen som har kjøpt fra deg. For de fleste databaser vil dette være et lite segment av totallisten. Det vil etterlate mange hull. I tillegg, fra min erfaring med å jobbe med produktanbefalingsverktøy, er det et omstridt emne å oppdage trender og forutsi tilbøyelighet fra tidligere atferd.
Oppsummering
Som du kan se, går ikke alt tapt hvis du ikke har noen støttedata med e-postdatabasen din. Du kan fortsatt bruke en gradvis og organisert tilnærming for å få databasen din fylt. Selv om du har samlet inn data på ombordsteget, bør du fremdeles administrere databasen din. Listen din er ikke et statisk konsept, men et dynamisk miljø som må opprettholdes. Jeg anbefaler vanligvis en kombinasjon av direkte og indirekte berikelse og å få den rette blandingen for listen din er nøkkelen til suksess. Det som er riktig for ett merke, er ikke riktig for et annet. Unngå å samle inn data av hensyn til det. Hvis det direkte anrikes, vil det frustrere mottakerne uten slutt hvis du ikke bruker dataene du har samlet inn. Verdien av denne aktiviteten blir først realisert når du kan gjøre den om til handling. Så vær effektiv i det du samler, og baser dette på hva du har tenkt å gjøre med det fremover. Forsikre deg om at du balanserer innsatsen for å få dataene med avkastningen du forutsier at den vil bringe virksomheten din.
Forfatter bio: Matthew Neale er en strateg med over 10 års digital markedsføringserfaring. Han er grunnlegger av Out To Sea, et byrå som spesialiserer seg innen digital markedsføring, strategi og e-handel for kreative merker. Du kan kontakte Matthew her.
Funksjonsbilde redigert fra Tim Van Damme
Kommentar 0 Responses