이메일 마케팅 및 자동화

Autotarget : 이메일을위한 행동 마케팅 엔진

데이터베이스 마케팅은 인덱싱 동작, 인구 통계 및 예측 분석 보다 지능적으로 마케팅하기 위해 잠재 고객에게 저는 실제로 몇 년 전에 통계적으로 제품 계획을 작성했습니다. 점수 그들의 행동에 따라 이메일 구독자. 이를 통해 마케팅 담당자는 누가 가장 활동적인지에 따라 구독자 수를 세분화 할 수 있습니다.

행동에 대한 색인을 생성함으로써 마케팅 담당자는 이메일을 열지 않았거나, 클릭하거나, 구매 (전환)하지 않은 구독자에 대한 메시징을 줄이거 나 다른 메시징을 테스트 할 수 있습니다. 또한 마케팅 담당자는 가장 활동적인 구독자에게 보상을 제공하고 더 나은 목표를 달성 할 수 있습니다. 이 기능은 해당 회사와 함께 제품에 포함될 수 있도록 승인 된 적이 없었지만 다른 회사는이 수준의 데이터베이스 마케팅 및 세분화 정교함 인 iPost로 상승했습니다.

아이포스트 매우 강력한 행동 타겟팅 엔진을 라인업에 출시했습니다. 자동 타겟TM (이미지를 클릭하면 확대됩니다) :

자동 타겟팅

iPost의 마케팅 부사장 인 Craig Kerr는 제품에 대해 다음과 같은 정보를 제공했습니다.

자동 타겟TM

iPost의 Autotarget은 마케터가 예측을 사용하여 이메일 마케팅 캠페인 결과를 극적으로 개선 할 수 있도록합니다. 분석. Autotarget의 사용은 이메일 캠페인의 수익성을 최소 20 % 높이고 가격 할인을 크게 낮추고 오픈 율을 높이는 것으로 나타났습니다.

예를 들어, 한 회사는 Autotarget을 사용하고 불과 몇 달 만에 이메일 마케팅 수익성을 28 % 높이고, 어려운 시장에서도 할인을 40 % 줄였으며, 오픈 율을 90 % 높였습니다. Autotarget은 추측을 없애고 적시에 적절한 사람에게 올바른 이메일이 전송되도록하는 입증 된 자동화 된 방법론으로 대체합니다.

많은 이메일 마케팅 담당자가 이메일 목록을 얼마나 늘 렸는지에 대해 자부심을 느낍니다. 그리고 그들은 전통적으로 가능한 한 이메일 목록에있는 많은 사람들에게 가능한 한 자주 폭파했습니다. 이 접근 방식은 리소스 낭비이며 고객을 잃는 확실한 방법입니다. 일부 고객은 상업용 이메일을 자주 받고 싶어하지만 다른 고객은 신속하게 이메일을 스팸으로 간주하고 발신자는 스팸 발송자로 간주합니다.

Autotarget의 고유 한 예측 분석 기술은 고객에 대해 이미 수집 한 정보를 자동으로 활용하여 마케팅 담당자를 위해 노력합니까? 모든 채널에서 행동합니다. 또한 최신 버전의 새로운 기능인 Autotarget은 모든 ESP (이메일 서비스 제공 업체)에서 작동합니다.

자동 타겟팅 작동 방식

자동 타겟팅은 두 가지 데이터 스트림 (첫 번째, 이메일 클릭 및 클릭보기 행동, 두 번째, 교차 채널 구매 행동)에 의해 구동됩니다. Autotarget은 자동으로 지속적으로 이메일 클릭을 얻고 회사의 현재 이메일 서비스 제공 업체로부터 직접 행동 데이터를 봅니다.

과거 고객 행동 데이터는 자동으로 실행 가능한 데이터가됩니다.

Autotarget은 매일 이메일 응답 데이터에 액세스하고 125 개월 동안 최대 12 명의 고객 페르소나를 시각적으로 표시합니까? 이메일 캠페인 행동에 대한 후행 데이터. 이러한 페르소나가 설정되면 Autotarget은 특정 페르소나를 기반으로 가입자에게 타겟 이메일 메시지를 신속하게 전송하여 긍정적 인 응답 가능성을 높일 수 있습니다.

RFM 분석을 포함한 검증 된 방법론을 활용합니다.

페르소나 그룹의 핵심 구성 요소는 RFM 분석입니다 (최근 상호 작용의 최근 성, 상호 작용 빈도 및 고객의 금전적 가치). Autotarget은 온라인 이메일 마케팅 캠페인에 대한 RFM 분석을 자동화하고 업데이트하는 최초의 이메일 솔루션입니다.

RFM 분석은 특정 메시지에 대한 행동 반응을 기반으로 고객을 그룹으로 분류하기 위해 오프라인 세계에서 널리 사용됩니다. RFM 분석의 가치는 여러 채널에서 자신의 과거 행동과 유사한 프로필을 가진 다른 고객의 행동을 기반으로 고객의 미래 행동을 정확하게 예측하는 것이 수십 년 동안 입증되었습니다.

RFM 셀이 마케팅 및 할인에 대해 알려주는 것

직관적으로 가장 높은 RFM 셀 값을 가진 고객은 브랜드에 훨씬 더 많이 참여하고 제안에 응답 할 가능성이 더 높으며 할인을 더 적게 요구하거나 더 적게 요구할 가능성이 있습니다. iPost의 Autotarget RFM 그래프는 RFM 셀당 선택한 메일 링 세트에 실제로 응답 (클릭, 조회 및 구매) 한 고객 수를 정확하게 보여줍니다. 이 데이터로 무장 한 마케터는 효과적인 후속 마케팅을 위해 RFM 셀 응답을 기반으로 고객 세그먼트를 빠르고 쉽게 생성 할 수 있습니다.

자동 타겟팅은 사용하는 데 5 분 정도 걸립니다.

설문 조사 나 양식이 필요하지 않지만 가입자 기반의 100 %는 Autotarget으로 프로파일 링됩니다. 고객은 이메일 메시지와 상호 작용하거나 어느 연락처 (웹 사이트, POS 또는 콜 센터)에서든 구매할 때마다 데이터를 생성합니다. 요약하면 Autotarget은 강력하면서도 빠르고 사용하기 쉬운 솔루션입니다.

Douglas Karr

Douglas Karr 의 CMO입니다. 오픈인사이트 그리고 설립자 Martech Zone. Douglas는 수십 개의 성공적인 MarTech 스타트업을 도왔고, Martech 인수 및 투자에서 5억 달러가 넘는 실사를 도왔으며, 기업이 판매 및 마케팅 전략을 구현하고 자동화하도록 지속적으로 지원하고 있습니다. Douglas는 국제적으로 인정받는 디지털 혁신이자 MarTech 전문가이자 연설가입니다. Douglas는 Dummie's Guide와 비즈니스 리더십 서적을 집필한 작가이기도 합니다.

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