이메일 마케팅에서 개인화의 힘

Depositphotos 53656971s

나는 최근에 9 살 된 딸을 데리고 정의, 아동 의류 소매 업체입니다. 처음부터 매니저는 5 분 간격으로 제품 추천 및 프로모션으로 저를 폭격했습니다. 이것은 내가 그녀에게 고객 통찰력과 선호도에 대해 교육 할 때까지 30 분 동안 계속되었습니다.

나쁜 이메일 프로그램은 비효율적 인 영업 사원과 매우 유사합니다. 고객의 얼굴에서 무관심한 내용을 읽어야하는 대신, 판매에 대한 부정적인 영향을 느끼거나, 제 경우에는 고객의 거친 말을 듣습니다. 이메일 마케팅은 고객에 대해 알아야 할 거의 모든 것을 알려주고 더 많이 판매하는 데 도움이됩니다.

"Hi FNAME"을 넘어서

이메일 프로그램의 수익성을 높이는 데 필요한 통찰력은 이미 귀하의 손끝에 있으며 저렴합니다. 데이터의 형태로 제공됩니다. 데이터 열기 및 클릭을 의미하는 것이 아니라 많은 정보를 제공하지만 각 고객의 경험을 개인화 할 수있는 데이터에 대해 이야기하고 있습니다.

물론 개인화 된 인사말은 종종 호평을 받지만 최근의 수석 마케팅 담당자가 언급했듯이 기사, 올해의 눈에 띄는 발렌타인 데이 캠페인은 구매 내역 및 고객 프로필과 같은 더 깊은 데이터를 사용하여 더 개인적이고 관련성이 높은 제안을 만드는 캠페인이었습니다. 이 기사에서 나는 주로 소매 업체에 대해 이야기했지만 서비스 회사도 고객의 구매 의도를 추적 (또는 예측)하고 교차 판매 및 상향 판매 기회를 식별하기 위해 쉽게 액세스 할 수있는 수많은 데이터를 보유하고 있습니다.

무엇을해야합니까?

실행 가능한 데이터의 출처는 끝이 없어 보이지만 다음은 몇 가지 범주와 구체적인 예입니다.

  • 프로필 : 당신이 여행사를 운영하고 내가 65 세의 유망주라고 가정 해 봅시다. 제가 가장 인기있는 노인 여행지를 반영한 ​​제안에 더 잘 대응할 것이라고 생각하십니까? 이제 제안의 이미지가 은발의 설득 이미지라고 상상해보십시오. 아니면 내가 서해안 시간이고 웨비나가 동부 표준시 오후 1 시로 예정되어 있습니다. 이메일이 태평양 표준시 오전 11 시라고 읽는다면 좌석을 예약 할 가능성이 더 큽니까?
  • 구매 내역: XNUMX 년 연속으로 오늘 날짜 또는 그 즈음에 선물을 샀다면 올해 또 다른 선물을 사고 싶습니까? 새로운 선물 추천이 다른 선물 구매자의 이전 구매와 일치하면 어떻게됩니까? 반대로 이미 기본 제품을 구매했다면 내가 기다렸다면 얼마나 많은 돈을 절약 할 수 있었는지 듣고 싶다고 생각하십니까? 대신 당신의 XNUMX 차 헌금에 대해 알지 않겠습니까?
  • 활동: 30 일 동안 세 개의 순차 백서를 다운로드했지만 아직 구매하지 않은 경우 특정 요구 사항에 대한 토론에 저를 초대하는 것이 좋을까요? 아니면 한동안 귀하의 제안에 응답하지 않았을 수 있습니다. 재 활성화 제안이나 만족도 설문 조사에 적합합니까?
  • 기본 설정 : 10 개의 서로 다른 제품이 있지만 1 ~ 5 개의 제품에만 관심이있는 리셀러라고 가정 해 보겠습니다. 다른 리셀러와 함께 세그먼트에 포함되지 않아야합니까? 직접 사용자이지만 프로모션이 아닌 교육 정보 만 받고 싶은 경우, 내가 진정으로 원하는 것만 얻는다면 열광적 인 태도를 유지하고 정보를 공유 할 가능성이 더 큽니다.

실행이 쉽고 저렴합니다.

SMB 마케팅 담당자가이 수준에서 데이터를 사용하는 것은 대기업만을위한 것이라고 말하면 항상 놀랍습니다. 과거에는 그랬을 수도 있지만 오늘날에는 가치가있는 모든 ESP가 CRM 또는 전자 상거래 솔루션 및 웹과 쉽게 통합됩니다. 분석. 당신이해야 할 일은 그것을 통합하고 가장 중요한 것은 그것을 테스트하는 것입니다.

하나의 코멘트

  1. 1

    아니요, 이메일 마케팅 프로그램에 소비자 구매 등을 첨부하는 것은 쉽고 저렴하지 않습니다. 거의 모든 셀프 서비스 ESP는 많은 통합을 제공하지 않습니다. 관련 "세분화"정보를 ESP 연락처에 통합하고 푸시하는 것은 항상 POS 앱 또는 온라인 앱의 책임입니다.

    SMB는 단순하고 셀프 서비스를 원합니다.

당신은 어떻게 생각하십니까?

이 사이트는 Akismet을 사용하여 스팸을 줄입니다. 댓글 데이터 처리 방법 알아보기.