Сегментация email-подписчиков — дело для автоматизации

Posted on by riasevastopol

Простое правило: не сегментируешь базу подписчиков — занимаешься email-маркетингом наугад. Это приблизительно то же самое, что приставать к пешеходам на улице, предлагая приобрести чехол на айфон. У кого-то вправду будет айфон, у кого-то кроме того той самой модели, а у некоторых — айфон нужной модели без чехла.

Но по большей части по окончании для того чтобы email-маркетинга не по адресу вас будут отправлять от вас будут отписываться.

Итак, сегментация, таргетинг — вот то, что необходимо каждому ритейлеру. Вопрос в другом: как эту сегментацию делать?

Подход первый: ручная сегментация

Эти возможно получить от самого пользователя, попросив его указать в личном профиле собственный размер ноги, возраст детей, особенности кожи — любую полезную для магазина данные.

К примеру, магазины с товарами для новорожденных довольно часто додают опцию «мои дети». Регистрируешь профиль, показываешь количество чад, пол каждого, возраст сейчас. Дело в шляпе — магазин сейчас знает, какие конкретно товары додавать в рассылки конкретному пользователю.

Babadu стимулирует необходимое воздействие, давая слово подарки ко дню рождения ребенка.

Но всех таковой функцией не охватишь — не все будут оставлять такие эти самостоятельно. К тому же, имеется незарегистрированные пользователи (легко подписчики). Они смогут по большому счету ни при каких обстоятельствах не пройти регистрацию, но в базе находиться и на сайт иногда заходить.

Дабы охватить и этих — кое-какие предлагают отправлять особые письма-опросники.

В большинстве случаев это дизайнерские рассылки с вариантами ответа в. Получатель кликает “у меня собака” либо “у меня попугай”, либо “моему ребенку 1,5 года” — а магазин приобретает эти сведенья и додаёт в базу. В соответствии с некоторым данным, так возможно собрать эти приблизительно с 10% аудитории.

Хорошо, но имеется недочёты:

  • Большое количество затрат. Необходимо написать текст, нарисовать дизайн, сверстать. Поразмыслить, какой заголовок будет лучше. Задача для того чтобы письма — большое сотрудничество, исходя из этого вложиться придется.
  • Низкая читаемость писем. В случае если у вас база 100 000 подписчиков, то при читаемости писем кроме того в 30% (весьма хороший показатель) вы станете весьма и весьма долго собирать эти со всей базы.
  • Требует активных действий от получателя. Кроме того, что письмо необходимо заметить и открыть, так еще и сказать магазину информацию о себе. Не каждый захочет с этим связываться, а кому-то не составит большого труда лень. Вспомните, как довольно часто вы соглашаетесь учавствовать в телефонном соцопросе в разгар рабочего дня.
  • Ручной контроль. Запрещено письмо-опросник, разослать один раз и почивать на лаврах. Придется разбирать результаты, поменять дизайн и переписывать тексты — только бы в следующий раз показатели были выше.
  • Аудитория изменяется ежедневно. Появляются новые подписчики — им необходимо сразу же присылать опросники. Обнаружить методы осознать, в то время, когда необходимо актуализировать информацию о пользователе (к примеру, в то время, когда клиент с ответом «у меня нет детей» внезапно стал родителем). Решить, необходимо ли исключать из будущего анкетирования тех, кто в прошедший раз приобретал письмо, но не ответил.

Это всё усложняет.

Подход второй: автоматическая сегментация

Сейчас механизмы для сегментации имеется в каждого более-менее важного сервиса email-рассылок. К примеру, в GetResponse кроме того сделали личный конструктор действий и условий. В том месте возможно создать такую логическую цепочку: в случае если пользователь открыл письмо, перешел по ссылке в каталог, но не сделал приобретение — ему присваивается тег «интересовался, но не приобрел».

Спустя заданное время сервис отправляет ему письмо с самым удачным предложением в данной товарной категории.

Сегментация email-подписчиков — дело для автоматизации

Хорошо. Но основная черта маркетинга сейчас — рвение к кросс-канальному действию на сегменты. Другими словами информацию о сегментах необходимы не только сервисам email-рассылок — они кроме этого занимательны платформам товарных рекомендаций, сервисам web-push уведомлений, рекламным баннерным сетям.

В базе каждого канала — сегментация. Рассылки с нужными товарами уходят «верным» получателям, в каталоге любой визитёр видит товары, рекомендованные лично ему, по заинтересованностям.

Что еще более принципиально важно, сегментировать необходимо машинально, «на лету», а не ждать любой раз результатов опросников либо не создавать много сценариев вручную под любой сегмент. Всё должно происходить практически так: новый пользователь-мужчина зашел на сайт, где имеется и мужские, и женские товары. Кликнул на несколько занимательных ему моделей — в этот самый момент же стал частью определенного сегмента (что может именоваться так: «мужчина, интересуется спортивной одеждой»).

Совокупность товарных рекомендаций тут же предлагает ему релевантные товары, практически по окончании пары кликов. Трудится вот так.

Верная сегментация идет без вашего участия, отслеживаются следующие параметры:

  • География пользователя.
  • Средний чек в различных товарных категориях.
  • Активность: как довольно часто клиент посещает сайт, берёт (RFM-анализ).
  • Пол, возраст, домашнее положение пользователя.
  • обуви и Размеры одежды (полезно для магазинов одежды).
  • Тип и волос и состояние кожи, предрасположенность к аллергиям (критически принципиально важно для магазинов косметики).
  • Количество, возраст и пол детей (для магазинов детских товаров).
  • Количество питомцев, их порода, возраст и пол (для магазинов зоотоваров).
  • Наличие квартиры либо загородного дома, стадия ремонта (магазины товаров для постройки и ремонта).
  • Частота поездок по стране и за границу, страны назначения, ценовой сегмент отелей (полезно для туристических сервисов).
  • Наличие автомобиля, его марка, другие особенности и модель (для тюнинга и магазинов запчастей).

И после этого все эти сведенья употребляются и в почтовых рассылках, и в SMS, и в веб-пушах, и в товарных советах, и в баннерной рекламе. Везде.

Три правила сегментации либо для чего необходимы виртуальные профили

Итак, мы только что говорили о правиле «полученные информацию о клиент после этого употребляются всеми инструментами маркетинга». Другими словами и сервис рассылок, и совокупность товарных рекомендаций знают, что вот данный сегмент — мужчины старше 40, каковые берут редко, интересуются по большей части акционными товарами. Им возможно смело рассылать анонсы новых акций, а в товарном каталоге на первых страницах выводить как раз скидочные товары.

Тут кроме этого трудится и обратное правило: «информацию о клиент, каковые приобретает любой инструмент маркетинга, должны объединяться в один профиль». Мы в REES46 именуем его «виртуальный профиль пользователя». Имеется одинаковый клиент, что в некотором роде реагирует на рассылки и ведет себя на сайте по определенной модели.

Эти, каковые о нем приобретает ваш сайт и сервис рассылок, должны объединяться в один профиль, а не в два — так как практически речь заходит об одном человеке.

Третье правило — «информацию о клиент, полученные от третьих сторон, очень важны». Пользователь просматривает не только ваши рассылки и посещает не только ваш сайт. Вы понимаете о пользователе лишь то, что принципиально важно для вашего бизнеса — но имели возможность бы выжать из сегментации еще больше.

К примеру, у вас имеется условный магазин автотоваров и клиент Иван Иванович из Костромы на Lexus RX-330. Вы понимаете, что он заботится о собственной «ласточке» и систематично берёт у вас полироль, тряпочки, освежители и без того потом. Это те эти, каковые были записаны в виртуальный профиль Ивана Ивановича как пользователя вашего магазина. Но имеется вторая сторона судьбы Ивана Ивановича — у него сравнительно не так давно появилась дочь.

Об этом знает второй магазин (не ваш, а какой-нибудь магазин детских товаров). Эти сведенья кроме этого должны быть записаны в его виртуальный профиль.

Какую пользу ваш магазин может извлечь из таких данных? К примеру, своевременно отправить Ивану Ивановичу скидку на детские автокресла. Чего раньше бы не сделал, поскольку просто не определил бы о ребенке клиента.

Откуда брать такие эти? К примеру, баннерные рекламные сети докупают их на стороне (у DMP, data management platforms) — дабы показывать вашу рекламу с самым правильным таргетингом. Мы в REES46 объединяем эти, полученные от различных магазинов, к каким подключена отечественная совокупность.

Вариантов большое количество.

Итак, чем автоматическая сегментация превосходит ручную:

  • Не требуется тратить время на опросы. Совокупность сама разбирает поведение пользователей, ваше участие не требуется.
  • Имеется эти кроме того при первом контакте с клиентом. Магазин может советовать верные товары визитёру, даже в том случае, если тот в первый раз был на вашем сайте. Это Small Data, детка.
  • самая полная картина по всем клиентам. В виртуальном профиле сохраняются как главные виды данных (к примеру, пол, география), так и своеобразные: ко мне относятся эти, необходимые для конкретных отраслей (в примерах было про детские магазины, магазины зоотоваров и без того потом).
  • Для начала сегментации не необходима почта. К примеру, в случае если пользователь сперва был легко подписчиком, несколько раз переходил на ваш сайт, кликал по товарам, а позже всё-таки прошёл регистрацию — эти, полученные на каждом этапе будут объединены в его виртуальном профиле. Для этого мы используем мэтчинг (сопоставление) данных.

Итого

Ручные опросы трудятся, но весьма уж медлительны и не универсальны.

Более технологичное ответ для сегментации базы — автоматизировать данный процесс, к примеру, посредством технологического ответа на базе Small Data.

Случайные статьи:

Как сегментировать базу подписчиков | Email-маркетинг


Подборка похожих статей:

riasevastopol

More Posts