巧用邮件掌握客户真实意图

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时间:2018-09-11

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1、巧用邮件掌握客户真实意图来源:Webpower中国区关于我们的客户我们可以了解更多吗?我们一直在谈大数据,并一直试图通过分析数据洞察用户的意图和期望,但是这样我们就真的足够了解我们的客户吗?电子邮件不但为品牌和客户搭建一条稳定沟通桥梁,也是改变用户理解障碍的最好方法之一。你也许已经利用电子邮件指标如打开、点击、页面浏览量等分析推断以去了解用户的一些信息。但是电子邮件还可以做到更多。下面一些被证明传统有效或新鲜前沿的方法,帮助你用电子邮件了解你的客户。适当地主动问问你知道我们肯定要提到的是调查,但老方法也会开出新花。之所以大

2、家喜爱运用调查,因为它可以直接提出问题并给出确定答案,而不是筛选数据寻找答案,你可以使用一次简单的调查收集大量的洞察,而且答案明确而直接(如下ChiefMarketer以调查为目的的邮件)。另外,邮件中告知用户他们的反馈意见将得到重视及将对企业后续行动产生影响,促使用户进一步行动。DollarShaveClub擅长调查。用户会时不时将收到下面这样一封带有一个简单的问题的问卷调查电子邮件。DollarShaveClub从电子邮件渠道大量地了解它们的客户。例如,基于打开电子邮件它们会发现谁对它们公司真正感兴趣。通过收集更多的用

3、户响应,它们就会了解更多关于产品和市场的匹配度情况,得到一些产品在未来市场表现的洞察。这个数据也将帮助它们细分用户到组,决定未来有必要向哪些用户发送产品信息。实现这样的调查非常容易,你可以利用外部如ClickInsights、SurveyMonkey、天会调研宝、问卷星、问卷网、微调查等平台创建调查。甚至你可以使用先进的Webpower自动邮件营销平台,可以在邮件中直接创建如用户满意度、市场调研等各种类型的问卷调查邮件,非常简单方便。例如,DollarShaveClub的以下跟进邮件,是先根据用户点击选择链接自动发送免费样

4、品给每个用户,然后当产品已经交付给用户之后又自动触发邮件询问客户是否愿意购买产品。利用用户的选择行为,精准掌握用户意图之后,后续发送的高度个性化转化邮件。这正是基于行为的自动触发邮件可以达到的效果:高针对性、非猜测的及时消息。从数据出发分析揣摩当我们推广某一活动或产品,发送电子邮件之前,会首先向所有用户列表发送一封介绍/广而告之的邮件,然后根据用户的点击打开等行为,进行数据细分分类,以再次发送更为精准的邮件。目前数据细分比较多的是使用全球领先的多渠道智能化营销服务机构Webpower经典的金字塔数据细分方法。呈逻辑性金字塔

5、结构将客户数据分为四大类:1.金字塔最底层:不活跃用户。根据分析数据,把过去3-6月时间内,收到邮件但从未点击打开的这类用户。2.金字塔第二层:一般活跃用户。在过去3-6月时间内,打开过邮件,但缺乏点击行为的用户。一次以上点击但没有反馈的用户。3.金字塔第三层:稳定活跃用户。关注邮件且有过一次以上的反馈。定期打开网站浏览,获取产品信息。目前大多数企业的客户中,这类用户的数量比重最大。4.金字塔的最顶层:活跃且转化用户。打开、点击邮件,产生用户反馈并且进行购买转化。这类用户已经养成点击与购买习惯,对企业产生实际绩效。它们属于

6、品牌的优质贵宾客户。以上这些设定的数据细分方法也正可以作为你衡量某一类用户的意图并后续采取与之对应的措施。针对不断庞大复杂的用户数据和购买行为,甚至你还可以对数据进行更深入细分,如打开邮件且过去30天内浏览过价格页面的非客户;有过一次购买后流失且订单金额排名较高的订阅用户等等,对于这些数据的分析,可以收集到更多更好的测量值,了解更加真实的客户意图,以便进行正确的后续跟进营销。电子邮件和转化率低的“简单粗暴群发邮件”有显著不同,基于用户与邮件的互动来分段分组用户,结合监测数据进行对比,是真正了解我们列表中用户的一种很好的方式

7、。如以下是Buzzfeed根据用户分析数据,对于推断可能的流失用户发出的自动挽回邮件。建立对话掌握用户意图也许我们习惯给新订阅用户发送系列关于自己品牌产品的邮件,但还没有意识到我们这样做是试图把产品卖给根本不十分了解我们的人。如果我们没有足够的真正有用的定性数据,邮件营销真的很难达到理想的效果,就算自动化也一样,没有正确的邮件内容信息,很难打动用户,就更不用谈效果了。所以在执行常规的邮件营销活动或系列邮件营销之前,我们可以取而代之地用一封简单的对话电子邮件旨在帮助我们了解我们的用户。以下是Vero发送给新订阅用户的可回复欢

8、迎电子邮件其实,笔者在《10个违背直觉的邮件营销真相》中已经谈到,回复可能是又一个潜力巨大的盈点。确实,已经有一些品牌把一封可以得到用户回复的电子邮件,作为了解用户的来源之一,甚至有些品牌进行了后续跟进和响应。下面这封是在邀请用户免费试用后,以让用户体验更佳的美好出发点,驱动用户提供产品改善意见的自动化

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