Автоматизация email-маркетинга: как собрать данные

Автоматизация email-маркетинга сильно сокращает издержки бизнеса на ведение рассылки. При этом персонализированные сообщения повышают конверсию. Но используют это единицы, поскольку многие маркетологи не знают, какие данные нужно собирать и как их затем использовать. Поэтому персонализация пока остается больше целью, чем реальностью.

В этой статье вы узнаете о 4 типах информации, как сегментировать на их основании клиентскую базу, и как сделать авторассылку с высоким откликом на конкретных примерах.

Демография

Имя, возраст, пол, регион — вот основные данные о ваших подписчиках, которые вы можете собрать во время их регистрации или заказа товара. При этом они почти не меняются. Если у вас есть демографические данные, это уже позволяет увеличить эффективность рассылки. 

Простой пример от магазина ASOS:

Потребительские характеристики

Предпочтения клиентов по интересам, содержанию и частоте рассылки — во время регистрации или подписки.

Пример Мегаплан:

Автоматизация email-маркетинга на примере Мегаплан

Эти данные не стоит использовать бездумно. Если подписчик туристической компании указал, что ему нравится Таиланд, это не значит, что следующие два года его надо «бомбить» приглашениями в Таиланд. 

Интересы людей меняются, поэтому регулярно проверяйте актуальность потребительских характеристик через опросы на сайте или в рассылке.

Транзакционные данные

Это информация о покупках клиента:

  • дата первого заказа;
  • дата последнего заказа;
  • общая сумма покупок;
  • количество покупок;
  • средний чек;
  • последние заказанные товары.

Знания о транзакциях дают возможность увеличить средний чек на допродажах.

Поведенческие данные

Это статистика открытий, переходов по ссылкам в тексте письма. Более глубокая аналитика показывает, какие страницы и товары просматривал пользователь на сайте интернет-магазина.

Поведенческие данные — основа триггерной рассылки (реакция на действия подписчика). Например, покупатель оставил корзину с заказом. После этого ему приходит серия писем с напоминаниями.

Изучение поведенческих данных для эффективного email-маркетинга

Первое письмо — в течение 24 часов, второе — через 3 дня, третье — через неделю. Конверсия в заказы писем-триггеров по брошенным корзинам — 27-28% (данные MailChimp). Для интернет-магазина средней руки это 40-50 тысяч дополнительной прибыли. 

Сегментация

Чем больше данных вы получите, тем больше у вас возможностей для сегментации. Например, категория «женщины от 20 до 35 лет, интересуются аксессуарами Lamoda, делали последний заказ от 3 до 6 месяцев назад, на сумму до 5 000 рублей». И таких узких сегментов могут быть сотни. Некоторые бизнесы выделяют VIP-группу клиентов для спецпредложений.

Пример сервиса Hotels.com (Предложение для постоянных покупателей):

Сегментация пользователей для автоматизации email-маркетинга

«Сэкономьте от 30% до 50%. Письмо — единственная возможность получить скидку». 

Персонализация

Персонализация увеличивает эффективность рассылки в 6 раз (исследование Experian Marketing Services). Однако большая часть брендов ее игнорирует. Причина — недостаток информации или неудобная синхронизация базы данных с email-сервисом. При этом возможности «умной» рассылки впечатляют: 

  • Письма, в которых разные люди видят разный размер скидки.
  • Персональные письма, связанные с днем рождения подписчика.
  • Показ продукта из категории, которую предпочитает подписчик.
  • Сбор данных из мобильного приложения. 

Например, фитнес-приложение Fitbit отправляет отчет о достижениях пользователя за неделю:

Персонализация email-маркетинга на примере Fitbit

Автоматизация

Важный момент: точная настройка алгоритмов, с учетом времени и действий клиента.

Например, интернет-магазин illy Coffee отправляет письмо с самыми «вкусными» предложениями спустя несколько часов после регистрации пользователя на сайте. Это побуждает сделать первый заказ.

Автоматизация email-маркетинга на примере illy Coffee

Как загрузить информацию 

Все зависит от конкретного сервиса. Здесь мы даем наиболее распространенные и удобные способы.

Загрузка вручную

Это не самое идеальное решение, но оно до сих пор работает, потому что просто и доступно. Минусы — долго и рискованно. Человеку свойственно ошибаться: одна неточность и целому сегменту уйдет неверная рассылка. 

Загрузка по FTP

Эту возможность дают практически все email-сервисы.

API

Для интеграции с помощью API необходимо создать код, чтобы вводить и загружать данные. Во многих случаях это самый удобный вариант, если маркетолог имеет доступ к разработке системы автоматизации. Однако вносить изменения в код (скажем, добавлять дополнительные поля) может быть не так просто. 

Сервисы-посредники

Они связывают сервис для рассылки, систему аналитики и CRM компании. Удобный вариант, не требующий помощи IT-специалистов. 

Заключение

Вложения в автоматизацию email-маркетинга обычно окупаются уже через 3-4 месяца, при том, что эффективность самого инструмента увеличивается в несколько раз. Представьте, что на каждый рубль, вложенный в рассылку, вы получаете не 1.5, а 5 рублей выручки.