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:
![](/img/email-marketinga1.jpg)
Потребительские характеристики
Предпочтения клиентов по интересам, содержанию и частоте рассылки – во время регистрации или подписки.
Пример Мегаплан:
![Автоматизация email-маркетинга на примере Мегаплан Автоматизация email-маркетинга на примере Мегаплан](/img/email-marketinga2.jpg)
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 Изучение поведенческих данных для эффективного email-маркетинга](/img/email-marketinga3.jpg)
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 Сегментация пользователей для автоматизации email-маркетинга](/img/email-marketinga4.jpg)
«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 её 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 Персонализация email-маркетинга на примере Fitbit](/img/email-marketinga5.jpg)
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 Автоматизация email-маркетинга на примере illy Coffee](/img/email-marketinga6.jpg)
Как загрузить информацию
Всё 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.
Скорая помощь при выгорании аудитории Статья
14 видов ретаргетинга Статья
DMP-сегменты в Яндексе и myTarget: руководство по применению Статья
Как юристу вести Telegram канал. Отвечает адвокат Валерий Рогальский Статья
Кейс клиента Vitamin.tools о продвижении детского лагеря в VK Ads: как получать заявки по 500 рублей 3 месяца подряд Статья
Лидогенерация на мероприятия Статья
Пустые бланки резюме для устройства на работу – где взять? Статья
6 советов от клиента Vitamin.tools по продвижению психолога в TG через Директ Статья
Работа на фрилансе или в агентстве: плюсы и минусы Статья