วิธีขับเคลื่อนแคมเปญการตลาดผ่านอีเมลที่ดีขึ้นโดยใช้ Data Analytics

ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทั้งหมด การตลาดผ่านอีเมลยังคงเป็นตัวเลือกแรกของนักการตลาด B2B ทุกคน ดังนั้น การสร้างแคมเปญการตลาดทางอีเมลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจึงเป็นสิ่งสำคัญมาก

ด้วยการส่งอีเมลมากกว่า 350,000 ล้านฉบับในแต่ละวัน อีเมลยังคงเป็นกลยุทธ์ทางการตลาดที่ทุกคนต้องนำไปใช้ อย่างไรก็ตาม ด้วยการแข่งขันที่ดุเดือด คุณจะมั่นใจได้อย่างไรว่าเมื่อคุณส่งอีเมลจำนวนมากใน Outlook ผู้รับจะไม่เพียงแค่ได้รับอีเมลของคุณเท่านั้น แต่ยังเปิดอีเมลเหล่านั้นด้วย

แม้ว่าการตลาดผ่านอีเมลจะเป็นตัวเลือกทางการตลาดที่ดีที่สุดในการนำเสนอข้อมูลผู้บริโภคที่ถูกต้อง แต่สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าความพยายามของคุณจะไม่สูญเปล่า เพื่อให้แน่ใจว่าแคมเปญการตลาดทางอีเมลของคุณประสบความสำเร็จ มีเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นประโยชน์หลายอย่างที่คุณสามารถใช้ได้

อ่านเพื่อสำรวจเทคนิคที่ง่ายต่อการใช้งานจากการวิเคราะห์ข้อมูล

ความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลในการทำการตลาดผ่านอีเมล

เช่นเดียวกับแคมเปญการตลาดอื่นๆ การวัดประสิทธิภาพของแคมเปญอีเมลของคุณก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน นอกจากนี้ ตามรายงานของ McKinsey การตลาดผ่านอีเมลยังมีประสิทธิภาพมากกว่าแพลตฟอร์มการตลาดอื่นๆ ถึง 40 เท่า รวมถึง Facebook, Twitter เป็นต้น

หากไม่มีการประเมินและวิเคราะห์อย่างต่อเนื่อง ธุรกิจก็ไม่สามารถแสดงให้เห็นว่าแคมเปญของตนมีประสิทธิภาพเป็นอย่างไร และหากพวกเขาสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการ

ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลมีสี่ประเภทเพื่อวัตถุประสงค์ทางการตลาดที่แตกต่างกัน พวกเขาทั้งหมดร่วมมือกันเพื่อประเมินข้อมูลเชิงลึกเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดทางอีเมลของคุณ

ข้อมูลประชากร

ข้อมูลประชากรเป็นประเภทข้อมูลที่สำคัญและเป็นประโยชน์ ซึ่งประกอบด้วยข้อมูลสำคัญและรายละเอียดเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมายของคุณ เช่น สถานที่ ความสนใจ อายุ เพศ ฯลฯ

คุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อพัฒนาแคมเปญการตลาดทางอีเมลที่ปรับแต่งได้สูงเพื่อให้ตรงกับความสนใจของกลุ่มเป้าหมายของคุณ

ความชอบของผู้บริโภค

ความชอบของผู้บริโภคเป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบไดนามิกที่วัดการเปลี่ยนแปลงและการปรับปรุงในการโต้ตอบของผู้คนกับธุรกิจของคุณ

ข้อมูลนี้สามารถวัดได้โดยใช้ประโยชน์ของแบรนด์โปรดของลูกค้า เป็นต้น ธุรกิจช่วยให้ลูกค้าสามารถจัดอันดับสินค้าสองสามรายการที่เสนอโดยพิจารณาจากระดับอรรถประโยชน์ การตั้งค่าเหล่านี้ไม่ขึ้นกับราคาและรายได้

ข้อมูลธุรกรรม

ข้อมูลในประเภทนี้ประกอบด้วยการซื้อครั้งแรกและครั้งสุดท้าย รายการ จำนวนการซื้อ เวลา ข้อมูล มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย ประวัติการซื้อผลิตภัณฑ์ และจำนวนเงินที่ลูกค้าใช้

ข้อมูลนี้สามารถช่วยคุณปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดทางอีเมลโดยทำให้ปรับแต่งได้มากขึ้นและเน้นไปที่ลูกค้าที่ซื้อจากคุณบ่อยๆ

Putler เป็นเครื่องมือที่ให้ข้อมูลธุรกรรมของลูกค้าโดยละเอียด สำรวจได้ที่นี่

ข้อมูลพฤติกรรม

กุญแจสำคัญในการดำเนินการแคมเปญการตลาดที่ประสบความสำเร็จคือการทำความเข้าใจความสนใจของผู้ชม ข้อมูลพฤติกรรมในการวิเคราะห์ข้อมูลทำหน้าที่เป็นตัวทำนายที่แม่นยำ ซึ่งสามารถช่วยให้คุณสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการโดยการสร้างกลยุทธ์ที่ปรับแต่งได้

การวิเคราะห์พฤติกรรมเป็นขั้นตอนที่ให้ข้อมูลที่มีค่าและข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของกลุ่มเป้าหมายและโต้ตอบกับอีเมลของคุณ

วิธีต่างๆ ในการใช้ Data Analytics ในแคมเปญการตลาดผ่านอีเมล

รวมสี่วิธีเหล่านี้เพื่อใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในแคมเปญการตลาดทางอีเมลของคุณเพื่อขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่ดีขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น:

การแบ่งส่วน

การแบ่งส่วนอีเมลเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการแบ่งสมาชิกอีเมลออกเป็นส่วนเล็กๆ ตามเกณฑ์ที่แตกต่างกัน การแบ่งส่วนธุรกิจมีศักยภาพสูงในการสร้างรายได้ 58% อย่างไรก็ตาม จากการวิจัยตลาดพบว่า 42% ของนักการตลาดธุรกิจไม่ได้ใช้วิธีนี้

โดยทั่วไป วิธีการแบ่งส่วนจะใช้เป็นวิธีปฏิบัติส่วนบุคคลเพื่อสร้างและส่งมอบแคมเปญอีเมลที่ปรับแต่งและมีความเกี่ยวข้องให้กับสมาชิก

มีหลายวิธีและเครื่องมือที่คุณสามารถใช้เพื่อแบ่งกลุ่มข้อมูลลูกค้าของคุณ พัตเตอร์เป็นหนึ่งในนั้น

นี่คือวิธีที่ Putler ช่วยแบ่งกลุ่มข้อมูลลูกค้า ข้อมูลผลิตภัณฑ์ และข้อมูลการสั่งซื้อตามพารามิเตอร์ต่างๆ

ระบบอัตโนมัติ

หากคุณไม่รู้ว่าผู้ชมของคุณกำลังมองหาอะไรหรือแนวโน้มของตลาด คุณก็มีโอกาสน้อยที่จะสร้างแคมเปญการตลาดผ่านอีเมลที่มีประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลทำให้ความพยายามของนักการตลาดง่ายขึ้นด้วยการใช้เครื่องมืออัตโนมัติ ระบบอัตโนมัติเป็นกลยุทธ์สำคัญในการแบ่งกลุ่มเช่นกัน

การทำงานอัตโนมัติเป็นวิธีปฏิบัติที่มีกำหนดการส่งอีเมลถึงลูกค้าด้วยข้อความที่ตรงเป้าหมายในเวลาที่กำหนด ตัวอย่างเช่น หากมีผู้เพิ่มสินค้าลงในตะกร้าสินค้าทางออนไลน์และลืมดำเนินการต่อไป นักการตลาดสามารถใช้จุดติดต่อนี้โดยส่งอีเมลเตือนความจำไปยังลูกค้า

ไร้กาลเวลา

จำเป็นต้องกำหนดเวลาที่เหมาะสมในการส่งอีเมลของคุณ ไม่ว่าแคมเปญอีเมลของคุณจะเป็นแบบส่วนตัวและเป็นไปโดยอัตโนมัติเพียงใด ก็สามารถลงเอยด้วยเมลขยะโดยไม่มีไทม์ไลน์ที่เหมาะสม เช่นเดียวกับการแบ่งส่วน การกำหนดรายชื่อสมาชิกออกเป็นกลุ่มสามารถช่วยคุณตัดสินใจเวลาที่เหมาะสมในการส่งอีเมล

บทสรุป

การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับแคมเปญการตลาดทางอีเมลของคุณนั้นไม่ยากเกินไป การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า เช่น พฤติกรรมของลูกค้า แนวโน้มตลาด การคลิกโฆษณา ฯลฯ ที่ธุรกิจสามารถใช้ในแคมเปญการตลาดของตนได้