Kas ir e-pasta sarakstu segmentēšana?
E-pasta sarakstu segmentēšana ir process. Tajā jūs sadalāt tālruņu numuru saraksts savu abonentu sarakstu mazākās grupās. Šīs grupas sauc par segmentiem. Jūs varat veidot segmentus, pamatojoties uz informāciju par klientiem. Piemēram, viņu vecums vai pirkumu vēsture. Segmentēšanas mērķis ir sūtīt personalizētus ziņojumus. Tas padara jūsu mārketingu efektīvāku. Tas palīdz palielināt atvēršanas un klikšķināšanas rādītājus.
Kāpēc segmentēšana ir tik svarīga?
Segmentēšana ir svarīga daudzu iemeslu dēļ. Pirmkārt, tā padara jūsu e-pastus personiskākus. Kad cilvēki saņem e-pastu, kas rakstīts tieši viņiem, viņi biežāk to atver. Otrkārt, tā var palielināt jūsu pārdošanas apjomus. Ja jūs sūtāt piedāvājumu par produktu, kas kādam jau patīk, viņš, visticamāk, to nopirks. Treškārt, tā samazina abonementa atcelšanu. Ja cilvēki saņem e-pastus, kas viņus neinteresē, viņi bieži atsakās no abonementa.
Atšķirība starp segmentāciju un masveida e-pastiem
Masveida e-pasti ir tad, kad jūs sūtāt vienu un to pašu ziņojumu visiem. Tas ir kā šaut mērķī ar aizvērtām acīm. Jūs varat trāpīt, bet varat arī netrāpīt. Segmentēšana ir kā šaušana ar atvērtām acīm. Jūs zināt, kas ir jūsu priekšā un kas viņam ir vajadzīgs. Tas padara jūsu mārketingu daudz efektīvāku.
Kā veidot segmentus
Lai izveidotu segmentus, jums nepieciešama informācija par jūsu klientiem.
Klientu informācijas vākšana
Jūs varat vākt informāciju par klientiem dažādos veidos. Piemēram, jūs varat viņiem to pajautāt, kad viņi abonē jūsu sarakstu. Jūs varat uzzināt viņu atrašanās vietu no adreses. Jūs varat uzzināt, ko viņi pērk, no viņu pirkumu vēstures. Jo vairāk informācijas jums ir, jo labākus segmentus jūs varat izveidot.
Dažādi kritēriji segmentēšanai
Jūs varat veidot segmentus, pamatojoties uz dažādiem kritērijiem. Piemēram:
Demogrāfija: vecums, dzimums, atrašanās vieta.
Uzvedība: ko viņi skatījās jūsu mājaslapā, uz ko klikšķināja.
Pirkumu vēsture: cik bieži pērk, cik daudz tērē.
Pieteikšanās avots: kā viņi uzzināja par jums.
Ieteikumi dažādiem segmentu veidiem
Apskatīsim dažus piemērus, kā izmantot segmentāciju praksē.
Segmentēšana pēc uzvedības
Tas ir viens no efektīvākajiem segmentēšanas veidiem. Jūs varat izveidot segmentu. Tajā ir cilvēki, kas pievienoja preci grozam, bet nepirka. Šiem cilvēkiem jūs varat nosūtīt atgādinājumu. Jūs varat arī izveidot segmentu cilvēkiem, kas pērk daudz. Šiem cilvēkiem jūs varat nosūtīt īpašu piedāvājumu.
Segmentēšana pēc pirkumu vēstures
Daliet klientus grupās atkarībā no tā. Ko un cik bieži viņi ir pirkuši. Piemēram, jūs varat izveidot segmentu tiem, kas pie jums nav pirkuši gadu. Šiem cilvēkiem var nosūtīt īpašu piedāvājumu. Tas var palīdzēt viņus atgriezt.
Kā izmantot segmentāciju izaugsmei
Kad jums ir segmenti, jums ir tie pareizi jāizmanto. Jums jānosūta pareizais e-pasts pareizajam segmentam.
Personalizētu e-pastu sūtīšana
Kad jūs sūtāt e-pastu, varat izmantot cilvēka vārdu. Tas padara e-pastu personiskāku. Jūs varat mainīt e-pasta saturu. Atkarībā no segmenta. Piemēram, jūs varat rādīt dažādus produktus dažādiem cilvēkiem.
Automatizētas e-pasta sūtīšana
Jūs varat automatizēt e-pastu sūtīšanu. Piemēram, jūs varat iestatīt automātisku e-pastu sēriju. Tā ir domāta cilvēkiem, kas tikko abonēja. Vai arī jūs varat iestatīt e-pastu sēriju. Tā ir domāta cilvēkiem, kas nopirka konkrētu produktu. Tas palīdz ietaupīt laiku un naudu.
Segmentēšanas nākotne
E-pasta mārketinga pasaule pastāvīgi mainās. Jaunās tehnoloģijas padara visu gudrāku.
Mākslīgā intelekta (AI) loma
Jaunās tehnoloģijas, piemēram, mākslīgais intelekts (AI), padara segmentēšanu labāku. AI var palīdzēt jums. Tas var palīdzēt atrast īstos cilvēkus. Tas var palīdzēt jums nosūtīt pareizo e-pastu. Tas padara jūsu mārketingu efektīvāku. Tas ietaupa jūsu laiku un naudu.
Personalizācijas nozīme
Šodien cilvēki vēlas personisku komunikāciju. Viņi nevēlas justies kā numurs. E-pasta mārketings kļūst personiskāks. Jūs varat sūtīt atšķirīgus e-pastus dažādiem cilvēkiem. Šī personalizācija palīdz veidot uzticību. Tā liek cilvēkiem justies tā, it kā jūs viņus pazīstat. Tā ir segmentēšanas nākotne.