За последние пять лет электронную почту регулярно объявляют мертвым маркетинговым инструментом. Но она продолжает приносить хорошие результаты тем, кто умеет правильно с ней работать. Какая роль в этом сегментации и персонализации рассуждаем в этом материале.
Сегментация в email-маркетинге – что это такое? Возможности продвинутой сегментации
Сегментация – это процесс разделения аудитории на группы по определенным критериям с целью улучшить предложение. Вручную сегментировать базу даже из нескольких тысяч контактов и отслеживать каждого клиента на практике нереально. Поэтому лучше использовать профессиональный сервис для рассылок.
Персонализация позволяет индивидуализировать контент для сегментов, чтобы вызвать максимальный отклик у клиентов и в конечном счете увеличить объем продаж. Для этого нужен подходящий редактор. Например, в Stripo можно бесплатно создавать необычные письма, и, что самое важное, получить код письма – вы сможете работать с абсолютно любым сервисом. Инструмент позволяет осуществить экспорт писем в более чем 30 ESP в один клик.
Основная задача сегментирования – оптимизировать свою маркетинговую активность и сделать коммуникацию релевантной потребностям аудитории. Кроме этого, сегментация решает следующие задачи:
- рассылка под конкретный инфоповод/побуждение к действию конкретных людей. Например, компания запускает новую линейку товаров, которая будет интересна мужчинам 30+, следовательно, рассылка будет адресована именно этой категории;
- исследования – помогает проанализировать подписки/отписки аудитории, реакцию определенных групп;
- выделение микросегмента для более точной персонализации. В отличие от стратегического сегмента, микро подбирается под конкретную цель. Например, человек находится на этапе покупки, но так ее и не совершил. Что делает маркетолог: определяет этот сегмент и создает максимально персонализированный контент, который должен подтолкнуть к покупке;
- проверка гипотез – нужно анализировать эффективность емейл-маркетинга и на основе этого думать, куда и как двигаться дальше. Сегментирование помогает проверить реакцию конкретной аудитории на те или иные изменения перед их внедрением.
Обычная сегментация базируется на данных профиля: пол, возраст, география, дата регистрации, а также базовых показателях взаимодействия с рассылками: открывал/не открывал, переходил/не переходил. Эта информация статична и мало что говорит о человеке.
Глубокая или продвинутая сегментация собирает поведенческие и CRM-данные, временные интервалы. Эта информация помогает понять поведение клиента и выстроить с ним в дальнейшем длительное взаимодействие:
- действия на сайте/в приложении;
- интересы (категории, товары, бренды);
- когда и с какой частотой он открывает сообщения;
- предыдущие покупки;
- частота покупок;
- средний чек;
- содержимое корзины;
- стадия заказа;
- действия офлайн и т. д.
Кстати, мы в eSputnik умеем делать RFM-сегментацию – самостоятельно формировать сегменты по вовлеченности аудитории и отправлять необходимые письма при переходе клиента в другой сегмент.
Кроме того, что можно строить сегменты практически по любому параметру, связанному с активностью пользователя, или переданному в систему событию, условия можно усложнить: задать последовательность или временной диапазон, скомбинировать критерии и задействовать другие каналы.
Пример продвинутой сегментации: пользователь просмотрел определенный товар, но не сделал заказ.
Действие:
— через 2 часа после просмотра отправляем емейл с блоком просмотренных позиций и рекомендациями по интересам:
— если пользователь не открыл сообщение/открыл, но не сделал заказ, посылаем сообщение в других каналах.
Персонализация и использование данных клиента в email
Какая информация о клиенте подойдет для сегментации и персонализации? Абсолютно все, что вы знаете о нем!
- Базовая:
- имя – пример удачного задействования имени:
Тема письма: Девушкам с именем ВАЛЕРИЯ скидка 20%!
- пример неудачного задействования имени: в теле письма ничего о поздравлении Татьяны, а ключевой месседж – “халяваприди”.
Тема письма: Как поздравить Танечку?
- пол – подготовка писем с разным наполнением зависимо от пола;
- день рождения – можно не просто поздравить с праздником, подарить скидку, а добавить нетрадиционную информацию, например гороскоп на этот день;
- возраст – особенно пригодится косметическим брендам для формирования товарных рекомендаций;
- социальный статус – из примера выше: для студентов и Татьян текст письма должен быть разным;
- место работы и сфера деятельности;
- размер одежды – на практике наличие актуального размера в теме письма увеличивает Open Rate на 20%.
2. География:
- город, район проживания – для подстановки, например, условий доставки или информации о ближайшем филиале;
- язык – если сайт поддерживает несколько языков, спросите у клиента о его предпочтениях при регистрации, или пришлите опрос.
- погода – учитывайте постоянную или актуальную метеоситуацию и делайте разные баннеры и предложения;
- часовой пояс – для рассылки в удобное аудитории время.
3. Данные о пользователях в системе:
- устройство – важно понимать, какой вид имеет ваше письмо при открытии;
- накопленные баллы/бонусы – присылайте не просто цифры, а и предложение, как их можно использовать;
- статус – выделение групп согласно покупательской активности (серебряный/золотой/платиновый уровень). Напомните пользователям, какие теперь у них привилегии;
- статистика профиля – можно использовать в гиперперсонализированных письмах и для приоритизации контента согласно предпочтениям;
- дата регистрации – клиента можно поблагодарить за то, что он с вами уже целый год:
- офлайн/онлайн-покупки – связывайте эти каналы, например, пришлите QR-код для покупки со скидкой в вашем физическом представительстве;
- открываемость писем и переходы по ссылкам – если этого не происходит, отправьте индивидуальное предложение, которого нет в общей рассылке/на сайте:
Разумное использование данных клиента поможет создать вам максимально интересное предложение и повысить эффективность рассылки. По данным Experian, персонализация в email способна увеличивать количество продаж до 6 раз. Неудивительно, ведь 80% пользователей охотнее совершают покупки, если бренд обеспечивает им персонализированный опыт.
Товарные рекомендации в письмах
Получатели чаще реагируют на сообщения, которые содержат информацию об актуальных для них товарах. Товарные рекомендации сэкономят время клиенту, так как все интересующие позиции уже собраны в одной подборке. Они могут формироваться несколькими способами, например:
- через Velocity – динамический контент будет подставляться вместо прописанных выражений. Менее затратный финансово функционал, но рекомендации смогут носить, скорее, общий характер (топ продаж и т. д.).
- при помощи файла препроцессора – будет выбирать данные из заранее подготовленного файла с рекомендациями по ключу (к примеру, email) или файла для случайного выбора товаров. Здесь уже контент может быть более адресным, и для этого придется приложить определенные усилия.
- алгоритмами ИИ – вариант платный, генерирует персонализированный контент автоматически на основе данных о поведении конкретного пользователя, посетителей сайта в общем или данных самого товара. Можно выбрать из нескольких готовых алгоритмов. Например:
- Брошенный просмотр и брошенная корзина;
- Снижение цены на просмотренный товар и на товары в корзине;
- Снижение цены на похожий товар;
- Новинки: просмотренные товары;
- Рекомендации к просмотрам;
- Реактивация уснувших пользователей;
- Рекомендации к реактивации;
- Скидки.
Если для клиентов использование товарных блоков просто удобно, то для бизнеса – это возможность заработать. По данным Forrester, 10-30% дохода интернет-магазинов приходится на cross- и upsell. Эти механики используются и в рекомендательных блоках писем:
Как сервисы для email-рассылок (ESP) помогают персонализировать рассылки
Если вы дочитали до этого раздела, то точно понимаете, что вам нужна продвинутая сегментация и гораздо выгоднее доверить это профессиональным сервисам рассылок. Эти платформы умеют собирать, анализировать, хранить, получать новую информацию о вашем клиенте из всевозможных источников: сайт, приложение, почта, мобильные и web-пуши. Более того, некоторые системы, как, например, eSputnik, могут объединить все данные в единый профиль и опознать на сайте неавторизованного пользователя. Тем самым дополнить его историю действиями, которые были бы утеряны.
Существует большой выбор сервисов, они разнятся по функционалу, возможностям, качеству. Как определиться с платформой для email-рассылок, можно прочесть в этом материале. Выбрав современную и оптимальную для своих задач ESP, вы сможете отправить определенному клиенту правильное сообщение по правильному поводу в правильный канал и в правильное время.
Правильное содержание – сервис четко анализирует поведение клиента, определяет его в тот или иной сегмент и выстраивает контент, исходя из его предпочтений.
Правильное время – система знает, когда получателю удобнее читать ваши письма. А при грамотной автоматизации вы сможете мгновенно ответить на изменения в его поведении.
Правильный канал – функционал омниканальных платформ помогает коммуницировать с клиентом в разных каналах и выделить самый удобный для него.
Работа с подобными сервисами – это прежде всего забота о репутации компании и ее инвестициях. Ведь лучше не отправить сообщение вовсе, чем отправить неактуальный контент, после которого вы потеряете интерес клиента и его потенциальные покупки.
Выводы
Продвинутая сегментация не строит предположений, а точно говорит о том, что интересует ваших пользователей. Персонализированные рассылки основываются на анализе взаимодействия с клиентом, что позволяет сделать письма максимально информативными и полезными. На практике эти два инструмента способствуют удержанию клиентов, повышению Open и Click Rates, обеспечивают рост продаж.
Сервисы рассылки помогают собирать и анализировать всю информацию о вашем клиенте, учитывают каждое изменение поведения, понимают его потребности, мотивацию, интересы. Глупо не использовать эти данные! Ведь с ними вы можете лучше узнать своего потребителя, выстроить с ним качественное взаимодействие и получить преданного клиента.
Автор: Валерия Шудрик, контент-маркетолог в eSputnik.