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对于成熟的电商来说,电子邮件可以应用在每一个于客户接触的环节,邮件营销应该是其最核心的营销应用之一,也是投资回报率最高的营销手段。应用得当的邮件营销,将会极大的直接促进电商的销售额和提高客户黏着度。为此,小编总结了以下6个关键点。

        一、数据指标:

建立明确的邮件营销目标,是很多客户容易忽略的一项工作。明确的目标,就像灯塔一样,它将为你整体邮件营销工作指明方向,不会迷失在各种数据中。另外,明确的目标也是衡量您的邮件营销工作是否成功的标准,是你获得管理层更多支持(预算)的理由。

联系人的数据指标:

                        2014年 x 月 联系人数据指标
类型 数量 备注
新增联系人
退订/无效联系人

新增注册会员数据可以通过电商平台获得;退订和无效联系人,可以由九枝兰获得,必要时可以把相关数据同步回电商平台。

 

          基础的数据指标:

2014年 X 月 邮件营销基础反馈数据
活动类型 发送量 送达数 送达率 独立打开数 独立打开率 独立点击数 独立点击率
类型1
类型2
汇总

 

           典型转化的数据指标:

2014年 X 月 邮件营销转化数据
活动类型 网站流量 支付页转化率 订单数     销售额
类型1
类型2

通过邮件营销系统和网站分析工具的整合(例如GA分析),可以准确分析出通过邮件产生的流量;通过与电商平台的整合,可以准确分析出通过邮件产生的支付页转化率。

        二、数据分类:

做好数据分类,EDM就成功了一半。对邮件接收者有充分的了解之后,就能发送具有针对性的内容了。接下来小编从三方面对电商客户数据进行分类:客户自然属性、购买历史、邮件反馈数据。

客户自然属性包括:年龄,性别,地域,生日,等;

购买历史可以从数据统计分析获得最近购买日期,购买频率,和购买金额,三个维度进行客户细分,这将有助于识别出您的最有价值客户,即将流失的客户,和没有购买行为的客户,以及其他客户分类。

邮件反馈数据可以通过邮件营销系统的反馈数据获得活跃客户数据,对某类商品感兴趣的客户,以及长期不活跃客户和无效客户数据。

结合电商平台的CRM系统和邮件营销系统,可以更加全面的了解客户的行为,为开展精准的营销活动打下良好的数据基础。

客户数据库的维护工作也是常常被忽略一项重要工作,定期分析客户数据的变化及时更新相关数据,要防止数据的疲劳(频繁发送邮件),保持客户数据库的健康度;同时,也要意识到客户数据会产生随时间变化会产生自然的损耗,也就是说每过一段时间一些客户数据就会变得无效,必须要制定相应的客户数据收集策略,以不断补充客户数据库。

当然,不同的行业,可能会有不同的客户数据细分特征,可以借鉴一些典型的行业细分规则。

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