邮件营销如何细分客户群体

云计算 2024年11月12日 10:19 5 admin

在谈如何细分邮件列表前，我们先看看细分列表的重要性。

据美国邮件营销公司Lyris调查，当被问及邮件营销活动需要的技术方案时，约85%的受访者表示需要对邮件列表进行细分和匹配，这在所有技术方案中是最高的。

如何细分邮件列表

首先，我们可以把客户简单的分成有接触过的客户（包括有邮件沟通历史，有购买行为等）和没有接触过的客户（包括刚刚通过许可方式收集到的潜在客户，比如刚刚注册的客户，通过朋友圈子收集到的潜在客户等）两大类，然后我们再针对这两大类客户采取不同的分析方法。

未接触过的客户

未接触过的客户，没有直接交流信息，就好比两支军队，没有交战记录，只能按照军队的属性来分析敌人的军力；分析邮件客户也一样，我们只能采用传统的人口统计的方法,对客户的基础信息进行静态的分析。

人口统计分析的因子可以包括地域，性别，年龄，职业，爱好等。具体的分类标准，还需要根据企业自身的特定来设置。通过细分客户，可以提高邮件的精确度；发送相关度高的邮件给你的客户，将给你的邮件客户留下这样一种印象：你了解他们，从而更容易获得更好的邮件反馈,进而达到营销的目的。

当然随之而来的问题就来了，现在客户越来越注重用户体验，如果你要求客户填写这么多信息，肯定会流失很多潜在客户。为此，怎样才能在用户体验和获取信息之间达到平衡了？有道是“欲取之，先与之”，获取客户的详细信息，是可以利用一些方法获得的。比如完善个人信息可获得10个积分，抢购超低价格商品时必须完善个人信息等。

有接触过的客户

有过接触的客户，客户就会留下他的反馈，比如购买历史，邮件打开情况等,这些动态数据更能反映出客户对商品的态度和偏好,所以也较静态信息更具研究价值。我们可以通过以下几个点来分析。

1、网页浏览行为数据：客户的浏览轨迹,包括浏览了页面,停留时间,点击了那些产品,以及打开的次数,还有留言等。我们从用户的浏览行为数据中,挖掘出客户满意度、客户忠诚度、客户对产品与服务的偏好或态度等等信息.然后有针对性的给这些用户发送有针对性的邮件。那么如何实现根据客户的浏览行为来分析客户？

确定企业应该收集的客户信息数据类型，制定在企业范围内采集和整合这些数据的方法、手段与制度；
建立客户浏览行为分析模型，分析客户基础数据、浏览行为数据，将分析结果数据作为客户细分的标准；
理顺企业内部市场部、客服部和技术部各部门之间的协作关系，使所有与客户有接触的部门、IT部门配合工作，并通过营销实践来验证和完善客户细分的结果；

2、客户状态

最新客户：最新客户可能指的是最近的 3~6个月，也可能指的是一个月之内进行的一次营销活动，这需要更加企业本身的特点来决定。无论哪种情况，“新用户”应被挑选出来并给予特别的关注：一定不要过早地结束“恋爱期”。你可以提供给这些新客户更多产品和服务的折扣活动或优惠信息，从而给他们这样一种感觉，你并没有“爱上之后就离开他们了”。

老客户：老客户的标准也各有不同，还是照样需要根据企业自身的特点来设置。相对“新客户”而言，“老客户”的忠诚度可能较高一点。我们可以在邮件中，加一些感谢购买，节假日问候，老客户专享打折，有偿转介绍等内容的邮件给他们，这样可以巩固忠诚度，提高回头率和转接速率。

3、用户活跃度

不活跃客户：任何一位在一段限定时间内没有打开或点击你发送的电子邮件的客户都可以视作是“不活跃用户”。不要因此而将他们从邮件列表中删除，你应将他们放入一个单独的小组，并在不久的将来发送邮件给他们，开展有针对性的再激活活动，比如考虑策划一次折扣力度较大的推广活动。
活跃客户：指的是在一段时间内，多次打开过和点击过你发送电子邮件的客户，这些客户的忠诚度一般较高。对于活跃客户，我们相应的折扣力度可以稍微小点，同时可以通过活动鼓励他们转介绍朋友来购买商品。

4、偏好调查 / 基于兴趣的偏好：不要害怕询问客户你不知道的信息，比如新的兴趣和更新电子邮件地址。告诉客户，这将有助于发送给他们更多相关的电子邮件，并提醒他们，你将会不惜一切代价保护他们的隐私。

5、大客户：那些在一定时间内消费在一定金额以上的客户（当然大客户的划分会有所差异，企业应根据自己的实际情况作出细分）应始终得到你的特别关注。为这些客户提供白金客户身份，免费送货，或在下次购物时赠予礼品—给予这些客户任何让他们认为你非常感谢他们的忠诚的优惠措施，这样你的邮件得让他们感觉自己受到了足够的重视。

6、购买习惯：通过了解客户之前曾购买过哪些产品，就可以大概知道他们对哪一类信息或邮件更感兴趣；同样也可以交叉推荐产品，比如沃尔玛将尿布和啤酒的混合推荐（由于本人对这一块研究不深，只好举这个例子）。以购买历史为依据细分列表，可以使你的邮件更有针对性，产生的也更有效果也会更佳。

7.动态数据细分结合静态数据细分：我们可以在对动态数据分析，分好类后，再结合他们的基础数据，在进行一次静态细分，相信这样得出来的分类更为精准。

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