顧客プロファイルの作成方法とデータの検索場所

顧客プロファイルには、視聴者をよりよく理解し、特に関心のあるニュースレターのコンテンツを選択できるようにする多くの特性が含まれています。 実際、電子メールのROIの77％は、顧客プロファイルデータでセグメント化されたニュースレターからのものです。

なぜそれがそのような違いを生むのですか？ あなたの聴衆は彼らのニーズと好みに密接に一致する電子メールコンテンツを開いて応答する可能性が高いからです。

統計によると、セグメント化された電子メールは、セグメント化されていない電子メールと比較して、開封率が14％、クリック率が22％向上します。 したがって、メーリングリストのすべてのアドレスに同じメールを送信している場合は、変更する必要があります。

今日は、ターゲットを絞った関連性の高い電子メールキャンペーンを送信できるように、オーディエンスについて学習する方法とデータを見つける場所について説明します。

顧客プロファイルは何で構成されていますか

位置

各加入者の場所に関するデータは、電子メールを送信したり、地域のイベントを発表したり、最寄りの店舗でのプロモーションオファーに関する情報を提供したりするのに最適な時間を見つけるために不可欠です。 位置データを活用して、役立つ有益なニュースレターを作成します。

性別

男性と女性は情報を認識し、それに対して異なる行動をとります。 メーリングリストを性別に基づいてセグメントに分割することは、商品やサービスが普遍的または性別に固有である場合に合理的な解決策です。

2003年、ジョー・ハロックは男性と女性の色の好みを調べるための調査を実施しました。 232人が研究に参加しました。 結果は、男性の57％が青を好むことを示しました。 女性の大多数はまた彼らの好きな色として青を選びました。 しかし、最も興味深い違いは、女性の間で2番目に好きな色が紫であるのに対し、同じ色が男性の間で2番目に嫌いな色であるということです。

AnyaHurlbertとYazhuLingが行った別の実験では、男性は明るい色を好み、女性は柔らかいカラーパレットを好むことが示されました。

意思決定プロセスも性別によって異なります。 男性は、アイテムの利点と、それを購入することによって解決する問題を知る必要があります。 ターゲット顧客が男性の場合は、アイテムに焦点を当て、その重要な特徴を簡単に説明します。

ただし、女性は、製品またはサービスが適切な解決策であるかどうかを評価するために、感情的および社会的証明を必要とします。 ブランドやライフスタイルの可能性について女性にもっと伝え、同時にアイテムが提供する感情についても説明します。

性別に関するデータを使用することで、より関連性の高いオファーをサブスクライバーに送信し、収益を50％、売上を14％向上させることができます。

年

年齢に応じて、購読者は電子メールに対して異なる反応を示します。 70歳の女性は20歳の学生と同じように反応しません。 視聴者の年齢に応じて、適切なトーンと語彙、および関連するコンテンツを選択します。 あなたの提案が価値があると思われる年齢層に焦点を合わせてください。 ロックコンサートの招待状は50歳以上の人にはほとんど興味がなく、高価なワインのボトルは若い聴衆には喜ばれません。

メールのデザインでは年齢も重要です。 ある研究によると、オレンジと黄色は、両方の性別が年をとるにつれてますます嫌われるようになっています。 したがって、年配の視聴者を対象としたニュースレターでは、これらの色を使用したくないでしょう。 もう1つの例は、洋服を販売する場合、流行のミニスカートのコレクションを成熟した銀行員に送るのは奇妙なことです。

加入者の年齢に関する情報を使用して、デザインを変更または改訂することを躊躇しないでください。

職位と収入レベル

統計によると、職位と収入レベルに基づいてセグメント化された電子メールは、年間収益の15％の増加につながります。 収入レベルの異なる中間管理職と従業員が同じコンテンツに興味を持っていないことを想像できます。

サブスクライバーの役職に応じて、リストをセグメントに分割します。 これにより、ターゲットを絞った電子メールキャンペーンの作成が容易になります。 これを加入者の収入レベルに関する情報と組み合わせてください。 最良の結果を得るには、顧客の価格の関心に一致する商品、サービス、およびオファーを電子メールにロードします。

データの収集方法

登録用紙

ユーザーがニュースレターを購読するときは、年齢、住所、経歴、製品の好みなど、フォームに追加情報を入力してもらいます。 メールキャンペーンに適した有用な情報を選択し、それを強調します。

以下に、アメリカンイーグルのサブスクリプションフォームに関する追加の質問を示します。 このボックスは、サブスクリプションプロセスの最後に表示され、パーソナライズされた電子メールを生成し、性別ごとにメーリングリストをセグメント化するのに役立ちます。

もう1つの例は、Funfitが将来の加入者に年齢について尋ねることです。

サブスクリプションプロセスが完了したら、受信者の興味に関する情報を求めるウェルカムメールを送信します。

以下はTheNorth Faceからのウェルカムメールで、同社は加入者に世界を探索するためのお気に入りの方法について尋ねています。 回答は、ニュースレターをより価値のある魅力的なものにするのに役立ちます。

サブスクリプションプロセスを簡単かつ迅速に維持するために、サブスクライバーに大量の質問、特に役に立たない質問で過負荷をかけないようにしてください。 ウェルカムメールには、1つか2つの質問で十分です。 サブスクライバーは不快に感じたりイライラしたりすることはなく、プロセスにそれほど時間はかかりませんが、収集したデータを将来のセグメンテーションに使用する機会があります。

加入者が去るときに質問することを忘れないでください。 購読を解除するユーザーの理由も重要な情報です。 以下の例でTheDaily Sipが行ったように、彼らが購読を解除することにした理由を調べてください。

調査

調査は、加入者に関する新しいデータを受け取るための効率的なツールです。 その双方向性のおかげで、調査は単調な電子メールに命を吹き込み、加入者のエンゲージメントを高めます。 統計によると、電子メール調査の平均回答率は25％です。

購読者からニュースレターの情報を受け取り、顧客の好みを定義するために、調査を有効に活用できます。 この知識は、ユーザーの期待とニーズを満たすコンテンツを作成するのに役立ちます。

以下に、Mabel'sLabelsが加入者に簡単な調査を依頼する方法を示します。

グーグルアナリティクス

Google Analyticsには、年齢と性別、場所などの有用な人口統計データを見つけることができるオーディエンスセクションが含まれています。 数回クリックすると、情報が表示されます。

左側のバーの[オーディエンス]セクションをクリックすると、リストをセグメント化できる特性が表示されます。

Google Analyticsは、サイトの閲覧履歴に関する情報を提供します。 この情報を使用して、リストをセグメント化し、潜在的な顧客を引き付けます。 どのページ、アイテム、またはサービスが人気があるかを知ることは、応答率とコンバージョンを改善するためのターゲットを絞った電子メールを作成するのに役立ちます。

Google Analyticsは、販売目標到達プロセスと放棄されたカートの各段階で必要なセッション数に関するレポートを自動的に作成します。 データを収集し、レポートを調べて、割引オファーを含むカート内のアイテムに関するリマインダーを顧客に電子メールで送信し、選択したアイテムが制限されていることを強調します。

CRM、CMSシステム

加入者に関するデータはCRMシステムに保存されます。 既存のデータベースと電子メールプラットフォームの統合により、ユーザーに関してすでに収集されているデータを最大限に活用できます。

統合により、あるシステムから別のシステムに情報が自動的に転送されます。 したがって、新しいメーリングリストの作成が容易になります。

インタラクションの期間中に収集された主要なサブスクライバーの特性とデータを取得し、それを使用してニュースレターを改善します。 CRMとの統合を使用して、関心とニーズに基づいて指定されたセグメントの電子メールコンテンツを選択します。 ニュースレターは、はるかに調整され、対象を絞られます。

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Eメールマーケティングは、購読者に更新を送信するだけではないことを忘れないでください。 オーディエンスを調査し、顧客プロファイルを作成し、電子メールリストをセグメント化してユーザーとの関係を強化し、SendPulseを使用して独自の電子メールを送信します。