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智能化邮件营销:自动化工作流下的销售线索转化
2017-09-13  

当接收到源源不断的销售线索时,由于错误的价值预判,不合理的资源配置,营销人员总会遭遇转化率低、销售周期冗长等瓶颈,传统邮件营销玩法面临挑战。

随着智能化程度的加深,人工环节锐减 。本次Focussend从行为触发、数据标签收集、活跃度打分三方面,聚焦线索的导入到培育转化,为大家详细阐述邮件营销在智能化工作流下是如何迭代升级的。

①    预设行为触发机制,自定义工作流节点把控

当获取机会线索后,邮件营销中可根据邮件订阅行为进行第一次人群划分,再分别归置到各自提前预设好的工作流中。每到一个营销节点,自动触发一封个性化邮件,再根据用户的反应决定下一环节,搭载多渠道,逐级对用户进行预判。

如触发欢迎信给订阅用户,预设打开时间为一天,若一天内打开,则进入单独分组,设置发送时间后,即可触发第二封邮件,若未打开则将人群划分至另一组群,以多渠道的形式再激活。 

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②    活跃度评分机制,数据分类管理更有依据性

为了使数据分类更有依据性,作出更精准的判断,将通过邮件营销中用户的行为机制对其活跃度进行打分。加分减分的过程中,同步进行数据标签收集。

评分机制里可分显性和隐形两因素,如参加线上活动则可加6分,点击购买等CTA按钮加10分。当线索用户到达预先设置好的分值线时,便是“合格”的转化备选人了,避免了相应的资源浪费。

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③  精准收集数据标签,捕捉用户画像每一细节

除了预设行为触发机制,数据画像绘制规则也是不可或缺的,通过建立数据模型与用户画像,

不断丰富用户行为偏好属性等标签。通过还原数据背后的“人”,从而实现数据标签化管理下的一对一精准营销。

例如,收集到标签后,还原画像为邮件营销中常使用优惠券购买的客户,那么就在邮件渠道触发优惠券促销活动,引导转化。 

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以上,即为邮件营销智能化工作流下的三大环节。从行为触发到活跃度打分到数据标签采集, 个性化的精准营销,不仅避免了不必要的资源浪费,同时大大提高了转化效率。