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    數據不會說謊——但人會
    2017-02-27

    我一直在閱讀各種2016的基準趨勢。郵箱服務分發和參與的發展趨勢看上去都不錯。但這些典型的數據分析并不能打動我。我真正的問題是,我們是否在尋找正確的指標去了解電子郵件程序健康到何種程度。 從Epsilon,到Experian ,再到IBM,Adobe,MailChimp,這些企業都有著龐大的數據,但這些數據內容都千篇一律。

    許多公司會制定他們自己的基準報告,雖然這種做法是很有價值的,但這些或許都不能為客戶進行個性化定制。所以當我們面對這些報告,考慮哪些是有效時,最好都保持一個懷疑的態度。我們的執行委員會將會幫你解答一些關鍵的問題。

    數據庫健康:

    這些年來,它都是一個很長很長的報告,并且是針對增長量和流失量的一個考察。但是,它不像直效營銷、可尋址的郵件和媒體中可定位的目標市場。電子郵件依賴的是參與度。在執行視圖中,我仍想知道什么是我可以到達的可尋址的宇宙,能使我的市場營銷效能既能保障項目營收增長又能預測盈利。

    數據不會說謊——但人會

    我的流程規劃是這樣的:

    --總數據庫增長

    --總訂閱(手機和郵件)

    --按源增長

    --總流失 (還有故障類型的流失:參與量流失-他們只是沒有回應,還有客戶本身的流失,他們作為一個客戶或訂閱人,通過垃圾郵件投訴、退訂等方式明確要求將自己移除)

    --長期價值的流失 客戶終身價值只是一個指標,但我當然希望看到我們數據庫的使用權流失的長尾效應對人影響。相對于活躍用戶和罕見買家流失的影響,非買方用戶流失對業務影響呈現指數倍的減少。這可以幫助你評估郵件項目的影響,并且超出傳統的打開郵件方式的20%。

    參與度:

    大多數的數據記錄的都是一些每封郵件的點擊率和回報率或一些相關活動的代理人的信息,我個人覺得并沒有找到一些有用的外部比較分析。像是在加利福尼亞南部檢測每天的天氣一樣-沒有太多重要的東西需要了解。 我偏向于基于時間的參與度的信息。

    --在給定的時間點內我的到達總量。

    例如,一個月,或季度?在這個時間點,我的總用戶基數有效范圍是多少? 營銷是為制定標準做鋪墊,那么我們為什么不更多地去利用這個嗎? 我想知道這個數據庫我們花費數百萬,通過品牌影響力我們傳遞范圍有多廣? 多少人會買?有多少人會分享和傳播?我只是想參與指標告訴我一些和我項目有關的實質性信息。

    --忠誠與定期。

    不論你是否擁有一個培養用戶的忠誠度計劃,你應根據客戶意見調整結果,這樣講述一個真實故事才具有意義 。你的信息是否已傳達給了70%的忠誠客戶,40%的非買家基組? 按照參與度分組我們可以分為:

    a. 大額買家

    b. 大量瀏覽

    c. 大量郵件

    數據不會說謊——但人會

    你領會了要旨。因為一個簡單的原因,我使用過了所有類型的參與客戶,我將我的策略與花費和結果這些對公司有意義的事匹配起來。這樣,任何水準的人可以簡單理解。我參加過了太多的會議, 見證了太多客戶從一家郵件服務商跳到另一家服務商。我看到了在指標,趨勢方面的很多缺陷,這些缺陷會破壞他們策略和計劃的進程。俗話說,“數據不會說謊,說謊的是人“。

    不要成為那些試圖從活動開放率中獲利的人之一。有意義地去轉換數據,你會發現它會有助于讓大家冷靜下來,詳細討論下一步的計劃。

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