Phân tích dữ liệu - Chìa khóa thành công trong email marketing

02 Thg 12

Nhiều nhà tiếp thị đã mắc phải sai lầm lớn khi xem nhẹ hoặc bỏ qua công cụ phân tích email marketing cho chiến dịch của mình. Kết quả là, họ lãng phí một lượng tiền lớn mà không hiệu quả. Dữ liệu cho bạn cái nhìn về những điều mình đang làm tốt và không tốt để từ đó bạn có thể cải thiện và tối ưu hóa chiến lược email marketing của mình.

Related image
Ảnh: Linkedin

Hãy cùng MarketingAI xem tầm quan trọng của việc sử dụng công cụ phân tích để cải thiện cách bạn phân đoạn email, cải tiến nội dung email gửi đi, và tạo các chiến dịch email  thành công nhé:

Lựa chọn công cụ gửi email phù hợp

Bạn cần lựa chọn công cụ gửi  email có nền tảng và tính năng phù hợp với yêu cầu doanh nghiệp của bạn.

Tuy nhiên, công cụ gửi email sẽ chỉ đưa ra một số ý kiến về chiến dịch mà bạn có thể thực hiện, hay cái nhìn trung thực về các chiến dịch đang hoạt động của bạn. Nếu bạn muốn cải thiện các chiến dịch email marketing, bạn cần xem xét sử dụng công cụ phân tích để có thông tin chi tiết về cách các chiến dịch hiện tại của bạn.

Nắm rõ mục tiêu trước khi chọn KPIs

Một trong những sai lầm lớn của các marketer là nghĩ rằng mục tiêu của email marketing phải đạt được tất cả các mục tiêu sau

  • Tăng tỷ lệ mở thư
  • Tăng tỷ lệ nhấp chuột
  • Giảm số người hủy đăng ký

Mặc dù chúng là những chỉ số đúng nhưng không phải là mục tiêu. Mục tiêu email marketing nên dựa trên mục tiêu kinh doanh. Ví dụ: bạn có thể chọn email marketing với mục tiêu lấy được thông tin của khách hàng tiềm năng, tăng số lượng người đăng kí, hoặc chuyển đổi được nhiều khách hàng tiềm năng hơn. Mỗi mục tiêu sẽ được thể hiện qua các chỉ số cụ thể.

Image result for email marketing
Ảnh: internet

Ví dụ: khi thay đổi tiêu đề email, bạn thấy tỉ lệ open và click lên đến 73%. Bạn coi hai chỉ số đó như thước đo hữu ích để đo hiệu quả chiến dịch của bạn. Điều đó hẳn đã chính xác và đầy đủ chưa nếu ta suy xét toàn bộ quá trình từ lúc email đó được mở cho đến khi có một khách hàng gọi tới và đặt hàng. Liệu có sự tương quan nào đó giữa tỉ lệ mở email và số lần đăng kí dùng thử hay không?

Từng số liệu riêng lẻ không thể giải quyết được điều gì. Quan trọng là, hãy kết hợp chúng như các bộ chỉ số đo đếm hiệu quả quá trình, và đưa chúng vào chiến lược tiếp thị tổng thể để đạt tới mục tiêu cuối cùng.

Nếu mục tiêu là thu hút thêm khách hàng truy cập vào trang web, bạn cần tập trung mở rộng danh sách kết nối đối tượng tiếp cận. Nhưng nếu mục tiêu là tăng lượng khách tiềm năng, bạn nên theo dõi các hoạt động và số lượng khách hàng tiềm năng mỗi ngày, tuần, tháng.

Phát triển từ nền tảng dữ liệu cơ bản

Để xử lí dữ liệu một cách tốt nhất, bạn cần phân loại chúng thành 3 loại: Cơ bản, nâng cao,. và chuyên sâu.

Chỉ số cơ bản

Các chỉ số cơ bản dễ tiếp cận và còn được gọi là các chỉ số về hành vi. Hầu hết các công cụ gửi email cơ bản sẽ cung cấp cho bạn một số thông tin về các số liệu này.

Các chỉ số này bao gồm:

  • Có bao nhiêu người mở email của bạn?
  • Có bao nhiêu người click vào liên kết của bạn?
  • Các liên kết nào nhận được nhiều click chuột nhất?
  • Thời điểm phổ biến nhất mọi người mở email của bạn là gì?
  • Có bao nhiêu người bỏ đăng ký (trung bình) từ mỗi email bạn gửi?

Bạn có thể đã xem xét số liệu hành vi để cải thiện chiến dịch của mình nhưng không nên coi đây là dữ liệu quan trọng duy nhất.

Trường hợp mở rộng cho chỉ số nâng cao

Số liệu này cho bạn biết được liệu nội dung email của bạn có phù hợp với phân đoạn mục tiêu đề ra của bạn hay không. Số liệu này sẽ cung cấp cho bạn một tỷ lệ phần trăm người đăng ký  đã mở email của bạn và cũng đã nhấp vào một liên kết. Nó giúp cho bạn một ý tưởng rõ ràng hơn về toàn bộ câu chuyện.

Chỉ số nâng cao

Các chỉ số này giúp bạn trả lời những câu như:

  • Có bao nhiêu người thực sự mua một trong những sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn sau khi nhấp vào email?
  • Bạn kiếm được bao nhiêu tiền cho mỗi chiến dịch email được gửi?
  • Trung bình có bao nhiêu người đăng ký mang lại doanh thu cho bạn?
  • Có bao nhiêu người đăng ký email chuyển thành khách hàng thực sự?
  • ROI của bạn là gì?

Chỉ số chuyên sâu

Các chỉ số chuyên sâu còn được gọi là phân tích kinh nghiệm.

Số liệu chuyên sâu vô cùng quan trọng vì chúng cho bạn thấy điều gì thúc đẩy quyết định của người đăng ký và động lực đằng sau những lựa chọn của họ (chẳng hạn, khi họ chọn click hoặc bỏ qua email).

Với loại chỉ số này, bạn sẽ hiểu tại sao một email lại có tỉ lệ click cao hay thấp. Bạn không thể lấy được những thông tin này từ những công cụ gửi email. Bạn cần có cái nhìn sâu xa hơn để hiểu động cơ của khách hàng. Muốn vậy, bạn cần biết liệu những người đang tương tác với email đó làm vậy chỉ bởi vì họ đang giết thời gian , hay là vì họ thực sự quan tâm đến nội dung email.

Sử dụng dữ liệu của bạn

Sau khi đã tập hợp đúng dữ liệu, đã đến lúc bắt đầu xem xét và rút ra kết luận đúng.

Khi đã so sánh đúng dữ liệu từ các chiến dịch email của mình, bạn có thể gửi các chiến dịch tốt hơn tới khách hàng dựa vào dữ liệu đầu tiên .Bây giờ, hãy xác định ai sẽ là đối tượng mục tiêu, khi nào và tại sao bạn nên nhắm mục tiêu đến đối tượng đó. Từ đó, bạn có thể gửi cho họ nội dung hữu ích với họ.

Xác định và phân loại khách hàng

Image result for email marketing
Ảnh: internet

Bạn có thể phân đoạn đối tượng theo dữ liệu nhân khẩu học như:

  • Tuổi tác
  • Mức thu nhập
  • Giới tính
  • Nghề nghiệp
  • Tình trạng hôn nhân

Tập trung và cá nhân hóa nội dung

74% các nhà tiếp thị cho biết việc cá nhân hóa mục tiêu làm tăng sự gắn kết của khách hàng.

Tập trung và cá nhân hóa nội dung bao gồm việc hiểu rõ đối tượng khách hàng và luôn chủ động trao đổi, liên lạc với họ trong những giai đoạn xây dựng và định vị thương hiệu.

Thử nghiệm và phân tích

Ngay cả khi bạn đã xác định được mục tiêu tổng thể và các chỉ số dữ liệu cần thiết để hoàn thành mục tiêu kinh doanh đó, kiểm tra lại các bước vẫn là việc vô cùng cần thiết.

Sau đó, việc phân tích kết quả sẽ giúp cải thiện chiến dịch của bạn.

Nói tóm lại, hãy kiểm tra lại các chỉ số mà bạn đã chọn, so sánh các chỉ số đó với mục tiêu mong muốn, đưa ra một danh sách các cách để cải thiện lần tiếp theo.

Hà Bùi - MarketingAI

Theo blog.kissmetrics.com

 

Đánh giá của bạn

Bình luận của bạn

Bạn cần đăng nhập để thực hiện chức năng này!

Bình luận không đăng nhập

Bạn không thể gửi bình luận liên tục. Xin hãy đợi
60 giây nữa.