В прошлый раз мы рассмотрели вопрос о том, почему поведенческий таргетинг является наилучшим решением для email маркетинга. Теперь перейдем к конкретным примерам.
Вот несколько основных примеров поведенческого таргетинга.
Электронная почта:
- Какие электронные письма потребитель открывал или кликал?
- Какие электронные письма он НЕ открывал и не кликал?
- На какой тип офферов он отвечает чаще всего?
- Когда он в последний раз взаимодействовал с электронной почтой – три дня, три недели или три месяца назад?
- Кто отвечает часто, а кто редко?
Социальный:
- Потребитель упоминал вашу компанию в Твиттере?
- Он переходил на ваш сайт из Facebook?
- Он делился вашими сообщениями?
- Он комментировал ваше сообщение в блоге?
Сайт:
- Потребитель посещал ваш сайт? Если да, то как давно?
- Какой контент он скачивал или просматривал?
- По каким ключевым словам он переходил на ваш сайт?
- Сколько времени он оставался на вашем сайте?
- Сколько страниц он просматривал в то время, как был там?
Больше примеров поведенческого таргетинга
Есть много других способов использовать поведенческий email таргетинг.
Отклик на кампании
Таргетируйте новые кампании на основании того, как покупатели отвечали на предыдущие кампании. Если потребитель всегда отвечает на предложения скачать контент, но никогда не принимает приглашения на мероприятия, прекратите таргетировать его на мероприятия. Вместо этого давайте ему скачивать больше контента. Эта тактика требует, чтобы вы были в состоянии отслеживать успешные конверсии, или, еще лучше, просматривать дно воронки, чтобы видеть то, что фактически происходило во время его действий.
Повторная отправка по почте
Повторная отправка по почте похожа на email ретаргетинг. Этим вы даете вашему оригинальному электронному письму второй шанс, посылая его снова несколько (3 – 5) дней спустя – и возможно, с другой строкой темы – контактам, которые его не открыли. Вы можете также снова посылать электронные письма тем, кто открыл, но не кликал по различным призывам к действию, или даже с измененным контентом. E-Loan недавно получил на 13% больше покупок в результате трехчастной стратегии email рекламы: получателям трижды были посланы похожие электронные письма с немного отличающимся сообщением.
Взаимодействие с контентом
Контент, просматриваемый потребителем, может сказать вам многое о его интересах. Например, если потребитель использует ипотечный калькулятор на сайте компании финансовых услуг, то он, вероятно, интересуется продуктами ипотеки.
Связывать взаимодействие с контентом и email таргетинг жизненно важно, и не столь трудно. Если ваш потенциальный клиент читает обзоры конкретного продукта на вашем сайте, здравый смысл подсказывает вам продвигать ему этот продукт.
Если другой потенциальный клиент посетил веб-страницу ключевого продукта дважды на одной неделе, пошлите ему специальное предложение и предупредите торговый персонал! В то же время, если потребитель уже видел контент, предлагаемый на вашем сайте, то имеет смысл исключить его из email кампании, продвигающей этот контент.
Стадия продажи
Используйте различные сообщения для потенциальных клиентов, которые никогда не покупали и в настоящее время не ищут решений; потенциальных клиентов, которые активно ищут решения, и активных клиентов. Вы можете идентифицировать эти сегменты, объединяя вашу электронную почту с вашей системой CRM.
Данные транзакций
Использование фактических данных транзакций может быть одной из самых мощных форм поведенческого таргетинга. Для компании, оказывающей финансовые услуги, это может включать информацию о балансе и транзакциях вывода средств и депозита. Для телекоммуникационной фирмы это может включать использование данных и историю дополнительных покупок. Туристическая фирма, замечающая, что определенный клиент ездит каждый апрель в Париж, может использовать данные транзакций, чтобы предложить сопутствующую скидку.
Неактивность
Email таргетинг, основанный на «неактивном» поведении, может быть столь же мощным, как таргетинг для определенного поведения. Например, вы можете таргетировать для потребителей, которые не отвечают на кампанию (не открывали; не кликали; никакой конверсии), или которые не посещали ваш сайт в течение определенного промежутка времени. Более сложный пример: клиент, который регулярно делал депозит в первую пятницу месяца, но затем пропускает дату, может заслуживать быть отмеченным.
Модели предпочтений / скоринг
Вы можете использовать скоринг (начисление баллов), чтобы предсказывать предпочтения в поведении потребителей, такие как готовность купить, вероятность отклика на предложения, специальные акции, кросс-селлы и вероятность текучести. Это может основываться на статистических моделях, но ваш скоринг может также базироваться на простых правилах. Например, вы могли бы начислять клиенту два балла каждый раз, когда он посещает ваш сайт, и четыре балла каждый раз, когда он скачивает отчет.
Разовые и постоянные покупатели
Лояльные клиенты требуют сообщений, отличных от тех, кто просто пробует ваш товар. Из того выбора, что у них есть, они выбирали вашу компанию не единожды, но много раз. Ваши лояльные клиенты – это также и люди, которые каждой сделкой говорят вам, что хотят, чтобы вы преуспевали. Убедитесь, что они понимают, насколько они важны для вас.
Конкретные примеры поведенческой сегментации
Сегментация
Хирургический центр похудения Slimband сегментировал свои списки на основе даты операции и этапа восстановительной хирургии. Демографические данные основаны на том, что важно для вашего бизнеса, так что в Slimband они используют информацию о хирургических операциях и восстановлении.
Годовщина
Таргетируйте для клиентов на основании годовщины покупки. Вот как это делает Norm Thompson, ретейлер мужской и женской моды. Ровно через год после того, как клиент делает первую покупку, он получает электронное письмо с благодарностью за то, что он был лояльным клиентом, и предлагает ему 20-процентную скидку с его следующего заказа.
Дата пополнения
Компании, которые продают расходуемые продукты, могут предсказывать, когда у покупателя кончится запас, рассматривая типичные схемы использования, а затем посылают предложение на пополнение перед предсказанной датой. Картографирование циклов покупки клиентов – прекрасная тактика как для мелочей, таких как батарейки для слуховых аппаратов, так и для стоящих немалых денег элементов, таких как договоры на аренду автомобиля.
Другие данные, основанные на датах
Онлайн магазин приглашений и канцелярских товаров PaperStyle таргетировал для будущих невест. Он посылал серию напоминаний по электронной почте на основании критических дат: когда посылать приглашения, когда думать о свадебных скидках, и когда покупать подарки на свадьбу. В PaperStyle нашли, что такой таргетинг для невест дает открываемость в три раза выше, чем при массовых рассылках, а кликабельность вдвое выше. Кроме того, в PaperStyle нашли, что эти электронные письма производят в четыре раза больший доход, чем при массовых рассылках.
В качестве другого примера, Алгонкинский колледж прикладных искусств и технологии, крупнейший колледж в Восточном Онтарио, недавно взял курс на оживление процесса рекрутинга. Колледж заменял свою традиционную массовую email кампанию автоматизированным собеседованием, основанным на различных факторах, включая предполагаемую дату выпуска студентов.
В ходе этой программы возможным студентам посылали приглашения на мероприятия в университетском городке, программные сессии и туры, и им давали информацию о процессе подачи заявлений и важных датах подачи заявлений.
В результате заинтересованность студентов резко возросла: открываемость теперь составляла 23.5%, в то время как кликабельность по отдельным кликам поднялась более чем на 10% от 2-3%. При этом лояльность посетителей увеличилась на 8.1% по отношению к предыдущему году.
Незавершенные покупки
Незавершенные покупки – бич для продавцов в электронной коммерции. На деле, многие источники утверждают, что «отказы от корзины» при посещении магазинов находятся на уровне 60%-70%. Тому есть много возможных причин, включая то, что некоторые потребители используют магазинные «корзины» для сравнения цен и тарифов доставки прежде, чем они будут готовы сделать покупку, а другие отвлекаются или разочаровываются прежде, чем завершат покупку. Но в любом случае, «отказ от корзины» – серьезное основание для использования поведенческого таргетинга, чтобы подтолкнуть ваших подписчиков к завершению их заказа.
Посылайте персонализированные напоминания по электронной почте, или даже серию напоминаний, в порядке сопровождения! Согласно Торговому опросу электронного ретейлинга за 2012 год, электронные письма незавершенных покупок были единственным персонализированным методом получения наибольшего ROI, используемым специалистами электронного ретейлинга, где 55% опрошенных ответили, что такие кампании были очень, или в некоторой степени успешны.
Давность, частота, деньги (RFM анализ)
Специалисты по директ маркетингу использовали анализ давности, частоты и денег (RFM) на протяжении многих лет для того чтобы сортировать клиентов по дате покупки, деля их на равные группы и начисляя группам баллы.
Например, если вы используете квинтили (что наиболее распространено), 20% новых покупателей получают 5 баллов; следующая группа, 4; и так далее, пока вы не доберетесь до нижних 20%, которым дают 1 балл. С использованием сегментированных RFM групп специалисты по маркетингу могут таргетировать для продвижения каждой группе в отдельности. Одна кампания может таргетировать для самых новых покупателей, в то время как другая может быть таргетирована на тех, кто не делал покупок в течение длительного времени. То же самое вы делаете с частотой покупки и полной величиной денежных расходов потребителя.
Используя квинтили, вы получаете 125 сегментов равного размера, обозначаемых от 5-5-5 (5 баллов для очень недавних покупок, 5 пунктов для очень частых покупок и 5 пунктов для самых дорогих покупок) до 1-1-1 (1 балл для очень давних покупок, 1 балл для покупок, сделанных только однажды, и 1 балл для самых недорогих покупок).
Этот метод прекрасно работает в традиционных маркетинговых моделях продажи товаров по почте, где стоимость посылки писем высока, и компании могут хотеть посылать их только тем клиентам, которые с наибольшей вероятностью готовы купить. Но так как email кампании имеют гораздо более низкую стоимость – возможно, столько же низкую, как почти нулевая стоимость, в зависимости от email провайдера – RFM для email маркетинга имеет не много смысла. Более специфические поведенческие стратегии – таргетинг на основе фактически купленных продуктов, потребляемого контента, используемых ключевых слов – имеют больше смысла.
Тимербай says
17.11.2018 at 15:47Очень просто и понятно для новичков