
大数据如何能提升B2B电子邮件营销
在过去的两年中,数字领域里“大数据“是出现频率最高的词,但很少在电子邮件营销中谈及。现只有25%的企业会及时运用自己的数据进行邮件营销,而大多数营销人员仍然不知道所他们错过营销的机会。即使是经验丰富的互联网营销人员在B2B营销中也都陷入窘境了。这是巨大的疏忽吗?利用客户数据,可以优化个性化的电子邮件及其内容。
CRM数据
企业中最重要的数据是营销人员的客户数据-这正是你可以从客户关系管理系统中可以获取的。许多营销人员,特别是在小型B2B机构的营销人员,仍然对CRM列表中所有的人员发送营销邮件--尽管客户的打开和阅读率可能都非常糟糕。谁已经是一个有效的客户?谁还在培育周期?谁对企业产品感兴趣?这些问题的答案,可以帮助营销人员认识到,在他们单一的列表中不同的客户其实有不同的需求。事实上,来自EmailCar的研究表明,针对特定细分的用户发送电子邮件,将会有高达30%的打开率和50%的点击率。使用你CRM数据,更容易发现并细分用户数据,并从这些群体中创建具有相关性的邮件内容,这绝对可以带来更好的邮件营销效果。
电子邮件数据分析
EmailCar发现即使是经验丰富的营销人员,仍然把邮件的打开率和点击率作为最重要的业绩指标(KPI)。虽然营销人员可以从电子邮件中分析出最有价值的数据给到最高管理层。但更重要的是,通过这些数据可以很容易地发现在电子邮件中,哪些是最吸引人的内容,哪些文章的阅读率最高,哪些内容是被用户忽略?通过分析这一关键数据,营销人员可以清楚的明白用户所注重的内容。如果你的用户每次都点击产品更新的话,你显然就要提供更多相关性的产品。如果用户从不点击你的公司新闻,那么这就需要考虑修改邮件内容了。虽然在公司的角度上,会要求在邮件中要涉及公司新闻,但实际情况下用户才是你的消费者,而他们并不关注。
网站数据分析
就像分析电子邮件的数据,你的网络数据可以分析你的用户正在读什么,你的用户是什么时间段点击你的网站。但用户是从哪里来的?用户是否在这一页面上停留足够长的时间来阅读完一篇文章,用户是否产生后续行为?如果你的用户是在培育周期中,你会希望他们采取某种行动,无论是注册一个账号,下载产品介绍,或把内容分享给他们的同事。检查你的分析报告,确定用户的路径是针对你的网站,并确定哪些类型的内容是可以推动用户后续的行为。然后,根据访问者沿途的路径进行优化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11