京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
做好大数据分析让您的群发邮件长心眼
你有没有过这样的体验?当你在浏览某个门户网站的时候,突然跳出来某类数码电子产品的广告,或突然就来了某款茶叶的简介,追根溯源仔细回想一下,原来你此前曾在相关电商网站浏览或购买过相关商品,于是这些电商选择在门户网站上精准投放广告捕捉到了你。这个案例是当下正当红的大数据概念写照。那么大数据在邮件营销中又该如何应用?以便提高营销的精准度呢?我们又该分析哪些数据呢?我们请来了知名品牌U-Mail的营销专家刘工接受采访。
问:刘工,您常常强调邮件营销要与大数据分析相结合,这是基于什么现实?
答:U-Mail多年来跟踪研究邮件营销案例,探讨技巧,改善效果,据我们观察,一些人对于邮件营销有一个盲区,他们推崇大规模群发,批量轰炸,相信总有一个能达到目标。但是,U-Mail认为,应该实现精准化定位、细微化区别、个性化营销,这是因为:现代人接收资讯的平台更多,海量信息轰炸难免视觉疲劳;现代人也更注重个性体验。因此必须借助大数据分析来准确定位目标对象。
问:大数据分析有什么好处吗?
答:大数据分析的好处是立竿见影的,能提高邮件打开率和点击率,进一步提高订单转化。由于U-Mail邮件群发平台是按照发送成功数量计费的,如果转化率大大提高,意味着投入同样多的钱,做到了产能最大化。
问:那营销人员日常需要关注和采集哪些数据呢?
答:我们按照层次感来说吧,首先当然是最基本最直观的,您可以通过U-Mail邮件群发平台清晰、准确的统计结果反馈,得到邮件的打开率、点击率,以及邮件打开、链接点击时间和客户地域来源等。
在此基础上,我们再去看:客户访问网站的时间、次数,在相关栏目浏览停留时间,据此可以分析把握客户的兴趣点;另外客户在网站注册成为会员的相关数据,客户最近的浏览习惯和购物车物品等,均可记录在案。
我们可以试着为每个活跃客户建模,搜集TA以往的购买记录,最近购买的时间和频率,从而预测TA未来的购买行为;通过分析客户的购买习惯和浏览偏好,以便决定给对方推荐什么样的产品更有效。
我们再综合考虑客户的活跃程度、成交金额等数据,将客户分成三六九等,并且把80%的精力花在20%的重点客户上,同时为不同等级的客户选择不同的模板,发送诉求点迥异的邮件内容。
刘工最后说,尽管我们建立起了数据库,但并不意味着一劳永逸,我们还需要不断更新并且重新评估数据,剔除掉无效的、过期的数据;更新实时动态。同时,做好大数据分析的前提基础是您所选择的平台反馈的数据要真实可靠,在这方面,推荐U-Mail邮件群发平台,它十几年的成功运营经验,已经为近万客户提供了行之有效的营销解决方案。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06在数据驱动的建模与分析场景中,“数据决定上限,特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后,往往难以直接支撑模 ...
2026-01-06在Python文件操作场景中,批量处理文件、遍历目录树是高频需求——无论是统计某文件夹下的文件数量、筛选特定类型文件,还是批量 ...
2026-01-05在神经网络模型训练过程中,开发者最担心的问题之一,莫过于“训练误差突然增大”——前几轮还平稳下降的损失值(Loss),突然在 ...
2026-01-05在数据驱动的业务场景中,“垃圾数据进,垃圾结果出”是永恒的警示。企业收集的数据往往存在缺失、异常、重复、格式混乱等问题, ...
2026-01-05在数字化时代,用户行为数据已成为企业的核心资产之一。从用户打开APP的首次点击,到浏览页面的停留时长,再到最终的购买决策、 ...
2026-01-04在数据分析领域,数据稳定性是衡量数据质量的核心维度之一,直接决定了分析结果的可靠性与决策价值。稳定的数据能反映事物的固有 ...
2026-01-04