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到2022年,每天将发送超过3473亿封电子邮件近500亿比2019年还要多。这是一个惊人的增长。

为了吸引和留住客户,一个成功的电子邮件营销策略的重要性是至关重要的。事实上,81%的中小企业依赖电子邮件营销作为主要的客户获取渠道,80%用于客户保留。

但是为了最大限度地利用你的电子邮件营销目标,你需要将它们与你的业务目标相一致。你如何做到这一点,你的电子邮件营销kpi扮演什么角色?

为电子邮件营销选择kpi

衡量电子邮件活动并不像简单地每月发送一系列邮件,然后检查打开率那么简单。电子邮件本身有多种形式:时事通讯、产品更新、新闻和建议专栏、销售代表电子邮件、自动电子邮件——每一种都有自己的目标和kpi。换句话说,你不能把所有的邮件都当作一样来衡量。

因此,任何电子邮件营销测量系统的第一步都应该是对电子邮件进行分类。这为有效地比较不同类别的进展奠定了基础,从而减少了混淆和同质化目标的风险。

接下来,您需要考虑哪些kpi在这些单独的类别中真正重要。

确定重要的kpi应该从某种程度的测量计划开始;为此,你需要知道你的营销和业务目标,并确保你的电子邮件营销目标与他们一致。

例如,如果你希望产生更多的潜在客户作为主要目标,你可能会查看你的“联系人”页面或网站的产品重点区域的电子邮件点击率(CTRs),因为这些kpi与支持该领域的增长最相关。

以下是其他一些常见的电子邮件指标及其使用方法:

  • 交付率:数据库的健康状况如何?你的邮件回复率是多少?
  • 打开率:你是否用你的主题和发件人的名字来吸引人们的注意力?
  • CTR:人们是否点击了(如果这是你想让他们做的)?您将希望朝着一个目标基准工作,这是一个棘手的开始。
  • 仅仅点击打开率:开业的速度是多少而且处理邮件?它是如何随时间变化的?它到底在改变吗?当你的邮件的主题或内容高于平均水平时,你的邮件的主题或内容是什么?

但除了标准的kpi,还有其他方法来衡量电子邮件营销的成功:

  • 转化率:你的邮件读者中有多少人执行了你想要的操作?有多少人购买了该产品,或阅读了那篇文章,或与销售代表预约了后续电话?当这些数字低于平均水平时,你可以在哪里改进?
  • 正在进行的用户旅程:你的电子邮件能让用户做什么?评估用户路径上的营销接触点,找出影响他们的因素或对他们转换决定影响最大的因素。
  • 领导/ mql:你的邮件产生了多少线索?与您的CRM数据库和CRM团队保持一致,通过跟踪您的电子邮件活动提交的表单来衡量这一指标。
  • 机会:在你产生的线索中,有多少转化为真正的商机?
  • 收入:你的电子邮件策略是否达到了商业目标和底线?
  • 电子邮件营销支出回报率(ROEMS):你的电子邮件策略要花多少钱?就像你使用付费搜索/媒体和ROAS一样。

确切地知道你想让你的收件人做什么,为什么是计划电子邮件测量和决定哪些kpi将是最重要的核心。对你的电子邮件营销策略的“成功”有一个清晰的概念,可以设定标准,并为你提供一个衡量标准来进行比较。

规划你的目标用户的旅程是为他们定义清晰路径的重要步骤,作为副产品,你将计算出他们在途中会达到的kpi。

跟踪、测试和报告你的电子邮件kpi

因为衡量kpi的成功需要密切衡量收件人的用户旅程,所以你需要与分析和电子邮件开发团队建立密切的工作关系,以确保你有最佳的跟踪。

如果你想引导客户访问你自己的网站,那么将你的电子邮件营销策略与跟踪和标签策略结合起来是至关重要的。这意味着要确保每封电子邮件都是可跟踪的,使用对你的业务有意义的结构。

考虑电子邮件的类别、受众、产品,甚至电子邮件中的CTA:所有这些都有助于理解你的电子邮件策略是否有效。事实上,您可以使用最细粒度的电子邮件跟踪来衡量成功:收件人是一个品牌还是一个名字?有一个CTA,还是有多个CTA ?跟踪邮件中的所有链接可以让你了解人们在点击什么。

不要害怕尝试各种各样的cta、结构和格式。建立一个测试计划,作为你的电子邮件营销策略的一部分,并尝试不同的方式与你的社区互动。只要它们是可追踪的,这些都是有用的数据,可以反馈到你的活动中。

拥有清晰建立的(与业务一致的)kpi以及用于跟踪和衡量绩效的坚实框架固然很好,但如果没有可靠的报告流程,这些kpi就毫无意义。

试着尽可能多地报告你的电子邮件营销。季报甚至月报都不足以限制你及时反应、测试和优化活动的能力。

为了提供帮助,可以考虑自动化您的报告,这样当您的下一个活动上线时,您就可以快速轻松地拨入这些数据。

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电子邮件只是众多沟通渠道中的一种,也是你营销策略中的一个元素,但通过用正确的指标衡量它的表现,你可以确保它与你的业务整体集成并支持你的业务。

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作者简介

乔·贝尔的形象

乔贝尔数据和技术总监在吗三个威士忌一个融合了数字专业知识、行为洞察力和品牌理解的绩效营销机构。她热爱数据、设计,以及简单的可视化如何展示数据点的力量。

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