Autotarget: Eine Behavioral Marketing Engine für E-Mails

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Beim Datenbankmarketing dreht sich alles um Indizierungsverhalten, Demografie und Vorhersage Analytik auf Ihre Aussichten, um sie intelligenter zu vermarkten. Ich habe vor ein paar Jahren tatsächlich einen Produktplan geschrieben, um statistisch Ergebnis E-Mail-Abonnenten basierend auf ihrem Verhalten. Dies würde es dem Vermarkter ermöglichen, seine Abonnentenpopulation danach zu segmentieren, wer am aktivsten war.

Durch die Indizierung des Verhaltens können Marketer die Nachrichtenübermittlung auf diejenigen Abonnenten reduzieren oder andere Nachrichten testen, die eine E-Mail nicht geöffnet, durchgeklickt oder gekauft (konvertiert) haben. Dies würde es den Vermarktern auch ermöglichen, ihre aktivsten Abonnenten zu belohnen und besser anzusprechen. Die Funktion wurde nie genehmigt, um mit diesem Unternehmen in das Produkt aufgenommen zu werden, aber ein anderes Unternehmen, iPost, hat dieses Niveau der Datenbankmarketing- und Segmentierungskompetenz erreicht.

ich poste hat eine sehr robuste Behavioural Targeting Engine in sein Sortiment aufgenommen, genannt AutoTargetTM (Klicken, um das Bild zu vergrößern):

Autotarget

Craig Kerr, Vice President of Marketing bei iPost, hat die folgenden Informationen zum Produkt geliefert:

Automatische AusrichtungTM

Mit dem Autotarget von iPost können Marketer die Ergebnisse von E-Mail-Marketingkampagnen mithilfe von Predictive erheblich verbessern Analytik. Es hat sich gezeigt, dass die Verwendung von Autotarget die Rentabilität von E-Mail-Kampagnen um mindestens 20 Prozent erhöht und die Preisnachlässe erheblich senkt und die Öffnungsraten erhöht.

Ein Unternehmen hat beispielsweise die Rentabilität des E-Mail-Marketings um 28% gesteigert, die Rabatte selbst in diesem schwierigen Markt um 40% gesenkt und die Öffnungsraten nach nur wenigen Monaten mit Autotarget um 90% erhöht. Autotarget eliminiert Rätselraten und ersetzt es durch bewährte, automatisierte Methoden, die sicherstellen, dass die richtige E-Mail zur richtigen Zeit an die richtige Person gesendet wird.

Viele E-Mail-Vermarkter sind stolz darauf, wie sehr sie ihre E-Mail-Liste erweitert haben. Und sie haben traditionell einfach so oft wie möglich an so viele Personen auf der E-Mail-Liste wie möglich gesprengt. Dieser Ansatz ist eine Verschwendung von Ressourcen und ein sicherer Weg, Kunden zu verlieren: Während einige Kunden häufig kommerzielle E-Mails erhalten möchten, betrachten andere die E-Mails schnell als Spam und den Absender als Spammer.

Die einzigartige Predictive Analytic-Technologie von Autotarget erledigt die harte Arbeit für Vermarkter, indem sie automatisch Informationen nutzt, die sie bereits über Kunden gesammelt haben. Verhalten in allen ihren Kanälen. Autotarget ist neu in der neuesten Version und funktioniert mit jedem E-Mail-Dienstanbieter (ESP).

Wie Autotarget funktioniert

Autotarget wird von zwei Datenströmen gesteuert: erstens E-Mail-Klick- und Klickansichtsverhalten und zweitens kanalübergreifendes Kaufverhalten. Autotarget erhält automatisch und kontinuierlich E-Mail-Klick- und Verhaltensdaten direkt vom aktuellen E-Mail-Dienstanbieter eines Unternehmens.

Historische Kundenverhaltensdaten werden automatisch zu verwertbaren Daten

Autotarget greift auf tägliche E-Mail-Antwortdaten zu und zeigt bis zu 125 Kundenpersönlichkeiten zusammen mit 12 Monaten visuell an? nachfolgende Daten zum Verhalten ihrer E-Mail-Kampagne. Sobald diese Personas festgelegt sind, kann Autotarget schnell gezielte E-Mail-Nachrichten an Abonnenten senden, basierend auf ihrer jeweiligen Persona, wodurch die Wahrscheinlichkeit einer positiven Antwort erhöht wird.

Verwendet bewährte Methoden einschließlich RFM-Analyse

Eine Schlüsselkomponente der Personengruppierung ist die RFM-Analyse (Aktualität der letzten Interaktion, Häufigkeit der Interaktion und Geldwert des Kunden). Autotarget ist die erste E-Mail-Lösung, die die RFM-Analyse für Online-E-Mail-Marketingkampagnen automatisiert und aktualisiert.

Die RFM-Analyse wird in der Offline-Welt häufig verwendet, um Kunden anhand ihrer Verhaltensreaktionen auf bestimmte Nachrichten in Gruppen zu unterteilen. Der Wert der RFM-Analyse besteht darin, dass es seit Jahrzehnten bewiesen ist, das zukünftige Verhalten von Kunden basierend auf ihrem eigenen Verhalten in der Vergangenheit in mehreren Kanälen und auf dem Verhalten anderer Kunden mit ähnlichen Profilen genau vorherzusagen.

Was RFM-Zellen über Marketing und Rabatte aussagen

Intuitiv sind Kunden mit den höchsten RFM-Zellenwerten viel stärker mit der Marke verbunden und reagieren eher auf ein Angebot und benötigen niedrigere, weniger oder möglicherweise keine Rabatte. Das Autotarget-RFM-Diagramm von iPost zeigt genau, wie viele Kunden pro RFM-Zelle tatsächlich auf einen Satz ausgewählter Mailings geantwortet haben (dh geklickt, angezeigt und gekauft wurden). Mit diesen Daten können Marketer schnell und einfach Kundensegmente basierend auf ihrer RFM-Zellantwort für ein effektives Folgemarketing erstellen.

Die Verwendung von Autotarget dauert 5 Minuten

Es werden keine Umfragen oder Formulare benötigt, dennoch werden 100% der Abonnentenbasis mit Autotarget profiliert. Kunden generieren Daten jedes Mal, wenn sie mit einer E-Mail-Nachricht interagieren oder an einem beliebigen Kontaktpunkt (Website, POS oder Callcenter) einen Kauf tätigen. Zusammenfassend ist Autotarget eine leistungsstarke, aber schnell und einfach zu verwendende Lösung.

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