多通路方法 - Leya AI 的元廣告
Posted: Tue Dec 03, 2024 4:07 am
來源：Facebook.com
現在，視覺廣告獲得的讚、評論和分享要少得多。
客戶數據分析-元廣告-Leya AI
社群媒體資料分析工具：Buffer、Hootsuite、Social Insider
電子郵件
電子郵件資料分析重點在於電子郵件中的以下特徵：
交貨能力
打開率
點擊率
閱讀時間
轉換率
退訂率等
當您將這些數據轉化為可操作的 香港賭博數據 見解時，您可以編寫更強大的電子郵件，讓每位客戶滿意並轉換。
電子郵件資料分析工具：HubSpot、Klaviyo 或 SmartLead.ai
開始客戶區隔
想像一下累積一大堆客戶資料。
你現在做什麼？
您的下一步將是客戶細分。
品牌根據顧客的共同特徵將顧客分為不同的群集或類別，從而在行銷中取得更有效的效果。
需要號碼嗎？
這裡是。 Scorpion Healthcare在對 B2B 受眾進行細分後，將 LinkedIn 上的轉換率提高了 56%。此外，客戶資料細分對於電子郵件行銷具有巨大潛力。分段電子郵件的開啟率通常比非分段行銷活動高 14.31%。
首先，您應該將客戶分組，然後根據以下特徵建立單獨的細分檔案：
需求：要求、關注點、痛點
行為：購買習慣和行為模式
人口統計資料：性別、種族、年齡、教育程度、職業
地理：州、地區、氣候、語言、文化偏好
心理特質：興趣、人生價值、道德準則、氣質、人格類型
公司資訊（針對B2B）：產業、業務類型、公司規模、銷售額
技術（針對 B2B）：設備、應用程式、創新
例如：
Kinsta是WordPress 託管提供商，它根據業務規模、員工/網站數量等圖形因素對潛在客戶進行細分，並提供不同的定價選項。此外，潛在客戶可以與銷售團隊討論客製化計劃，以滿足他們的特定需求（基於需求的細分）。
客戶細分 - 公司因素 - Kinsta
來源：Kinsta.com
細分客戶的工具：Heap、Glance、BlastPoint
優先考慮瀏覽和購物車放棄數據
透過對這些數據進行優先排序和詳細分析，您可以設計有效的瀏覽和購物車放棄策略，以將客戶留在線上商店中。
現在讓我們詳細討論它們並研究一些示例。
#### 放棄的瀏覽會話
您可以從訪客查看網頁但未購買任何東西並離開網站的情況中獲取瀏覽放棄資料。
你知道嗎？
100 名網站訪客中有 39 人瀏覽產品/服務，但只有 4 人進行購買。
這是一封來自 Lightning Card Collection 的放棄瀏覽電子郵件，其開頭是“我們注意到您已登出...”，以便您返回該網站
瀏覽預防遺棄電子郵件 - 閃電卡收藏
或者，您可以根據興趣（心理細分）使用不可抗拒的鉛磁鐵來阻止用戶離開。學習 Hubstaff 的例子。閱讀 Hubstaff 關於管理遠距員工的文章的部落格訪客會看到一個彈出窗口，其中包含遠端團隊管理指南的免費副本。
管理遠距員工 - Hubstaff
資料來源：Hubstaff.com
#### 廢棄的汽車
購物車放棄數據來自客戶將商品添加到購物車但隨後放棄並無法結帳的場景。
電子商務的平均購物車放棄率為70.19%，這意味著只有十分之三的客戶在將商品添加到購物車後完成購買。
但是，如果您的客戶不斷放棄購物車怎麼辦？
像亞瑟王烘焙那樣，透過購物車恢復電子郵件吸引他們回到電子商店完成購買。
購物車放棄電子郵件 - 亞瑟王烘焙
用於分析廢棄購物車並創建有針對性的電子郵件的工具：CartStack、OptinMonster、Barilliance
建立回饋循環
到目前為止進展如何？
您可以複製並保存這些短語，以向目標受眾詢問他們對您的產品/服務的用戶體驗。
透過持續收集客戶回饋，您可以充分了解您的目標受眾及其期望。為此，請透過客戶調查組織持續的回饋循環，例如：
品牌知名度調查
產品回饋調查
細分研究
活動評估調查
淨推薦值 (NPS) 調查
顧客滿意度評分 (CSAT) 調查
客戶努力評分（CES）調查等
如果您經營SaaS 業務，您可以在免費試用期間收集使用者回饋。看看 Keyhole 是如何做到的。
反饋收集 - Keyhole
資料來源：Keyhole.co
或者，在您的網站上嵌入反饋表和調查。看看這個來自樂高的彈出視窗。
回饋表 - 樂高
資料來源：樂高：Lego.com
另一種選擇是透過電子郵件發送調查並透過提供獎勵或獎金來提高參與率。例如，Moosejaw 向調查參與者提供 10 美元的獎勵。
電子郵件中的回饋調查 - Moosejaw
用於分析客戶回饋的工具：Suvicate、Qualaroo、InMoment、Feedier
透過自動化分析來應對大量的客戶數據
專注於客戶洞察分析的品牌將始終領先競爭對手一步，因為這是積極購物體驗、滿意度和忠誠度的主要驅動力。
本文為您提供了經過驗證的工具和策略來控制客戶資料並管理其大量、動態且快速變化的資料量。透過數據分析自動化，發揮主動性並實現以客戶為中心。
在 AccuRanker開始免費試用，了解客戶的搜尋並制定適當的策略以超越競爭對手
內容
清單項目符號
什麼是客戶數據分析？
清單項目符號
數據分析對於提高客戶成功的重要性
清單項目符號
使用自動化數據分析獲取客戶洞察的 6 個技巧
清單項目符號
透過自動化分析來應對大量的客戶數據
全球最快、最準確的排名追踪
超過 1,000 個關鍵字的排名跟踪
動態標記
艾拓
AI搜尋意圖
進階資料分割
動態對手追蹤
讀/寫API
谷歌Looker工作室
開始 14 天免費試用
無需信用卡
布魯克韋伯
文章作者：
布魯克韋伯
內容作家
布魯克韋伯 (Brooke Webber) 是一位充滿熱情的內容作家，熱衷於講故事。布魯克擁有 5 年創作引人入勝的故事、引起各行業觀眾共鳴的經驗。他是個十足的咖啡癮君子。業餘時間，他沉浸在文學之中。
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布魯克韋伯
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