4 cách sử dụng dữ liệu khách hàng để nâng cao hiệu quả email marketing

4 cách sử dụng dữ liệu để nâng cao hiệu quả email marketing

Dữ liệu khách hàng là chìa khóa để gửi email liên quan và kịp thời, thông qua việc phân khúc khách hàng, cá nhân hóa tự động hóa.

Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ thảo luận về các loại dữ liệu mà bạn nên sử dụng, cách sử dụng dữ liệu này để tăng cường mức độ liên quan của email, giúp tối ưu hóa hiệu quả chiến dịch.

Các loại dữ liệu khách hàng bạn nên sử dụng

Nhân khẩu học

Đây là thông tin dữ liệu cơ bản (tuổi, giới tính, địa chỉ cư trú) mà bạn có thể thu thập khi khách hàng đăng ký hoặc mua hàng. Loại dữ liệu này không thay đổi thường xuyên nên đây sẽ là là tiêu chí giúp bạn phân đoạn khách hàng cơ bản, cá nhân hóa và email tự động.

4 cách sử dụng dữ liệu khách hàng để nâng cao hiệu quả email marketing

Trung tâm lưu trữ dữ liệu của San Diego Chargers yêu cầu một vài thông tin nhân khẩu học từ khách hàng

Ví dụ về dữ liệu nhân khẩu học:

  • Tên
  • Tuổi
  • Địa điểm cư trú
  • Giới tính

Sở thích

Dữ liệu về sở thích thường được các công ty thu thập, ví dụ như San Diego Chargers yêu cầu dữ liệu từ khách hàng liên quan đến các sản phẩm, dịch vụ, thương hiệu, kích cỡ hoặc tần suất gửi thư mong muốn/ ưa thích của họ.

4 cách sử dụng dữ liệu khách hàng để nâng cao hiệu quả email marketing

Lastminute.com yêu cầu dữ liệu nhân khẩu học và sở thích của khách hàng.

Một điều tốt cần nhớ là dữ liệu về sở thích có thể thay đổi và thậm chí biến mất theo thời gian. Ví dụ: ai đó có thể nói với một công ty du lịch rằng họ quan tâm đến thăm New Zealand, nhưng điều đó không có nghĩa là bạn có thể gửi email cho họ về New Zealand trong hai năm tới.

Cũng cần lưu ý rằng hầu hết mọi người sẽ không cập nhật tùy chọn về sở thích của họ, trừ khi được nhắc. Vì vậy, cách tốt nhất là bạn nên gửi email nhắc nhở người đăng ký cập nhật tùy chọn định kỳ.

Ví dụ về các dữ liệu về sở thích:

  • Sản phẩm
  • Dịch vụ
  • Điểm đến
  • Thể loại
  • Kích thước
  • Tần suất

Thông tin giao dịch

Nhập dữ liệu này vào ESP (nhà cung cấp dịch vụ email) có thể cải thiện đáng kể việc phân khúc khách hàng, chiến dịch email cá nhân hóa và email tự động.

Dữ liệu này cho phép bạn xác định ai là khách hàng tốt nhất của bạn, ai chưa mua hàng và cả những khách hàng bạn có thể bị mất đi.

Ví dụ về thông tin giao dịch:

  • Ngày đầu tiên mua hàng
  • Lần cuối cùng mua hàng
  • Tổng số tiền chi tiêu
  • Số lần mua hàng
  • Giá trị đơn hàng trung bình
  • Các sản phẩm được mua trong lần cuối cùng

Hành vi khách hàng

Thông tin hành vi khách hàng gần đây là dữ liệu đáng tin cậy nhất về mối quan tâm tức thời của người đăng ký. Loại dữ liệu này có thể được thu thập từ một email (mở / nhấp) hoặc từ trang web của bạn (các trang được xem/ các sản phẩm được xếp vào giỏ).

Loại email hành vi phổ biến nhất là email nhắc nhở giỏ hàng bỏ quên, thường gửi đến trong vòng 24 giờ kể từ khi người đăng ký từ bỏ giỏ hàng của họ. Bên cạnh đó, nhiều công nghệ hiện có còn cho phép bạn theo dõi khá nhiều hành động khác người đăng ký thực hiện trên trang web của bạn. Nghe có vẻ hơi rình rập, nhưng bạn mới có được dữ liệu để tạo nên những email hữu ích & có liên quan dựa trên các sản phẩm, dịch vụ hoặc chủ đề mà họ quan tâm gần đây.

Ví dụ về dữ liệu hành vi:

  • Sản phẩm / dịch vụ / trang web duyệt
  • Từ bỏ giỏ hàng
  • Hình thức
  • Email mở / nhấp

Bạn có thể làm gì với thôn tin dữ liệu khách hàng?

Sẽ chẳng có ý nghĩa gì khi cố gắng thu thập những dữ liệu khách hàng khi mà bạn còn chưa biết làm gì với chúng. Thông thường, các kế hoạch email marketing của bạn sẽ rơi vào ba nhóm – phân khúc, cá nhân hóa hoặc tự động hóa.

Phân khúc khách hàng

Có một bộ dữ liệu phong phú trong ESP của bạn sẽ là cơ hội tuyệt vời để tạo các phân khúc khách hàng được nhắm mục tiêu cao, kết hợp các dữ liệu về nhân khẩu học, sở thích và giao dịch.

Ví dụ: bạn có thể nhắm mục tiêu những người thuộc một giới tính cụ thể, những người quan tâm đến một danh mục sản phẩm cụ thể, đã mua hàng trong năm ngoái và chi tiêu cho một số tiền nhất định. Đó là một phân khúc mục tiêu!

4 cách sử dụng dữ liệu khách hàng 
để nâng cao hiệu quả email marketing
Birchbox đã sử dụng chiến lược phân khúc khách hàng để xác định khách hàng có nguy cơ mất đi và giành lại họ bằng chiến dịch email marketing WIN-BACK.

Cá nhân hóa

Email cá nhân hóa mang về tỷ lệ chuyển đổi mua hàng cao hơn 6 lần so với email không được cá nhân hóa. Nhưng 70 % thương hiệu không tận dụng được điều đó, theo Experian Marketing Services.

Nguyên do có thể là từ việc thiếu dữ liệu, thiếu các công cụ cá nhân hóa & cũng như do việc cá nhân hóa thủ công rất tốn thời gian. Tuy nhiên, với các công cụ và dữ liệu phù hợp, email cá nhân hóa có thể rất dễ thực hiện.

Một vài ví dụ về chiến dịch email cá nhân hóa của các nhãn hàng, bao gồm:

  • Cung cấp giảm giá trong email gửi đi hàng loạt cho khách hàng đăng ký.
  • Gửi email cá nhân hóa bằng ngày sinh nhật của khách hàng.
  • Hiển thị các sản phẩm nằm trong dữ liệu sở thích của khách hàng (bao gồm: thương hiệu, kích thước, …).
  • Tổng hợp dữ liệu từ các ứng dụng di động cho các email tóm tắt cuối tuần/ tháng/ năm
4 cách sử dụng dữ liệu khách hàng 
để nâng cao hiệu quả email marketing
Fitbit đã sử dụng dữ liệu từ ứng dụng di động của mình để gửi email tóm tắt hàng tuần được cá nhân hóa cao này.

Email tự động hóa

Gửi email tự động hóa sẽ không thể thực hiện được nếu không có dữ liệu. Cho dù đó là một thuê bao mới gia nhập danh sách của bạn, sinh nhật hay giỏ hàng bị bỏ lại, … bạn đều cần dữ liệu để kích hoạt email chính xác.

Tính kịp thời của những email này cũng cực kỳ quan trọng – không có lý do gì để gửi email xác nhận vận chuyển sau khi gói hàng được gửi đến.

Ví dụ: Topshop thực hiện tự động hóa email một cách bài bản khi gửi email nhắc nhở giỏ hàng bỏ quên sau vài giờ. Như bạn có thể thấy, họ đã thực hiện một cách tiếp cận dịch vụ khách hàng để xem liệu người đăng ký có bất kỳ vấn đề nào khi tìm một mặt hàng hoặc mua hàng hay không. Họ cũng đã cá nhân hóa nội dung của email với các sản phẩm thực tế đã bị bỏ rơi.

4 cách sử dụng dữ liệu khách hàng để nâng cao hiệu quả email marketing

Kết lại

Bây giờ bạn đã biết cách sử dụng thông tin dữ liệu từ khách hàng để tối ưu chiến dịch tiếp thị qua email, bạn có thể thực hiện phân đoạn, cá nhân hóa và tự động hóa. Hãy luôn nhớ rằng, ngay cả những mẩu dữ liệu đơn giản như vị trí, giới tính và sở thích sản phẩm cũng có thể mở ra vô số cơ hội bán hàng cho bạn.