Каждый день пользователи получают десятки писем от разных компаний. Чтобы человек не пропустил и не проигнорировал рассылку, она должна быть актуальной именно для него — то есть учитывать его интересы, историю покупок и поведение. Сделать это можно с помощью персонализации email-рассылок. В статье разбираемся, какие данные для этого потребуются, как всё настроить и каких ошибок стоит избегать.
Что такое персонализация email-рассылок
Персонализация в email-маркетинге — это настройка писем, в которых учитываются данные каждого конкретного получателя. В результате персонализации подписчик получает рассылку с релевантным для него контентом. К примеру, в письме про распродажу новый подписчик увидит топовые товары и скидку на первый заказ, а постоянный клиент — подборку предложений из его любимой категории.
За счёт этого письмо становится более релевантным, что помогает:
— получать меньше негатива и отписок;
— формировать доверие;
— повышать открываемость и кликабельность рассылок;
— увеличивать продажи.
Чтобы внедрить персонализацию, нужно провести сегментацию базы контактов. Для этого аудитория делится на группы по нужным признакам: полу, возрасту, интересам, действиям на сайте и в письмах. Подробнее об этом мы рассказывали в статье «Как правильно сегментировать базу».
Способы персонализовать email-рассылки
По имени и полу
Подставить обращение к получателю по имени можно в теме и теле письма. При этом важно позаботиться о соотношении имени, фамилии и пола, чтобы не получилось так: «Ирина Иванов, ты уже, наверное, слышал…». Также нужно тщательно тестировать и проверять, всё ли корректно и не появляются ли иероглифы вместо имени.
Персонализация по полу пригодится компаниям, у которых есть чёткое деление продуктовых линеек на мужскую и женскую: магазинам одежды и обуви, косметическим брендам. К примеру, вместо того, чтобы собирать в одном письме всё подряд, лучше отправлять женщинам подборку туфель, а мужчинам — ботинок.
По геолокации
Этот способ будет полезен брендам с офлайн-точками в разных городах. Можно персонализировать рассылки под каждый регион, чтобы клиентам из Санкт-Петербурга не приходилось читать об открытии новых торговых точек во Владивостоке. Нерелевантная информация может повышать число отписок.
Другой сценарий — добавлять город или регион в тему письма или прехедер, чтобы привлечь внимание и выделить рассылку в почтовом ящике. Получатель зацепится взглядом за знакомое название, и если тема покажется ему интересной, с большей долей вероятности откроет письмо.
По интересам и поведению
Чаще всего такая персонализация настраивается на основе того, какими категориями интересуются пользователи. Например, маркетплейс может отправлять разные электронные письма тем, кто покупал и смотрел детские игрушки, инструменты для сада и огорода, товары для животных. Банки делают отдельные рассылки для физических лиц и бизнес-клиентов. Онлайн-школы персонализируют письма в зависимости от того, какими курсами интересовались пользователи.
Чтобы рассылать подписчикам только подходящие предложения, нужно узнать, чем люди интересуются. Сделать это можно разными способами: спросить самих подписчиков, настроить разные подписные страницы и списки адресов, воспользоваться данными веб-аналитики.
Например, в платформе клиентских данных Sendsay можно посмотреть, как клиенты реагируют на рассылки и переходят из сегмента в сегмент. А если настроить интеграцию с CRM или сайтом, будет видно, что человек покупал на сайте, какие страницы просматривал, что добавлял в корзину или избранное.
Также данные о поведении клиентов можно использовать, чтобы настроить автоматические рассылки, которые отправляются, когда подписчик совершает какое-то действие — или долго не совершает никаких действий. для автоматизации рассылок. К примеру, можно сделать так, чтобы человек получал напоминания о товарах, которые остались в корзине, или уведомления о том, что снизилась цена на интересующий товар.
По времени отправки
От дня и времени отправки рассылки могут ощутимо зависеть показатели открываемости и кликабельности. Если письмо приходит, когда пользователь заходит в почту, оно оказывается вверху списка — вероятность того, что человек откроет рассылку, становится выше. В противном случае письмо может затеряться среди других, которые пришли позже.
CDP Sendsay позволяет отправлять рассылки каждому пользователю в оптимальное для него время — когда человек с наибольшей вероятностью откроет письмо.
По множеству данных одновременно
Чтобы создать максимально персонализированное письмо, нужно учитывать весь опыт взаимодействия подписчика и бренда. Для таких рассылок используются сразу имя, демографические признаки, история покупок и взаимодействия с коммуникациями. Для настройки можно использовать функцию подстановки динамического контента — маркетолог собирает письмо из блоков и настраивает, какое содержание показывать в зависимости от данных о получателе. Таким способом можно отображать в рассылках:
- персональные рекомендации;
- уникальные промокоды;
- личную статистику использования сервиса;
- подборки просмотренных товаров;
- разделы меню с категориями, которые интересны конкретному подписчику;
- номер телефона в регионе получателя.
Как собирать данные
Чем больше информации о клиенте собирает компания, тем точнее контент может попасть в его интересы. Поэтому нужны разные типы сведений:
- Базовые. Это имя, пол и город. С них начинается минимальная настройка рассылок: обращение по имени, подбор товаров и акций под нужный регион.
- Поведенческие. Просмотры товаров, клики в письмах, история покупок. По ним видно, чем клиент интересуется, как реагирует на разный контент.
- Транзакционные. Средний чек, частота и сумма заказов. Они помогают отличить новичка от постоянного покупателя и подобрать предложение под каждого.
Собрать эти данные можно с помощью разных инструментов. Ниже — несколько примеров.
- Форма подписки. Обычно в ней запрашивают имя, email-адрес и иногда город: этого хватает для старта. Дополнительно можно добавить чекбоксы с темами рассылок, чтобы человек сам отметил, что ему интересно.
- Платформы клиентских данных. Они собирают информацию о поведении пользователей: какие товары просматривают и кладут в корзину, по каким ссылкам переходят, в какое время открывают письма, что покупают.
- Опросы в письмах. Чтобы точнее персонализировать рассылки, данные о подписчиках нужно не только собирать, но и вовремя обновлять. Так можно узнать, например, что пользователь онлайн-школы теперь интересуется программированием, а не маркетингом, или клиент сети фастфуда переехал из Москвы в Сочи. Для этого запускаются опросы: можно сделать небольшую анкету и отправить ссылку на неё в письме. Чтобы клиенты охотнее её заполняли, стоит добавить мотивацию в виде промокода на скидку или подарок к следующему заказу.
Три шага для внедрения персонализации
Собрать данные. Информация о подписчиках сводится вместе на одной платформе, чтобы ничего не потерялось и данные были единообразными.
Разделить аудиторию на сегменты. Дальше клиентов делят на группы по разным параметрам, например, по полу, категории покупок, активности в рассылках.
Настроить контент под получателя. Нужно создать письмо с динамическими блоками, которые будут адаптироваться под клиента.
Далее остаётся всё протестировать, чтобы проверить, что письмо правильно персонализируется.
Типичные ошибки
Не учитывать, что нужных данных нет. Информация о клиенте подтягивается в письмо из карточки клиента. Если в нужном поле нет записей, в письме появится ошибка. Например: «Здравствуйте, !» без имени. Чтобы такого не было, нужно задать запасной вариант на случай пустого поля. Так, если имя не указано, то обращение сменится на «Здравствуйте!»
Не тестировать письмо перед отправкой. Корректность подстановки данных нужно проверить перед запуском. Для этого стоит отправить тестовое письмо себе и коллегам и посмотреть, появилась ли нужная информация, как выглядит письмо у подписчика без имени или без истории покупок, работают ли ссылки.
Главное о персональных письмах
- Персонализация — это адаптация письма под конкретного получателя от подстановки имени до индивидуальных товарных рекомендаций. Работает она на данных о клиенте, поэтому начинается со сбора и сегментации базы.
- Для неё нужны три типа данных: базовые (имя, пол, город), поведенческие (просмотры, клики в рассылке) и транзакционные (покупки, средний чек).
- Начинать стоит с простого: подстановки имени и учёта геолокации. Дальше можно подключить поведение и интересы, и затем использовать всю информацию, доступную о подписчике.
Ответы на частые вопросы
