Email marketing không chỉ giúp thương hiệu tăng mức độ nhận diện mà còn có được nhiều khách hàng tiềm năng hơn. Thống kê cũng cho thấy, cứ mỗi 1$ chi tiêu, thương hiệu có thể kỳ vọng thu về lợi nhuận trung bình là 32$. Tuy nhiên, Email marketing là một chiến lược dài hơi và không phải ai mới thử sức cũng thành công ngay lập tức.
Bạn cần theo dõi tỷ lệ mở, tỷ lệ nhấp, tỷ lệ chuyển đổi và nhiều thông số khác nữa để đánh giá sự thay đổi. Và chỉ có phân tích, đào sâu vào dữ liệu trong các chiến dịch Email marketing thì mới có thể hiểu rõ và đứng đầu trò chơi tiếp thị qua email của mình.
Nghe có vẻ phức tạp, nhưng nếu biết phải làm gì, thì cũng không quá khó. Trong bài viết này, hãy cùng thảo luận về các cách khác nhau để phân tích và tận dụng tốt nhất cho các chiến dịch Email marketing của mình.
Dự đoán thời điểm để gửi email nhắm mục tiêu
1. Dự đoán thời điểm chiến lược để gửi email nhắm mục tiêu
Cá nhân hóa là chìa khóa để triển khai những chiến dịch Email marketing thành công. Nếu gửi email thông báo ưu đãi cho mẫu quần short mới ngay khi khách hàng đang lên kế hoạch cho kỳ nghỉ bên bờ biển, khả năng nhận được phản hồi tích cực chắc chắn sẽ cao hơn đúng không?
Hoặc có thể khách hàng đã thêm một số sản phẩm vào giỏ hàng nhưng sau đó lại bỏ giỏ nhưng bạn lại gửi email follow up đúng thời điểm họ đang cần, khả năng có thêm một khách hàng tiềm năng là điều hoàn toàn dễ hiểu.
Trong những trường hợp trên, phân tích sâu vào dữ liệu và đưa ra dự đoán dựa trên sự thấu hiểu khách hàng có thể giúp bạn dễ dàng gửi những email được nhắm đúng mục tiêu.
Không những thế, từ việc tìm hiểu lịch sử mua hàng để phân tích thói quen mua sắm của khách hàng và lên lịch email follow up hoặc lời nhắc cho họ bạn có thể thấy được sự thay đổi về tỷ lệ chuyển đổi và mức độ hài lòng khách hàng.
Ngoài ra, phân tích dữ liệu cũng giúp bạn có thể ước tính thời gian sử dụng của một sản phẩm. Sephora sử dụng chiến lược này để tăng tỷ lệ khách hàng mua lại và tất nhiên là doanh số của họ như sau: Sephora giữ một tab về lịch sử mua hàng của khách hàng và nhắc họ về những sản phẩm họ đã cho vào giỏ; đề cập chính sách tích điểm, giảm giá, miễn phí dùng thử và các lợi ích khác khi khách hàng đủ điều kiện. Mỗi khi khách hàng mua một sản phẩm, thương hiệu này đều lưu lại ngày mua và dựa vào đó để ước tính sẽ mất bao lâu khách hàng sẽ sử dụng hết.
Nếu một sản phẩm thời gian sử dụng trung bình 3 tháng thì gần đến ngày hết, Sephora sẽ gửi email cho khách hàng với ưu đãi có liên quan tới sản phẩm, combo các sản phẩm và mức giảm đặc biệt nếu mua luôn. Đây là một cách tuyệt vời để đảm bảo lòng trung thành của khách hàng với thương hiệu và tăng tỷ lệ mua lại.
Gắn UTM để “kiểm tra” khách hàng
2. Dùng UTM để “kiểm tra” khách hàng
Rất nhiều công cụ phân tích email có thể giúp đo lường hiệu suất chiến dịch của mình theo tỷ lệ mở và tỷ lệ nhấp. Nhưng nếu muốn tìm hiểu, phân loại data khi các nguồn “bị” tổng hợp thì sao?
Với mã UTM, bạn có thể hiểu cách khách hàng tương tác với website sau khi họ đã click từ email, xem các website mà họ đã truy cập cũng như các sản phẩm họ đã mua. Từ dữ liệu này, bạn có thể hiểu những gì mình đang làm là phù hợp và cách cải thiện các chiến dịch Email marketing của mình trong tương lai.
Mã UTM cũng sẽ giúp Google Analytics xác định giúp bạn nguồn khách truy cập trang web khi họ vào từ Facebook hoặc Twitter. Tuy nhiên, với email nếu không sử dụng mã UTM, lưu lượng truy cập có thể được gắn thẻ là nguồn Trực tiếp. Để tránh điều đó, bạn cần thêm mã UTM vào các liên kết trong email của mình.
Nói một cách đơn giản, tham số hoặc mã UTM chỉ là nội dung mà bạn thêm vào cuối URL để có thể thấy lưu lượng truy cập website của mình đến từ đâu, từ đó có thể giúp bạn phân tích yếu tố tạo nên thành công và ứng dụng vào các chiến dịch Email marketing tiếp theo của bạn.
AB test
3. Tận dụng A/B test để điều chỉnh thiết kế và nội dung email
Một trong những cách tốt nhất để tìm hiểu những gì khách hàng yêu thích là thông qua thử nghiệm A/B test. Để làm được điều đó, bạn cần tạo hai phiên bản email.
Một nửa nhóm thử nghiệm sẽ nhận được mẫu 1 trong khi nửa còn lại nhận được mẫu 2. Cuối cùng, bạn so sánh phiên bản nào hiệu quả hơn về tỷ lệ mở và nhấp vào email. Phương pháp này có thể sẽ giúp bạn hiểu mẫu email nào đang hoạt động tốt hơn.
Bạn có thể sử dụng A/B test cho các dòng chủ đề, nội dung email, CTA, kích thước phông chữ, màu sắc, v.v. Khi bạn đã gửi cả hai phiên bản email của mình, hãy theo dõi và phân tích tỷ lệ thoát, tỷ lệ mở và tỷ lệ nhấp. Bằng cách phân tích dữ liệu này, bạn sẽ có căn cứ để cải thiện các chiến dịch tiếp thị email của mình.
Sử dụng người có ảnh hưởng
4. Sử dụng người có ảnh hưởng để tăng tỷ lệ đăng ký
Sử dụng người có ảnh hưởng là một trong những xu hướng nóng nhất trong truyền thông ở thời điểm hiện tại. Nếu có thể mời những người có ảnh hưởng phù hợp với đối tượng khách hàng mục tiêu, bạn có thể nhanh chóng gia tăng mức độ nhận được thương hiệu của mình, thậm chí có thể tận dụng để tiếp thị qua email.
Bước đầu tiên là tìm những người có ảnh hưởng phù hợp với thị trường của mình: kiểm tra các số liệu như lượt xem bài đăng, mức độ tương tác, lượt chia sẻ, lượt tiếp cận, lượng người theo dõi và tổng số bài được đăng. Cách dễ dàng nhất là sử dụng các công cụ để tìm những người có ảnh hưởng thực sự phù hợp dựa trên số liệu thống kê.
Sau khi Influencer đã chia sẻ nội dung, bạn có thể làm nổi bật những nội dung này trong email theo hình thức một lời chứng thực, lời giới thiệu từ người nổi tiếng sẽ thu hút được nhiều người quan tâm đến sản phẩm của mình hơn. Không những thế, nếu bạn đang tìm cách tăng lượng data, chiến lược này có thể đặc biệt hữu ích.
Chạy một chiến dịch email marketing thành công đòi hỏi bạn phải kỹ lưỡng với các phân tích. Nhưng để vượt lên đối thủ cạnh tranh, bạn nên tập trung phân tích dữ liệu, gắn mã UTM hoặc sử dụng người có ảnh hưởng để cải thiện hiệu quả các chiến dịch của mình. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng A/B test để tìm ra yếu tố quyết định hiệu quả trong từng chiến dịch.
Tuy nhiên, để tiết kiệm thời gian và công sức cũng như dễ hiểu hơn, bạn có thể khai thác các công cụ hỗ trợ như Google Analytics, MailChimp hay HubSpot.
Theo Shane Barker
Bài liên quan:
- Dùng Google Search để dự đoán nhu cầu của khách hàng
- Giảm tỉ lệ bỏ giỏ hàng: Có còn là bài toán hóc búa?
