Eメールマーケティングのセグメンテーション：2022年に顧客データがより多くの売上を生み出すのにどれほど重要であるか

公開: 2022-06-17

個人は好きな人と個人的なレベルでビジネスをするのが好きで、それは何度も何度も示されています。 したがって、販売の成功には社会的スキルが必要であることは当然のことです。 しかし、状況は変化しており、アルゴリズムの精度とデータ分析は最近ますます重要になっています。

営業を終了するために、今日の営業担当者はテクノロジーとデータに依存しています。 データの収集と分析の重要性が増していることを除けば、このセクターには別の変化があります。 売り手は、顧客とのコミュニケーション不足から逃れることはできません。 彼らは彼らの要件を認識し、彼らの問題を絶えず処理するためにユニークで個別化された販売技術を使用しなければなりません。 そのためには、潜在的な顧客に関する情報を収集し、それを分析して顧客のニーズについて詳しく知る必要があります。

メールマーケティングセグメンテーションとは何ですか？

電子メールユーザーは、事前に決定された基準に基づいて小さなグループに分割されます。 Eメールマーケティングセグメンテーションは通常、地理的領域、興味、購入履歴、およびその他の要因に基づいて、サブスクライバーにより関連性の高いEメールマーケティングを提供するためのパーソナライズ戦略として使用されます。 ユーザーベースをより大きな市場のサブグループに分割するこのプロセスは、マーケットセグメンテーションとも呼ばれます。 単一の大量のメッセージをすべての電子メールリストに送信する代わりに、マーケティング担当者が各リストとその固有の関心に直接対応できるようにセグメントが形成されます。

多くの企業は、電子メールサブスクライバー全員が同じ情報を受け取る必要があると今でも信じています。 それはほんの少しの努力でただ長いリストです。 その最低限の試みは明らかです。 電子メールニュースレターにサインアップする個人のほぼ半数は、それらを削除することになります。

  1. 可能なクライアントを見つけます。

ユーザー、彼らの活動、そして彼らの欲求を研究することができれば、あなたは販売をより生産的にすることができます。 購入する意思のある人にマーケティングを行う場合、営業担当者はコンバージョンに至る可能性が高くなります。 顧客の過去の行動を調べて、購入意欲を示すパターンを探すことができます。 次に、この人々のサンプルを使用して、企業は自分の興味を共有する他の人を見つけることができます。

  1. 適切なコストを決定します。

顧客行動分析は、製品またはサービスの顧客が喜んで支払う金額を決定する際に企業を支援することができます。 彼らはこのデータを利用して、商品やサービスを提供する際にバランスシートを良好な状態に保つことができます。 支払い意思は一定ではありません。 新しい競合他社が市場に参入した結果、または経済などの他の外部要因の結果として、シフトする可能性があります。 そのため、最新の情報を入手し、製品の価格を適切に設定するには、データの収集を継続することが重要です。

データ主導の戦略は、購入する可能性が高い顧客に営業担当者の時間とリソースを集中させることにより、組織のコストを節約することもできます。

  1. クライアントの満足度を高める

2022年には、販売プロセスは10年前とは大きく異なります。 今日、人々はさまざまなチャネルやガジェットを通じてアイテムやサービスを入手しています。 ユーザーは、すべてのチャネルで一貫したエクスペリエンスを求めています。 顧客を理解することで、クライアントジャーニー全体を通じてよりカスタマイズされたエクスペリエンスを作成できます。 企業は、顧客に関して可能な限り多くのデータを収集するよう努める必要があります。 それは彼らが彼らの顧客に可能な限り最高のサービスを提供することを可能にするでしょう。

  1. 変化する環境にビジネスを適応させます。

個人はオンラインショッピングに精通しています。 最近では、企業でさえオンラインで購入しています。 企業の営業担当者にとって、これは大きな変化です。 オンラインで販売することは、実店舗で販売することと同じではありません。 価格、カスタマーエクスペリエンスの品質、製品仕様などの重要な考慮事項は、オフラインよりもオンラインの方が重要です。 たとえば、人間関係は重要性が低くなっています。 営業担当者は、販売プロセスの進展に合わせてデータを使用する必要があります。

変更を加えることで、販売プロセスをどのように改善できますか？

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データを使用して販売プロセスを改善する前に、まずデータの収集と分析が適切に機能していることを確認する必要があります。 ビジネスリーダーは、データの分析と有用な情報の抽出を担当する部門を決定する必要があります。 ほとんどの企業では、データサイエンティストと機械学習の専門家がIT部門で働いて、データ分析のアルゴリズムを開発しています。

単に情報を収集するだけでは不十分です。 管理者は、会社の全員がその重要性を認識できるように、調査結果を分析および提示するための計画を確立する必要があります。

結果を真に改善する方法でデータ収集を処理する方法は次のとおりです。

  • あなたの目標とあなたの測定値の間のリンクを作りなさい。

多くの企業はデータを収集できますが、そこから価値を引き出すことはできません。 この問題に対処する必要があります。そうしないと、企業は無駄になる大量のデータを蓄積することになります。

ビジネス目標を達成するには、組織は最初に一連の目標を構築する必要があります。 次に、これらの目標が達成されたかどうかの指標として使用できるメトリックを考え出す必要があります。 これは、データを実際のビジネス目標にリンクし、特定のKPIが売上の増加にどのように役立つかを発見するために必要です。

数十年とまではいかなくても数年の専門知識を持つ営業担当者は、自分の直感が統計よりも信頼できると感じたくなるでしょう。 マネージャーは、メトリクスを追跡することは価値があり、これらの指標を改善しようとすると、売り上げを伸ばすのに役立つことを説得する必要があります。 そのためには、測定値、目標、売上高がどのように関連しているかを説明する必要があります。 ダッシュボードを設計し、インターネットツールを使用して簡単に理解できるレポートと視覚化を生成することは素晴らしいアイデアです。

権威のある立場にある人々は、変化に抵抗することがあります。 販売プロセスの変更についてマネージャーを教育し、新しいデータ主導の戦略に参加させるようにしてください。 優れたマネージャーは、売り上げを伸ばすためにデータ分析の重要性を従業員に植え付けることができます。