이메일 마케팅 세분화: 고객 데이터가 2022년 더 많은 매출을 창출하는 데 얼마나 중요한 역할을 하는지

개인은 개인적으로 좋아하는 사람들과 비즈니스를 하는 것을 좋아합니다. 따라서 사회적 기술이 판매 성공에 필요하다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 상황이 변하고 알고리즘 정밀도와 데이터 분석이 점점 더 중요해지고 있습니다.

오늘날의 영업 사원은 영업을 성사시키기 위해 기술과 데이터에 의존합니다. 데이터 수집 및 분석에 대한 강조가 증가하는 것 외에 이 부문에는 또 다른 변화가 있습니다. 판매자는 고객과의 의사 소통이 원활하지 않은 상태에서 벗어날 수 없습니다. 그들은 자신의 요구 사항을 인식하고 고유한 개별화된 판매 기술을 사용하여 문제를 지속적으로 처리해야 합니다. 그렇게 하려면 잠재 고객에 대한 정보를 수집하고 이를 분석하여 고객의 요구 사항에 대해 자세히 알아보아야 합니다.

이메일 마케팅 세분화란 무엇입니까?

이메일 사용자는 미리 결정된 기준에 따라 더 작은 그룹으로 분류됩니다. 이메일 마케팅 세분화는 일반적으로 지리적 영역, 관심분야, 구매 내역 및 기타 요소를 기반으로 구독자에게 보다 관련성 높은 이메일 마케팅을 제공하기 위한 개인화 전략으로 사용됩니다. 사용자 기반을 더 큰 시장의 하위 그룹으로 나누는 이 프로세스를 시장 세분화라고도 합니다. 모든 이메일 목록에 단일 대량 메시지를 보내는 대신 마케팅 담당자가 각 목록과 고유한 관심 분야에 직접 서비스를 제공할 수 있도록 세그먼트가 형성됩니다.

많은 회사는 여전히 모든 이메일 구독자가 동일한 정보를 받아야 한다고 생각합니다. 아주 적은 노력으로 긴 목록일 뿐입니다. 그 기본적인 시도는 명백합니다. 이메일 뉴스레터에 가입한 개인의 거의 절반이 결국 뉴스레터를 삭제합니다.

1. 가능한 클라이언트를 찾습니다.

사용자, 그들의 활동 및 원하는 것을 연구할 수 있다면 판매를 보다 생산적으로 만들 수 있습니다. 구매할 의사가 있는 사람들에게 마케팅할 때 판매원은 전환 가능성이 더 높아집니다. 고객의 과거 행동에서 구매 의사를 나타내는 패턴을 조사할 수 있습니다. 그런 다음 기업은 이 샘플을 사용하여 관심사를 공유하는 다른 사람들을 찾을 수 있습니다.

2. 적절한 비용을 결정합니다.

고객 행동 분석은 기업이 제품 또는 서비스의 고객이 지불할 의사가 있는 금액을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그들은 이 데이터를 활용하여 상품과 서비스를 제공할 때 대차 대조표를 양호한 상태로 유지할 수 있습니다. 지불 의지가 일정하지 않습니다. 새로운 경쟁자가 시장에 진입하거나 경제와 같은 기타 외부 요인의 결과로 변동될 수 있습니다. 결과적으로 최신 정보를 얻고 제품 가격을 적절하게 책정하려면 계속해서 데이터를 수집하는 것이 중요합니다.

데이터 기반 전략은 또한 구매 가능성이 더 높은 고객에게 영업 사원의 시간과 자원을 집중함으로써 조직의 비용을 절약할 수 있습니다.

3. 고객 만족도 향상

2022년에는 영업 프로세스가 10년 전과 매우 다를 것입니다. 오늘날 사람들은 다양한 채널과 장치를 통해 아이템과 서비스를 획득합니다. 사용자는 모든 채널에서 일관된 경험을 원합니다. 고객을 이해하면 고객 여정 전반에 걸쳐 보다 맞춤화된 경험을 만들 수 있습니다. 기업은 고객에 대해 가능한 한 많은 데이터를 수집하기 위해 노력해야 합니다. 이를 통해 고객에게 가능한 최고의 서비스를 제공할 수 있습니다.

4. 변화하는 환경에 맞게 비즈니스를 조정하십시오.

개인은 온라인 쇼핑에 익숙합니다. 요즘 기업들도 온라인으로 구매를 하고 있습니다. 기업 영업 사원에게 이것은 중요한 변화입니다. 온라인 판매는 실제 매장에서 판매하는 것과 다릅니다. 가격, 고객 경험 품질, 제품 사양과 같은 재료 고려 사항은 오프라인보다 온라인에서 더 중요합니다. 예를 들어, 개인 관계는 덜 중요해지고 있습니다. 영업 사원은 영업 프로세스가 발전함에 따라 적응하기 위해 데이터를 사용해야 합니다.

변경을 통해 판매 프로세스를 개선할 수 있는 방법은 무엇입니까?

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데이터를 사용하여 판매 프로세스를 개선하려면 먼저 데이터 수집 및 분석이 제대로 작동하는지 확인해야 합니다. 비즈니스 리더는 데이터 분석 및 유용한 정보 추출을 담당할 부서를 결정해야 합니다. 대부분의 기업에서 데이터 과학자와 기계 학습 전문가는 IT 부서에서 일하여 데이터 분석을 위한 알고리즘을 개발합니다.

단순히 정보 수집을 넘어서는 것이 중요합니다. 관리자는 회사의 모든 사람이 그 중요성을 인식할 수 있도록 결과를 분석하고 발표하기 위한 계획을 수립해야 합니다.

결과를 진정으로 개선하는 방식으로 데이터 수집을 처리하는 방법은 다음과 같습니다.

• 목표와 측정치를 연결하십시오.

많은 기업이 데이터를 수집할 수 있지만 데이터에서 가치를 창출할 수 없습니다. 이 문제를 해결해야 합니다. 그렇지 않으면 회사에서 낭비되는 과도한 양의 데이터를 축적하게 됩니다.

비즈니스 목표를 달성하기 위해 조직은 먼저 일련의 목표를 구성해야 합니다. 그런 다음 이러한 목표가 달성되었는지 여부를 나타내는 지표로 사용할 수 있는 메트릭을 제시해야 합니다. 이는 데이터를 실제 비즈니스 목표에 연결하고 특정 KPI가 매출 증대에 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보기 위해 필요합니다.

수십 년은 아니더라도 수십 년의 전문 지식을 가진 영업 사원은 자신의 직감이 통계보다 더 믿을 만하다고 느끼려는 유혹을 받습니다. 관리자는 메트릭을 추적하는 것이 가치가 있으며 이러한 지표를 개선하려는 시도가 더 많은 판매에 도움이 된다는 점을 설득해야 합니다. 그렇게 하려면 측정, 목표 및 판매 수치가 어떻게 연결되어 있는지 설명해야 합니다. 대시보드를 디자인하고 인터넷 도구를 사용하여 간단하게 이해되는 보고서와 시각화를 생성하는 것은 훌륭한 아이디어입니다.

변화는 때때로 권위 있는 위치에 있는 사람들에 의해 저항됩니다. 영업 프로세스의 변경 사항에 대해 관리자를 교육하고 새로운 데이터 기반 전략에 참여하도록 해야 합니다. 훌륭한 관리자는 직원들에게 매출 증대를 위해 데이터 분석의 중요성을 심어줄 수 있습니다.