3 เทคนิคต้องรู้ เพิ่มประสิทธิภาพ Email Marketing
รู้หรือไม่ นักการตลาดกว่า 75% ในทุกวันนี้ ทุ่มเงินลงทุนในการทำการตลาดด้วยอีเมล (Email Marketing) สูงกว่าในช่วงหลายปีที่ผ่านมา เพื่อให้เห็นภาพที่ชัดขึ้น ในปี 2014 มีการลงทุนในด้านแคมเปญ Email Marketing ประมาณ 6 หมื่นล้านบาท และคาดว่าจะเติบโตอีกกว่าราว 1 หมื่นล้านบาท ในปี 2022
แสดงให้เห็นว่า กลยุทธ์การตลาดโดยการใช้แคมเปญ Email Marketing ยังคงมีศักยภาพและมาแรงแบบฉุดไม่อยู่ ซึ่งในวันนี้ Nipa Mail ก็อยากมาแนะนำเทคนิคดีๆ เกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพของแคมเปญ Email Marketing เพื่อให้สามารถบรรลุเป้าหมายทางการตลาดในมิติต่างๆ ประสบความสำเร็จได้ดียิ่งขึ้น มีอะไรบ้างไปดูกัน
เทคนิค 1 : Email validation ตรวจสอบรายชื่ออีเมลของผู้รับให้ถูกต้อง
ไม่ว่ากลยุทธ์แคมเปญ Email Marketing ของเราจะดีเลิศขนาดไหน แต่หากผู้รับไม่ใช่กลุ่มเป้าหมายที่แท้จริง ก็อาจเป็นการลงทุนที่ไม่คุ้ม นอกจากนี้ยังมีปัญหาอื่นๆ เช่น ผู้รับเปลี่ยน Email address ทำให้ไม่สามารถส่งอีเมลถึงมือผู้รับได้ ดังนั้น ธุรกิจจะต้องตรวจสอบรายชื่อผู้รับให้เรียบร้อยก่อนส่งทุกครั้ง พร้อมอัปเดตรายชื่อให้เป็นปัจจุบันอยู่เสมอ เพื่อให้การส่งอีเมลเกิดผลลัพธ์ที่ดีที่สุดต่อไป
เทคนิค 2 : Inbound Marketing รักษาผู้ติดตามและกระตุ้นยอดขาย
การทำแคมเปญ Email Marketing โดยทั่วไปแล้ว ธุรกิจส่วนใหญ่มักจะแนบลิงก์เว็บไซต์หรือบล็อก เพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ต่างๆ ของแบรนด์เข้าไปด้วย ดังนั้น ธุรกิจจึงควรปรับปรุงเว็บไซต์ให้เข้าถึงง่าย ไม่ซับซ้อน และน่าสนใจ เพื่อมอบประสบการณ์การใช้งานที่ยอดเยี่ยมให้กับลูกค้า และหากเว็บไซต์มีบทความหรือบล็อกที่สามารถตอบโจทย์ปัญหาที่ลูกค้ากำลังพบเจอได้อย่างตรงจุด ก็จะยิ่งเพิ่มโอกาสปิดการขายได้อีกด้วย
4 วิธีการง่ายๆ เพื่อสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้า
- ทำ A/B Testing เพื่อตรวจสอบว่าลูกค้าของคุณกดบอกรับการเป็นสมาชิกหรือสมัครรับข่าวสาร (subscribe) จากส่วนไหนของเว็บไซต์มากที่สุด รวมถึงการลบข้อความหรือรูปภาพที่รบกวนสายตาลูกค้าในหน้าบล็อกออกไป
- สร้างคุณค่าให้กับบล็อกของคุณ ผ่านบล็อกที่ให้ความรู้หรือสาระต่างๆ
- หากลูกค้าต้องการยกเลิกการสมัครสมาชิก อาจลองปรับวิธีการส่งอีเมล เช่น การลดจำนวนครั้งในการส่งอีเมล หรือการส่งเฉพาะอีเมลแนะนำส่วนลดหรือข้อเสนอพิเศษ
- ลองทำแบบสำรวจเรื่อง จำนวนอีเมลที่ลูกค้ายอมรับได้ในแต่ละเดือน และไม่สร้างความรำคาญให้กับพวกเขา เพื่อลดอัตราการบอกเลิกเป็นสมาชิก (subscribe)
เทคนิค 3 : Predictive analysis เจาะกลุ่มลูกค้าตัวจริง ด้วยอีเมลที่ถูกที่ถูกเวลา
หากลูกค้าได้รับอีเมลที่สอดคล้องกับสิ่งที่ลูกค้ากำลังมองหาหรือสนใจ อาจนำไปสู่การไม่เปิดอีเมลอ่านหรือบล็อกการส่งอีเมลได้เลยทีเดียว แต่ในขณะเดียวกัน องค์กรธุรกิจก็ไม่สามารถรับรู้ความต้องการที่แท้จริงของลูกค้าแต่ละรายได้ เพราะลูกค้า 1,000 คนก็ย่อมมีความคิดเห็นหรือความต้องการที่แตกต่างกัน
แล้วปัญหาดังกล่าวจะแก้ไขอย่างไรดี?
คำตอบก็คือการนำ Big Data มาวิเคราะห์ด้วยเครื่องมือทางการตลาด เพื่อ “ทำนาย” ความชอบหรือพฤติกรรมการของผู้บริโภคที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต (Predictive analysis) แล้วนำเสนอสินค้าและบริการที่ตอบโจทย์ความสนใจของผู้บริโภคต่อไป
เมื่อธุรกิจมีความเข้าใจพฤติกรรมลูกค้าแล้ว ก็สามารถนำมาประยุกต์ใช้กับการทำแคมเปญ Email Marketing ได้ เช่น การปรับเนื้อหาในอีเมลให้ชัดเจน สดใหม่ โดนใจลูกค้ายิ่งขึ้น หรือการเลือกใช้รูปภาพที่ช่วยให้กลุ่มเป้าหมายเข้าใจในสิ่งที่ต้องการสื่อสารได้อย่างรวดเร็ว เป็นต้น
3 แนวทาง นำ Predictive Analytics มาใช้เพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญ Email Marketing
- การแบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer segmentation) สามารถแบ่งได้เป็น 3 กลุ่ม ได้แก่
- กลุ่มลูกค้าที่แบ่งตามรูปแบบพฤติกรรมการบริโภค
- กลุ่มลูกค้าที่สนใจสินค้าหรือบริการ
- กลุ่มลูกค้าที่ภักดีต่อแบรนด์
- การมีส่วนร่วมของลูกค้า (Customer Engagement) ทำนายความเป็นไปได้ที่ลูกค้าจะมี่ส่วนร่วมกับแบรนด์ในอนาคต
- โอกาสที่ลูกค้าจะคลิกลิงก์ของตัวสินค้าหรือบริการในอีเมล : ช่วยให้ตัดสินใจได้ว่าจะส่งข้อมูลใดที่จะมีประโยชน์ต่อลูกค้ามากที่สุด
- โอกาสที่ลูกค้าจะซื้อผลิตภัณฑ์ : หากเป็นลูกค้าที่ซื้อครั้งแรก ควรส่งอีเมลที่แจ้งรายละเอียดของผลิตภัณฑ์หรืออีเมลที่ช่วยกระชับความสัมพันธ์กับลูกค้า ส่วนลูกค้าที่เข้าเยี่ยมชมบ่อยๆ อาจนำเสนอเป็นส่วนลดพิเศษเพื่อลูกค้าคนพิเศษ เป็นต้น
- ลดโอกาสที่ลูกค้าจะยกเลิกการสมัครสมาชิก : จากอัลกอริทึ่มที่สามารถแนะนำจำนวนครั้งในการส่งอีเมลได้แบบอัตโนมัติ
- การเก็บข้อมูลลูกค้า (Customer retention) สร้างรายได้สูงสุดด้วย สินค้า cross-selling หรือ upselling
Amazon แพลตฟอร์มค้าปลีกอันดับต้นของโลก ได้ทำการศึกษาประวัติลูกค้าและ
วิเคราะห์พฤติกรรมการเลือกซื้อสินค้าของผู้ซื้อในระบบ เพื่อค้นหาวิธีการเพิ่มยอดขายที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น เกิดเป็นอัลกอริทึ่ม “Amazon Recommendation” ที่ระบบจะแนะนำผลิตภัณฑ์หรือข้อเสนอที่ดีกว่า อาจเป็นรุ่นที่อัปเกรดขึ้น หรือนำเสนอสินค้า Cross-selling เพื่อเพิ่มโอกาสในการขายต่อไป
โมเดล Predictive Analytics ดังกล่าวนี้ จะมีประโยชน์อย่างมากในการแนะนำสินค้าทางอีเมลที่ตอบโจทย์ลูกค้า หรือการแนบลิงก์เว็บไซต์ที่ตรงกับความต้องการของผู้บริโภคต่อไป
