Необходимость персонализации рассылки не вызывает сомнений, но процесс получения нужных сведений часто вызывает вопросы. Какие способы сбора данных о подписчиках коммерческих и информационных сайтов можно использовать с успехом и без риска потерять аудиторию, расскажем в статье.
Поведение на сайте
Классический пример сегментации на основе этих данных – напоминание о товарах, оставленных в «Корзине». Но это не все, что можно узнать о подписчиках. Сервисы аналитики Яндекс.Метрика и Google Analytics помогают выяснить следующее:
- просмотренные страницы/разделы – указание на интересы;
- время просмотра – косвенный показатель заинтересованности в конкретном товаре или контенте;
- источник перехода – в зависимости от ситуации, может указывать на эффективность конкретной рассылки, сочетания рассылки и рекламной кампании, а также на предпочтения новых подписчиков;
- устройство – показатель привычек аудитории и, косвенно, интереса к продукту в различных условиях (в сочетании с данными о дальнейших действиях после перехода на сайт по ссылке в письме).
На основе этих данных можно выделить сегменты по интересам, скорректировать время рассылки для определенных групп подписчиков, персонализировать подборки товаров или публикаций. В ряде случаев по поведению можно определить пол, предпочитаемую ценовую категорию, размеры одежды и обуви. Главное, подходить к анализу, помня про специфику предложения: например, подписчик по имени Женя может выбирать кулинарную книгу как для себя, так и в подарок, и явного указания на принадлежность к женскому или мужскому полу здесь нет.
История покупок
Эти данные стоит использовать не только для предложения сопутствующих товаров. По ним, с той или иной степенью достоверности, можно определить:
- место проживания;
- пол;
- семейное положение;
- доход;
- особые предпочтения (бренд, размеры одежды и обуви, состав продуктов, удобное время для оформления заказа и т.п.);
- интерес к акциям и скидкам.
Полезны будут и данные, полученные во время совершения покупки. Например, клиентов, задающих много вопросов во время выбора товаров, можно выделить в отдельную группу и предложить им более информативные письма.
Реакции на рассылку
Часто следят только за количеством открытых и проигнорированных писем. Но если нужно узнать о подписчиках больше, стоит анализировать и переходы по ссылкам. Кроме того, можно использовать несколько ссылок для получения информации о предпочтениях.
Чтобы получить максимум данных, следует анализировать переходы по ссылкам в сочетании с дальнейшим поведением на сайте. Так можно выделить сегменты:
- покупает сразу;
- размышляет;
- читает письма, но не переходит по ссылкам (возможно, заходит на сайт позже и с другого устройства);
- предпочитает акции;
- не интересуется новинками;
- читает подборки публикаций сразу;
- откладывает изучение контента на другое время.
Количество доступной информации зависит от тематики рассылок, но в любом случае важно анализировать все, что можно узнать.
Серии приветственных писем
Чтобы узнать больше о новых подписчиках, еще ничего не купивших и не продемонстрировавших свои предпочтения, можно создать специальную рассылку. В серии писем последовательно уточняются:
- интересы («какую информацию вы хотите получать?»);
- социально-демографические данные (товары для мужчин и женщин в одном письме, предложение подарка ко дню рождения или другому празднику, уточнение информации с обязательным пояснением, зачем это нужно);
- место проживания (если это оправдано).
Здесь важно не отпугнуть подписчика излишней навязчивостью и не выпытывать сведения, не называя цель. Общая идея таких рассылок – приглашение познакомиться поближе и стремление предложить «только самое интересное именно для вас».
Опросы и анкетирование
Наконец, можно просто спросить. Но нужно учитывать, что не каждый подписчик согласится тратить время на опрос, а предложение заполнить анкету должно быть подкреплено объяснением, какую пользу это принесет. Классический пример здесь – это просьба ответить на несколько вопросов и получить подарок или бонус. Но если ценность поощрения для подписчика окажется несопоставимой с ценностью личных данных, на успех рассчитывать не стоит.
Вывод
Информацию, достаточную для неплохого сегментирования, получить не так сложно, возможностей для этого достаточно и ими следует воспользоваться. Останется только правильно интерпретировать данные, собирая все доступные сведения и выполняя комплексный анализ показателей.
