Meiliturundus: lihtne tellijate loendi säilitamise analüüs Exceli või Google'i arvutustabelite abil
tellija säilitamine on juurtega ajalehetööstuses. Mitu aastat tagasi töötasin andmebaasiturundusettevõttes, mis spetsialiseerus ajalehtede tellimuste analüüsile. Üks neist KPI-d tellijate potentsiaalsetele klientidele segmenteerimise ja turundamise puhul oli nende võime säilitamaMe ei tahtnud (alati) turundada potentsiaalsetele klientidele, kes ei suutnud kliente hästi hoida, seega kui püüdsime leida kvaliteetseid potentsiaalseid kliente, turundasime piirkondi ja leibkondi, kelle kohta teadsime, et nad püsisid hästi. Teisisõnu, nad ei haaranud 13-nädalast eripakkumist ja ei loobunud klientidest; nad pikendasid lepingut ja jäid alles.
Toote ja meie turunduse toimivuse analüüsimiseks analüüsisime pidevalt oma klientide püsivust. See aitaks meil eesmärgil püsida. See aitaks meil ka hinnata, kui palju kliente lahkub võrreldes jäämisega, et saaksime oma värbamiskampaaniaid vastavalt planeerida. Suvekuudel, kui inimesed puhkusele lähevad, võime turundada vähese püsiklientidele lihtsalt selleks, et hoida tellijate arv üleval (ajalehetööstuses = reklaamiraha).
Retentsioonikõver
Kliendisuhete kõver on klientide püsivuse visuaalne esitus teatud ajaperioodi jooksul, mida tavaliselt kujutatakse joondiagrammina. See jälgib klientide protsenti, kes jätkavad toote, teenuse või platvormi kasutamist või sellega suhtlemist pärast teatud alguspunkti, näiteks esimest ostu või registreerimiskuupäeva. Kliendisuhete kõver aitab ettevõtetel mõista, kui kaua kliendid aktiivsed jäävad, ja toob esile klientide käitumise mustreid.
Minu pakutavas Google'i tabelis kuvame nii klientide hoidmise kõverat kui ka klientide lahkumise määra nädalate kaupa:
Müügis ja turunduses on lojaalsuskõverad väärtuslikud järgmistel eesmärkidel:
- Klientide lojaalsuse hindamineNäidates, kui sageli kliendid toote kasutamise lõpetavad, saavad ettevõtted hinnata oma pakkumiste püsivust.
- Kliendi eluaegse väärtuse parandamine (CLV)Kliendisuhete kõverate põhjal saadud andmed aitavad tuvastada punkti, kus kliendid kõige tõenäolisemalt lahkuvad, võimaldades sihipäraseid sekkumisi klientide kaasatuse pikendamiseks.
- Turundusstrateegiate optimeerimineKlientide säilitamise andmed aitavad meeskondadel mõista, millised tegurid aitavad kaasa klientide pikaealisusele, andes alust otsuste langetamiseks kliendikogemuse täiustamise, lojaalsusprogrammide ja isikupärastatud pakkumiste kohta.
- Kasvu ja tulude ennustamineKõrge klientide püsivuse määr viitab stabiilsele kliendibaasile, mis on oluline tulude prognoosimiseks ja pikaajaliste äristrateegiate väljatöötamiseks.
Klientide hoidmise kõveraid segmenteeritakse sageli kohordi järgi (nt registreerumiskuu, omandamiskanal), et tuvastada trende ja võrrelda erinevate turunduskampaaniate või klientide kaasamise lähenemisviiside tõhusust.
Olen üllatunud, et arvestades e-posti aadressi väärtust, e-posti teenusepakkujad (ESP-d) ei paku püsiklientide analüüsi. Meililistidelt püsiklientide analüüs on väärtuslik mitmel põhjusel:
- Madal säilivusaeg toob kaasa suure rämpsposti/spämmi aruandluse. Oma loendi säilivuse jälgimine aitab teil luua oma mainet ja vältida internetiteenuse pakkujatega seotud edastamisprobleeme.
- Tellijate hoidmise eesmärkide seadmine on suurepärane viis tagada, et teie sisu on tasemel. See näitab teile, mitu korda saate riskida kehva sisuga, enne kui tellija otsustab loobuda.
- Loengute analüüs näitab, kui palju teie listid halvenevad ja kui palju tellijaid peate lisama, et säilitada listide arv ja sellest tulenevalt ka tulueesmärke.
Kuidas mõõta oma e-posti tellijate nimekirja püsivust ja kadu?
Minu toodud näide on välja mõeldud, aga näete ise, kuidas see abiks võib olla. Antud juhul (vt diagrammi) on langus neljandal nädalal ja teine kümnendal nädalal. Kui see oleks päris näide, siis võiksin teha umbes nelja nädala paiku kindla pakkumise, mis tellijat ahvatleks! Sama kehtib ka 4. nädalal!
Minu kasutatav tabel arvutab iga tellija kohta tema tellimuse alustamise kuupäeva ja tellimuse tühistamise kuupäeva (kui nad on tellimuse tühistanud). Vaadake kindlasti arvutusi – need peidavad suurepäraselt teavet, mis peaks olema tühi, ja arvestavad ainult tingimustega.
Saadud tabel sisaldab tellimusega liitunud päevade koguarvu, kui nad on tellimuse tühistanud. Kasutan seda teavet analüüsi teises osas iga nädala püsikliendi määra arvutamiseks.
Klientide püsimise kõver on üsna tavaline igas valdkonnas, mis mõõdab tellimusi. Sellegipoolest saab seda kasutada ka klientide püsivuse analüüsimiseks teistes sektorites – toidu kojuvedu (mitu kohaletoimetamist ja kui tihti enne lahkumist... võib-olla on enne seda vaja eraldi tänusõnad öelda), juuksurid, filmide laenutused... nimetage kõik ära ja saate arvutada oma klientide väljalangemise ja püsivuse.
Klientide hoidmine on tavaliselt palju odavam kui uute hankimine. Klientide hoidmise analüüsi abil saate arvutada ja jälgida oma klientide hoidmise kõveraid.
Minu võltsnäites näete, et oma listi arvu säilitamiseks pean ma mõne kuu jooksul lisama veel 30+% tellijaid. Praegu puuduvad püsiklientide analüüsi jaoks e-posti turunduse standardid, seega olenevalt teie valdkonnast ja kampaaniatest võivad teie listi püsivus ja kadu dramaatiliselt erineda.
Laadige alla säilitamise arvutustabel
See on vaid algeline näidis, mille ma selle postituse jaoks kokku panin. Siiski sisaldab see kogu teavet, mida vajate oma lugemisoskuse analüüsimiseks. Avage leht ja kopeerige see oma... Google'i tööruum konto.
Andke teada, kui vajate abi selle analüüsi läbiviimisel oma nimekirjade põhjal! See on kasulik ka siis, kui teil on leibkonna-, demograafilised, käitumuslikud, sisu- ja kuluandmed. See võimaldab teil teha uskumatut segmenteerimist, et suunata oma turundus ja sisu oma sihtrühmale.
seotud Martech Zone sisu
