Teeme selgeks meiliturunduse automatiseerimise alustalad: mis on erinevad andmetüübid ja miks andmete kvaliteet on väga oluline?

Kui sul on palju häid ideid e-posti automaatika seadistamise kohta, selged eesmärgid ja hea sisu, aga ikka on raske saavutada oma eesmärke, siis tasub küsida, kas oled vaadanud oma andmebaasi kvaliteeti? Isegi parimad automatiseerimise ideed ei saa tuua soovitud tulemusi, kui andmed on puudulikud, kirjutab Smaily turundusjuht Tanel Rand.

Andmete teadmine ja mõistmine on väga vajalikud. Vaatame nüüd lähemalt erinevaid andmeliike ning andmete kvaliteedi olulisust.

Meiliautomaatika põhineb sinu andmetel

Andmete kvaliteet on meiliturunduse alustala. Kõik sinu strateegiad ja taktikad olenevad sellest. Soovid lisada personaliseeritust oma meili sisusse? See põhineb hea kvaliteediga andmetel. Ehitad üles automatiseeritud töövoogu ning soovid lisada sinu jaoks kohandatud päästikuid? Jällegi, ka selle jaoks on vaja hea kvaliteediga andmeid, et luua automaatikaid nii, nagu soovid. 

Siiski on paljud ettevõtted juba jõudnud tõdemuseni, et nad peavad parandama oma andmete kvaliteeti. Näiteks B2B sektoris on andmete kvaliteedi olulisuse märkamine pidevalt kasvanud. Vastavalt Statista andmetele andsid 2018. aastal 89% nende B2B küsimustikule vastanutest märku, et andmete kvaliteet on nende äris oluline ja see number on tõusnud 9% võrreldes 2017. aastaga. 

Millised on erinevad kliendiandmete tüübid?

Sinu meiliturunduse automaatikad põhinevad erinevatel andmetel: näiteks esmane/peamine kontaktinfo, käitumuslik või tegutsemispõhine info, suhtumuslik info. Kui tood kõik need erinevad andmetüübid kokku ning kasutad neid meiliturunduse automaatikate seadistamiseks, siis su kampaaniad saavad sellest kindlasti kasu. 

Esmane ja peamine kliendi-info

Peamine info ehk kontaktinfo on peamised väljad kliendi andmetes nagu meiliaadress, nimi, telefoninumber. Seda infot võib veel täiendada olenevalt sellest, kas sa tegutsed äri- või eraklientidega. Näiteks B2B peamiste andmete hulka kuulub veel ettevõtte nimi ja kasutaja ametinimetus. Samal ajal kui B2C andmebaasis saab lisada igaühe kohta kontaktandmete hulka sotsiaalmeedia kasutajanimed.

See info on väga vajalik meiliturunduse kampaaniate või automatiseeritud töövoogude jaoks. Kui sul pole meiliaadressi, ei saa ju saata e-posti kampaaniakirja sellele kontaktile. Kui sul on vigane meiliaadress, siis see põrkub tagasi ja jällegi ei näe klient turunduskampaaniat. B2B vaatenurgast aga polegi sinu eesmärk jõuda iga inimeseni sihitud ettevõttes, vaid see, et kampaaniat näeks õige inimene.

Andmeid saab täiendada lisainfoga. Näiteks demograafilised andmed nagu sugu või isegi huvid sobivad. See aitab sul luua unikaalseid automaatseid töövooge, häid personaliseerimise taktikaid ning isegi sihitud A/B testimise plaane.

Käitumuslik ja tegutsemispõhine info

Seda tüüpi andmed vihjavad kliendi tegudele või käitumisele sinu ettevõttega. Selline info on väga vajalik, kui ehitad üles automaatikaid, mis on seotud kliendi hoidmisega või ostukäitumisega. Sisend selleks tuleb sinu meilisaaja käitumisest sinu meilide ja maandumislehtedega.

Need andmed sisaldavad meili avamise andmeid, klikke linkidel või edasisaatmisi, lugemisaega ning seda saab laiendada ka maandumislehe vaatamistele, müügivihje magnetite allalaadimistele, demo soovidele ja muule. 

Nende andmetega võid saavutada uue taseme sihtimisel, personaliseerimisel ning väga efektiivseid automaatika töövooge. 

Suhtumuslik info sinu brändi ja toote kohta

Suhtumuslik info vihjab klientide suhtumisele sinu brändi ja/või toodete suhtes. Kuidas saada sellisele detailsuse tasemele?

Sellise info kogumiseks on olemas erinevad viisid. Näiteks kui küsid kliendi tagasisidet või hinnangut tootele või muud seda tüüpi tagasisidet, võid saada väga hea suhtumusliku info allika. 

Suhtumuslik info on järgmine infokiht, mis võiks viia su meiliturunduse automatiseerimise uuele tasemele. Näiteks positiivne tagasiside annab inspiratsiooni, et luua tähendusrikkaid segmente sinu brändisaadikutele. Ja ka teistpidi - negatiivne tagasiside võib anda sisendi, et luua kliendi tagasivõitmise kampaania.

Kuidas läheneda kliendi andmete kvaliteedile?

Kui on teada, mis tüüpi andmed sul on, tuleb hinnata nende kvaliteeti. Andmete kvaliteet peegeldub alati kampaania tulemustes. Võiksid vaadata neid viit peamist andmete kvaliteedi aspekti: täielikkus, täpsus, ühtsus, järjepidevus, ainulaadsus.

Andmete kvaliteedist on rohkem kirjutanud Ringlead. Kui soovid selle kohta põhjalikumalt teada, uuri seda lehte: RingLead.

Uue taseme meiliturunduse automaatikad olenevad sinu andmetest 

Kokkuvõtteks: kui soovid saavutada häid tulemusi oma meiliautomaatikates, peavad sul olema selleks ka õiged alustalad. Andmed on kindlasti üks põhielementidest heas ja edukas meiliturunduses. Kui sa lisaks esmasele infole kasutad ka käitumuslikku ja suhtumuslikku infot, saad luua veel paremat kogemust nii endale kui kliendile.

Jaga
Nõuandja