webpower:EMO2.0引领电商邮件营销未来

11月23日~24日,在由商务部电子商务和信息化司指导,成都市人民政府和四川省商务厅支持,网主办的第七届中国网上零售年会上,Webpower副总监吴贇围绕“电商邮件营销优化新趋势”,进行了精彩的演讲。

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 以下是演讲实录:

吴贇:各位早上好,像主持人说的,我们是来自荷兰的一家外资公司,但是我们已经非常的本土化了,我们会对欧洲一些先进的理念进行筛选,符合中国市场来做。相信经过这几年的发展,大家对电子邮件营销已经不陌生了,特别是去年团购的崛起,又让很多不了解电子邮件营销的人有了一些了解。可能还有一些误区,这是垃圾邮件,我每天被骚扰了很多。其实电子邮件非常直观地带来了很好的效果,今天发邮件明天可能订单就来了。这几年慢慢开始减弱了,是当做一种纯广告去传递。电子邮件有一些非常高深的理念在里面,我们带来了这个理念,EMO2.0。EMO是电子邮件的优化,我们借用一些工具甚至是一些理念,不单单是作为广告的呈现,而是把营销的理念加入进去,使邮件更丰富化,使整个邮件的效果更好。

我今天的演讲主要分为三个部分,首先是电子邮件的优化EMO1.0。去年的时候我们就开始提出,电子邮件营销到了必须进行改革的时候,所以进行了一系列的优化。这个时间段的优化更多的是注重邮件内容的本身。第二阶段就是EMO2.0,这个是完全的升级。

EMO1.0电子邮件的优化,怎么理解?我们有一个引导式的,交叉推荐式的,对用户发的邮件更加贴近用户感兴趣。同时,我们建议就是这是比较可喜的,很多电商已经做到了,电子邮件营销体现了产品线,到常规的,以及一系列的邮件,怎么去实现1.0当中的优化。

首先我们看一下,对于常规邮件来讲,猜你喜欢的动态模板。什么是你喜欢的,其实跟用户会员日常沟通的时候,我们会在日常沟通的模板里面,专门开出一个移动模块。这个模块里面就是通过逻辑的计算,以及通过我们对这个会员之前所有的在网站上的浏览历史,购买历史,收藏我商品的历史,就是一个数据分析,自动的匹配出,在售的一些商品,把它体现在邮件上面,这样的邮件其实是完全个性化的邮件。我要发给每一位人,你们收到的邮件,在猜你喜欢的栏目里面每个人喜欢的东西是不一样的。

回看一下,我们跟客户实现了每天去开发,针对自己的40万的会员,都是自动生成完全不一样的内容,这样就可以把一个用户的关联度做到很好,当然他的转发率也是很好的。在欧美这种邮件比较成熟的市场是比较频繁的,大家比较熟知的品牌。更多的是在系统邮件里面,为什么呢?因为所谓的系统邮件,打个比方,像我这边讲到的密码找回,购物车等等。这些关联度是非常高的。

我们看一下,我们一般是怎么做的。这是一个非常标准的密码找回的邮件,一般是登陆信息,这个设计还是不错的,简洁明了,但是有一点浪费了,因为我们可以做潜在销售,可以直白的告诉你我这边在做非常多的打折。这是我们帮我们的一个客户做的,除了提醒他可以修改自己的密码,同时非常重要的是要把这封邮件的流量再次引回到我们的网站。直接回到网站进行继续的一个浏览。这个用户为什么要这么做?他密码忘记了。他会点忘记密码,说明他是非常活跃的,对我们的网站是非常感兴趣的。如果这样的客户适当的给一些后续的力量的话,很有可能就会产生一笔订单。

我们之前也做过跟踪的统计,类似这样的邮件,他的转换率可以达到7%,这样是非常美妙的,也是非常神奇的数字,对于上百倍的ROI可以达到很高的数字。

还有像购物车提醒,其实现在是有一点非常好的,有很多已经意识到很好,可以提醒用户可以返回到购物车,以前做得不好的,就是说你可以买单。这样的邮件内,可以直接查看你用哪几个产品在购物车等待你支付环节。同时,我们可以划一些特惠的产品,高度关联和个性化的推荐,我们推荐一些关联性的,跟生命周期相关的一些产品。同时非常重要的一点,也就是说这个邮件的灵魂,有这样的提示,把他感兴趣的特惠产品可以一键的回到购物车里面去,去完成一个更进一步的订单效果。

我们再来看一下,这样的效果是怎么样的,还是一个非常神奇的数值。这里是非常重要的,但是非常遗憾的,在国内很多商家对退订用户不是非常的重视。甚至是我有碰到一些客户,我能不能不放退订链接,或者是做得非常小,这样的弊端就不讲了,直接导致了投诉你。其实退订你做得好的话,会给你带来一个意想不到的效果。特别是年底了,刚刚经过了双十一,各大商家的后续。像我个人来讲,现在收到20多封邮件,势必达到了退订的一个产生,我们怎么去对待这些退订用户呢?我们给他再一次的机会让他再回来,首先是不是我打扰你,你可以自己的先调整我接收邮件的频率。每天接收的变成了每周接受。第二个,用户自己选择,我喜欢看你邮件的哪些内容,我可能是男生,但是你推的内容是40%是女生的产品,我希望把这部分退掉,如果这些用户还是需要离开的话,我们要做一个小小的调查,离开的原因是什么,便于我们后期的数据的分析,以及对自身的流程进行一个再优化。

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