पर्सनलाइज़ेशन प्रयासों से औसतन 10-15% राजस्व बढ़ता है, और उद्योग के आधार पर 25% तक। लेकिन यहाँ असहज सच्चाई है: केवल 35% व्यवसाय मानते हैं कि वे वास्तव में चैनलों में पर्सनलाइज़्ड अनुभव दे सकते हैं। अधिकांश अभी भी सभी को एक ही ईमेल भेज रहे हैं।
यह जानने कि सेगमेंटेशन मायने रखता है और इसे वास्तव में अच्छी तरह से करने के बीच की खाई - वहीं पैसा है। और यह एक बड़ी खाई है। अधिकांश ब्रांड जानते हैं कि उन्हें पर्सनलाइज़ करना चाहिए। अधिकांश जानते हैं कि सेगमेंटेशन बेहतर परिणाम देता है। लेकिन बहुमत अभी भी अपनी पूरी सूची को एक ही ईमेल भेज रहा है क्योंकि 'हमारे पास सेगमेंट सेट करने का समय नहीं है' या 'हमारा डेटा पर्याप्त साफ नहीं है'। दोनों बहाने बात को मिस करते हैं। यहाँ तक कि मोटा सेगमेंटेशन (ग्राहक बनाम गैर-ग्राहक, संलग्न बनाम असंलग्न) किसी भी सेगमेंटेशन से बेहतर प्रदर्शन करता है। शुरू करने के लिए आपको परफेक्ट डेटा की ज़रूरत नहीं है। आपको शुरू करना होगा।
नाम पर्सनलाइज़ेशन से परे
Kath Pay (Holistic Email Marketing की संस्थापक, Holistic Email Academy की सह-संस्थापक) वर्षों से यह कह रही हैं: पर्सनलाइज़ेशन जो "नमस्ते {first_name}" पर रुक जाती है, वास्तव में प्रदर्शन को नुकसान पहुँचा सकती है। उनकी शोध खोज व्यापक रूप से उद्धृत हो गई है: ईमेल जो सब्जेक्ट लाइन में केवल प्राप्तकर्ता के नाम से पर्सनलाइज़ की जाती हैं, जहाँ बॉडी कंटेंट पर्सनलाइज़ नहीं है, बिना किसी पर्सनलाइज़ेशन के ईमेल से बदतर प्रदर्शन कर सकती हैं। नाम व्यक्तिगत प्रासंगिकता की एक अपेक्षा स्थापित करता है जो जेनेरिक कंटेंट पूरी करने में विफल रहता है, एक डिस्कनेक्ट बनाता है।
असली पर्सनलाइज़ेशन का मतलब है कि कंटेंट खुद इस आधार पर बदलता है कि इसे कौन प्राप्त कर रहा है। डायनेमिक कंटेंट ब्लॉक जो विभिन्न सेगमेंट को अलग-अलग उत्पाद दिखाते हैं। सब्जेक्ट लाइनें जो वास्तविक व्यवहार का संदर्भ देती हैं। व्यक्तिगत आदतों के अनुसार अनुकूलित भेजने का समय। खरीद इतिहास पर आधारित उत्पाद अनुशंसाएँ, न कि यादृच्छिक बेस्टसेलर।
संख्याएँ इसका समर्थन करती हैं: ग्राहक डेटा से अपने ईमेल अभियानों को संचालित करने से आपकी ओपन रेट 29% और क्लिक-थ्रू रेट 41% बढ़ती है। अस्सी प्रतिशत ग्राहक उन ब्रांडों से खरीदने की अधिक संभावना रखते हैं जो वास्तव में पर्सनलाइज़्ड अनुभव प्रदान करते हैं। खरीद इतिहास पर आधारित उत्पाद अनुशंसाएँ राजस्व प्रभाव के मामले में नाम पर्सनलाइज़ेशन को 10-20 गुना पछाड़ती हैं।
मैं पर्सनलाइज़ेशन के लिए इस पदानुक्रम का सुझाव दूँगा, सबसे प्रभावशाली से कम प्रभावशाली तक क्रमबद्ध:
- व्यवहारिक पर्सनलाइज़ेशन। ब्राउज़िंग और खरीद इतिहास के आधार पर उत्पाद अनुशंसा करें। उनकी अंतिम खरीद का संदर्भ दें। उनके लॉयल्टी स्तर को स्वीकार करें। यह सर्वोच्च प्रभाव पर्सनलाइज़ेशन है क्योंकि यह इस बात पर आधारित है कि किसी ने वास्तव में क्या किया।
- लाइफसाइकल पर्सनलाइज़ेशन। नए सब्सक्राइबर्स, सक्रिय ग्राहकों, VIP और जोखिम में ग्राहकों के लिए अलग कंटेंट। प्रत्येक चरण को मौलिक रूप से अलग संदेश और ऑफर की आवश्यकता होती है।
- डायनेमिक कंटेंट ब्लॉक। एक एकल ईमेल टेम्पलेट के भीतर सेगमेंट सदस्यता के आधार पर विभिन्न छवियाँ, उत्पाद या कंटेंट सेक्शन दिखाएँ। एक भेजना, कई संस्करण।
- भेजने के समय की पर्सनलाइज़ेशन। उस समय वितरित करें जब प्रत्येक व्यक्ति सबसे अधिक संलग्न होने की संभावना है। अधिकांश प्रमुख ESP यह प्रदान करते हैं।
- स्थान-आधारित पर्सनलाइज़ेशन। स्थानीय मौसम संदर्भ, स्थानीय इवेंट, पास के स्टोर स्थान, टाइमज़ोन-उपयुक्त कंटेंट।
- नाम और बेसिक डेमोग्राफिक पर्सनलाइज़ेशन। किसी का नाम उपयोग करना, उनके जन्मदिन को स्वीकार करना। गहरी पर्सनलाइज़ेशन के अलावा ठीक है, लेकिन अपने आप में सार्थक नहीं।
सूची के नीचे काम करें। प्रत्येक स्तर मूल्य जोड़ता है, लेकिन पहले तीन राजस्व प्रभाव का विशाल बहुमत प्रदान करते हैं।
सेगमेंटेशन के प्रकार
डेमोग्राफिक। उम्र, लिंग, आय, स्थान। बेसिक्स। व्यापक टार्गेटिंग के लिए उपयोगी लेकिन अपने आप में पर्याप्त नहीं। भौगोलिक सेगमेंटेशन आपको संदेशों को लोकलाइज़ करने, स्थान-विशिष्ट प्रमोशन चलाने और सही समय क्षेत्र में भेजने की सुविधा देती है। एक वैश्विक दर्शकों के लिए, अकेले टाइमज़ोन सेगमेंटेशन ओपन रेट में सार्थक रूप से सुधार कर सकती है। न्यूयॉर्क समय के अनुसार सुबह 10 बजे भेजा गया ईमेल सिडनी में रात 3 बजे पहुँचता है, यही कारण है कि जब कोई अपना फोन चेक करता है तो आप चौदह अन्य ईमेल के नीचे दब जाते हैं। टाइमज़ोन-समायोजित भेजना एक सरल समाधान है जिसे कई ब्रांड अनदेखा करते हैं।
व्यवहारिक। लोग वास्तव में क्या करते हैं। खरीद इतिहास, ईमेल एंगेजमेंट, वेबसाइट ब्राउज़िंग, कार्ट अबैंडनमेंट। यहाँ वास्तविक लाभ है। व्यवहारिक ट्रिगर ईमेल विशिष्ट कार्यों के लिए समयबद्ध होती हैं, जो उन्हें स्वाभाविक रूप से प्रासंगिक बनाती हैं। वे किसी अन्य प्रकार के सेगमेंटेशन की तुलना में लगातार उच्च रूपांतरण दर उत्पन्न करती हैं क्योंकि ईमेल तब पहुँचती है जब व्यवहार ताज़ा होता है।
लाइफसाइकल। आपके ब्रांड के साथ उनकी यात्रा में कोई कहाँ है। एक नए सब्सक्राइबर को तीन साल के वफादार ग्राहक की तुलना में अलग कंटेंट की ज़रूरत है। ग्राहक लाइफसाइकल सेगमेंटेशन इसे पहचानती है और ईमेल को उसी के अनुसार अनुकूलित करती है। नए सब्सक्राइबर को ऑनबोर्डिंग मिलती है। सक्रिय ग्राहकों को क्रॉस-सेल और लॉयल्टी रिवॉर्ड मिलते हैं। लैप्सिंग ग्राहकों को विन-बैक अभियान मिलते हैं। चर्न हुए ग्राहकों को सप्रेशन से पहले एक अंतिम प्रयास मिलता है। प्रत्येक चरण के लिए मौलिक रूप से अलग संदेश, टोन और ऑफर की आवश्यकता होती है।
अधिकांश ब्रांडों को ट्रैक करने वाले लाइफसाइकल चरण:
- प्रॉस्पेक्ट (साइन अप किया लेकिन खरीदारी नहीं की)
- नया ग्राहक (पिछले 30 दिनों में पहली खरीदारी)
- सक्रिय ग्राहक (पिछले 90 दिनों में खरीदारी, एक से अधिक बार)
- VIP (उच्च आवृत्ति और/या उच्च मौद्रिक मूल्य)
- जोखिम में (पहले सक्रिय, एंगेजमेंट घट रही)
- निष्क्रिय (90-180 दिनों में कोई खरीदारी या एंगेजमेंट नहीं)
- चर्न हुआ (180+ दिनों में कोई गतिविधि नहीं)
अपने ईमेल फ्लो को इन चरणों पर मैप करें और आप स्वाभाविक रूप से प्रत्येक सब्सक्राइबर के लिए अधिक प्रासंगिक अनुभव बनाएँगे।
साइकोग्राफिक। जीवनशैली, रुचियाँ, मूल्य, दृष्टिकोण। पकड़ना कठिन है लेकिन शक्तिशाली जब आपके पास हो। यदि आप जानते हैं कि एक सब्सक्राइबर सस्टेनेबिलिटी की परवाह करता है, तो आप केवल छूट पुश करने के बजाय अपनी पर्यावरण-अनुकूल प्रथाओं को उजागर कर सकते हैं। यदि आप जानते हैं कि दूसरा सब्सक्राइबर विशुद्ध रूप से कीमत से प्रेरित है, तो अपने सर्वोत्तम डील्स से आगे बढ़ें। Zero-party डेटा (नीचे इस पर अधिक) साइकोग्राफिक जानकारी एकत्र करने का सबसे अच्छा तरीका है। क्विज़, स्वागत सर्वेक्षण और प्रेफेरेंस सेंटर चयन सभी साइकोग्राफिक संकेत प्रदान करते हैं जो व्यवहार से उन्हें अनुमान लगाने से अधिक विश्वसनीय हैं।
RFM (Recency, Frequency, Monetary)। डायरेक्ट मार्केटिंग से उधार लिया गया एक फ्रेमवर्क जो ईमेल के लिए शानदार ढंग से काम करता है। ग्राहकों को स्कोर करें कि उन्होंने कितने हाल में खरीदा, कितनी बार, और वे कितना खर्च करते हैं। यह आपको विभिन्न ग्राहक प्रकारों के साथ अलग व्यवहार करने का एक संरचित तरीका देता है। Val Geisler (Fix My Churn की संस्थापक) ने चर्न को कम करने और रिटेंशन बढ़ाने के लिए व्यवहार-आधारित सेगमेंटेशन का उपयोग करने के आसपास पूरी प्रैक्टिस बनाई है।
RFM कार्यान्वयन गाइड
RFM विश्लेषण जटिल लगता है लेकिन कार्यान्वयन सीधा हो सकता है। प्रत्येक ग्राहक को तीन आयामों पर स्कोर करें, प्रत्येक 1 से 5 तक।
Recency। उन्होंने अंतिम बार कितने हाल में खरीदा? कल खरीदने वाले ग्राहक को 5 मिलता है। जिसने आठ महीने पहले आखिरी बार खरीदा उसे 1 मिलता है।
Frequency। वे कितनी बार खरीदते हैं? जो मासिक रूप से खरीदता है उसे 5 मिलता है। जिसने एक ही खरीदारी की है उसे 1 मिलता है।
Monetary। वे कितना खर्च करते हैं? आपके सबसे अधिक खर्च करने वालों को 5 मिलता है। आपके सबसे कम को 1 मिलता है।
इन स्कोरों को जोड़ें और आपको प्रत्येक ग्राहक के लिए एक प्रोफाइल मिलती है। मुख्य सेगमेंट के साथ कैसे व्यवहार करें:
| RFM स्कोर | ग्राहक प्रकार | उपचार |
|---|---|---|
| 5-5-5 | Champions | VIP उपचार, अर्ली एक्सेस, एक्सक्लूसिव ऑफर, रेफरल अनुरोध |
| 5-1-1 | नए ग्राहक | ऑनबोर्डिंग के साथ पालन करें, उत्पाद श्रेणी के बारे में शिक्षित करें, आदत बनाएँ |
| 4-4-4 से 5-4-4 | वफादार ग्राहक | क्रॉस-सेल, अपसेल, लॉयल्टी रिवॉर्ड, समीक्षाएँ माँगें |
| 1-5-5 | जोखिम में Champions | तत्काल विन-बैक। ये आपके सबसे अच्छे ग्राहक थे और वे फिसल रहे हैं |
| 1-1-1 | हाइबरनेटिंग | Sunset फ्लो या भारी छूट। भारी निवेश न करें जब तक वे प्रतिक्रिया न करें |
ईमानदार सच्चाई: सरल RFM 20% प्रयास के साथ 80% मूल्य पकड़ता है। शुरू करने के लिए आपको एक परिष्कृत स्कोरिंग मॉडल की ज़रूरत नहीं है। बस पिछली खरीदारी की recency के आधार पर 3-4 समूहों में सेगमेंट करें:
- पिछले 30 दिनों में खरीदारी (सक्रिय)
- 31-90 दिन पहले खरीदारी (गर्म)
- 91-180 दिन पहले खरीदारी (ठंडा हो रहा)
- 180+ दिन पहले खरीदारी (ठंडा)
प्रत्येक समूह के साथ अलग व्यवहार करें और आप तुरंत परिणाम देखेंगे। जब आप अधिक ग्रैन्युलरिटी के लिए तैयार हों तो आवृत्ति और मौद्रिक आयाम जोड़ें।
Klaviyo पर ई-कॉमर्स ब्रांड के लिए, प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स इस काम का अधिकांश हिस्सा स्वचालित रूप से कर सकता है। Klaviyo अपनी खरीद इतिहास के आधार पर प्रत्येक ग्राहक के लिए अनुमानित अगले ऑर्डर की तारीख, अनुमानित लाइफटाइम वैल्यू और चर्न रिस्क की गणना करता है। SaaS और प्रोडक्ट-लेड कंपनियों के लिए, Vero एक अलग दृष्टिकोण अपनाता है: यह सीधे आपके डेटा वेयरहाउस (Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, Redshift) से कनेक्ट होता है और आपके प्रोडक्शन इवेंट डेटा से सेगमेंट बनाता है, ताकि आपकी ईमेल सेगमेंटेशन हमेशा उसी के साथ सिंक हो जो उपयोगकर्ता आपके उत्पाद में वास्तव में करते हैं। यदि आपका ESP प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स या warehouse-native सेगमेंटेशन प्रदान नहीं करता है, तो ऊपर वर्णित मैनुअल चार-समूह recency सेगमेंटेशन अधिकांश मूल्य को कैप्चर करती है।
एक और व्यावहारिक नोट: RFM को प्रभावी होने के लिए जटिल नहीं होना चाहिए। मैंने ब्रांडों को विस्तृत स्कोरिंग मॉडल और भारित फार्मूलों के साथ इसके बारे में अधिक सोचते देखा है। केवल recency से शुरू करें। यदि यह परिणामों में सुधार करता है (यह करेगा), तो frequency जोड़ें। यदि यह परिणामों में और सुधार करता है, तो monetary जोड़ें। आप समय के साथ परिष्कार बना सकते हैं, लेकिन सरल संस्करण अभी काम करता है बिना किसी अतिरिक्त टूल या इंटीग्रेशन के।
डायनेमिक कंटेंट
डायनेमिक कंटेंट आपको एक एकल ईमेल टेम्पलेट बनाने की सुविधा देता है जो डेटा पॉइंट के आधार पर विभिन्न प्राप्तकर्ताओं को अलग-अलग कंटेंट प्रदर्शित करता है। एक ईमेल, लेकिन सौ अलग-अलग संस्करण। सेगमेंट A उत्पाद X देखता है, सेगमेंट B उत्पाद Y देखता है, और सेगमेंट C एक केस स्टडी देखता है।
यह ईमेल मार्केटिंग में सबसे शक्तिशाली टूल में से एक है, और अधिकांश लोग इसका उपयोग नहीं कर रहे हैं। अमेरिका के इकहत्तर प्रतिशत उपभोक्ता उम्मीद करते हैं कि ब्रांड उनके अनुभवों को पर्सनलाइज़ करें। छिहत्तर प्रतिशत निराश महसूस करते हैं जब वे नहीं करते।
Backstroke के ग्राहक उन्नत सेगमेंटेशन और डायनेमिक कंटेंट का उपयोग करके औसतन प्रति भेजने पर 31% अधिक राजस्व देखते हैं। Brennan Dunn (RightMessage के संस्थापक और This Is Personal के लेखक) ने विशिष्ट उदाहरण साझा किए हैं जहाँ डायनेमिक कंटेंट ब्लॉक (एक ही ईमेल के भीतर विभिन्न सेगमेंट को अलग उत्पाद या सेवाएँ दिखाना) को लागू करने से ईमेल राजस्व 15-30% बढ़ा। मुख्य अंतर्दृष्टि: यह केवल अलग-अलग लोगों को अलग ईमेल भेजने के बारे में नहीं है। यह एक एकल ईमेल के भीतर हर तत्व को पाठक के लिए प्रासंगिक बनाने के बारे में है।
अधिकांश आधुनिक ESP कंडिशनल ब्लॉक के माध्यम से डायनेमिक कंटेंट का समर्थन करते हैं। Klaviyo में, आप प्रोफाइल गुणों के आधार पर Show/Hide ब्लॉक उपयोग कर सकते हैं। ActiveCampaign में, कंडिशनल कंटेंट ब्लॉक वही हासिल करते हैं। Mailchimp में, कंडिशनल लॉजिक के साथ मर्ज टैग काम करते हैं, हालाँकि सेटअप कम सहज है। यदि आपका ESP नेटिवली डायनेमिक कंटेंट का समर्थन नहीं करता है, तो आप अलग सेगमेंट बनाकर और प्रत्येक को उसी अभियान के थोड़े अलग संस्करण भेजकर इसका अनुमान लगा सकते हैं। यह अधिक काम है लेकिन प्रदर्शन लिफ्ट इसे उचित ठहराता है।
एक व्यावहारिक शुरुआती बिंदु: अपनी उत्पाद अनुशंसा अनुभाग के दो संस्करण बनाएँ। गैर-ग्राहकों को बेस्टसेलर और मौजूदा ग्राहकों को खरीद इतिहास के आधार पर पर्सनलाइज़्ड अनुशंसाएँ दिखाएँ। यह एकल डायनेमिक ब्लॉक, आपके सभी प्रचारात्मक ईमेल पर लागू, न्यूनतम चल रहे प्रयास के साथ दोनों समूहों के लिए प्रासंगिकता में सुधार करेगा।
वाटरफॉल सेगमेंटेशन
जानने लायक एक तकनीक: वाटरफॉल सेगमेंटेशन महत्व के आधार पर सेगमेंट को प्राथमिकता देती है, ताकि ग्राहक क्रमिक रूप से सेगमेंट के माध्यम से आगे बढ़ें न कि कई ओवरलैपिंग अभियानों में गिरें। यह "एक दिन में तीन ईमेल" समस्या को रोकता है जो सब्सक्राइबर्स को अनसब्सक्राइब बटन ढूँढने पर मजबूर करती है।
यह कैसे काम करता है। आप अपने सेगमेंट के लिए एक प्राथमिकता क्रम परिभाषित करते हैं। कई अभियानों के लिए योग्य ग्राहक केवल उच्चतम-प्राथमिकता वाले में नामांकित होता है। उदाहरण के लिए:
- अबैंडन्ड कार्ट (सर्वोच्च प्राथमिकता, सबसे समय-संवेदनशील)
- पोस्ट-परचेज़ फॉलो-अप
- ब्राउज़ अबैंडनमेंट
- विन-बैक अभियान
- नियमित प्रचारात्मक अभियान (सबसे कम प्राथमिकता)
यदि एक ग्राहक ने अपना कार्ट अबैंडन किया है और आपके साप्ताहिक प्रचार के लिए भी योग्य है, तो उन्हें कार्ट ईमेल मिलती है, प्रमो नहीं। एक बार कार्ट सीक्वेंस पूरा होने के बाद, वे अगले अभियान के लिए पात्र हो जाते हैं जिसके लिए वे योग्य हैं।
Jay Schwedelson लगातार इस बात पर जोर देते हैं कि अत्यधिक संपर्क ईमेल प्रदर्शन के सबसे बड़े नाशकों में से एक है। वाटरफॉल सेगमेंटेशन एक व्यावहारिक समाधान है।
अधिकांश ESP में बिल्ट-इन वाटरफॉल फीचर नहीं है, इसलिए आपको इसे फ्लो लॉजिक के माध्यम से लागू करना होगा। बेसिक दृष्टिकोण: किसी को नए फ्लो में नामांकित करने से पहले, जाँचें कि वे पहले से उच्च-प्राथमिकता फ्लो में सक्रिय हैं या नहीं। यदि हैं, तो उन्हें बाहर करें। जब वे उच्च-प्राथमिकता फ्लो से बाहर निकलते हैं, तो वे अगले के लिए पात्र हो जाते हैं। इसमें कुछ सेटअप लगता है, लेकिन यह सब्सक्राइबर अनुभव को अराजक होने से रोकता है।
उसी विचार का एक सरल संस्करण: एक वैश्विक फ्रीक्वेंसी कैप सेट करें। कोई भी सब्सक्राइबर 24 घंटे की अवधि में एक से अधिक स्वचालित ईमेल और एक अभियान ईमेल प्राप्त नहीं करता है, चाहे वे कितने भी फ्लो के लिए योग्य हों। कुछ ESP (Klaviyo, Braze) इसे नेटिवली समर्थन करते हैं। अन्यों को आपको कंडिशनल फ्लो स्टेप्स के साथ मैन्युअल रूप से लॉजिक बनाने की आवश्यकता होती है।
एंगेजमेंट स्कोरिंग
एंगेजमेंट स्कोरिंग सब्सक्राइबर कार्यों को पॉइंट्स प्रदान करती है और समय के साथ उन पॉइंट्स को क्षय करती है, जिससे आपको प्रत्येक सब्सक्राइबर के आपके ब्रांड के साथ कितने एंगेज्ड होने का एक रोलिंग माप मिलता है।
शुरुआत करने के लिए एक सरल मॉडल:
| कार्य | पॉइंट्स |
|---|---|
| ईमेल का जवाब देना | 15 पॉइंट्स |
| खरीदारी | 10 पॉइंट्स |
| लिंक पर क्लिक | 5 पॉइंट्स |
| ईमेल खोलना | 1 पॉइंट |
| वेबसाइट विज़िट (ट्रैक्ड) | 3 पॉइंट्स |
प्रति सप्ताह 10% की क्षय दर लागू करें। पिछले सप्ताह की एक क्रिया अपने मूल पॉइंट्स का 90% मूल्य है। चार सप्ताह पहले की एक क्रिया लगभग 65% मूल्य है। तीन महीने पहले की एक क्रिया लगभग कुछ भी नहीं है।
यह एक गतिशील स्कोर बनाता है जो वर्तमान एंगेजमेंट को दर्शाता है, न कि ऐतिहासिक व्यवहार को। स्कोर का उपयोग निर्धारित करने के लिए करें:
- भेजने की आवृत्ति। उच्च-स्कोर सब्सक्राइबर हर अभियान प्राप्त करते हैं। कम-स्कोर सब्सक्राइबर केवल आपके सर्वश्रेष्ठ कंटेंट प्राप्त करते हैं।
- कंटेंट प्रकार। उच्च एंगेजमेंट? क्रॉस-सेल और अपसेल। कम एंगेजमेंट? री-एंगेजमेंट और मूल्य-भारी कंटेंट।
- फ्लो पात्रता। केवल न्यूनतम एंगेजमेंट स्कोर से ऊपर के सब्सक्राइबर के लिए कुछ ऑटोमेशन ट्रिगर करें।
- Sunset टाइमिंग। वे सब्सक्राइबर जिनका स्कोर शून्य पर गिरता है, sunset फ्लो में चले जाते हैं।
Klaviyo और ActiveCampaign जैसे अधिकांश ESP में एंगेजमेंट स्कोरिंग बिल्ट-इन है। यदि आपके पास नहीं है, तो आप इसे अंतिम क्लिक की recency के आधार पर सेगमेंट नियमों के साथ अनुमानित कर सकते हैं।
एंगेजमेंट स्कोरिंग के बारे में मुख्य बात यह है कि यह recency को उस तरह से ध्यान में रखती है जैसे सरल सेगमेंट नहीं करते। एक सब्सक्राइबर जिसने छह महीने पहले पाँच लिंक क्लिक किए लेकिन तब से कुछ नहीं, एंगेज्ड नहीं है, भले ही उनकी कुल क्लिक काउंट अधिक हो। एक सब्सक्राइबर जिसने कल एक लिंक क्लिक किया, अत्यधिक एंगेज्ड है, भले ही उनकी कुल काउंट कम हो। क्षय तंत्र इस अंतर को पकड़ता है। क्षय के बिना, आप ऐतिहासिक रुचि माप रहे हैं, वर्तमान एंगेजमेंट नहीं।
एंगेजमेंट-आधारित भेजना
यह सबसे आसान और उच्च-प्रभाव अनुकूलनों में से एक है जो अधिकांश ब्रांड कर सकते हैं। हर अभियान को अपनी पूरी सूची को भेजने के बजाय, एंगेजमेंट स्तर के आधार पर अपने भेजने को टियर करें।
टियर 1: पिछले 30 दिनों में क्लिक किया। आपके सबसे एंगेज्ड सब्सक्राइबर। उन्हें आपके द्वारा भेजा गया हर अभियान मिलता है।
टियर 2: पिछले 60 दिनों में क्लिक किया। अभी भी एंगेज्ड, लेकिन आपके दैनिक पाठक नहीं। उन्हें अधिकांश अभियान मिलते हैं, शायद आपके 75% भेजने।
टियर 3: पिछले 90 दिनों में क्लिक किया। डिसएंगेजमेंट के संकेत दिखा रहा है। उन्हें केवल आपका सर्वश्रेष्ठ कंटेंट मिलता है, शायद 50% भेजने।
टियर 4: 90-180 दिनों में कोई एंगेजमेंट नहीं। उन्हें री-एंगेजमेंट फ्लो में ले जाएँ। नियमित अभियान न भेजें।
टियर 5: 180+ दिनों में कोई एंगेजमेंट नहीं। Sunset फ्लो। आवृत्ति कम करें, री-एंगेजमेंट का प्रयास करें, फिर सप्रेस करें।
नोट: Apple MPP के ओपन-रेट विश्वसनीयता पर प्रभाव के कारण मैंने यहाँ जानबूझकर क्लिक-आधारित एंगेजमेंट का उपयोग किया है।
एंगेजमेंट-आधारित भेजने के परिणाम लगातार मजबूत हैं:
- ओपन रेट में 15-30% सुधार (क्योंकि आप उन लोगों को अधिक भेज रहे हैं जो खोलते हैं)
- स्पैम शिकायतों में 20-40% कमी (क्योंकि आप उन लोगों को कम भेज रहे हैं जो नहीं चाहते)
- कुल राजस्व में 0-5% परिवर्तन (अक्सर तटस्थ या सकारात्मक भी, क्योंकि आपके एंगेज्ड सेगमेंट के लिए बेहतर डिलीवरेबिलिटी अनएंगेज्ड को कम भेजने की भरपाई से अधिक करती है)
वह अंतिम बिंदु वह है जो लोगों को आश्चर्यचकित करता है। आप कुल कम ईमेल भेजते हैं और आपका राजस्व वही रहता है या बढ़ता है। तंत्र सरल है: बेहतर एंगेजमेंट सिग्नल बेहतर इनबॉक्स प्लेसमेंट की ओर ले जाते हैं, जिसका मतलब है कि आपकी अधिक ईमेल वास्तव में उन लोगों के इनबॉक्स तक पहुँचती हैं जो मायने रखते हैं।
मैंने कई SmartrMail ग्राहकों में यह पैटर्न देखा है। एक ब्रांड 'सबको सब भेजो' से एंगेजमेंट टियर पर स्विच करता है, और 4-6 सप्ताह के भीतर उनकी समग्र डोमेन प्रतिष्ठा में सुधार होता है, उनकी इनबॉक्स प्लेसमेंट रेट बढ़ती है, और उनका राजस्व या तो स्थिर रहता है या बढ़ता है। एकमात्र लागत एंगेजमेंट सेगमेंट बनाने और उनके भेजने वर्कफ्लो को समायोजित करने के लिए थोड़ी सेटअप समय है।
यदि आप इस अध्याय से एक चीज़ लागू करने जा रहे हैं, तो एंगेजमेंट-आधारित भेजना करें। यह सबसे विश्वसनीय भुगतान के साथ सबसे आसान अनुकूलन है।
Zero-Party डेटा संग्रह
Zero-party डेटा वह जानकारी है जो सब्सक्राइबर स्वेच्छा से और सक्रिय रूप से आपको देते हैं। अनुमानित डेटा के विपरीत (उनके क्लिक के आधार पर किसी को क्या पसंद है इसका अनुमान लगाना), zero-party डेटा सीधे स्रोत से आता है। यह अधिक विश्वसनीय है, और सब्सक्राइबर इसकी सराहना करते हैं कि आपने मान लेने के बजाय पूछा।
स्वागत सर्वेक्षण प्रश्न। अपनी स्वागत श्रृंखला (ईमेल 2 या 3) में, एक सेगमेंटेशन प्रश्न पूछें। Brennan Dunn की सिग्नेचर तकनीक: नए सब्सक्राइबर्स से अपनी भूमिका, सबसे बड़ी चुनौती, या वे क्या खोज रहे हैं, स्व-पहचान करने के लिए कहें। उन्हें टैग करने और सेगमेंट करने के लिए प्रतिक्रियाओं का उपयोग करें। उन्होंने रिपोर्ट किया है कि यह सरल कदम बाद की ईमेल सीक्वेंस की रूपांतरण दर दोगुनी कर सकता है क्योंकि कंटेंट विशेष रूप से प्रासंगिक हो जाता है।
प्रेफेरेंस सेंटर। सब्सक्राइबर्स को यह चुनने दें कि कौन से कंटेंट विषय उनकी रुचि हैं और वे आपसे कितनी बार सुनना चाहते हैं। 'अनसब्सक्राइब' पर क्लिक करने वाले बीस से तीस प्रतिशत लोग जब विकल्प दिया जाता है तो अपनी प्राथमिकताएँ समायोजित करेंगे। यह बनाए रखे गए सब्सक्राइबर्स की एक सार्थक संख्या है।
क्विज़। "आप किस प्रकार के [X] हैं?" पर्सनलाइज़्ड परिणामों के लिए ईमेल कैप्चर के बाद। Interact और Typeform जैसे टूल इन्हें बनाना सीधा करते हैं। क्विज़ फॉर्मेट में उच्च पूर्णता दर है क्योंकि लोग स्वाभाविक रूप से जिज्ञासु होते हैं कि उन्हें कैसे वर्गीकृत किया जाएगा।
पोस्ट-परचेज़ सर्वेक्षण। "खरीदने का फैसला क्या था?" या "आप इसे किस लिए उपयोग करेंगे?" आपको साइकोग्राफिक और उपयोग-मामले डेटा देता है जो बेहतर अनुशंसाओं और कंटेंट को बढ़ावा देता है।
अनुमानित डेटा पर zero-party डेटा का लाभ सटीकता है। जो कोई आपको बताता है कि उन्हें सस्टेनेबिलिटी की परवाह है वो निश्चित रूप से परवाह करता है। जिसने एक सस्टेनेबिलिटी से संबंधित उत्पाद पर क्लिक किया हो सकता है कि वे केवल ब्राउज़ कर रहे थे। स्व-रिपोर्टेड डेटा पर्सनलाइज़ेशन के लिए अधिक विश्वसनीय है।
Zero-party डेटा में एक ट्रस्ट लाभ भी है। जब आप एक सब्सक्राइबर से सीधे पूछते हैं, तो वे अपने डेटा पर नियंत्रण में महसूस करते हैं। जब आप बिना बताए व्यवहार से अनुमान लगाते हैं, तो यह आक्रामक लग सकता है। पूछना खुद विश्वास बनाता है: "हम आपको प्रासंगिक कंटेंट भेजना चाहते हैं, इसलिए हम पूछ रहे हैं कि आप किसकी परवाह करते हैं।" यह एक ऐसा संदेश है जिस पर अधिकांश लोग सकारात्मक प्रतिक्रिया देते हैं।
प्रेफेरेंस सेंटर
मैं विशेष रूप से प्रेफेरेंस सेंटर पर विस्तार करना चाहता हूँ क्योंकि वे ईमेल मार्केटिंग में सबसे अधिक उपेक्षित टूल में से एक हैं।
प्रेफेरेंस सेंटर एक पेज है जहाँ सब्सक्राइबर यह समायोजित कर सकते हैं कि वे आपसे क्या प्राप्त करते हैं, बजाय पूरी तरह से अनसब्सक्राइब करने के। यह आमतौर पर उन्हें चुनने देता है:
- कंटेंट विषय (उत्पाद अपडेट, शैक्षिक कंटेंट, बिक्री और प्रचार, कंपनी समाचार)
- ईमेल आवृत्ति (दैनिक, साप्ताहिक, मासिक, केवल आवश्यक)
- फॉर्मेट प्राथमिकताएँ (HTML बनाम प्लेन टेक्स्ट, हालाँकि यह अब कम सामान्य है)
प्रेफेरेंस सेंटर पर डेटा प्रभावशाली है। जब सब्सक्राइबर 'अनसब्सक्राइब' पर क्लिक करते हैं और इसके बजाय एक प्रेफेरेंस सेंटर देखते हैं, 20-30% पूरी तरह से अनसब्सक्राइब करने के बजाय अपनी प्राथमिकताएँ समायोजित करेंगे। यह लिस्ट चर्न में सीधी कमी है।
लेकिन बड़ा लाभ वह डेटा है जो आप एकत्र करते हैं। जब एक सब्सक्राइबर आपको बताता है कि वे केवल उत्पाद अपडेट चाहते हैं न कि प्रचारात्मक ईमेल, आपके पास अब zero-party डेटा है जिसे आप उन्हें स्थायी रूप से सेगमेंट करने के लिए उपयोग कर सकते हैं। उनका अनुभव सुधरता है (वे केवल वही प्राप्त करते हैं जो वे चाहते हैं), आपकी एंगेजमेंट मेट्रिक्स सुधरती हैं (वे खोलने और क्लिक करने की अधिक संभावना रखते हैं), और आपका रिश्ता मजबूत होता है (वे नियंत्रण में महसूस करते हैं)।
बड़े पैमाने पर सेगमेंटेशन (100K+ लिस्ट)
इस अध्याय में सब कुछ सूची के आकार की परवाह किए बिना लागू होता है। लेकिन 100,000+ सब्सक्राइबर्स को भेजने वाले ब्रांड विशिष्ट चुनौतियों का सामना करते हैं जो छोटी लिस्ट नहीं आती। स्केल पर, गलतियाँ तेजी से बढ़ती हैं, इनबॉक्स प्रदाता आपकी अधिक बारीकी से जाँच करते हैं, और सेगमेंट प्रबंधन की परिचालन जटिलता काफी बढ़ जाती है।
एंगेजमेंट टियर सिस्टम अपरिहार्य हो जाता है। 100K+ संपर्कों के साथ, हर अभियान को अपनी पूरी लिस्ट को भेजना सक्रिय रूप से हानिकारक है। आप अपनी डोमेन प्रतिष्ठा को जला देंगे, Gmail के फ़िल्टरिंग को ट्रिगर करेंगे, और हफ्तों में अपनी इनबॉक्स प्लेसमेंट रेट को खराब होते देखेंगे। एंगेजमेंट-आधारित टियर लागू करें (इस अध्याय में पहले एंगेजमेंट-आधारित भेजने के तहत कवर) पहली प्राथमिकता के रूप में। कम से कम, अपनी लिस्ट को तीन टियर में अलग करें: 30-दिन एंगेज्ड, 60-दिन एंगेज्ड, और 90-दिन+ निष्क्रिय। केवल आपके 30-दिन एंगेज्ड सेगमेंट को प्रत्येक अभियान प्राप्त करना चाहिए।
Sunset नीतियों को लागू करने की आवश्यकता है, न केवल योजनाबद्ध। स्केल पर, निष्क्रिय सब्सक्राइबर्स को रखने की लागत महत्वपूर्ण है। 100,000-व्यक्ति लिस्ट का दस प्रतिशत 10,000 संपर्क हैं जिनके लिए आप भुगतान कर रहे हैं जो शून्य राजस्व उत्पन्न करते हैं और सक्रिय रूप से आपकी ईमेल डिलीवरेबिलिटी को नुकसान पहुँचाते हैं। स्वचालित सप्रेशन लागू करें: शून्य एंगेजमेंट के 120 दिनों के बाद (कोई ओपन नहीं, कोई क्लिक नहीं), सब्सक्राइबर्स को एक समर्पित री-एंगेजमेंट फ्लो में स्थानांतरित करें। री-एंगेजमेंट फ्लो कोई प्रतिक्रिया के बिना पूरा होने के बाद, उन्हें सभी मार्केटिंग भेजने से सप्रेस करें। तिमाही समीक्षा करें और सालाना वास्तव में मृत संपर्कों को हटाएँ।
स्केल पर फ्रीक्वेंसी प्रबंधन के लिए ऑटोमेशन की आवश्यकता है, मैनुअल निगरानी नहीं। कई टीम सदस्यों, उत्पाद लाइनों और अभियान प्रकारों के साथ सभी एक ही सब्सक्राइबर बेस को टार्गेट करते हुए, बाधाओं के बिना अत्यधिक संपर्क अपरिहार्य हो जाता है। फ्रीक्वेंसी कैप लागू करें: कोई भी सब्सक्राइबर प्रति दिन एक से अधिक मार्केटिंग ईमेल और आदर्श रूप से प्रति सप्ताह चार से पाँच से अधिक नहीं प्राप्त करता है। कुछ ESP (Klaviyo, Braze) वैश्विक फ्रीक्वेंसी कैप के माध्यम से इसे नेटिवली समर्थन करते हैं। अन्यों को आपको अपने फ्लो शर्तों में लॉजिक मैन्युअल रूप से बनाने की आवश्यकता होती है।
सेंड थ्रॉटलिंग मायने रखती है। जब आप 100,000 ईमेल एक साथ भेजते हैं, इनबॉक्स प्रदाता ध्यान देते हैं। अपने ESP के थ्रॉटलिंग सेटिंग्स का उपयोग करके एक से दो घंटे में अपने भेजने को फैलाएँ। यह रेट लिमिट ट्रिगर करने की संभावना को कम करता है और आपको समस्याओं को पकड़ने का समय देता है (एक टूटा हुआ लिंक, एक रेंडरिंग समस्या) पूरी लिस्ट ईमेल प्राप्त करने से पहले।
एंगेजमेंट और लाइफसाइकल द्वारा सेगमेंट करें, केवल डेमोग्राफिक्स से नहीं। बड़ी लिस्ट विस्तृत डेमोग्राफिक सेगमेंट बनाने के लिए प्रलोभन देती हैं (उम्र + स्थान + लिंग + खरीद श्रेणी)। इसका विरोध करें जब तक आपके पास प्रत्येक सेगमेंट को सांख्यिकीय रूप से सार्थक बनाने के लिए वॉल्यूम न हो। 100K लिस्ट के भीतर 200 लोगों का एक सेगमेंट एक सेगमेंट नहीं है, यह एक राउंडिंग एरर है। अपने सेगमेंटेशन को उच्चतम राजस्व प्रभाव वाले आयामों पर केंद्रित करें: एंगेजमेंट स्तर, खरीद recency, ग्राहक लाइफटाइम वैल्यू टियर, और उत्पाद श्रेणी रुचि।
स्केल पर परीक्षण अधिक शक्तिशाली हो जाता है। 100K+ सब्सक्राइबर्स के साथ, आपके पास आक्रामक रूप से परीक्षण करने के लिए सैंपल आकार हैं। अपनी लिस्ट के 5-10% पर A/B परीक्षण चलाएँ और शेष 90-95% पर विजेता लागू करें। आप दिनों के बजाय घंटों में सांख्यिकीय महत्व प्राप्त कर सकते हैं। सब्जेक्ट लाइनें, भेजने का समय, ऑफर स्ट्रक्चर और कंटेंट फॉर्मेट व्यवस्थित रूप से परीक्षण करने के लिए इस लाभ का उपयोग करें। स्केल पर, 100K सब्सक्राइबर्स में क्लिक रेट में 2% सुधार सार्थक वृद्धिशील राजस्व उत्पन्न करता है।
ISP द्वारा ईमेल डिलीवरेबिलिटी की निगरानी करें। उच्च वॉल्यूम पर, Gmail, Yahoo, और Outlook के साथ आपकी प्रतिष्ठा अलग-अलग हो सकती है। आपके पास Gmail के साथ उत्कृष्ट इनबॉक्स प्लेसमेंट हो सकती है लेकिन Yahoo द्वारा थ्रॉटल हो सकते हैं। प्रत्येक प्रदाता को स्वतंत्र रूप से मॉनिटर करने के लिए Google Postmaster Tools और Microsoft SNDS का उपयोग करें। यदि एक प्रदाता की मेट्रिक्स में गिरावट आती है, तो आप अपने समग्र कार्यक्रम को बदले बिना उस प्रदाता के लिए विशेष रूप से अपने भेजने को समायोजित कर सकते हैं।
सब्सक्राइबर लाइफटाइम वैल्यू
एक सब्सक्राइबर की लाइफटाइम वैल्यू को समझना आपको अधिग्रहण खर्च, कंटेंट निवेश और रिटेंशन प्रयासों के बारे में बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है। बेसिक गणना: प्रति सब्सक्राइबर प्रति माह औसत राजस्व गुणा महीनों में औसत सब्सक्राइबर जीवनकाल। सरल, लेकिन अधिकांश ब्रांड कभी ऐसा नहीं करते।
अधिग्रहण स्रोत द्वारा LTV ट्रैक करें। ऑर्गेनिक सर्च से सब्सक्राइबर्स की पूरी तरह से अलग LTV हो सकती है, उनसे जो पेड Facebook अभियान से आए हैं। मैंने व्यवसायों को अपना 40% अधिग्रहण बजट पहली बार यह विश्लेषण करने के बाद पुनः आवंटित करते देखा है। अध्याय 9 LTV गणना, अधिग्रहण लागत बेंचमार्क और LTV:CAC अनुपात जो आपको विस्तार से लक्षित करने चाहिए, उन्हें कवर करता है।