高ボリュームコールドメールは、基本的に数字とシステムのゲームです。メール到達率、リスト関連性、オファーの明確性、そして規律正しい測定は、ほぼ毎回、巧妙なコピーを上回ります。以下の107のレッスンは、年間にわたる送信で一貫して結果をもたらすものを整理したもので、自分のプログラムのボトルネックから始めてデバッグできるように構成されています。
107のレッスン
PCPLを主要効率指標として使用する。 PCPL(リード当たりの接触プロスペクト数)は、接触したプロスペクト数を肯定的な応答数で割ったものです。PCPLが改善すれば、通常、ターゲティング、オファー、メール到達率全体でシステムが改善しています。
PCPL ≤ 500をデフォルトベンチマークとして使用する。 有用なベースラインは、接触した500プロスペクト当たり少なくとも1件の肯定的な応答です。これは業界によって異なりますが、500より悪い結果が続く場合は、修正可能な問題があると仮定してください。
返信率を最速のメール到達率診断として使用する。 返信率は、インボックス配置と全体的なシステムヘルスの迅速なプロキシです。不在返信をこの数字に含めます。スパム配置テストは方向性はあるが決定的ではありません—テストでインボックスに到達しても、実際の世界ではスパムになる可能性があります。OOO返信を含む返信率 > 2% がメール到達率の北極星であるべきです。
返信率 ≥ 2% をデフォルトのメール到達率フロアとして使用する。 返信率(OOOを含む)が2%未満の場合、オファーを変更する前に、メール到達率を最初のボトルネックとして扱います。
メール到達率が許容できる場合、肯定的な返信率を使用して関連性を判断する。 返信率は良好だが肯定的な返信率が低い場合、メールは見られていますが、オファーと対象者が一致していません。アングル、ターゲットリスト、または次のステップを修正します。
バウンス率を追跡する。これはメール到達率に直接影響するためです。 高いバウンス率は送信者の評判を損傷し、インボックス配置を減らします。バウンスを低下させることはスケーリングの必須部分です。バウンス閾値:2% = 調査を開始、4% = おそらく深刻な問題、理想的 = 0.5–1.5%。
バウンスをハードバウンスと送信者バウンスに分け、異なる方法で修正する。 ハードバウンスは通常、不正なデータを意味し、より良いリストクリーニングとより厳密な検証で修正します。送信者バウンスは通常、評判またはDNS問題(ドメイン交換またはインボックスインフラの再構築で修正することが多い)、またはコピーフィンガープリンティング(スクリプトのリフレッシュと構造の変更で修正)を意味します。
収益は北極星ですが、常に直接のKPIではありません。 一部のキャンペーンは最初は関心で測定され、後で収益で測定されます。目的を事前に定義して、間違ったレイヤーで最適化しないようにしてください。
オープン率を使用しないでください。 オープンは信頼できず、オープントラッキングはトラッキングピクセルを追加してメール到達率を損傷する可能性があります。返信、肯定的な返信、およびダウンストリームコンバージョンに焦点を当ててください。
デフォルトでコールドメールを短くしてください。 通常、70語以下がより良いパフォーマンスを示します。これは明確さを強制し、読者の摩擦を減らすためです。
30語以下はオファーがシンプルな場合に理想的です。 非常に短いメールは、価値提案が理解しやすく、次のステップの摩擦が低い場合に機能します。
より長いメールを試済みの例外として扱う。 より長いメールがセグメントで勝つ場合、そのセグメントのみにそれらを保持し、そこで機能する理由を文書化します。
1つの明確なCTAを使用する。 複数のアクションを求めると、読者は遅延し、遅延は無応答になります。
可能な限り、メールを質問で終わる。 メール末尾の疑問符は、返信アクションが明白であるため、読者が返信する可能性を増加させます。質問を具体的で簡単に答えられるものにしてください。
最初の2行は、なぜ今あなたがメールを送っているかを説明する必要があります。 読者は数秒以内に読み続けるかどうかを決めています。最初の2行を使用して、あなたのオファーを彼らの役割、状況、または明確なトリガーに接続してください。
セグメンテーションとリスト関連性は、アウトバウンドをスケーラブルにするものです。 リストがオファーとより正確に一致するほど、返信を得るために積極的なパーソナライゼーションが必要になりません。スケーリングは主に関連するリストと明確なアングルのスケーリングです。
実際に観察できるデータのみを使用してセグメンテーションしてください。 タイトル、使用されているツール、採用シグナル、地理、企業規模、および可視的なイニシアティブは有効です。検証できない場合、セグメンテーションを駆動すべきではありません。
データなしに意図または人口統計について仮定を避けてください。 誰かが何を気にかけているかを推測することは、通常、メッセージが実際の購入者にとってより関連性が低くなるため、より少ない返信とより少ない肯定的な応答を生み出します。
スクリプトではなくアングルをテストしてください。 アングルはターゲット対象者 + 問題点 + ソリューションフレーミングです。アングルの変更は、小さな言葉遣いの調整よりも多くの結果を動かします。

