E-posbemarking: eenvoudige ontleding van die intekenaarlys

Retensie
Leestyd: 3 minute

intekenaar behoud het sy wortels in die koerantbedryf. 'N Paar jaar gelede het ek gewerk vir 'n databasisbemarkingsonderneming wat spesialiseer in koerantintekeninge. Een van die belangrikste maatstawwe vir die segmentering en bemarking van voornemens vir intekeninge was die vermoë om 'te behou'. Ons wou nie (altyd) bemark na vooruitsigte wat nie goed sou bly nie. As ons vooruitsigte op gehalte wou verkry, sou ons bemark na woonbuurte en huishoudings wat volgens ons goed behou is. Met ander woorde, hulle het nie die 13-week-aanbieding aangegryp nie en dan gerus, hulle sou eintlik hernu en daarby bly.

Om te analiseer hoe goed die produk vaar en hoe goed ons bemarking vaar, sal ons ons kliëntebehoud deurlopend ontleed. Dit sal ons help om op die doel te bly. Dit sal ons ook help om te skat hoeveel klante sal vertrek teenoor verblyf, sodat ons ons verkrygingsveldtogte daarvolgens kan beplan. In die somermaande waar mense op vakansie sou gaan, kan ons dalk bemark na vooruitsigte met 'n lae retensie, bloot om die telling te hou (intekenaartellings = advertensie-dollars in die koerantbedryf).

Die retensiekurwe

Behoudkurwe

Waarom moet u lysbewaring ontleed?

Ek is eerlik verbaas dat e-posbemarkers, gegewe die waarde van 'n e-posadres, nie Retensie-analise aanvaar het nie. Bewaringsanalise van e-pos intekenare is om verskeie redes waardevol:

  1. Met lae retensie kom hoë rommel / spam-verslagdoening voor. Die monitering van die behoud van u lys sal u help om u reputasie op te bou en probleme met internetdiensverskaffers te vermy.
  2. Die opstel van retensiedoelwitte is 'n uitstekende manier om te verseker dat u inhoud netjies is. Dit sal u basies vertel hoeveel keer u swak inhoud kan waag voordat 'n intekenaar besluit om borgtog te doen.
  3. Behoudsanalise sal u vertel hoe sleg u lyste verneder en hoeveel intekenare u moet aanhou byvoeg om u lys te behou en; gevolglik u inkomstedoelwitte.

Hoe om retensie en uitputting te meet op u e-pos intekenaarlys

Die voorbeeld wat ek hier gegee het, is volledig saamgestel, maar u kan sien hoe dit kan help. In hierdie geval, (sien die grafiek), is daar 'n daling van 4 weke en 'n verdere 10 weke. As dit 'n werklike voorbeeld was, sou ek 'n bietjie dinamiese inhoud wou plaas rondom die 4-week-punt wat regtig 'n bietjie zip aan die veldtog toevoeg! Dieselfde in week 10!

Om mee te begin, neem die sigblad wat ek gebruik, elke intekenaar in berekening en bereken die datum waarop hulle begin het en die datum waarop hulle uitgeteken is (as hulle ingeteken het. Kyk na die berekeninge - hulle doen 'n goeie werk om inligting te verberg waar dit leeg moet wees. en slegs op voorwaardes reken.

U sal sien dat die resulterende rooster die totale dae waarop hulle ingeteken is, bevat as hulle ingeteken het. Dit is die inligting wat ek in die tweede gedeelte van die analise sal gebruik om die retensiekoers per week te bereken.

Intekendae

'N Retensiekurwe is redelik standaard in elke bedryf wat intekeninge meet, maar dit kan ook gebruik word om die retensie vir ander bedrywe te ontleed - voedselaflewering (hoeveel aflewerings en hoe gereeld voordat iemand vir altyd vertrek ... miskien 'n spesiale' dankie 'voor dit punt is in orde), haarsny, filmverhuur ... noem maar op en u kan die uitputting en retensie vir u kliënt bereken.

Om kliënte te behou, is gewoonlik baie goedkoper as om nuwe klante te bekom. U kan Retensie-analise gebruik om u retensiekurwes te bereken en te monitor.

Met my vals voorbeeld, sal u sien dat ek net binne 'n paar maande nog 30 +% van die intekenare moet byvoeg om my lys te behou. Daar is tans geen standaarde vir e-posbemarking vir retensie-analise nie, dus afhangend van u bedryf en u veldtogte, kan u lysbehoud en -verswakking dramaties verskil.

Laai 'n Excel-bewaar-sigblad af

Behoud sigblad

Laai die voorbeeld Excel-sigblad af

Dit is net 'n rudimentêre monster wat ek vir hierdie pos saamgestel het. Dit bevat egter al die inligting wat u nodig het om u retensie te kan ontleed. Klik met die rechtermuisknop op die onderstaande grafiek en doen 'Save as' om die sigblad wat ek plaaslik opgebou het, af te laai.

Laat weet my as u hulp nodig het om hierdie tipe analise op u lyste uit te voer! Dit is regtig handig as u ook huishoudelike, demografiese, gedrags-, inhouds- en uitgawedata het. Dit stel u in staat om ongelooflike segmentering te doen om u bemarking en inhoud beter op u gehoor te rig.

Wat dink jy?

Hierdie webwerf gebruik Akismet om spam te verminder. Leer hoe jou opmerking verwerk is.