Dublarea Succesului Campaniilor de Email îN Masă CU RecomandăRi Personalizate de Produse

Email-urile declanșate sunt cunoscute pentru a fi mai eficiente decât campaniile în masă. Conform studiului nostru asupra a 610 proiecte de ecommerce, CTR-ul (rata de clic) al email-urilor în masă este de doar 0.02%, în timp ce email-urile declanșate au un CTR de 0.21%.

Aceasta înseamnă că veți primi aproape de zece ori mai multe conversii per email declanșat decât pentru un email de masă. Există mai multe motive pentru aceasta:

• Relevanță Mai Mare și Sincronizare Perfectă: Comunicarea declanșată are loc ca răspuns la o acțiune a clientului — cum ar fi înscrierea, achiziționarea sau navigarea pe pagini. Acest lucru înseamnă că conținutul email-ului este mai relevant și ajunge la abonat atunci când este cel mai interesat să se implice.
• Personalizare: Email-urile declanșate includ adesea recomandări sau oferte personalizate pe baza activității sau a intereselor anterioare ale utilizatorului. Aceasta include atunci când îi adresați pe nume, le reamintiți despre produsele vizualizate anterior sau le propuneți o selecție de articole similare.

În contrast, email-urile de masă generează aproape de două ori mai mult trafic pe site-uri web și aplicații deoarece sunt trimise unui public mai larg.

În încercarea de a crește eficacitatea comunicării, marketerii se confruntă adesea cu rate de implicare și conversie scăzute. Email-urile de masă nu performează suficient de bine, deoarece nu corespund nevoilor și intereselor destinatarilor. Prin urmare, fiecare abonat primește același conținut. Astfel, rata de conversie este totuși mai mare în email-urile declanșate: conform Yespo, rata de conversie pentru email-urile de masă este de 3.06%, în timp ce pentru email-urile declanșate este de 5.22%.

Același lucru este valabil și pentru alte două metrici — AOV (Valoarea Medie a Comenzii) și LTV (Valoarea pe Durata de Viață a Clientului). Spre deosebire de email-urile de masă, email-urile declanșate utilizează mai frecvent tehnici pentru a crește valoarea comenzilor, cum ar fi upselling și cross-selling. Datorită personalizării și comunicării la timp, email-urile de bun venit, post-achiziție și altele declanșate cresc loialitatea și implicarea clienților, încurajându-i să rămână cu tine mai mult timp.

Suntem obișnuiți să obținem o eficacitate ridicată a campaniilor de email doar atunci când avem suficiente informații despre client și mesajul ajunge la momentul potrivit sau ca răspuns la un eveniment specific.

Cu toate acestea, email-urile de masă pot crește vânzările, profiturile și loialitatea clienților dacă includ un singur element: recomandări de produse personalizate.

În continuare, vom analiza sarcinile pe care acest instrument ajută afacerile să le rezolve și vom explora procesul de generare a recomandărilor personalizate de produse în campaniile de email de masă. De asemenea, vom analiza exemple de la companii precum Comfy și Liki24. De asemenea, vom arăta rezultatele pe care companiile le pot obține prin adăugarea blocurilor de recomandare în emailuri.

Beneficiile Recomandărilor Personalizate în Campaniile de Email de Masă

Blocurile de recomandări sunt adesea folosite pe site-uri web, în aplicații mobile și în emailuri declanșate. Adăugarea de selecții personalizate la campaniile de email masive poate face acest canal și mai profitabil. Notabil, recomandările de produse rezolvă mai multe probleme:

1. Îmbunătățirea Personalizării. 49% dintre consumatori se simt frustrați când primesc conținut irelevant. 42% sunt nemulțumiți când mesajele nu reflectă dorințele și nevoile lor.

Emailurile de masă pot fi adaptate cerințelor și intereselor fiecărui abonat, grație recomandărilor de produse. Acest lucru crește eficiența canalului de email, deoarece 80% dintre consumatori sunt mai predispuși să achiziționeze de la o companie care oferă o experiență personalizată.

1. Reducerea Timpului de Creare a Emailurilor. Pregătirea unui email promoțional implică două etape cheie: selectarea publicului țintă (segmentarea bazei de date) și completarea emailului cu conținut. În timp ce segmentarea de bază (după sex, vârstă, locație etc.) nu necesită mult timp, crearea micro-segmentelor necesită muncă minuțioasă din partea marketerului. Totuși, chiar și astfel de emailuri promoționale nu vor fi personalizate pentru fiecare abonat în parte.

Pentru a personaliza manual conținutul, marketerii trebuie să crească numărul de versiuni ale emailurilor și de segmente, fiecare constând din doar 3-10 contacte. Acesta este un proces extrem de ineficient atunci când este realizat manual.

În schimb, marketerii pot utiliza inteligența artificială. Algoritmii vor selecta apoi articolele recomandate pentru fiecare abonat, iar toate elementele necesare (prețuri, nume și imagini ale produselor) vor fi introduse automat în email din feedul de produse.

În plus, probabilitatea de erori în selectarea produselor relevante este redusă. Inteligența artificială recunoaște tiparele comportamentale umane și selectează mai precis produsele care ar putea interesa un anumit client.

Cum sunt generate recomandările de produse pentru campaniile de masă

Modelul matematic din spatele algoritmilor AI ai Yespo se bazează pe analiza unei mari cantități de date despre clienți. Acesta procesează comportamentul online, inclusiv:

• interacțiunile cu produsele, cum ar fi vizualizări, adăugări la wishlist, adăugări în coș și achiziții;
• acțiunile pe site-ul web și în aplicație, cum ar fi căutări, categorii de produse favorite etc.

Rețeaua neuronală identifică tipare comportamentale și recunoaște preferințele prin studierea istoricului unui client. Acest lucru permite algoritmilor să prezică ce produse ar putea interesa o anumită persoană.

Relevanța produselor pentru blocul de recomandare este determinată pe baza scorării. Modelul atribuie fiecărui produs un scor care indică adecvarea sa ca recomandare pentru utilizator. Dezvoltatorii Yespo stabilesc un prag minim de scorare pentru a filtra opțiunile irelevante.

În Yespo, un marketer poate configura condiții suplimentare pentru ca algoritmii să le ia în considerare atunci când adaugă produse în blocurile de recomandări. Aceste parametri de produs pot include:

• O dimensiune minimă a reducerii;
• Mărci pentru care clientul a arătat recent interes;
• Noi sosiri în categoriile pe care clientul le-a vizualizat, și altele.

Află mai multe despre generarea recomandărilor de produse personalizate >>

Cum retailerii ucraineni îmbunătățesc ratele campaniilor de masă: Învățături de la Comfy și Liki24

Pentru a măsura eficacitatea implementării recomandărilor în campaniile promoționale, am comparat indicatorii de e-mailuri pe parcursul a două luni. 

Iată tipurile de e-mailuri pe care le-am comparat:

• cu selecții personalizate generate de algoritmii AI Yespo;
• cu aceleași produse pentru toți abonații, alese manual de specialiștii în marketing din echipele clienților noștri.

Citește mai departe pentru a afla cum a impactat acest lucru conversiile, valoarea medie a comenzilor și traficul pe site-ul companiilor.

Studii de caz

Comfy

Un retailer ucrainean cunoscut, Comfy, a adăugat recomandări personalizate de produse în campaniile promoționale de e-mail în secțiunile „Produsul Zilei” și „Reduceri de Zi/Noapte”. Compania a trimis aceste e-mailuri către peste 2,2 milioane de abonați.

Algoritmii au selectat produse pentru blocurile de recomandare pe baza datelor comportamentale ale clienților. Am configurat condiții personalizate pentru blocul de recomandare prin adăugarea a 4 produse din categoria „Cele Mai Bune”. De asemenea, am inclus până la 6 bestselleruri în e-mailurile pentru noii abonați care nu avuseseră încă nici un istoric de interacțiune cu site-ul.

După ce Comfy a implementat recomandări personalizate în emailurile de masă, compania a obținut următoarele rezultate:

Liki24 

Liki24 a decis să utilizeze un bloc cu recomandări personalizate împreună cu selecția sa de produse. Astfel de emailuri au fost trimise la peste 70K de abonați.

Așadar, am obținut următoarele rezultate:

Concluzii

Campaniile de email de masă sunt un mod grozav de a direcționa trafic către site-ul și aplicația ta. Cu toate acestea, adesea nu performează la fel de bine ca emailurile trigger deoarece au o rată de clicuri și conversii mai mică. Acest lucru se întâmplă deoarece le lipsește personalizarea, exact ceea ce își doresc clienții. Poți utiliza ușor recomandări personalizate de produse pentru a face campaniile de masă mai eficiente și profitabile.

Algoritmii de AI ai Yespo preiau mult din munca marketerilor, economisind timp, prevenind greșeli în crearea emailurilor și ajustând recomandările de produse pentru fiecare client. Exemplele reale de la retaileri precum Comfy și Liki24 arată că blocurile personalizate depășesc selecțiile standard prin:

• Generarea de mai multe clicuri către site și aplicație;
• Obținerea unor rate de conversie mai mari;
• Creșterea valorii medii a comenzii.

Ține cont de specificul afacerii tale și de publicul țintă pentru a maximiza utilizarea recomandărilor de produse în campaniile de email de masă. Specialiștii Yespo vor adapta cu plăcere algoritmii și strategiile pentru a genera recomandări de produse special pentru compania ta. Odată ce setul de algoritmi este definit, dezvoltatorii creează un modul special pe care marketerii îl pot adăuga ușor la emailurile promoționale folosind un editor drag-and-drop.

Dacă dorești să implementezi astfel de recomandări personalizate în campaniile tale, programează un apel de demo sau contactează managerul tău de succes al clienților.

Cerere Specială Inline