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2014年12月1日 星期一

9 種增加開信率的方法

「開信率」是最能說明電子郵件行銷 "那邊有問題" 的最關鍵指標之一

它最能確定「點擊率、轉換率、整個電子郵件行銷的整體效能」- 即便是「產能」也會受到它的影響,而它也是用來確認訂戶「參與熱絡程度」的重要指標

根據 Silverpop 電子郵件系統服務商的研究顯示:「在 2012 的第 1、2 季測量分析來說平均開信率約 19.7%」

MailChimp 則是針對不同訊息的發送作出研究:「有 "優惠折扣卷" 的字樣開信率約 19%;若是自 "宗教圖片影片製造" 則是 48%」

如果你的數據比它們要好,那就恭喜你 .... 但是使用下面的方法將更受益於你

9 大戰術:
● 獲取姓名發送權
確認電子郵件發件人名稱易於辨識且一致的 - 在 iOS 的設備上發件人的名字總比你的主題列要來的 "突出"

電子郵件專家對於如何辨別你的寄件者名稱和位址稱之為「寄件者家族」( Sender Familiarity )。Email 電子郵件系統服務商發佈一項研究顯示:「使用者已經很習慣在智慧型手機收信,因此收件者名字會來得比主旨列要 "首先搶得吸晴效果"」

● 獲取主旨列權利
主旨列是很重要的 - 測試主旨列是一件很重要的事,它可用來看看要怎樣才能最佳化吸引你的目標讀者。也許他們喜歡「有節慶理由的 "直接折扣" 銷售」而非「年終大拍賣 "買千送百折價卷" ( 因為必須未來再回來消費,否則折價卷等同廢紙 )」的標題

或者嘗試以「帶有情緒性字眼 ( ex:免費 )數字消費期限」的變化來評估 A/B Test 效益如何

● 信件帶有個人化口吻
Email 電子郵件系統服務商 MailerMailer 在 "2013 年的 Email Marketing Metrics Report" 這篇文章顯示 "個人化口吻對於開信率有些什麼影響"?

另一個電子郵件系統服務商 GetReponse 則是為此分析得到 "比起沒個人口吻化的信來說,有這樣作的來均來說有 26% 如此高的開信率 & 超過 130% 的 CTRs ( 點擊率,Click-Through Rates )"

● 優化前置標題文字 ( Optimize Preheader Text )
在訂戶掃瞄寄件者姓名和 Email 地址後,在點開信件時首先看到的就是「前置標題」了 - 它通會以「較小字眼、灰色」等不突顯的方式來呈現

有很多的行銷人員總在此喜歡用 "不能在此 Email 看到內容嗎?點此連結另開網頁查看"

這是個很合理使用寶貴空間的方法,但你卻可有更好的方法
→ 利用它來當作為 Email 的子標題,好讓你的讀者快速補充主標題無法交待完的訊息

● 將名單分類 ( Segment )
如果你分類得夠好,你就更能輕鬆傳達訂戶感興趣且合適的內容,而它也將大幅改善開信率

簡單的分類實例和方法:
# 對於招聘單位:用人單位 & 求職者 ( Employers vs. Job-Seekers )
# 對於房地產經紀人:買房者 & 租房者 ( Buys vs Renters )
# 對於電子商務公司:準買家 & 潛在客戶,或是將買家依常購商品予以分類

● 給你的訂戶想要的東西
這會影響你的你該作的程序 - 利用「問卷調查測驗社群媒體」的方式來「收集意見/想法」

雖然麻煩,但也是你該作的!

● 在正確的時候寄信
依照不同時間來寄信會有很戲劇性的開信率落差
為找出最佳時機 - 最好的方式仍是測試,但你仍可依上次的寄發結果 ( 如果有的話 ) 來評估

※ 關於這點可詳見 "When Is the Best Time to Send an Email?" 這篇文章有進一步說明

● 依正確的頻率來傳送訊息
最常發生也最不想看到的就是「超弱的點擊率」

清單疲勞 ( List Fatigue )」是一件 "棘手" 的問題,它需要一系列的變化來修正,但是最好的開始就是「嘗試稍微增加寄送頻率」

也就是說如果你原本每週寄一次甚至二次,則在增加寄送頻率的情況下
在過一段時間後就會緩慢達到你想要的開信率

方法雖然可能罕見,卻是實際曾成功過的!

● 使用「雙重確認 ( Double Opt-In )」

讓註冊 or 訂閱電子報的人使用「單一確認 or 雙重確認」長期來說對於結果是有極大差異的

雙重確認 ( 有時稱之為「確認訂閱」,意指當有人訂閱後就會收到確認信用來再次確認是實際當事人註冊時用的 Email ) - 使用這個方法往往會 Double 開信率

MailChimp 曾有過一份報告顯示:「使用雙重確認平均有 29% 的開信率,勝過只用單一確認的 17% 開信率

總結:
當然,這 9 種只是可能少數的方法。你是否也想過有什麼的方法可試試呢?
而它們是否有效?又是否無效?在下方留言和其它網友一塊討論吧!

補註:
下圖是我從網路上找來的一張圖用來說明開信率的公式計算方式
有興趣的可以記下來哦!

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