भेजे गए मेलिंग की आवृत्ति: अधिक बार हमेशा बेहतर नहीं होता है!

हाल ही में, मैं अक्सर राय सुनता हूं कि " पत्र भेजने की मात्रा ईमेल विपणन में सफलता की कुंजी है !"। उनके मूल में, उनका मतलब है कि अतिरिक्त ईमेल भेजने से ग्राहकों के लिए अधिक गतिविधि होती है, और अधिक पैसा कमाया जाता है, और आम तौर पर बेहतर होता है (भले ही "बेहतर" का अर्थ आपके लिए हो)।

उनके तर्क सरल हैं:

1. मेरे डेटा से पता चलता है कि जितना अधिक मैं अपने समाचार पत्र पर / खुला / क्लिक करता हूं, उतना अधिक पैसा कमाता हूं।
2. चूंकि मैं नए ईमेल पतों को जादुई रूप से "कंसीलर" नहीं कर सकता, इसलिए मुझे उन लोगों को मेल भेजना चाहिए जो पहले से ही अधिक बार हैं।

आखिरकार, यदि आपके पास 10,000 पते का एक पता डेटाबेस है और हर बार जब आप उन्हें एक ईमेल भेजते हैं, तो आपको 100 ऑर्डर प्राप्त होंगे, फिर महीने में दो बार इन पते पर एक ईमेल भेजकर, और एक नहीं, आपको 100 और ऑर्डर प्राप्त करने की उम्मीद है , है ना? आपकी जेब में पैसा! इसके लिए क्यों नहीं गए?

बेशक, तर्क सही है। लेकिन इतना सरल नहीं है।

शायद आप बिक्री बढ़ाने के लिए अपने समाचारपत्रकों की आवृत्ति बढ़ा सकते हैं, या शायद आप नहीं कर सकते। और यहाँ क्यों है: ग्राहक की गतिविधि (उद्घाटन, क्लिक) समाचार पत्र भेजने की आवृत्ति पर निर्भर करती है । जितना अधिक आप भेजते हैं, कम ग्राहक आपके समाचार पत्र खोलते हैं और उनमें लिंक पर क्लिक करते हैं। तो एक संतुलन बिंदु होना चाहिए, जिस पर एक निश्चित वितरण आवृत्ति ग्राहक की गतिविधि को अधिकतम करती है (और, फलस्वरूप, आपकी बिक्री)।

न्यूज़लेटर आवृत्ति और ग्राहक गतिविधि नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध हैं

ठीक है, पहली चीज जो हमें दिखाने की ज़रूरत है वह यह है कि आवृत्ति और गतिविधि नकारात्मक रूप से सहसंबंधित हैं , अर्थात्। अधिक बार आप समाचार पत्र भेजते हैं, कम ग्राहक प्रत्येक अगले अभियान के साथ सक्रिय होते हैं। इस अध्ययन के लिए, मैंने ओपनिंग के स्तर के बजाय समाचार पत्र में क्लिक दर का उपयोग किया, क्योंकि यह एक अधिक ईमानदार संकेतक है और ऑनलाइन स्टोर्स के लिए बिक्री से अधिक निकटता से संबंधित है।

Mailchimp में बहुत सारे उपयोगकर्ता हैं और हम ग्राहकों की गतिविधि पर भेजने की आवृत्ति के प्रभाव का अध्ययन कर सकते हैं, लेकिन कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए भेजने की आवृत्ति में परिवर्तन नहीं होता है। वे, घड़ी की कल तंत्र के रूप में, एक ही आवृत्ति के साथ मेलिंग भेजते हैं, इसलिए इस अध्ययन में उनका डेटा बेकार है। साथ ही, विभिन्न उपयोगकर्ताओं के डेटा को जोड़ना गलत होगा, जैसा कि वे विभिन्न ग्राहकों के साथ विभिन्न डेटाबेस को डाक भेजते हैं, जिनके पास डाक की विभिन्न सामग्री के बारे में अलग-अलग अपेक्षाएं होती हैं। हम ऐसे मतभेदों से बचना चाहते हैं।
इसलिए, अंत में, मैंने अपने अनुसंधान में उपयोग की जाने वाली प्रक्रिया का गठन किया:

1. हम पिछले 2 वर्षों में सभी उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करेंगे, जिन्हें अक्सर (महीने में दो बार) कम से कम एक हजार ग्राहक भेजे जाते हैं। हम उनके प्रत्येक समाचार पत्र में क्लिक के स्तर पर डेटा प्राप्त करेंगे।
2. हम इनमें से प्रत्येक मेलिंग पर उपयोगकर्ता के लिए भेजने की आवृत्ति की गणना करते हैं। सटीक आवृत्ति मान के बजाय, मैंने "कथित" भेजने की आवृत्ति को सुचारू करने के लिए प्रत्येक 3 प्रेषकों के लिए एक सरल मूविंग औसत का उपयोग किया (जिस तरह से ग्राहक इसे अनुभव करते हैं, क्योंकि उनके लिए, रसीद का क्षण एक संदेश मेलबॉक्स में पाया जाता है), जो, मुझे लगता है, वास्तविकता से थोड़ा पीछे है।
3. हम प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए टिक्की की बाड़ लगाने के लिए आवृत्तियों पर क्लिक करके आवृत्तियों को भेजने के एक जोड़े के लिए - स्तर क्लिक करते हैं। उदाहरण के लिए, "ब्लैक फ्राइडे" पर एक ईमेल न्यूज़लेटर कुछ भी की परवाह किए बिना, क्लिक स्तर के मूल्य में वृद्धि दिखा सकता है, इसलिए इस समाचार पत्र को विश्लेषण से बाहर रखा जाना चाहिए।
4. हम उन उपयोगकर्ताओं के डेटा का अध्ययन करते हैं जिनके इतिहास में भावनाओं की आवृत्ति में महत्वपूर्ण अंतर है (मैंने निम्न मानदंड का उपयोग किया: इंटरक्वेर्टाइल रेंज औसत आवृत्ति से कम नहीं होनी चाहिए)।
5. ऐसे प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए, हम आवृत्ति पर क्लिकों के स्तर का एक रेखीय प्रतिगमन लेते हैं। हम डेटा में कोई सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंध के साथ प्रतिगमन का अध्ययन करते हैं ( आर-स्क्वेर > 0.2, एफ-परीक्षण पी मूल्य <0.05)।

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अध्ययन का परिणाम आश्चर्यजनक था: प्रत्येक मामले में जिसमें हमने सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणाम प्राप्त किए, प्रतिगमन रेखा का एक नकारात्मक ढलान नोट किया गया था। दूसरे शब्दों में, उन सभी उपयोगकर्ताओं के लिए जिनके पास एक अच्छा मेलिंग इतिहास है, नियम लागू होता है: जितना अधिक बार हम समाचार पत्र भेजते हैं, उतने कम स्तर हम उनमें से प्रत्येक में प्राप्त करेंगे ।

उदाहरण के लिए, यहां दो उपयोगकर्ता X और Y के परिणाम हैं:

हम अधिक भेजते हैं, हम कम गतिविधि प्राप्त करते हैं।

समाचार पत्र में कम गतिविधि का एक और उदाहरण।

[अनुवादक से]
यहां मूल लेख में ओबामा ईमेल मार्केटिंग अभियान के साथ एक उदाहरण है , जिसका उपयोग अधिकतम संख्या में ईमेल भेजने वाले समर्थकों को भेजने के लिए किया जाता है। लेकिन, जैसा कि यह ठीक से इंगित किया गया है, यदि आपको परिणाम को किसी विशेष क्षण (इस मामले में, यह एक चुनाव है) को अधिकतम करने की आवश्यकता है, तो सब कुछ ठीक है, लेकिन एक विशिष्ट समाप्ति तिथि के बिना आवधिक ई-मेल के लिए यह बिल्कुल अस्वीकार्य है। और यहाँ क्यों है।
[/ अनुवादक से]

समय की एक लंबी अवधि में समाचार पत्र की कुल गतिविधि एक उत्तल द्विघात कार्य है, एक बढ़ती हुई रेखा नहीं है।

भेजने की आवृत्ति और ग्राहकों की गतिविधि के बीच नकारात्मक सहसंबंध के प्रकाश में, हम यह पता लगा सकते हैं कि एक महीने में कितनी बार एक ग्राहक को अपने न्यूजलेटर को उस तकनीक का उपयोग करके भेजना होगा जो होटल, एयरलाइंस, कार किराए पर लेते हैं और अन्य अपनी मूल्य सूची में उपयोग करते हैं।

उपयोगकर्ता X और Y के लिए उपरोक्त रेखांकन एक अर्थव्यवस्था में घटता मांग के समान है, जहां मांग गिरती है और कीमत बढ़ती है। इसलिए, हम इस तरह की अवधारणा को " गतिविधि बनाम आवृत्ति की लोच " के रूप में पेश कर सकते हैं। एक उदाहरण के रूप में उपयोगकर्ता वाई पर विचार करें। हमारे पास एक अलग समाचार पत्र है:

= -0.08% * + 2.5%

इसलिए, ceteris paribus, मेरी मेलिंग फ़्रीक्वेंसी के आधार पर प्रति माह प्राप्त होने वाली क्लिक्स की कुल संख्या, के रूप में मॉडलिंग की जा सकती है:

= * * (-0.8%* +2.5%)

हमें प्रति माह क्लिक्स की संख्या को अधिकतम करने की आवश्यकता है। यह फ़ंक्शन उत्तल और द्विघात है । इसका मतलब यह है कि पहले व्युत्पन्न लेने और इसे 0 के बराबर करने पर, हम इष्टतम वितरण आवृत्ति प्राप्त कर सकते हैं।

2 * * -0.8% * + *2.5% = 0

हमें मिलता है:

= -2.5%/(2*-0.8%) = 15

सामान्य स्थिति में, भेजने वाली आवृत्ति बनाम सब्सक्राइबर गतिविधि की वक्र से अधिकतम आवृत्ति भेजने की गणना की जा सकती है

Y = A*X + B

के रूप में:

-B/2*A

गणितीय गणना से भयभीत सभी के लिए, हम केवल एक विचार तैयार करेंगे। सभी समाचार पत्रों से प्रति माह एकत्रित क्लिक्स की कुल संख्या के संकेतक को देखते हुए, समाचार पत्र भेजने की आवृत्ति को धीरे-धीरे बढ़ाएं। जैसे ही आप वितरण आवृत्ति के इष्टतम मूल्य के माध्यम से खिसकते हैं, यह संकेतक कम होने लगेगा और प्रत्येक अगले "अतिरिक्त" प्रति माह वितरण इसे और अधिक घटा देगा। बस एक मान वापस (प्रति माह वितरण आवृत्ति) वापस रोल करें और उस अधिकतम पर रोकें - यह बहुत ही आदर्श संतुलन होगा जिसे आप खोज रहे हैं।

निष्कर्ष

कृपया ध्यान दें कि इष्टतम भेजने की आवृत्ति की उपरोक्त गणना, एक पैरामीटर है जो रहस्यमय तरीके से बाहर निकाल दिया जाता है: पता आधार का आकार। इस प्रकार, सभी कथन "आप लोगों को अधिक स्पैम कर सकते हैं यदि आपका पता आधार बड़ा है" बिल्कुल अनुचित हैं। कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपका पता आधार कितना बड़ा है, अनाड़ी "स्वॉटिंग" की तुलना में समाचार पत्र भेजने का एक अधिक सूक्ष्म तरीका है।

उपयोगकर्ता वाई के मामले में, यह पता चला कि भेजने का सबसे अच्छा तरीका एक दिन में भेजना होगा। अध्ययन में, ऐसे मामले थे जब उपयोगकर्ता हर दिन भेजते थे, लेकिन उनकी पाठक गतिविधि की प्रकृति के आधार पर, खोज की स्तर की लोच की वक्र बनाम भेजने की गति को मध्यम करने की सिफारिश की गई।

हमारे निष्कर्षों में, समाचार पत्र भेजने की इष्टतम आवृत्ति उपयोगकर्ता पर निर्भर करती है। उसकी लत आपके दर्शकों और आपके समाचारपत्रकों की सामग्री पर उसकी अपेक्षाओं पर आधारित है। इसलिए, अधिक से अधिक भेजने के लिए किसी भी कॉल पर ध्यान न दें, लेकिन एक मध्यम आधार खोजने की कोशिश करें जो आपको लगता है कि प्रत्येक व्यक्तिगत न्यूज़लेटर में ग्राहकों की व्यक्तिगत गतिविधि और सभी मेलिंग के लिए पूरी अवधि में ग्राहकों की कुल गतिविधि के बीच संतुलित होगा।

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Mailchimp.com ब्लॉग की लेख सामग्री का अनुवाद और अनुवाद Pechkin-mail.ru ईमेल विपणन सेवा द्वारा तैयार किया गया है।