Ena od prvih in najbolj univerzalnih lekcij, je seveda ta, da je treba dati \u010dasu \u010das. Enostavno moramo ugotoviti, kaj ustreza na\u0161im strankam in kaj ne. Poslati je treba toliko in toliko elektronske po\u0161te, da vidimo kaj deluje, kdaj stranke odpirajo elektronsko po\u0161to in kak\u0161na oblika jim najbolj ustreza. Velika razlika je spet , ali gre za B2C ali B2B re\u0161itev.<\/p>\n
Vse je izgubljeno, \u010de stranka niti ne odpre dopisa<\/h2>\n
Ne glede na to, kako odli\u010dna je vsebina va\u0161ega sporo\u010dila ali kako privla\u010den je videz, vse pade v vodo, \u010de ga stranka niti ne odpre. Ure trdega dela, izgubljanja \u017eivcev s popravki, ukvarjanja z detajli in prou\u010devanja \u0161tudij o u\u010dinkovitosti vsebine gredo tako lahko po zlu.<\/p>\n
Razlog je obi\u010dajno banalen \u2013 neprimerno ime po\u0161iljatelja ali naslov (subject), ki ne vzbudi dovolj zanimanja ter celo odvrne stranko, ne da bi pogledala va\u0161e sporo\u010dilo. Predvsem v naslovu se skriva glavni vir te\u017eav<\/strong>, saj imate na razpolago le omejeno koli\u010dino znakov za prepri\u010devanje naslovnika. Na spletu je na voljo malo morje nasvetov, kako sestaviti perfekten subject, a vam lahko iz lastnih izku\u0161enj povem, da je vse skupaj bolj bla\u017eev \u017eegen. \u010clove\u0161ka psihologija je zapletena re\u010d in nekaj, kar deluje danes, \u010dez mesec dni ne bo ve\u010d v\u017egalo. Poleg tega so pri pripravi subjecta mnoge omejitve. Branding in arhetipi sicer niso to\u010dno moje podro\u010dje, \u010deprav to na Valiconu\u00a0 stalno izvajamo, a tudi meni je jasno, da podjetje, ki se pona\u0161a z arhetipom vladarja, ne more po\u0161iljati naokrog emaila z naslovom :\u00abOb predstavitvi na\u0161ega produkta, vam bo padla \u010deljust!\u00ab<\/p>\n Naslov morate vedno izbrati skrbno. In kadar po\u0161iljate dopise potencialnim strankam, vedno poskusite z ve\u010d mo\u017enostmi. Ve\u010dina orodij ima mo\u017enost AB testiranja<\/strong>, torej po\u0161iljanja iste vsebine z razli\u010dnimi naslovi ali razli\u010dnih vsebin z enakim naslovom. Sama logika je enostavna \u2013 na manj\u0161i vzorec, recimo \u010detrtino naslovnikov, po\u0161ljemo dva ali tri sporo\u010dila z razli\u010dnimi nagovori. Dolo\u010dimo \u010das merjenja uspe\u0161nosti rezultatov in na koncu zmagovalni mejling po\u0161ljemo na preostalo bazo. AB testiranje je skoraj nujnost pri ve\u010dini prodajnih dopisov, tako da \u010de imate v svojih orodjih to mo\u017enost, vam svetujem, da jo izkoristite.\u00a0 Seveda spet ne boste revolucionarno izbolj\u0161ali odstotka odprtih dopisov, obi\u010dajno se meja dvigne za kakih deset odstotkov.<\/p>\n Seznam elektronskih naslovov potencialnih strank je najve\u010dje bogastvo, ki ga ima podjetje za tr\u017eenje in ogla\u0161evanje svojih storitev ali izdelkov. Zdaj sicer \u017ee nekoliko zastarele \u0161tudije navajajo, da je pridobitev novega kupca petkrat dra\u017eji proces kot ohranjanje starega. V moderni digitalni dobi je razlika sicer manj\u0161a, a vseeno \u2013 nekoga, ki se zanima za vas, je zelo neumno izpustiti iz rok. In nekdo, ki je z vami \u017ee posloval, je prav gotovo potencial za nadaljnje poslovanje.<\/p>\n Toda kljub vsemu prelitemu \u010drnilu in izre\u010denim naukom, kako obdr\u017eati stranke, sem vedno znova presene\u010den nad nerodnostjo nekaterih podjetij, tudi tak\u0161nih, za katere bi \u010dlovek menil, da jim je skrb za stranke na prvem mestu.<\/p>\n Vzemimo za primer<\/strong> eno ve\u010djih trgovskih mre\u017e s \u0161portno opremo v Sloveniji. Ogla\u0161evanje na spletnih medijih me je pripeljalo na njihovo pristajalno stran, kjer vsak dan ponujajo druga\u010dne popuste, ki so kar precej\u0161nji. Ker sem ravno potreboval nove treking \u010devlje, sem izkoristil odli\u010dno prilo\u017enost, se registriral v spletni trgovini in opravil nakup.<\/p>\n In kaj se je zgodilo potem? Omenjena trgovina me je pokopala s ponudbami \u2013 pet sporo\u010dil v treh dneh in ta za nove, precej drage nakupe!\u00a0 Ker nisem imel ne \u017eelje, denarja ali trenutne potrebe po kak\u0161nih novih nakupih in ker sem se naveli\u010dal ves \u010das brisati ponudbe, sem se seveda odjavil z njihovega seznama n zdaj imam mir.<\/p>\n Zgodba je resni\u010dna, prise\u017eem. V prej\u0161njih \u010dasih ob odjavi ne bi niti trenil z o\u010desom, zdaj pa me je pre\u0161inilo, \u010de imajo pri trgovini sploh predstavo, kaj so zapravili. Niso si vzeli \u010dasa ne za to, da bi se malce pozanimali, s katerim \u0161portom se resni\u010dno ukvarjam, niti niso sledili dobrim praksam, ampak so po meni padli kot la\u010dno krdelo volkov!<\/p>\n Mnogo podjetij dela podobno napako \u2013 ves \u010das s ponudbami zasipajo celotno bazo strank<\/strong>. Tiste, ki jih trenutna ponudba zanima in tiste, ki jih ne.\u00a0 Slednji ne potrebujejo ravno krepke vzpodbude, da se za veke vekov odjavijo s seznama potencialnih strank, \u0161e posebej \u010de je podjetje agresivno s porivanjem svoje ponudbe.<\/p>\n Temu nekriti\u010dnemu po\u0161iljanju re\u010demo utrujanje baze<\/strong> \u2013 in vsekakor se mu je priporo\u010dljivo izogibati, koliko se le da na \u0161iroko. Star slovenski pregovor pravi :\u00abPonudbo naj dobi, kogar denar v \u017eepu ti\u0161\u010di!\u00ab Torej, \u010de \u017eelimo izbolj\u0161ati u\u010dinkovitost na\u0161ih akcij preko elektronske po\u0161te, je potrebno najprej omejiti seznam naslovnikov. In prvo vpra\u0161anje, ki se pri tem porodi, je seveda \u2013 KAKO to storiti.<\/p>\n Pri majhnem \u0161tevilu strank\u00a0 priprava seznama za ciljno tr\u017eenje ne bi smela predstavljati te\u017eav, saj lahko uporabljamo preglednice in filtre za \u00a0grupiranje in sortiranje baze. Toda pri ve\u010djih bazah, je treba pose\u010di po mo\u010dnej\u0161ih orodjih in naprednej\u0161ih metodah.<\/p>\n Na Valiconu, kjer se med drugim ukvarjamo tudi z analitiko in napovedno analitiko<\/strong>, imamo s pripravami podatkovnih baz kar nekaj izku\u0161enj in orodje po na\u0161i izbiri je IBM SPSS Modeler<\/strong>. Z velikim naborom klasifikacijskih in segmentaticijskih metod je kot naro\u010dena za pripravo seznamov strank za razli\u010dne tipe ponudbo oziroma dopisov.<\/p>\n Glede na to, da je dobra praksa najbolj\u0161i dokaz delovanja in uporabe, tu lahko za primer opi\u0161emo pilotski projekt targetiranega tr\u017eenja s pomo\u010djo napovedne analitike, ki smo ga naredili za ve\u010djega slovenskega trgovca z elektroniko. <\/strong><\/p>\n Stranka razpolaga z bazo 50.000 naslovnikov, ki jih tedensko bombardira z vsakovrstnimi ponudbami, zni\u017eanji in akcijami. Odpiranje tovrstnih sporo\u010dil se obi\u010dajno zadr\u017euje nekje okrog 10 odstokov, obiskov spletne strani direktno iz teh dopisov pa je seveda \u0161e precej manj. Razen tega stranko tare tudi precej\u0161nja koli\u010dina odjav s seznama.<\/p>\n Baza potencialnih strank mora vsebovati \u0161e druge podatke, ne samo elektronskih naslovov. Razen tega, da nanje po\u0161iljamo na\u0161a elektronska sporo\u010dila, nam kaj prida ne koristijo, ravno tako ne imena, telefonske \u0161tevilke in naslovi (razen morda po\u0161tne \u0161tevilke). Vse to so individualni podatki, ki nam pri prou\u010devanju nakupnih navad ni\u010d kaj preve\u010d ne pomagajo.<\/p>\n Zato si vedno prizadevajte, da na nek na\u010din pridobite dodatne informacije o va\u0161ih strankah \u2013 spol, starostno skupino, zakonski stan, podatek o zaposlitvi, morda interese v prostem \u010dasu in podobne demografske podatke. To so informacije, ki nam bodo pomagale pri segmentacijah in uvr\u0161\u010danje strank v razli\u010dne kategorije za tr\u017eenje in prodajo.<\/p>\n Pri na\u0161i stranki so kupci izpopolnjevali \u00a0serijo vpra\u0161alnikov, veliko pa nam je pomagala tudi spletna analitika, ki nam je razodela, katere strani je posamezna stranka obiskala. Profilni podatki so v tr\u017enem procesu kriti\u010dnega pomena in vsako podjetje bi se moralo izdatno potruditi, da jih zbere kar najve\u010d.<\/strong><\/p>\n Druga baza, ki smo jo imeli na razpolago,\u00a0 so bili podatki o nakupih za dve leti. Vsebovala je datume, vrednostni nakupov, izdelke in kategorije, kamor so kupljeni produkti spadali. Nakupe se je dalo lepo povezati z osebnimi podatki kupcev, tako da smo dobili lep, poln nabor podatkov.<\/strong><\/p>\n Vpra\u0161ali smo se dve stvari:<\/p>\n Gornji vpra\u0161anji sta\u00a0 kot naro\u010deni za re\u0161evanje s pomo\u010djo napovedne <\/strong>analitike. Glede na to, da smo imeli kar nekaj podatkov o nakupih, profilne podatke in tudi rangiranje strank, narejen na osnovi dosedanjega odpiranja elektronske po\u0161te, smo s pomo\u010djo pravega napovednega modela<\/strong> (CHAID odlo\u010ditveno drevo) dobili za vsakega kupca verjetnost, ali bo v prihodnosti opravil \u0161e kak\u0161en nakup.<\/p>\n <\/p>\n Cilj je\u00a0 bil izra\u010dunati verjetnost, da bo stranka, ki je v preteklosti \u017ee nekaj kupila, spet opravila nakup. Pri tem smo se omejili na podatke o nakupih enega leta. Za u\u010dni in testni vzorec smo vzeli podatke iz leta 2014, razmerje med u\u010dnimi in testnimi podatki pa je bilo 60:40. Napovedni model smo nato morali \u0161e malce popraviti, tako da so se napovedi na u\u010dnih in testnih podatkih dobro ujemali.<\/p>\n Tako pripravljen model smo nato uporabili za podatke na letu 2015, ki so bili takrat teko\u010di podatki. Pri tem smo se odlo\u010dili, da bomo na koncu upo\u0161tevali samo kupce, ki imajo 80 odstotno verjetnost<\/strong>, da bodo kupili \u0161e en izdelek. S tem smo krepko oklestili podatkovno bazo, namesto 50.000 naslovnikov, smo jih dobili nekaj \u010dez tri tiso\u010d<\/strong>. To je tisto, kar smo \u017eeleli \u2013 manj\u0161e \u0161tevilo strank, vendar z ve\u010djo verjetnostjo nakupa.<\/p>\n Drugi del je bil tehni\u010dno precej bolj zapleten. Za vsako od potencialnih strank je bilo treba dobiti kategorijo izdelka, ki jo bo stranka najverjetneje kupila<\/strong>. V ta namen smo opravili market basket analizo<\/strong> na podatkih za obe leti.<\/p>\n Stranke smo najprej segmentirali in za vsak segment smo dolo\u010dili tipi\u010dno ko\u0161arico izdelkov. Sicer je ta analiza primernej\u0161a za klasi\u010dne tedenske nakupne ko\u0161arice pri , a se je obnesel tudi pri tehniki in zabavni elektroniki. Namen te analize je, da pogleda, kateri so najbolj tipi\u010dni izdelki za posamezni segment in \u010de kateri od teh izdelkov manjka, ga lahko stranki priporo\u010dimo.<\/p>\n Za vsako od na\u0161ih strank smo nato pogledali, katera kategorija bi bila zanje najprimernej\u0161a za naslednji nakup. Pri tem je sicer odpadlo nekaj kategorij, na koncu jih je ostalo samo \u0161e \u0161est, vendar tudi na ta na\u010din povi\u0161amo mo\u017enost uspeha pri na\u0161ih dopisih. S \u0161e ve\u010djo bazo kupcev ali podatki o nakupih za \u0161e ve\u010d let nazaj, bi vsekakor lahko mnogo natan\u010dneje dolo\u010dili, kateri izdelek lahko priporo\u010dimo za naslednji nakup.<\/p>\n S pridobljenimi poslovnimi pravili smo za vsakogar iz seznama najbolj perspektivnih kupcev na\u0161li \u00a0kategorijo izdelka, za katerega je najverjetneje, da bo ta kupec posegel po njem.<\/strong><\/p>\n Preostalo nam je le \u0161e to, da na\u0161emu izboru strank po\u0161ljemo pravo ponudbo. Tudi tu smo poskusili potisniti mo\u017enost uspeha \u010dim vi\u0161je. Za vsako kategorijo smo oblikovali poseben naslov oziroma subject elektronskega sporo\u010dila<\/strong>, ki je omenjal doti\u010dno kategorijo,\u00a0 v sporo\u010dilu pa je bila opisana ponudba \u0161tirih izdelkov iz kategorije, povezave pa so potem vodile na spletno trgovino. \u017dal trgovec na spletno trgovino ni postavil \u0161e na\u0161ega sledilnega sistema, tako da to\u010dnega \u0161tevila nakupov oziroma konverzij nismo uspeli pridobiti, lahko smo samo sledili kdo je iz dopisa potem \u0161el naprej na spletno stran.<\/p>\nUtrujena podatkovna baza je brez vrednosti<\/h2>\n
![](\"http:\/\/www.valicon.net\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/nova-proti-starim.jpg\")
<\/a><\/p>\nIzberite prave stranke za va\u0161o trenutno ponudbo!<\/h2>\n
Na\u0161 primer iz prakse \u2013 presenetljivi u\u010dinek selektivnega tr\u017eenja<\/h2>\n
Kak\u0161ne podatke mora vsebovati baza naslovnikov?<\/h3>\n
<\/a><\/p>\n\n
Kako smo se lotili problema?<\/h2>\n
<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\nPresenetljivi rezultati<\/h3>\n