Автоматическое формирование массовых рассылок на основе Big Data: 7 кейсов роста CTR и Open Rate
Мы стремимся автоматизировать все, что можно автоматизировать, поэтому рады объявить о том, что в функционале массовых e-mail рассылокRetail Rocket появились повторяющиеся кампании, которые рассылаются с заданной периодичностью по сегментированной базе подписчиков интернет-магазина.
Автоматизированные кампании по отправке персональных рекомендаций уже доказали свою эффективность, показывая хорошие результаты по конверсии при минимальных затратах на запуск.
На текущий момент доступны следующие опции частоты повторения:
- Каждый день
- Раз в неделю (каждые 7 календарных дней)
- Раз в две недели (каждые 14 календарных дней)
- Раз в четыре недели (каждые 28 календарных дней)
Механизм уже успешно внедрен и функционирует в ряде интернет-магазинов. Показываем алгоритм в работе на примере нескольких кейсов:
Использование алгоритма в интернет-магазине Tvoe.ru
Задача: реактивация покупателейПользователям, которые не совершали покупок в интернет-магазине более 2-х месяцев, отправляется письмо с популярными товарами интересных категорий и персональной скидкой.Периодичность рассылки: 1 раз в 2 неделиРезультаты: Open Rate 17,12%, CTR 18,4%
Использование алгоритма в интернет-магазине 220-volt.ru
Задача: информационная рассылка с персональными предложениями со скидкамиКаждому подписчику интернет-магазина с заданной периодичностью отправляется письмо с популярными товарами из категорий, которыми он интересовался.Периодичность рассылки: 1 раз в 4 неделиРезультаты: Open Rate 14,89%, CTR 12,85%
Использование алгоритма в интернет-магазине Tom-tailor-online.ru
Задача: информационная рассылка с новинкамиКаждый пользователь интернет-магазина получает раз в две недели персонализированную рассылку с новыми товарами из интересных ему категорий.Периодичность рассылки: 1 раз в 2 неделиРезультаты: Open Rate 11,98%, CTR 11,66%
Использование алгоритма в интернет-магазине Mrdom.ru
Задача: информационная рассылка с новыми товарами и хитами продажКаждому пользователю интернет-магазина отправляется персонализированная рассылка с популярными товарами и новинками из категорий, интересных пользователю.Периодичность рассылки: 1 раз в 2 неделиРезультаты: Open Rate 7,27%, CTR 8,66%
Использование алгоритма в интернет-магазине Profmax.pro
Задача: регулярная погодно-информационная рассылка с релевантными товарамиЕженедельно пользователям рассылаются письма с прогнозом погоды на следующую неделю в зависимости от города, в котором они находятся.Хороший пример того, как можно задействовать нестандартный повод, такой как природные условия, для создания рекомендаций интернет-магазина. Товарная выборка, предлагаемая пользователю в зависимости от погоды, формируется автоматически, позволяя экономить время маркетолога.Периодичность рассылки: 1 раз в неделюРезультаты: Open Rate 14,87%, CTR 15,42%
Использование алгоритма в интернет-магазине Westland.ru
Задача: реактивация покупателейПодписчикам, которые не совершали заказов в интернет магазине в течение трех месяцев и больше, еженедельно отправляется письмо с популярными товарами и новинками со скидками.Периодичность рассылки: 1 раз в неделюРезультаты: Open Rate 18,7%, CTR 22,83%
Использование алгоритма в рассылках Cian.ru
Задача: дайджест объявлений по интересам пользователяПользователям, заинтересованным в определенном сегменте недвижимости (аренда/покупка), отправляется регулярная рассылка с объявлениями об объектах, подходящих под критерии поиска с учетом территориального интереса.Периодичность рассылки: каждый деньРезультаты: Open Rate 26,68%, CTR 15,78%
Новый функционал уже доступен на платформе Retail Rocket, присоединяйтесь и вы!