Turunduse automatiseerimise põhitüübid

Segmenteerimine kipub olema turunduse automatiseerimise kasutamisel dünaamiline. Siiski on tegelikult kolm peamist segmentimise tüüpi. Iga loendi eesmärgi teadmine aitab teil määrata, kuidas segmenteerimist õigesti koostada. Eesmärgi määramisel kaaluge järgmist mudelit:

• Ühekordne kasutamine: staatiline segmenteerimine

• Konkreetse toimingu jälgimine: pooldünaamiline loend

• Loend, mida tuleb iga päev uuesti luua: Täielikult dünaamiline loend

Staatilise segmenteerimise alused turunduse automatiseerimiseks

Staatilised segmentimised on loendid, mis täidetakse nimedega ainult üks kord. Näiteks kui seadistate staatilise segmenteerimise, et leida kõik müügivihjed, kes on New Jerseys asepresident, leiab teie turunduse automatiseerimissüsteem selle loendi. Kuid pärast staatilise loendi loomist ei lisata inimesi enam kunagi loendisse.

See on tavaliselt ainus loenditüüp, millega inimesed enne turunduse automatiseerimise kasutamist tuttavad. Staatiliste loendite kõige levinumad kasutusalad on järgmised.

• Ühekordsed kampaaniad: kampaaniad, mida te regulaarselt ei esita.

• Sihtotstarbeline müügitugi: kui toetate müüki ja müük palub konkreetse e-kirja väljastamiseks, on staatilised loendid suurepärased, et töö oleks kiire.

• Isikute loomine: persoonid on väga levinud inimeste segmenteerimine demograafilise teabe põhjal. Need põhinevad andmepunktidel ja neid tuleb käivitada ainult üks kord. Nendega saate olla väga arenenud ja muuta need täielikult dünaamilisteks, kuid alustuseks kasutage oma isiksuste loomiseks staatilisi segmente.

• Põhiaruandlus: segmenteerimine aitab teil hõlpsasti näha, kui palju inimesi on konkreetseid toiminguid kombineerinud, mis võib olla aruandlusel abiks.

Staatilised kampaaniad on segmenteerimise madalaim tase. Turunduse automatiseerimise kasutamise suurendamiseks peaksite kaaluma staatiliste loendite kasutamist ülalnimetatud konkreetsetel eesmärkidel ning õppima kasutama oma automatiseeritud programmide jaoks dünaamilisi loendeid.

Pooldünaamilise segmenteerimise alused turunduse automatiseerimiseks

Pooldünaamilised segmentimised on loendid, mis võivad loendisse lisada inimesi, kuid mitte inimesi sellest lahutada. Näiteks kui seadistate New Jerseys VP-de pooldünaamilise segmenteerimise, leiab teie turunduse automatiseerimissüsteem kõik kriteeriumidele vastavad inimesed ja lisab iga päev uued inimesed, kes vastavad samadele kriteeriumidele.

Kuna pooldünaamiline segmenteerimine ei võimalda loendist lahutamist, siis kui keegi muudab teie andmebaasis ametinimetuse VP-st CMO-ks, ei eemalda see teda loendist sama automaatika abil, mis selle inimese nimekirja pani. Isiku eemaldamine nõuaks teist pooldünaamilist segmenteerimist.

Mõned pooldünaamiliste loendite kasutusvõimalused on järgmised:

• Seotuse kõrgetasemeline segmenteerimine: näiteks kui soovite hoida nimekirja kõigist, kes on kunagi konkreetsel veebiseminaril osalenud, on pooldünaamiline loend hea valik, sest teie järelturundus ei sõltu tõenäoliselt sellest, kas need inimesed osaleda tulevikus teisel veebiseminaril.

• Segmenteerimine tootehuvi alusel: inimeste loend, kes on teatud tootesegmendi vastu huvi üles näidanud, on hea näide loendist, mis ei vaja võimalust inimesi sealt eemaldada.

Pooldünaamiliste loendite eelis täisdünaamiliste loendite ees on nende käitamise kiirus. Sõltuvalt teie turunduse automatiseerimistööriistast võib kiirus olla suur probleem. Enamik pooldünaamilisi loendeid kasutab vähem arvutusvõimsust ja suudab suuremaid andmekogumeid kiiremini töödelda. See tähendab, et teie segmente saab käitada rohkem kordi päevas.

Täisdünaamilise segmenteerimise põhitõed turunduse automatiseerimiseks

Täielikult dünaamiline segmenteerimine tähendab, et isiku saab loendisse lisada ja sealt eemaldada sama andmepunkti muutumise alusel. Näiteks täielikult dünaamiline loend potentsiaalsetest klientidest, kes on teie veebisaiti viimase 30 päeva jooksul külastanud, on loend, mis kasvab ja kahaneb iga päev teie veebisaidi külastuste põhjal.

Inimeste lahutamist kampaaniast nimetatakse mahasurumiseks . Näiteks turundajad, kes soovivad võimaluse etapis müügivihjeid oma meililöögist maha arvata, viitavad sageli lahutatud loendile kui mahasurumise loendile. CRM-i andmed on väga levinud andmeväli, mida kasutatakse müügivihjete summutamiseks.

Siin on mõned head kasutusvõimalused täielikult dünaamiliste loendite jaoks.

• Drip nurturing: toitmisloendi koostamisel peaksite kasutama täielikult dünaamilist loendit. See võimaldab teil loendisse inimesi lisada ja eemaldada pärast seda, kui neid pole enam vaja hooldada.

• Juhtimisetappidega sammu pidamine: paljud ettevõtted jagavad oma turundustsükli etappideks. Täielikult dünaamilised loendid, mis on segmenteeritud turundustsükli etapi järgi, on alati ajakohased ja annavad teie müügivihje lehtrist selge pildi.

• Tulevase müügivihje voo hindamine: kui kasutate täielikult dünaamilist loendit, et olla kursis konkreetse skooriga müügivihjete segmendiga, saate hõlpsasti hinnata tulevasi müügivihjevooge.

• Turunduskampaania elluviimine: kui teie kampaania nõuab inimeste tingimuslikku loendit ja loend võib päevade lõikes erineda, on täielikult dünaamiline segmenteerimine kohustuslik.

• Segmentimine isiklike puudutuste jaoks: segmentimine võib olla väga kasulik, kui proovite leida oma mõjukamaid ja häälekamaid fänne. Segmentide seadistamine nende leidmiseks ja kooshoidmiseks muudab juhtumiuuringute ja iseloomustuste jaoks inimeste tuvastamise väga lihtsaks. Kui soovite häälestada potentsiaalsete klientide segmenteerimiseks, kaaluge võtmeidentifikaatoritena müügivihje skoori, sotsiaalse kaasatuse mõõdikuid ja üldist tegevust.

• Segmenteerimine aruandluse jaoks: segmentimine võib aruandluses väga kasulik olla. Kui kohandate oma aruande teatud inimeste segmendi jaoks, saate palju üksikasjalikuma ja konkreetsema aruande. Näiteks võite segmentida kõik potentsiaalsed potentsiaalsed kliendid, kes kunagi osalesid tilguti toetava kampaaniaga, ja koostada aruande, et näha, kas nende sulgemismäär on suurem kui potentsiaalsetel klientidel, kes seda ei tee.