在邮件中使用订阅者的名字只是个性化的最基本尝试。真正的邮件个性化要深入得多——根据每个订阅者的独特特征和行为调整内容、时间、优惠和信息。本指南探讨了将通用邮件转变为个性化相关体验的高级个性化策略。
邮件个性化的演变
从最初的起步到现在,邮件个性化已经发生了巨大的变化。
从邮件合并到智能化
第一代:名字插入。"亲爱的 John"取代了"尊敬的客户"。
第二代:人口统计个性化。为不同细分群体提供不同内容。
第三代:行为个性化。基于行动和互动的内容。
第四代:预测个性化。基于预期需求和偏好的内容。
当前状态:AI 驱动的个性化,实时结合所有方法。
为什么个性化比以往更重要
订阅者期待个性化体验。他们每周收到数百封邮件,只会与那些感觉相关的邮件互动。
个性化的影响:
- 个性化邮件的交易率提高 6 倍
- 74% 的消费者在内容未个性化时感到沮丧
- 个性化主题行使打开率提高 26%
- 包含个性化内容的邮件产生 5.7 倍的收入
个性化背后的心理学
个性化之所以有效,是因为它触发了基本的心理学原理。
认可:当人们感到被认可为个体时,他们会更加关注。
相关性:匹配当前需求的内容能够吸引兴趣。
互惠:个人关注让人们想要回报。
信任:展示对偏好的了解可以建立信任。
邮件个性化的类型
多个个性化维度共同作用,创造相关体验。
身份个性化
最基本的形式——在邮件中使用个人信息。使用电子邮件验证确保您拥有准确的订阅者数据。
基本身份元素:
- 名字
- 姓氏
- 公司名称
- 职位
- 位置
身份个性化最佳实践:
使用后备值:对于缺失的数据,始终有默认值。
你好 {first_name|朋友},
不要过度使用:包含名字一两次感觉自然;五次感觉令人毛骨悚然。
验证数据质量:错误的名字比没有名字更糟。确保您的数据准确。
上下文很重要:"嗨 Sarah"适合新闻通讯;"尊敬的 Johnson 女士"适合正式沟通。
行为个性化
根据订阅者的行动和互动自定义内容。
邮件参与行为:
点击的内容:如果他们上次点击了"生产力技巧",下次就以生产力内容为主。
邮件频率偏好:尊重参与模式——重度参与者可以接收更多;轻度参与者需要空间。
参与时间:注意他们通常何时打开,并相应优化发送时间。
网站行为:
浏览的页面:引用访问过的页面或推荐相关内容。
浏览的产品:显示他们查看过的商品或类似产品。
下载的内容:基于他们表现出兴趣的主题继续深入。
搜索查询:解决他们正在寻找的内容。
购买行为:
购买的产品:推荐互补商品或补充购买。
购买频率:将邮件时间与购买模式对齐。
消费水平:将优惠价值与典型购买金额匹配。
类别偏好:专注于首选产品类别。
上下文个性化
根据订阅者的当前上下文调整邮件。
基于时间的上下文:
一天中的时间:早晨邮件可能专注于每日规划;晚上则专注于放松。
一周中的某天:工作日内容与周末内容不同。
季节:内容和优惠的季节相关性。
节假日:地区和文化节日的认可。
基于位置的上下文:
天气:与当前条件相关的产品和内容。
本地活动:引用他们所在地区正在发生的事情。
商店位置:引导至最近的实体店位置。
地区偏好:反映地区品味的内容。
基于设备的上下文:
设备类型:针对移动设备与桌面设备优化内容。
邮件客户端:针对他们特定客户端的功能进行格式化。
预测个性化
使用数据模式预测订阅者需求。
预测应用:
下次购买预测:根据模式推荐他们可能购买的产品。
流失预测:主动吸引显示出脱离信号的订阅者。
最佳发送时间:预测每个人最有可能参与的时间。
内容亲和力:预测哪些主题最能引起他们的兴趣。
终身价值预测:优先关注高潜力订阅者。
高级个性化策略
通过这些复杂的方法超越基础。
动态内容块
根据订阅者属性显示不同的内容部分。
动态内容的工作原理: 相同的邮件模板,条件部分根据接收者而变化。
示例结构:
[标题 - 所有人相同] [主要部分] 如果 industry = "SaaS" → 显示 SaaS 案例研究 如果 industry = "电子商务" → 显示电子商务案例研究 如果 industry = "其他" → 显示通用案例研究 [正文内容 - 所有人相同] [产品推荐] 显示来自最常参与类别的 3 个产品 [页脚 - 所有人相同]
动态内容应用:
产品推荐:根据浏览或购买历史显示商品。
案例研究:展示来自订阅者行业的示例。
推荐:展示来自类似客户的评论。
优惠:按细分自定义折扣或激励。
图片:显示与人口统计匹配的生活方式图片。
个性化主题行
主题行个性化推动打开率。
超越名字插入:
基于位置:"西雅图天气需要 [产品]"
基于行为:"还在考虑 [浏览过的商品]?"
基于兴趣:"[首选类别] 新品到货"
基于活动:"您本月获得了 [积分]"
购买历史:"是时候补充您的 [之前购买的商品] 了?"
主题行个性化最佳实践:
- 保持个性化元素简短
- 确保后备值自然工作
- 使用电子邮件 A/B 测试测试个性化与非个性化版本
- 不要个性化每封邮件——会失去影响力
发送时间个性化
在每个订阅者最有可能参与时发送邮件。
个人发送时间优化:
数据驱动方法:
- 跟踪每个订阅者通常何时打开邮件
- 建立个人参与档案
- 在预测的最佳时间发送
- 根据新数据持续完善
实施注意事项:
- 需要每个订阅者有足够的参与历史
- 可能会使活动报告复杂化
- 并非所有 ESP 都支持个人发送时间
- 时区增加了复杂性
替代方法:
- 按时区细分
- 按参与时间模式分组
- 使用平台的发送时间优化功能
触发个性化
根据特定行动自动发送个性化消息。
高影响触发类型:
欢迎系列:根据注册来源、声明的兴趣或选择的引导磁铁进行个性化。
浏览放弃:"仍然对 [查看的产品] 感兴趣?"带有个性化推荐。
购物车放弃:提醒具体商品,可能带有个性化激励。
购买后:感谢并提供相关交叉销售和个性化使用技巧。
重新参与:"我们想念您,[名字]"带有与过去兴趣匹配的内容。
里程碑邮件:庆祝订阅者周年纪念、购买里程碑或成就。
个性化推荐
显示根据个人偏好定制的产品或内容。
推荐策略:
协同过滤:"像您这样的客户还购买了..." 基于类似订阅者的行为。
基于内容:"因为您喜欢 [商品 A],您可能喜欢 [商品 B]..." 基于商品属性和过去偏好。
混合方法:结合多个信号以获得更好的准确性。
推荐邮件类型:
"为您精选":基于行为的精选选择。
"重新上架":通知之前查看过的现在可用的商品。
"您的收藏新品":首选类别中的新鲜商品。
"完成造型":最近购买的互补商品。
"您可能错过的":他们尚未看到的相关内容。
实施个性化
通过这些实施步骤将策略转化为执行。
步骤 1:审核您的数据
您只能根据拥有的数据进行个性化。
数据清单问题:
- 我们收集了哪些订阅者属性?
- 我们跟踪了哪些行为数据?
- 我们的数据准确且完整吗?
- 哪些数据缺口限制了所需的个性化?
常见数据源:
- 邮件平台(参与数据)
- CRM(客户信息)
- 电子商务平台(购买数据)
- 网站分析(浏览行为)
- 偏好调查(声明的偏好)
步骤 2:确保数据质量
使用糟糕数据的个性化比没有个性化更糟。
数据质量行动:
验证邮件地址:使用电子邮件验证确保您为真实订阅者进行个性化。通过列表清理定期维护您的订阅者数据库。
清理和标准化:修复格式问题,标准化字段。
填补空白:使用渐进式分析来收集缺失的数据。
定期更新:删除过时信息,刷新陈旧数据。
验证输入:防止不良数据进入您的系统。
步骤 3:从简单开始
逐步构建个性化能力。
初级个性化:
- 问候语中的名字
- 基于位置的内容
- 购买历史引用
中级个性化:
- 按细分的动态内容块
- 行为触发
- 个性化主题行
高级个性化:
- 个人发送时间优化
- 预测产品推荐
- 实时内容个性化
步骤 4:测试一切
个性化假设需要验证。
测试内容:
个性化与非个性化:个性化真的能改善结果吗?
个性化水平:越多总是越好吗?
个性化元素:哪些元素影响最大?
个性化准确性:推荐真的相关吗?
步骤 5:测量和优化
持续跟踪个性化效果。
个性化指标:
参与度提升:使用电子邮件分析和报告跟踪个性化邮件比通用邮件表现好多少。
推荐性能:推荐商品的点击率。
收入影响:归因于个性化的额外收入。
客户满意度:关于邮件相关性的反馈。
个性化技术
实现高级个性化的工具。
邮件服务提供商功能
大多数现代 ESP 提供内置的个性化功能。
标准功能:
- 个人数据的合并标签
- 条件内容块
- 基本细分
- 基于参与的触发器
高级功能:
- AI 驱动的推荐
- 预测发送时间优化
- 动态内容 API
- 实时个性化
其他个性化工具
客户数据平台(CDP):统一来自多个来源的数据以实现全面个性化。
推荐引擎:生成个性化产品或内容建议。
测试平台:大规模 A/B 测试个性化方法。
数据丰富服务:填充缺失的订阅者信息。
集成要求
有效的个性化需要连接的系统。
关键集成:
- 邮件平台 ↔ CRM
- 邮件平台 ↔ 电子商务
- 邮件平台 ↔ 网站分析
- 邮件平台 ↔ 产品目录
个性化最佳实践
有效、道德个性化的指南。
平衡个性化和隐私
个性化不应感觉侵入性。
尊重隐私的个性化:
使用第一方数据:专注于订阅者提供的或通过直接互动生成的数据。
保持透明:让订阅者知道您如何使用他们的数据。
提供控制:提供偏好中心和简单的退出选项。
避免令人毛骨悚然:不要透露您知道的比看起来自然的更多。
令人毛骨悚然的例子:"我们注意到您昨天晚上 11:47 在我们的定价页面上花了 3 小时。"
有帮助的例子:"这是关于您正在研究的计划的更多信息。"
有关更多最佳实践,查看电子邮件送达率指南以确保您的个性化邮件实际到达收件箱。
优雅地处理缺失数据
并非所有订阅者都有完整的数据。
后备策略:
默认值:数据缺失时的通用占位符。
你好 {first_name|朋友},
隐藏空元素:如果数据不可用,不显示个性化部分。
使用可用数据:如果您没有名字,在您拥有的其他内容上进行个性化。
收集缺失数据:使用渐进式分析随时间填补空白。
保持一致性
个性化应该感觉自然,而不是突兀。
一致性指南:
跨渠道:个性化应与网站、广告和其他接触点保持一致。
随时间推移:引用应建立在之前的沟通基础上。
在邮件内:个性化元素应协调一致地工作。
在扩展前测试
在全面部署前验证个性化。
测试清单:
- 验证后备值正确工作
- 检查边缘情况(特殊字符、长名字)
- 在不同的邮件客户端上测试
- 确认数据正确拉取
- 检查意外组合
要避免的个性化错误
从常见的个性化失败中学习。
过度个性化
问题:个性化太多,以至于邮件感觉像机器人或像监控。
例子:"嗨,来自西雅图的 John!我们注意到您昨天下午 3 点在 iPhone 上浏览了蓝色鞋子。这里有更多蓝色鞋子,因为您是 10 码,通常在星期二购物!"
解决方案:个性化增加价值的关键元素;保持整体语调人性化。
错误的个性化
问题:不正确的数据造成尴尬或冒犯性的个性化。
例子:使用过时的购买数据向流产的人推荐婴儿产品。
解决方案:
- 验证数据准确性
- 对敏感类别保持谨慎
- 提供偏好控制
- 定期数据审核
没有价值的个性化
问题:添加不能改善体验的个性化。
例子:在三段邮件中使用某人的名字五次。
解决方案:每个个性化元素都应该有一个目的——相关性、便利性或连接性。
忽视可送达性
问题:从未到达收件箱的个性化邮件无法创造价值。
解决方案:
- 在个性化前验证邮件地址
- 维护发件人声誉
- 监控可送达性指标
- 使用 BillionVerify 确保清单干净
静态个性化
问题:使用不再反映订阅者现实的过时数据。
例子:推荐他们几个月前放弃的类别的产品。
解决方案:使用最近的行为数据;为偏好数据设置过期;定期刷新。
测量个性化成功
跟踪这些指标以评估个性化效果。
性能指标
参与指标:
- 打开率提升(个性化与通用)
- 点击率改善
- 阅读邮件所花费的时间
- 回复率
转化指标:
- 按个性化水平的转化率
- 每封邮件的收入
- 平均订单价值
- 推荐点击率和转化率
关系指标:
- 取消订阅率(应随着相关性而降低)
- 垃圾邮件投诉
- 客户满意度评分
- 终身价值变化
测试框架
A/B 测试结构:
- 对照组:非个性化版本
- 变体 A:基本个性化(名字、位置)
- 变体 B:高级个性化(行为、推荐)
测量:
- 主要指标(转化、收入)
- 次要指标(打开、点击)
- 负面指标(取消订阅、投诉)
ROI 计算
个性化 ROI 公式:
ROI = ((个性化收入 - 非个性化收入) - 个性化成本) / 个性化成本
成本组成部分:
- 技术成本
- 数据管理
- 内容创建
- 测试和优化时间
邮件个性化的未来
个性化的发展方向。
AI 驱动的个性化
当前应用:
- 主题行优化
- 发送时间预测
- 产品推荐
- 内容生成
新兴应用:
- 实时内容组装
- 预测客户旅程
- 自动文案个性化
- 视觉内容个性化
隐私优先个性化
变化的格局:
- 第三方 Cookie 下降
- 隐私法规增加
- 消费者意识增长
- 第一方数据变得至关重要
适应策略:
- 投资第一方数据收集
- 透明的数据价值交换
- 保护隐私的个性化技术
- 零方数据(明确共享的偏好)
超个性化
一对一规模:
- 实时个人内容组装
- 微时刻定位
- 跨渠道旅程个性化
- 预测下一个最佳行动
开始个性化
准备好实施了吗?遵循此行动计划。
本周
- 审核当前个性化:您现在在做什么?
- 清点您的数据:当前数据可以进行哪些个性化?
- 验证数据质量:使用 BillionVerify 清理您的列表
本月
- 实施基本个性化:名字、位置、简单的动态内容
- 设置行为触发器:欢迎、放弃购物车、购买后
- 测试个性化主题行:与非个性化比较
本季度
- 添加动态内容块:基于细分的内容变化
- 实施产品推荐:基于浏览和购买历史
- 测试发送时间个性化:针对个人参与模式进行优化
持续
- 扩展个性化复杂性:更多信号、更多定制
- 持续测试:验证每一个假设
- 测量和优化:跟踪 ROI 并完善方法
- 维护数据质量:定期验证和清理
结论
邮件个性化将大众传播转变为个人对话。通过利用订阅者数据——从基本人口统计到复杂的行为模式——您可以发送感觉为每个接收者个人定制的邮件。
记住这些关键原则:
- 从高质量数据开始:验证邮件地址并保持数据准确性
- 增加价值,而非复杂性:每个个性化元素都应该改善体验
- 尊重隐私:要有帮助,而不是令人毛骨悚然
- 测试一切:用数据验证假设
- 逐步进展:随时间建立能力
个性化的目标不是用您的数据能力给订阅者留下深刻印象——而是通过提供相关、及时、有价值的内容让他们的生活更轻松。做得好时,个性化感觉不像营销,更像服务。
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