Персонализация email-рассылок начинается с наведения порядка в данных

Независимо от того, какой продукт, услугу, аудиторию или отрасль вы продвигаете, персонализация email-рассылок помогает выделиться среди конкурентов. HubSpot сообщает, что это тактика №1, которую используют email-маркетологи для повышения вовлеченности.

Уровень сложности может варьироваться: от поздравления подписчика с днем рождения до информации о погоде в месте, где находится пользователь в момент открытия письма. Как бы вы ни хотели персонализировать контент, начинать нужно с систематизации ваших данных.

Давайте разберем, как использовать собранные данные для персонализации email-рассылок.

## Основы персонализации email: начните с базы данных

Правила сбора данных, управления конфиденциальностью и получения разрешений сложны. Поэтому мы рекомендуем сосредоточиться на двух типах данных: zero-party (предоставленные напрямую) и first-party (собранные из первых рук). Оба типа данных предоставляются пользователями добровольно, поэтому вы точно знаете их источник, время и способ получения.

**Zero-party данные** собираются непосредственно от клиентов и передаются ими добровольно. Если человек делится своим именем, местом работы, должностью, возрастом или датой рождения в обмен на бесплатный товар или контент — это zero-party данные. Интерактивные квизы, помогающие пользователям подобрать продукт или услугу, стали еще одним популярным способом сбора таких данных.

**First-party данные** также собираются напрямую от вашей аудитории, но глубже затрагивают их поведение. К этой категории относятся данные о взаимодействии пользователей с вашим сайтом. Они могут дать более глубокое представление о предпочтениях потребителей, чем zero-party данные, но в обоих случаях человек предоставляет информацию добровольно.

## Изучите свои аналитические инструменты

Скорее всего, у вас уже есть инструменты для работы с данными, которые можно использовать для персонализации. Например, данные от вашего ESP (сервиса email-рассылок) и сторонних инструментов, таких как Litmus Email Analytics и Google Analytics, помогут понять, какими почтовыми клиентами пользуется ваша аудитория и как они взаимодействуют с вашими письмами. Данные о поведении на сайте, истории покупок и действиях внутри кампаний также дают полезную информацию для персонализации.

## Как применять данные для персонализации email-рассылок

Как только вы определите, какие данные у вас есть, подумайте, как их применить к вашим письмам. Обратите внимание на следующие категории:

**Базовые данные о подписчике:** Имя, название компании, должность или отрасль, дата рождения.

**Статус клиента:** Активный, неактивный, участник программы лояльности.

**Локация:** Геолокация, близость к магазинам или офисам вашей компании.

**История взаимодействий и покупок:** Возможности для повторного вовлечения клиентов, знающих ваш бренд.

**Интересы:** Возможность взаимодействовать с людьми, которые просматривали сайт, но не совершили целевое действие (брошенные просмотры).

## Приведите данные в порядок

Когда вы поймете, какие данные вам нужны, пора их упорядочить. В зависимости от размера бизнеса, сбором и управлением данными могут заниматься разные команды и технологии. Часто у каждого подразделения свои стандарты именования, а каждая система собирает разные показатели.

Это не значит, что данные нельзя использовать — просто нужно потратить время на их очистку!

Попробуйте эти шаги, чтобы привести данные в порядок.

### Шаг 1: Оцените структуру данных

Экспортируйте данные из источника и изучите заголовки столбцов. Посмотрите, какая информация уже собирается. Изучите терминологию: иногда одинаковые данные называются по-разному в разных системах. Например, «ЖО» может означать «женская одежда» в одной базе, а в другой быть записано иначе.

### Шаг 2: Стандартизируйте данные

Чтобы синхронизировать платформы, все источники должны «говорить на одном языке». Заголовки столбцов и форматы полей должны совпадать.

**Распространенные ошибки:**

— Единственное и множественное число (Платье vs Платья).

— Разное написание стран (РФ vs Россия).

— Варианты написания регионов.

— Разный формат локации (Город vs Индекс).

— Опечатки (HubSpot vs Hubspot).

Чтобы избежать этого, используйте выпадающие списки вместо ручного ввода текста.

### Шаг 3: Разделите данные на мелкие составляющие

Если вы собираете несколько типов данных в одно поле (например, город, область и страна), настраивать сегментацию будет сложно. Лучше хранить каждый элемент данных в отдельном поле.

### Шаг 4: Сопоставьте данные между платформами

Сравните, как одни и те же данные маркируются в разных системах. Выявите расхождения и приведите их к единому стандарту.

### Шаг 5: Думайте на перспективу

Персонализация email — это бесконечное поле для тестирования. Чем больше вы экспериментируете, тем увереннее становитесь. Начните планировать сегментацию уже сейчас: для ритейла это могут быть новинки или распродажи, для B2B — размер компании или должность. Продумайте возможности заранее, чтобы вовремя собирать нужные данные.

## Не бойтесь персонализации

Мы верим, что создание гипер-релевантного опыта — будущее email-маркетинга. Главное — экспериментировать и тестировать!