Priporočila izdelkov v pozdravni seriji uporabite, da skrajšate razdaljo med “zanima me” in “kupil sem” — a izberite, kaj boste pokazali, glede na to, koliko o osebi dejansko veste. Za povsem novega naročnika, o katerem ne veste skoraj nič, prikažite najbolje prodajane izdelke in vstopne točke v kategorije: izdelke, ki pretvarjajo neznance, ne naključne mreže vašega kataloga. Če je pred prijavo brskal, prikažite, kaj si je ogledoval, in tesne različice. Ko sta enkrat že bila v stiku z e-pošto ali dvema, lahko postanete ostrejši — kategorija, ki jo je kliknil, cenovni razred, pri katerem se je zadržal. Pravilo, ki to ohranja pred zdrsom: priporočite manj stvari, izbranih z razlogom, ne polnila “morda vam bo všeč tudi”. Pozdravna e-pošta, ki potiska vaših šest preverjenih najbolje prodajanih izdelkov, bo prinesla več kot tista, ki jih pokaže štirideset, ki jih nihče ni prosil videti. Ustreznost premaga obseg, in na začetku je “preverjeno z resničnimi kupci” najbolj ustrezen signal, ki ga imate.

Resnična težava: pozdravna e-pošta, v kateri ni ničesar za kupiti

Napisali ste toplo pozdravno e-pošto. Lepa vrstica o znamki, zahvala, morda koda za popust. In potem … povezava na “Kupi vse”. Naročnik torej pristane na domači strani ali zbirki s 300 izdelki in mora iz nič ugotoviti, kaj je vredno njegove pozornosti. Večina ne. Zaprejo zavihek.

To je izguba. Uspel vam je najtežji del — neznanec je predal svoj e-poštni naslov — nato pa ste ga pustili, da opravi delo iskanja nečesa, kar bi si zaželel. Lastnik trgovine z velikim katalogom to čuti najhuje. Veste, katerih osem izdelkov naredi 60 % vašega prihodka. Novi naročnik nima pojma. Vidi vse, kar je isto kot videti nič.

Priporočila izdelkov popravijo predajo. Pravilno izvedena pozdravna serija neha biti “tukaj je naša znamka, pojdi raziskovat” in postane “tukaj, konkretno, je tisto, kar ljudje, kot ste vi, kupijo prvo”.

Zakaj “pokaži jim vse” učinkuje ravno nasprotno

Nagon je razkazati širino. Poglejte, koliko prodajamo. Pozdravna e-pošta tako postane odlagališče kataloga ali, še huje, samodejni blok “priporočeno za vas”, ki z ničelnimi vedenjskimi podatki o svežem naročniku preprosto postreže, kar algoritem privzame — pogosto vaše najnovejše ali naključne izdelke, ne najboljših.

Dve stvari se zlomita. Prvič, preobremenjenost z izbiro. Prosite nekoga, naj izbere med štiridesetimi izdelki, in ne izbere nobenega; prosite ga, naj razmisli o šestih, in eden se prime. Drugič, priporočilni pogon je le tako dober kot njegovi vhodni podatki, naročnik, ki se je prijavil pred desetimi minutami, pa nima zgodovine brskanja, zgodovine nakupov, ničesar. Torej so “personalizirana priporočila” za povsem nov stik izmišljotina. Pogon ugiba, ugiba slabo, in vi ste svojo najboljšo e-pošto porabili za razkazovanje svojih najslabših ujemanj.

Tudi več prometa na to e-pošto ne pomaga. Če e-pošta pošlje ljudi v nerazločeno mrežo, večji seznam pomeni le več ljudi, ki odskočijo od iste stene. Rešitev niso številnejši izdelki ali številnejša pošiljanja — je izbira tega, kaj pokazati, na podlagi tega, kar resnično veste, kar je na začetku zelo malo.

Kje prihodek pušča

Prehodite pot. Naročnik odpre pozdravno e-pošto ena — stopnje odprtja prve pozdravne e-pošte so običajno najvišje, kar jih boste kdaj videli, ker je radovednost sveža. Ta pozornost je sredstvo. Če mu e-pošta ponudi “Kupi vse”, velik delež ne klikne ničesar, tisti, ki kliknejo, pa pristanejo nekje, kjer jih nič ne usmerja. Plačali ste (v oglaševanju, v vsebini, v spodbudi za prijavo), da ste si zaslužili to odprtje, nato pa ga porabili za skomig z rameni.

Recimo, da ta mesec pozdravno e-pošto ena odpre 1.000 ljudi (Ponazoritev). Z ohlapnim pozivom “brskajte po naši trgovini” morda majhen delež klikne skozi in še manjši delež kupi. Zamenjajte v svojih šest najbolje prodajanih izdelkov z jasnim razlogom za ogled — “izdelki, ki jih naše stranke največkrat ponovno naročijo” — in več od teh istih 1.000 najde nekaj konkretnega, kar bi si zaželeli. Isti promet, isti seznam, boljša predaja. Izguba nikoli ni bila velikost seznama. Bila je zapravljanje trenutka največje pozornosti, ki ga dobite, na neusmerjeni mreži.

Praktična rešitev, po vrstnem redu prednosti

Priporočilo uskladite s podatki, ki jih imate. To je celotna metoda.

1. Začnite z najbolje prodajanimi, ne s “personaliziranimi” izbori. Za naročnika, o katerem ne veste ničesar, so vaši najbolje prodajani izdelki pravo pametno priporočilo — to so izdelki, ki že pretvarjajo neznance v kupce. Prikažite štiri do šest, s človeškim razlogom (“kar ljudje kupijo prvo”, “naše najbolj ponovno naročeno”), ne golo mrežo. To je vaša privzeta izbira za zgodnje pozdravne e-pošte.

2. Uporabite vedenje brskanja, ko obstaja. Če je nekdo pred prijavo ogledoval izdelke — pogosto, ko se pojavno okno sproži po tem, ko že nakupuje — prikažite, kaj si je ogledal, in eno ali dve tesni alternativi. Tu se začne resnična personalizacija, ker zdaj obstaja dejanski signal. Če pozdravno avtomatizacijo segmentirate po tem, kaj so si ljudje ogledali, je to lastna gradnja: Kako segmentirati pozdravne e-pošte po zanimanju za izdelke.

3. Dodajte vstopno točko v kategorijo, ne celotnega kataloga. Namesto “Kupi vse” usmerite na eno ali dve kategoriji, ki najbolj štejeta za prvi nakup. Trgovina z izdelki za nego kože pošlje nove naročnike na “Začnite tukaj: čistila”, namesto v celotno paleto. Odločitev namensko zožujete.

4. Postanite ostrejši, ko serija napreduje. Do druge ali tretje e-pošte imate morda klik ali odprtje na določeni kategoriji. Uporabite ga. Če je kliknil kategorijo mlinčkov za kavo, naj tretja e-pošta vodi z mlinčki in začetnim priborom — ne z isto mrežo najbolje prodajanih znova. Priporočila naj se zaostrujejo, ko se podatki nabirajo. Kje v zaporedju je druga e-pošta: Kdaj poslati drugo pozdravno e-pošto.

5. Ostanite pošteni glede zaloge in cene. Ne priporočajte vodilnega izdelka za 400 € nekomu, ki se je prijavil na strani izdelka za 19 €. Priporočilo uskladite s cenovnim razredom, v katerem se je pojavil, in nikoli ne izpostavljajte nečesa, kar ni na zalogi — nič ne ubije prvega vtisa tako kot klik na “razprodano”.

Kaj točno avtomatizirati

Konkretna specifikacija, prilagodite svoji trgovini:

• Sprožilec: naročnik se pridruži pozdravni avtomatizaciji. Takoj razvej glede na to, ali obstajajo podatki o brskanju/ogledu izdelkov.
• Segment: najmanj dve začetni veji — “brez znanega vedenja” (dobi najbolje prodajane) in “ima zgodovino brskanja” (dobi ogledane izdelke + alternative). Po želji razdelite po viru prijave, saj prijava na strani izdelka pove več kot prijava v nogi.
• Časovnica: blok najbolje prodajanih v e-pošti ena; blok na podlagi vedenja v e-pošti dve ali tri, ko se nabere klik ali dva.
• Kanal: e-pošta dobro prenaša bloke izdelkov; če imate potisk, tam deluje tudi opomnik na podlagi brskanja.
• Vsebina: največ štiri do šest izdelkov na blok, vsak s sliko, imenom, ceno in enovrstičnim razlogom za združitev. Dinamični bloki, da izdelki samodejno ostanejo aktualni in na zalogi.
• Cilj: klik na prvi izdelek, nato prvi nakup — merjeno po tem, katera vrsta priporočila (najbolje prodajani proti tistim na podlagi vedenja) ga dejansko požene.

Primer iz trgovine

Trgovina s kuhinjsko opremo, približno 45.000 € na mesec, velik katalog (Ponazoritev). Njihova pozdravna e-pošta ena je bila zgodba o znamki, ki se je končala s “Razišči zbirko” — povezavo na 280 izdelkov. Klik skozi je bil šibek in prvih nakupov iz avtomatizacije je bilo malo.

Prenova: e-pošta ena je vodila z blokom “Šest stvari, ki jih naše stranke kupijo prve” — njihovi pristni najbolje prodajani izdelki, vsak z vrstico o tem, zakaj. Za naročnike, ki so si pred prijavo ogledali izdelek, je bil ta blok zamenjan s tem, kar so si ogledali, plus ena alternativa. E-pošta tri, za vsakogar, ki je kliknil kategorijo, se je zožila na to kategorijo z začetnim paketom. Brez novega popusta, brez večjega seznama. Le e-pošta z največjo pozornostjo, ki kaže na preverjene izdelke namesto na celotno polico.

Ne bom vam navajal številke konverzije — izmislil bi si jo. Poteza, ki šteje: pozdravna serija je nehala prositi nove naročnike, naj najdejo nekaj, kar bi si zaželeli, in začela pokazati, kaj že deluje.

Kako izmeriti, ali deluje

• Klik skozi iz e-pošte na izdelek — ali ljudje sploh klikajo priporočene izdelke? Če ne, so bodisi izbori bodisi predstavitev napačni.
• Stopnja prvega nakupa iz pozdravne avtomatizacije — pravi cilj; priporočila obstajajo, da to premaknejo.
• Uspešnost najbolje prodajanih proti tistim na podlagi vedenja — razdelite. Ali vaš blok najbolje prodajanih ali blok na podlagi brskanja požene več prvih nakupov? Na začetku najbolje prodajani pogosto zmagajo; to vam pove, kam vlagati.
• Prihodek na prejemnika — celoten prihodek avtomatizacije ÷ vstopljeni naročniki, da nekaj velikih naročil ne skrije večinoma mrtve avtomatizacije.

Če pozdravna avtomatizacija dobi odprtja, a skoraj nobenega klika na izdelek, so osumljena priporočila (ali ponudba), ne zadeva sporočila — vzorec, o katerem velja prebrati v Zakaj pozdravne e-pošte dobijo odprtja, a ne prodaje.

Kako se Omnisend prilega

Nerodni del tega so dinamični bloki — vlečenje živih najbolje prodajanih izdelkov ali ogledanih izdelkov določenega naročnika v e-pošto brez ročne izdelave različice za vsako osebo. Prav to je bila napeljava, ki je nisem hotel ročno vzdrževati. Preizkusil sem Klaviyo in Omnisend in v svojih trgovinah uporabljam Omnisend, deloma zato, ker sta bila njegov blok za priporočila izdelkov in blok na podlagi brskanja preprosta za nastavitev brez razvijalca in ostajata vezana na živ katalog in zalogo.

Za to nalogo posebej: bloki za priporočila najbolje prodajanih in kategorij, bloki izdelkov na podlagi brskanja, ki uporabljajo dejanske oglede naročnika, in dinamična vsebina, da nič, kar izpostavite, ni razprodano ali izven cene. Poštena omejitev — priporočila delujejo le na vrhu kataloga, ki je resnično vreden nakupa, in čistih podatkov o izdelkih. Odličen pogon, usmerjen v napačno označene izdelke ali skope opise, še vedno priporoča slabo. (Omnisend je orodje, ki ga uporabljam in priporočam; vsaka pridružena povezava tukaj je razkrita — metoda drži s katerim koli orodjem, ki podpira dinamične bloke izdelkov.)

Vaš naslednji korak

Odprite svojo prvo pozdravno e-pošto in poglejte, kam pošilja ljudi. Če je poziv k dejanju “Kupi vse” ali povezava na ogromno zbirko, je to vaš popravek. Zamenjajte ga z blokom štirih do šestih resničnih najbolje prodajanih izdelkov in enovrstičnim razlogom za ogled. Vse ostalo pustite pri miru in mesec dni spremljajte klik skozi na izdelek. Če želite iti dlje in razdeliti avtomatizacijo po tem, kaj so ljudje dejansko brskali, je Kako segmentirati pozdravne e-pošte po zanimanju za izdelke naslednja gradnja, za zaporedje, v katerem ta priporočila živijo, pa Kako zgraditi pozdravno avtomatizacijo, ki naročnike pretvori v kupce.