细粒度的行为数据

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Shishirgano9
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Joined: Sat Dec 21, 2024 12:56 pm

细粒度的行为数据

Post by Shishirgano9 »

详细的过往购买记录。例如,特定的电子产品型号与服装品牌。、精确的网站浏览历史记录。例如,重复查看特定的产品类别、特定的产品页面、在特定阶段放弃虚拟购物车。、特定的应用程序使用模式、之前与您的消息的互动。例如,打开短信、点击特定链接、回复之前的投票或调查。
精准的客户生命周期阶段:
新线索。需要培育的客户。,首次购买者。需要引导的客户。,回头客。需要忠诚度激励的 斯洛文尼亚电话号码库 客户。,高价值忠诚拥护者。值得获得独家认可的客户。,休眠客户。需要重新参与的客户。,或流失风险高的客户。需要主动干预的客户。
孟加拉国特定细分示例:考虑按特定的行政区域细分客户。例如,达卡、吉大港、锡尔赫特、库尔纳。,主要语言偏好。本地化内容使用孟加拉语,而更广泛或更富裕的群体使用英语。,偏好与当地文化活动一致的产品类别。例如,开斋节的传统服饰与波希拉·博伊沙克的西方时装,斋月的特定食品。,偏好的付款方式。例如,bKash/Nagad 等 MFS、借记卡/信用卡。,甚至是大城市内的特定送货区域。这种超精细的细分可确保每条消息都与个人收件人的背景和偏好产生深刻共鸣。
个性化能够引起真实共鸣并推动行动:
超越基本名称包含:虽然称呼收件人的名字是一个基本的出发点,但真正的个性化远不止于此。利用预先数据来参考他们最近的活动。例如“您的购物车里有 [产品名称]!”,突出显示过去的购买记录。例如“喜欢您上次点的 [菜名] 吗?我们为您提供类似的优惠!”,确认会员状态。例如“白金会员专享优惠!”,甚至可以整合当地天气状况等实时数据。例如“今天会下雨吗?[产品] 送货上门!”。
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