Prospetimea adreselor de email si un nou model de analiza a datelor
Imi place sa cred despre noi, cei de la WhiteImage, ca suntem orientati destul de mult spre inovatie. In general incercam nu doar sa oferim cea mai buna solutie pentru o problema existenta, ci sa fim si cu un pas inainte, sa gasim instrumente care sa permita clientilor nostri si noua, o mai buna intelegere a factorilor care influenteaza rezultatele unei campanii.
In general marketeri sunt tentati sa analizeze rezultatele unei campanii in functie de profilul demografic al celor din baza de date…si sa foloseasca targetari demografice sau bazate pe comportament comportament, aspecte care sunt ok si cred ca toata lumea e de acord cu ele. Insa este profilul demografic cel care influenteaza in totalitate rezultatele unei campanii? Sau, putem anticipa comportamente viitoare, de genul in ce proportie cei care au cumparat azi vor cumpara si maine?
In ambele cazuri raspunsul este NU, si asta pentru ca mai sunt si alti factori de influenta, iar acesta este motivul pentru care am creat un model de analiza. Baza de la care am pornit este faptul ca intr-o baza de date, o persoana are un ciclu de viata, asemanator cu cel manifestat pe piata. Adica, la inceput, asa cum este atras de orice produs, este atras si de contentul newsletterelor la care s-a abonat.
In timp insa interesul se modifica si sunt necesare masuri de “resuscitare” a acestuia. Modelul dezvoltat ne va ajuta sa identificam si sa anticipam care sunt punctele de interes maxim si cele minim ale unui abonat, in functie de vechimea in lista, pentru a putea beneficia sau preveni aceste fluctuatii. Vom putea analiza si previziona mai corect rezultatele la care sa ne asteptam atunci cand facem un nou segment in functie de vechimea in lista a persoanelor respective.
Daca la un newsletter maximul de atentie este atins dupa 3 luni, atunci vom sti ca principala provocare va fi sa mentinem acel interes crescut incepand cu a 5 luna, cand interesul incepe sa scada. In plus putem vedea daca cei cu o vechime mai mare de x luni sunt foarte inactivi si trebuie sa-i stimulam….sau poate stimularea trebuie facuta in cazul noilor abonati (in cazul in care ratele de dezabonare a celor cu o vechime mai mica de o luna in lista sunt foarte mari) etc.
In plus modelul dezvoltat de WI ne va permite pentru orice client nou sa anticipam cat mai aproape de realitate vor fi rezultatele la care sa ne asteptam.