E-mailmarketing: eenvoudige analyse van het vasthouden van abonneelijsten

Retentie

Abonnee behoud heeft zijn wortels in de krantenindustrie. Enkele jaren geleden werkte ik voor een databasemarketingbedrijf dat gespecialiseerd was in analyse van krantenabonnementen. Een van de belangrijkste statistieken voor segmentering en marketing naar potentiële klanten voor abonnementen was hun vermogen om te 'behouden'. We wilden niet (altijd) verkopen aan prospects die niet goed zouden behouden, dus als we kwaliteitsperspectieven wilden verwerven, zouden we verkopen aan buurten en huishoudens waarvan we wisten dat ze goed bleven. Met andere woorden, ze hebben de special van 13 weken niet gepakt en vervolgens op borgtocht vrijgelaten, ze zouden daadwerkelijk vernieuwen en blijven hangen.

Om te analyseren hoe goed het product het deed en hoe goed onze marketing het deed, analyseerden we continu onze klantenbinding. Dit zou ons helpen om op het doel te blijven. Het zou ons ook helpen om in te schatten hoeveel klanten zouden vertrekken of blijven, zodat we onze acquisitiecampagnes dienovereenkomstig konden plannen. In de zomermaanden, waar mensen op vakantie zouden gaan, zouden we naar potentiële klanten met weinig retentie kunnen gaan, gewoon om het aantal abonnees hoog te houden (aantal abonnees = advertentiedollars in de krantenindustrie).

De retentiecurve

Retentiecurve

Waarom zou u lijstretentie moeten analyseren?

Ik ben oprecht verrast dat e-mailmarketeers, gezien de waarde van een e-mailadres, geen retentieanalyse hebben toegepast. Retentieanalyse van e-mailabonnees is om een ​​aantal redenen waardevol:

  1. Met een lage retentie komt er veel melding van junk / spam. Door het bijhouden van uw lijst te controleren, kunt u uw reputatie opbouwen en problemen met de afleverbaarheid van internetproviders voorkomen.
  2. Het stellen van retentiedoelen is een geweldige manier om ervoor te zorgen dat uw inhoud aan snuiftabak voldoet. Het zal u in feite vertellen hoe vaak u slechte inhoud kunt riskeren voordat een abonnee besluit om op borgtocht vrij te gaan.
  3. Een retentieanalyse zal u vertellen hoe slecht uw lijsten zijn, en hoeveel abonnees u moet blijven toevoegen om uw lijstaantallen te behouden en; als resultaat uw omzetdoelen.

Hoe u retentie en verloop op uw lijst met e-mailabonnees kunt meten

Het voorbeeld dat ik hier heb gegeven, is volledig verzonnen, maar u kunt zien hoe het zou kunnen helpen. In dit geval (zie de grafiek) is er een daling na 4 weken en nog een na 10 weken. Als dit een echt voorbeeld was, zou ik misschien wat dynamische inhoud willen plaatsen rond de 4-weekmarkering die echt wat pit aan de campagne toevoegt! Hetzelfde in week 10!

Om te beginnen neemt de spreadsheet die ik gebruik in principe elke abonnee en berekent de datum waarop ze zijn begonnen en de datum waarop ze zich hebben afgemeld (als ze zich hebben afgemeld. Bekijk de berekeningen goed - ze verbergen informatie waar het leeg zou moeten zijn) en reken alleen op voorwaarden.

Je zult zien dat het resulterende raster het totale aantal dagen bevat waarop ze waren geabonneerd als ze zich hebben afgemeld. Dit is de informatie die ik in het tweede deel van de analyse zal gebruiken om het retentiepercentage in elke week te berekenen.

Abonneedagen

Een retentiecurve is vrij standaard in elke branche die abonnementen meet, maar kan ook worden gebruikt om retentie te analyseren voor andere branches - levering van eten (hoeveel leveringen en hoe vaak voordat iemand voorgoed vertrekt ... misschien een speciale 'dankjewel' vlak daarvoor punt is in orde), knipbeurten, huurfilms… noem maar op en je kunt het verloop en de retentie berekenen voor je clientèle.

Het behouden van klanten is doorgaans veel minder duur dan het werven van nieuwe. U kunt retentieanalyse gebruiken om uw retentiecurves te berekenen en te bewaken.

Met mijn nepvoorbeeld zul je zien dat ik, simpelweg om mijn lijstaantallen bij te houden, binnen een paar maanden nog eens 30 +% abonnees moet toevoegen. Er zijn momenteel geen e-mailmarketingnormen voor retentieanalyse, dus afhankelijk van uw branche en uw campagnes kunnen uw lijstretentie en verloop sterk variëren.

Download een Excel Retention Spreadsheet

Retentie-spreadsheet

Download het voorbeeld Excel-spreadsheet

Dit is slechts een rudimentair voorbeeld dat ik voor dit bericht heb samengesteld. Het bevat echter alle informatie die u nodig heeft om uw retentie te kunnen analyseren. Klik met de rechtermuisknop op het onderstaande diagram en voer een 'Opslaan als' uit om de spreadsheet te downloaden die ik lokaal heb gemaakt.

Als u hulp nodig heeft bij het uitvoeren van dit soort analyses op uw lijsten, laat het me weten! Het is echt handig als u ook beschikt over gegevens over huishouden, demografie, gedrag, inhoud en uitgaven. Dat stelt u in staat om een ​​ongelooflijke segmentatie uit te voeren om uw marketing en inhoud beter op uw publiek te richten.

Wat denk je?

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Ontdek hoe uw reactiegegevens worden verwerkt.