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试用云服务器_虚拟_云数据库和普通数据库

时间:2021-04-07 18:06 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

我们从分析100000封电子邮件中获得的经验丰富了意向分类回复率很重要,但不能说明全部情况。什么?我知道-这是对销售的亵渎。我并不是说你衡量成功和跟踪关键绩效指标的方法是...

试用云服务器_虚拟_云数据库和普通数据库

我们从分析100000封电子邮件中获得的经验丰富了意向分类回复率很重要,但不能说明全部情况。什么?我知道-这是对销售的亵渎。我并不是说你衡量成功和跟踪关键绩效指标的方法是错误的,但是有一种更好的方法你需要尽快了解。举个例子-任何一个销售代表如果收到一封看起来像这样的邮件,就会告诉你并非所有的回复都是平等的:是的,你收到的回复率是一个很大的指标,表明你对你的电子邮件投入。但这是销售和营销101。如果你想真正推动下一个层次的结果,最重要的是你的答复质量,明确的重点是你的积极答复率。意图分类:基础在销售方面,每一封外传邮件的回复基本上都会分为以下三类:取消订阅-你完全不需要在这里跑步了。您在法律上不能继续对该潜在客户发送冷电子邮件,否则您将违反CAN-SPAM法律。这是你不想在你的收件箱。反对意见-你的潜在客户回复你的邮件只是为了让你知道他们没有预算。理想吗?不。有了正确的策略,你能把这变成更深入的对话吗?当然。虽然不是理想的情况,但反对。肯定的回复-这是一个神奇的回复,类似于"有趣的是你应该给我发邮件,因为我只是想有一个比我今天所做的更好的解决方案。我们什么时候见面?"繁荣。你所做的一切都应该为此而优化反应。最终,您希望最大限度地增加您收到的带有积极意图的电子邮件的数量。这就是为什么简单地衡量回复率并不能降低它。你需要你的销售电子邮件指标来衡量是什么驱动了你想要的回复。解决方案:结合回复率衡量回复意图。通过我们的机器学习程序Amplify,我们能够对我们表现最好的电子邮件有一个新的了解,不仅看到是什么驱动了回复,还有什么驱动了积极的回复。放大的教训:当回复率不能说明全部情况时销售代表一直试图解决的一个常见问题是如何巧妙地推动一个已经变黑的潜在客户而不感到恼火。我们测试了四封邮件,试图找出最好的方法。小测验时间到了!你认为哪封电子邮件最有效? (将鼠标悬停在图像上以显示答案。)老实说,我最初猜的是模板2,它是性能最差的模板,所以如果你和我一起做这一点也不丢脸。但真正的教训是,如果您只是优化回复率,那么您应该选择使用模板1,它提供了6.1%的回复率。然而,这些回复中有20%是退订的,这意味着你永远失去了这个机会。当你再深入一点,看看回复的意图,你会发现模板3在产生肯定回复方面是最成功的(这取决于你的团队,它比反对意见的转化率高出数十倍),并且在减少退订方面非常有效。事实上,模板3的肯定回复率几乎是下一个最佳执行者模板1的两倍(准确地说高出70%)。乘以1000封邮件,在这种情况下,优化正面回复将使你减少7个取消订阅和5个更积极的互动,转化的可能性更高。这只是一个序列中的一个步骤!如果你没有为你的潜在客户真正想要的谈话进行优化,想想你可能会留下的所有合格会议和未来的快乐客户。专业提示:想知道为什么模板3优于模板1吗?我们的专家认为,专注于为最终用户创造价值的底线("探索一些潜在的使用案例")决定了这笔交易。模板1中"下周有时间讨论"的模糊性可能会让潜在客户想知道他们在讨论什么以及为什么,从而导致他们取消订阅。我们如何在外展中做到这一点这听起来很简单,但很难手动测量和分类意图。大多数电子邮件系统(包括我们的!)有一个手动情绪跟踪工具,但平均而言,您的销售代表只对1%的入站电子邮件进行分类,因为他们忘记或没有更多的时间用于非销售活动。这就是机器学习帮助你扩大努力的地方。使用Amplify,我们训练了一个数据模型来识别电子邮件回复中的积极、反对和取消订阅意图。我们的机器学习引擎使用自然语言处理(NLP)按意图自动分类超过10万封电子邮件,因此我们可以聚合数据,以确定哪些电子邮件在更大范围内推动我们想要的结果,而不是使用轶事证据来推断哪些是有效的,哪些是无效的。Amplify帮助我们将非常重要的"回复质量"层添加到古老的"回复数量"度量中,以推动更积极的结果。要了解更多关于您的团队如何利用机器学习见解来扩大您想要的结果,请参加本月晚些时候的网络研讨会。

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