टीम A हर महीने ईमेल मेट्रिक्स देखती है और ऐसी रिपोर्ट बनाती है जिसे कोई नहीं पढ़ता। टीम B हर हफ़्ते एक नंबर चुनती है, एक चीज़ बदलती है और अगले शुक्रवार नतीजे मिलाती है। छह महीने बाद टीम B जल्दी जवाब देती है, तेज़ सब्जेक्ट लाइन लिखती है और कम ऐसे मैसेज भेजती है जो कहीं नहीं पहुँचते।
संवाद बेहतर करने के लिए ईमेल डेटा का इस्तेमाल करने का मतलब है मेट्रिक्स को एक ख़ास बदलाव से जोड़ना, उस बदलाव को टेस्ट करना और नतीजा मापना। इसका मतलब ज़्यादा नंबर इकट्ठा करना नहीं है। इसका मतलब है उस चक्र को पूरा करना जो डेटा के दिखाने और आपकी टीम के लिखने, भेजने और जवाब देने के बीच है। ब्रांड को ट्रैक करने वाले ईमेल मेट्रिक्स के मेट्रिक्स और ईमेल एंगेजमेंट को समय के साथ ट्रैक करना के ट्रेंड सीधे इस प्रक्रिया में जाते हैं।
संवाद बेहतर करने के लिए ईमेल डेटा कैसे इस्तेमाल करें
एक ऐसी समस्या से शुरू करें जिसे आप हल करना चाहते हैं। ओपन कम हैं? क्लिक कमज़ोर हैं? जवाब धीमे हैं? उस समस्या से जुड़ा मेट्रिक चुनें और बाक़ी को अभी छोड़ दें। एक केंद्रित टेस्ट पाँच चीज़ें एक साथ बदलने से ज़्यादा साफ़ नतीजे देता है।
मेट्रिक को एक अनुमान में बदलें। "हमारा ओपन रेट इसलिए गिरा कि सब्जेक्ट लाइन अस्पष्ट हो गईं" टेस्ट की जा सकती है। "ईमेल काम नहीं कर रहा" नहीं। प्रोफ़ेशनल ईमेल सब्जेक्ट लाइन की सलाह से दो सब्जेक्ट लाइन फिर से लिखें, उन्हें मिलते-जुलते सेगमेंट को भेजें और अगले हफ़्ते ओपन रेट की तुलना करें।
ईमेल डेटा से होने वाले आम सुधार
कम ओपन रेट अक्सर सब्जेक्ट लाइन, भेजने के समय या भेजने वाले के नाम की पहचान की ओर इशारा करता है। पहले सब्जेक्ट ठीक करें, क्योंकि यह सबसे तेज़ टेस्ट है। अगर ओपन ठीक हैं पर क्लिक-थ्रू रेट कम है, तो बात बॉडी कंटेंट, लिंक की जगह या कमज़ोर कॉल टू एक्शन की है। साफ़ और छोटा ईमेल कैसे लिखें के स्पष्टता वाले नियम लागू करें।
धीमा रिस्पॉन्स टाइम इनबॉक्स वर्कफ़्लो की ओर इशारा करता है, लिखने की क्वालिटी की ओर नहीं। प्रोफ़ेशनल ईमेल मैनेजमेंट वर्कफ़्लो के ज़िम्मेदारी सौंपने के नियम देखें और यह भी कि ज़रूरी मैसेज सही से फ़्लैग हो रहे हैं या नहीं। सेल्स मेल पर कम रिप्लाई रेट का मतलब हो सकता है कि माँग साफ़ नहीं है या ऑटोमेटेड फ़ॉलो-अप ईमेल की फ़ॉलो-अप टाइमिंग बदलनी है।
हफ़्ते का सुधार चक्र
हर हफ़्ते अपने मुख्य मेट्रिक्स दर्ज करें, सबसे कमज़ोर नंबर पहचानें, एक अनुमान बनाएँ, एक बदलाव करें और सात दिन बाद नतीजे देखें। जो टेस्ट किया उसे लिखकर रखें ताकि फ़ेल हुए प्रयोग दोबारा न करें। नतीजा टीम से दो वाक्यों में साझा करें ताकि सब एक ही डेटा से सीखें।
अगला चैप्टर ब्रांड ईमेल रिपोर्टिंग में कौन-सी ग़लतियाँ करते हैं उन जालों के बारे में है जो इस चक्र को काम करने से रोकते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
बदलाव करने से पहले ब्रांड को कितने ईमेल डेटा की ज़रूरत होती है?
एक वेरिएबल का टेस्ट शुरू करने के लिए दो हफ़्ते का बेसलाइन डेटा काफ़ी है। चार हफ़्ते का डेटा ट्रेंड की दिशा पर ज़्यादा भरोसा देता है। WEMASY वेबसाइट बिल्डर से आप अपनी वेबसाइट पर अपने पेज बना सकते हैं।
ब्रांड को पहले सब्जेक्ट लाइन बदलनी चाहिए या बॉडी कंटेंट?
जब समस्या ओपन रेट की हो, तो पहले सब्जेक्ट लाइन बदलें। जब ओपन ठीक हों पर क्लिक या रिप्लाई कम हों, तो बॉडी कंटेंट बदलें। डेटा बताता है कि कौन-सा दरवाज़ा फ़ेल हो रहा है।
क्या ईमेल डेटा एक-से-एक संवाद को बेहतर कर सकता है?
रिप्लाई रेट और रिस्पॉन्स टाइम का डेटा दिखाता है कि आपकी सीधी पहुँच पर जवाब काफ़ी तेज़ी से आते हैं या नहीं। ट्रैक करें कि प्रपोज़ल ईमेल पर किस सब्जेक्ट फ़ॉर्मैट को सबसे तेज़ जवाब मिलते हैं और वही पैटर्न दोबारा इस्तेमाल करें।
ईमेल डेटा को वेबसाइट परफ़ॉर्मेंस से कैसे जोड़ें?
ईमेल लिंक के क्लिक-थ्रू रेट की तुलना लैंडिंग पेज पर पेज विज़िट और फ़ॉर्म सबमिशन से करें। क्लिक और कन्वर्ज़न के बीच का अंतर पेज की समस्या की ओर इशारा करता है, ईमेल की समस्या की ओर नहीं। प्रोफ़ेशनल ईमेल कन्वर्ज़न पर कैसे असर डालता है देखें।
अगर डेटा समस्या दिखाए पर सुधार काम न करे तो क्या करें?
टेस्ट फ़ेल मानने से पहले उसे दो हफ़्ते चलने दें। एक धीमा हफ़्ता शोर होता है। अगर सुधार के बाद भी कोई उछाल न दिखे, तो नया अनुमान बनाएँ और कोई एक अलग बदलाव टेस्ट करें।
ईमेल डेटा ऑटोमेटेड मैसेज को कैसे बेहतर करता है?
सीक्वेंस का डेटा दिखाता है कि पाने वाले कहाँ छोड़ देते हैं। दूसरे स्टेप पर कम ओपन का मतलब है कि पहले मैसेज ने ग़लत अपेक्षा जगाई। तीसरे स्टेप पर कम क्लिक का मतलब है कि कॉल टू एक्शन पर काम चाहिए। अपने नंबरों के साथ ईमेल ऑटोमेशन की ग़लतियाँ जिनसे बचें भी देखें।