ဦးဆောင်မှု ပိုင်းခြားခြင်းရဲ့ အကျိုးကျေးဇူးတွေ
သင့်အီးမေးလ်စာရင်းကို အုပ်စုခွဲလိုက်တဲ့အခါမှာ သင့်လုပ်ငန်းအတွက် အကျိုးကျေးဇူးတွေ အများကြီး ရရှိလာနိုင်ပါတယ်။ ပထမဦးဆုံးအနေနဲ့၊ အုပ်စုခွဲပြီးပို့လိုက်တဲ့ အီးမေးလ်တွေဟာ ပုံမှန်အီးမေးလ်တွေထက် ဖွင့်ဖတ်နှုန်း (Open Rate) နဲ့ ကလစ်နှိပ်နှုန်း (Click-through Rate) ပိုများလေ့ရှိပါတယ်။ ဖောက်သည်တစ်ဦးချင်းစီရဲ့ စိတ်ဝင်စားမှုနဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ အကြောင်းအရာတွေ ပါဝင်တဲ့အတွက် သူတို့က ပိုပြီးစိတ်ဝင်စားတာကြောင့်ပါ။ ဒေတာစာရင်း ဒုတိယအနေနဲ့၊ သင့်ရဲ့ကုန်ပစ္စည်းတွေ၊ ဝန်ဆောင်မှုတွေကို ဝယ်ယူဖို့အတွက်လည်း အလားအလာပိုရှိပါတယ်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် အီးမေးလ်မှာပါတဲ့ အကြောင်းအရာတွေဟာ သူတို့ရဲ့လိုအပ်ချက်တွေနဲ့ တိုက်ရိုက်သက်ဆိုင်နေတာကြောင့်ပါ။ တတိယအနေနဲ့၊ ဖောက်သည်တွေနဲ့ ပိုပြီးခိုင်မာတဲ့ ဆက်ဆံရေးတစ်ခုကို တည်ဆောက်နိုင်ပါတယ်။ အီးမေးလ်တိုင်းက သူတို့အတွက် အဖိုးတန်တဲ့ အကြောင်းအရာတွေ ဖြစ်လာတဲ့အခါမှာ သင့်ရဲ့လုပ်ငန်းအပေါ် ယုံကြည်မှုပိုရှိလာပါတယ်။ ဒါ့အပြင်၊ အီးမေးလ်ကို ရပ်ဆိုင်းလိုက်တဲ့နှုန်း (Unsubscribe Rate) လည်း နည်းသွားနိုင်ပါတယ်။ နောက်ဆုံးအနေနဲ့၊ အုပ်စုခွဲခြင်းကနေ ရရှိတဲ့ဒေတာတွေကို အသုံးပြုပြီး သင့်ရဲ့စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာတွေကို ပိုပြီးကောင်းမွန်အောင် ပြင်ဆင်နိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ- ဘယ်အုပ်စုက ဘယ်လိုအကြောင်းအရာတွေကို ပိုပြီးစိတ်ဝင်စားတယ်ဆိုတာကို သိရှိနိုင်တာကြောင့် နောင်မှာ ပိုပြီးထိရောက်တဲ့စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကို လုပ်နိုင်ပါတယ်။
ဦးဆောင်မှုကို ပိုင်းခြားတဲ့ နည်းလမ်းတွေ
အီးမေးလ်စာရင်းကို အုပ်စုခွဲဖို့အတွက် နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးရှိပါတယ်။ အသုံးအများဆုံးနည်းလမ်းတွေထဲမှာ လူဦးရေဆိုင်ရာအချက်အလက်တွေ (Demographic Data)၊ အပြုအမူဆိုင်ရာအချက်အလက်တွေ (Behavioral Data)၊ ပထဝီဝင်ဆိုင်ရာအချက်အလက်တွေ (Geographic Data) နဲ့ ဝယ်ယူသူရဲ့အဆင့် (Customer Lifecycle Stage) တို့ပါဝင်ပါတယ်။ လူဦးရေဆိုင်ရာအချက်အလက်တွေမှာ အသက်၊ ကျား/မ၊ ပညာရေး၊ အလုပ်အကိုင်စတဲ့ အချက်အလက်တွေပါဝင်ပါတယ်။ အပြုအမူဆိုင်ရာအချက်အလက်တွေကတော့ သင့်ရဲ့ဝက်ဘ်ဆိုက်မှာ ဘယ်စာမျက်နှာတွေကို ကြည့်တယ်၊ ဘယ်ကုန်ပစ္စည်းတွေကို ခြင်းထဲထည့်တယ်၊ ဘယ်အီးမေးလ်တွေကို ဖွင့်ဖတ်တယ် စတဲ့ အချက်အလက်တွေပဲဖြစ်ပါတယ်။ ပထဝီဝင်ဆိုင်ရာအချက်အလက်တွေမှာတော့ နေထိုင်ရာနိုင်ငံ၊ မြို့၊ ရာသီဥတုစတဲ့ အချက်အလက်တွေပါဝင်ပါတယ်။ ဝယ်ယူသူရဲ့အဆင့်ဆိုတာကတော့ ဖောက်သည်တစ်ဦးက သင့်ရဲ့လုပ်ငန်းကို စတင်သိရှိတဲ့အချိန်ကနေ ကုန်ပစ္စည်းတွေကို ထပ်ခါတလဲလဲ ဝယ်ယူတဲ့အဆင့်အထိ ခွဲခြားထားတာပါ။ ဒီလိုနည်းလမ်းတွေကို အသုံးပြုပြီး သင့်ရဲ့ဖောက်သည်တွေကို အုပ်စုလေးတွေအဖြစ် ခွဲခြားနိုင်ပါတယ်။ အကောင်းဆုံးကတော့ နည်းလမ်းအများအပြားကို ပေါင်းစပ်ပြီး အသုံးပြုခြင်းပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ ဥပမာ- လူဦးရေအလိုက်အုပ်စုခွဲပြီး၊ အဲဒီအုပ်စုထဲကမှမှ အပြုအမူအလိုက် ထပ်ပြီးအုပ်စုခွဲတာမျိုး လုပ်နိုင်ပါတယ်။
လက်တွေ့ကျတဲ့ အုပ်စုခွဲခြင်း ဥပမာများ
ဦးဆောင်မှုကို ပိုင်းခြားဖို့အတွက် လက်တွေ့ကျတဲ့ ဥပမာအချို့ကို ဖော်ပြပေးပါမယ်။ သင့်မှာ အွန်လိုင်းစာအုပ်ဆိုင်တစ်ခုရှိတယ်ဆိုရင် သင်ဟာ ဖောက်သည်တွေကို စာအုပ်အမျိုးအစားအလိုက် ခွဲခြားနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ- စိတ်ကူးယဉ်စာပေကို စိတ်ဝင်စားတဲ့သူတွေ၊ စီးပွားရေးစာအုပ်တွေကို စိတ်ဝင်စားတဲ့သူတွေ၊ ကလေးစာပေတွေကို စိတ်ဝင်စားတဲ့သူတွေ စသည်ဖြင့်ပေါ့။ အဲဒီနောက်မှာ စိတ်ကူးယဉ်စာပေတွေကို စိတ်ဝင်စားတဲ့သူတွေကို စိတ်ကူးယဉ်စာအုပ်အသစ်တွေအကြောင်း အီးမေးလ်ပို့နိုင်ပါတယ်။ နောက်ထပ်ဥပမာတစ်ခုအနေနဲ့ ဝယ်ယူမှုအပြုအမူအလိုက် ခွဲခြားတာမျိုးကို လုပ်နိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ- ပြီးခဲ့တဲ့ ၃ လအတွင်းမှာ ဘာမှမဝယ်သေးတဲ့ ဖောက်သည်တွေကို အထူးလျှော့စျေးကမ်းလှမ်းတာမျိုး၊ ဒါမှမဟုတ် ဝယ်ယူမှု မကြာခဏလုပ်တဲ့ ဖောက်သည်တွေကို အထူးဦးစားပေးအစီအစဉ်တစ်ခုအကြောင်း အသိပေးတာမျိုး လုပ်နိုင်ပါတယ်။ ဒီလိုနည်းလမ်းတွေက သင့်ရဲ့ဖောက်သည်တွေနဲ့ ပိုပြီးနီးကပ်တဲ့ ဆက်ဆံရေးတည်ဆောက်နိုင်ပြီး၊ သူတို့အတွက် အကျိုးရှိတဲ့ ကမ်းလှမ်းမှုတွေကို ပေးနိုင်ပါတယ်။ အရေးကြီးဆုံးအချက်ကတော့ ဖောက်သည်ရဲ့အချက်အလက်တွေကို ကောင်းကောင်းနားလည်ပြီး သူတို့လိုအပ်ချက်တွေကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်မယ့် နည်းလမ်းကို ရှာဖွေဖို့ပါပဲ။
အီးမေးလ် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကိရိယာတွေရဲ့ အခန်းကဏ္ဍ
ဦးဆောင်မှုပိုင်းခြားခြင်းဟာ နည်းပညာရဲ့အကူအညီမပါဘဲ လုပ်ဖို့ခက်ခဲပါတယ်။ ဒါကြောင့် အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကိရိယာတွေဟာ ဒီလုပ်ငန်းစဉ်မှာ အလွန်အရေးကြီးတဲ့ အခန်းကဏ္ဍကနေ ပါဝင်ပါတယ်။ Mailchimp, HubSpot, ActiveCampaign စတဲ့ ပလက်ဖောင်းတွေဟာ သင့်ရဲ့စာရင်းကို အလိုအလျောက်အုပ်စုခွဲပေးနိုင်တဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်တွေ ပါရှိပါတယ်။ ဥပမာ- ဖောက်သည်တစ်ယောက်က သင့်ဝက်ဘ်ဆိုက်ပေါ်မှာ စာမျက်နှာတစ်ခုကို သုံးကြိမ်ထက်မနည်း ကြည့်ရှုခဲ့တယ်ဆိုရင် အဲဒီအချက်အလက်ကို အသုံးပြုပြီး သူတို့ကို သတ်မှတ်ထားတဲ့ အုပ်စုတစ်ခုထဲကို ထည့်သွင်းပေးနိုင်ပါတယ်။ အဲဒီလိုပဲ၊ သင့်ရဲ့အီးမေးလ်တစ်ခုကို ဖွင့်ဖတ်လိုက်တဲ့ ဖောက်သည်တွေကို အခြားအုပ်စုတစ်ခုထဲ ထည့်သွင်းပြီး နောက်ထပ်အီးမေးလ်တစ်ခုကို အလိုအလျောက်ပို့ပေးတာမျိုးလည်း လုပ်နိုင်ပါတယ်။ ဒီလိုကိရိယာတွေက အချိန်ကုန်သက်သာစေပြီး၊ သင့်ရဲ့စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကို ပိုပြီးထိရောက်စေပါတယ်။ ဒီကိရိယာတွေကို အသုံးပြုပြီး ဖောက်သည်အချက်အလက်တွေကို စနစ်တကျသိမ်းဆည်းကာ သူတို့ရဲ့အပြုအမူတွေကို ခြေရာခံနိုင်တာကြောင့်၊ အုပ်စုခွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုပြီးလွယ်ကူချောမွေ့စေပါတယ်။
အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးရဲ့ အနာဂတ်
ဦးဆောင်မှုကို ပိုင်းခြားခြင်းဟာ အနာဂတ်မှာ အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအတွက် ပိုပြီးအရေးပါလာမှာပါ။ စားသုံးသူတွေက သူတို့အတွက် သက်ဆိုင်တဲ့ အကြောင်းအရာတွေကိုပဲ မြင်တွေ့လိုကြတာကြောင့်၊ အားလုံးကို တစ်ပုံစံတည်းပို့တဲ့ ဗျူဟာတွေဟာ အလုပ်မဖြစ်တော့ပါဘူး။ AI (Artificial Intelligence) နဲ့ စက်သင်ယူမှု (Machine Learning) နည်းပညာတွေဟာ ဦးဆောင်မှုကို ပိုင်းခြားခြင်းကို ပိုပြီးတိကျစေမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီနည်းပညာတွေက သုံးစွဲသူရဲ့အပြုအမူတွေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး၊ သူတို့ရဲ့စိတ်ဝင်စားမှုတွေနဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ အကြောင်းအရာတွေကို အလိုအလျောက် ဖော်ထုတ်ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ- AI က ဖောက်သည်တစ်ဦးရဲ့ ဝယ်ယူမှုမှတ်တမ်းကို ကြည့်ပြီး၊ သူတို့ဘာကို နောက်ထပ်ဝယ်ယူနိုင်ခြေရှိတယ်ဆိုတာကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒါ့အပြင်၊ အီးမေးလ်တစ်ခုစီရဲ့ အကြောင်းအရာ၊ ခေါင်းစဉ်နဲ့ ပို့မယ့်အချိန်တွေကိုလည်း တစ်ဦးချင်းစီအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ညှိနှိုင်းပေးနိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေသူတွေအနေနဲ့ ဒီနည်းပညာအသစ်တွေကို လေ့လာပြီး အသုံးပြုဖို့ အရေးကြီးလာပါလိမ့်မယ်။