
谈谈企业如何做好邮箱推广 充分利用好大数据
在互联网时代,如何利用好大数据,是企业网络营销最重要的“法宝”,可以说,数据就是用户,用户给企业带来利润,在众多的推广方式中,移动端的微信公众号似乎成了炙手可热的热门推广,而传统的一些互联网推广方式,好像淡出了公众的视野,比如曾经以“病毒营销”为主要方式邮箱推广,因为现在的网络是社交化时代,所以,不需要了!其实不然,对于企业来说,使用邮箱推广依旧有效,不过,要用对方法。
传统企业和互联网公司比较,本身就有行业经验,而且有大量的用户数据,如果企业有“心”利用这些数据,可以进行二次开拓,那么,如何再次敲开用户呢?如果用直接了当的方式,就算是没有遭到拒绝,也有可能遭遇“我们正在考虑”这样的说辞,这个时候,其实,如果能够知道对方的邮箱账号,当然,未必让对方直接告诉自己,其实公司都是有网站和其他联络方式的, 把邮箱号码记下来,然后,定期进行企业信息推送。
除了企业原有用户的数据之外,还要在网络上开拓新的用户数据,要知道,寻找目标用户的邮箱并不容易,因为和传统的病毒发邮箱比较,新的邮箱推广更讲究有针对性的推广,这是一种“慢”推广方式,也许刚推广的时候,用户并不对企业产品感兴趣,而在潜移默化不断的发送企业产品信息中,也许,恰恰用户需要,那么,他们在潜意识中已经记住了你的产品,会通过邮箱或者其他联系方式和企业联系,这就是邮箱推广的“优势”:低成本,润物细无声。
邮箱推广本身来说,除了人工费用之外,其他几乎都是零成本,但是,想要让邮箱推广有效果,选择目标用户最重要,这是 一个漫长的筛选过程,不过,只要企业手中有超过100个以上的用户,就可以实行。
同样,邮箱推广需要优质的内容。我们认为,在进行邮箱推广的时候,内容不能单一,最好形成一个系列,以每周推一篇来计算,一个系列最少要3个月,那么,就应该做出12篇文章,这十二篇文章定期发送,发送完毕之后,再次循环发送一次,如此三个循环,基本上就达到了效果。
对于每天发送的用户量,可以根据自己的情况而定,如果一天保证200个用户,那么一个星期推送一篇新的文章,那么,需要1000多个用户就可以了。不要觉得这1000个用户少了,其实在移动互联网APP生态圈,做到100个忠实用户就能创造出不菲的利润。更何况这是精准化推广,都是精心挑选的目标用户,这是传统病毒营销所不能比拟的优势,效果更是要强几十倍甚至上百倍。
企业在进行邮箱推广的时候,要注意几个事情,一是发邮箱的文章不能太长,也不能太短,要尽量适中,而且标题要清晰,用户有阅读的欲望;其次,在进行推广是,要有用户退订功能,从退订率可以检验用户的使用率,传统的邮箱推广效果几乎没有什么数据统计,因为有的病毒营销发送的邮箱数以万计,几乎过于追求数量而忽视质量,最终,没有形成良性循环;最后,邮箱推广过程中,要不断的对客户邮箱信息进行更新,根据企业推广力度,始终保持固定的数量,同时,对于用户的回信,要及时回复,而且不断的进行数据统计,用数据对邮箱效果进行统计。
其实,想要在互联网找到人,是一件很容易的事情,QQ群、微信朋友圈都有,有的人说,我直接把要发邮箱的信息发到个人QQ或者微信上,那多直接。从情理上说,QQ号、微信号都属于私人的东西,直接通过私人联络方式进行业务沟通,这无形中影响了个人的社交生活,而邮箱推广,纯属业务型的往来,而且现在很多人都喜欢用邮箱办公,所以这是QQ、微信不可比拟的优势,当然,邮箱推广和以往的推广比较,更需要一种用户主动,就是企业能够获得用户的默许方可,这无疑增加的企业邮箱推广难度。所以说,企业邮箱推广,最重要的工作就是寻找目标客户,挖掘目标用户,然后,一而再,再而三的发邮件,形成一个周期性的“潜移默化”的作用!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14