智能化邮件营销：自动化工作流下的销售线索转化

　　当接收到源源不断的销售线索时，由于错误的价值预判，不合理的资源配置，营销人员总会遭遇转化率低、销售周期冗长等瓶颈，传统邮件营销玩法面临挑战。

　　随着智能化程度的加深，人工环节锐减 。本次Focussend从行为触发、数据标签收集、活跃度打分三方面，聚焦线索的导入到培育转化，为大家详细阐述邮件营销在智能化工作流下是如何迭代升级的。

　　① 预设行为触发机制，自定义工作流节点把控

　　当获取机会线索后，邮件营销中可根据邮件订阅行为进行第一次人群划分，再分别归置到各自提前预设好的工作流中。每到一个营销节点，自动触发一封个性化邮件，再根据用户的反应决定下一环节，搭载多渠道，逐级对用户进行预判。

　　如触发欢迎信给订阅用户，预设打开时间为一天，若一天内打开，则进入单独分组，设置发送时间后，即可触发第二封邮件，若未打开则将人群划分至另一组群，以多渠道的形式再激活。

　　② 活跃度评分机制，数据分类管理更有依据性

　　为了使数据分类更有依据性，作出更精准的判断，将通过邮件营销中用户的行为机制对其活跃度进行打分。加分减分的过程中，同步进行数据标签收集。

　　评分机制里可分显性和隐形两因素，如参加线上活动则可加6分，点击购买等CTA按钮加10分。当线索用户到达预先设置好的分值线时，便是“合格”的转化备选人了，避免了相应的资源浪费。

　　③ 精准收集数据标签，捕捉用户画像每一细节

　　除了预设行为触发机制，数据画像绘制规则也是不可或缺的，通过建立数据模型与用户画像，

　　不断丰富用户行为偏好属性等标签。通过还原数据背后的“人”，从而实现数据标签化管理下的一对一精准营销。

　　例如，收集到标签后，还原画像为邮件营销中常使用优惠券购买的客户，那么就在邮件渠道触发优惠券促销活动，引导转化。

　　以上，即为邮件营销智能化工作流下的三大环节。从行为触发到活跃度打分到数据标签采集， 个性化的精准营销，不仅避免了不必要的资源浪