從策略到執行：電子郵件營銷的深度思考李維晗電子郵件營銷（EDM）,由于其規模性、實時性、互動性和經濟性等突出特點，已經為業內人士所廣泛認可，并且在新客戶的獲取、客戶價值提升、客戶忠誠度等客戶全生命周期的各個階段得以大規模的應用。但是，我們也應該看到，EDM在市場營銷上的應用還遠未成熟，許多偏執的、未經精細論證的甚至是錯誤的營銷觀念依然充斥在很多營銷人的腦海中，很多本地化的、行業化的甚至藝術化的電子郵件營銷策略還有待于我們去開墾、認識和發掘……營銷策昭層MarketingStrategy結合總悻建銷策略，通過客戶（價值）細分模型，確定Email-Marketing整悻巷銷策略及戰術「關縫點在于理性確定細分市場，市場需求履行対習慣并確定針對性營銷內容）；計劃監控J計劃執行層DeploymentsPM項目管理加程監控偏差管理，筑計分析信息反撮/營銷改善層Feedback&improvement客戶信息區遺，頂目質基評估;改善策略圧可持續對跟進方案營銷策劃｛壷程管理層Marketingplan營銷策昭層MarketingStrategy結合總悻建銷策略，通過客戶（價值）細分模型，確定Email-Marketing整悻巷銷策略及戰術「關縫點在于理性確定細分市場，市場需求履行対習慣并確定針對性營銷內容）；計劃監控J計劃執行層DeploymentsPM項目管理加程監控偏差管理，筑計分析信息反撮/營銷改善層Feedback&improvement客戶信息區遺，頂目質基評估;改善策略圧可持續對跟進方案營銷策劃｛壷程管理層Marketingplan&automation營銷過程艮內客策劃，測試方奏，備榜方案，項目梗板丈檔管理反疣程規劃；毀據資源J系統平臺層DataIntegrailonfPlatform客戶數據的塞渠道整合區星提升目抽取.；索統平臺的搭逹和具體來講，企業的電子郵件營銷，絕不能陷于如“名單+發送”般簡單的境地當中，必須就以下相關的問題進行精細的思考、規劃和控制：營銷策略：營銷的目的是什么？如何與企業的營銷戰略相配合?推廣品牌形象，還是具體的產品和服務，還是維護客戶關系，還是拓展新客戶？清晰而純凈的目的將為后期規劃提供有力的保障。數據分析：有哪些內/外部數據可供分析，數據的粒度如何？需要根據行業特點定義哪些指標？做客戶的價值細分，營銷活動效果評估，交叉銷售，流失預警還是客戶忠誠度分析？數據內容：從哪些正規渠道可以獲得客戶信息，如市場部門，渠道部門，服務部門，第三方合作，網絡途徑？有哪些信息可以提取和處理？應該為數據分析和營銷規劃搜集哪些信息？數據管理：客戶數據質量如何？如何評估？如何進行多數據源的整合？如何進行數據的標準化處理，如何保證數據的準確性/完備性/單一性？如何設計合理的數據庫結構？技術平臺：數據的管理/數據的安全/數據的托管/物理存儲/營銷流程管理/發送過程的控制/指標體系的監控/統計報表的生成/分析模型引擎的提供都必須借助技術平臺來實現高效的運轉。創意設計：企業的VI/AI/PI，平面廣告的風格和調性，產品和服務的特質，競爭對手的動態監控，受眾閱讀/接受和消費的心理和行為習慣，都是創意設計需重點考慮之內容。監督執行：各種電子郵件發送情況的監控管理及相應的對策和應急處理，標題/內容/頁面的偏好測試和改進策略/后備方案。嚴格的過程管理和監控，標準化的項目管理輸入/輸出文檔和模板。專業經驗：行業理解/行業經驗/專業知識/IT，營銷，分析能力；行業經驗/經驗數據和指標等的系統化積累和完善；對項目成果的預期和分析能力，不斷提升項目的ROMI。反饋改善：定義多種指標體系，跟進客戶狀態，不斷修改和完善分析/策略/設計和執行的內容，最大限度地挖掘點子郵件營銷的價值，實現可持續營銷過程的不斷優化。采用先進的EDM管理平臺從技術的發展角度上來講，企業的EDM的平臺大體經歷了4個大的發展歷程：

第一代郵件群發平臺：體積小巧、操作便捷、簡單運行POP3/SMTP、簡單數據導入/發送、簡單地址段掃描；其不足之處為需大量平臺外人工、發送成功率低下、無數據安全性……第二代網絡托管平臺：ASP模式、企業級應用出現、B/S架構、第三方服務為主、ISP/ICP為主導力量；其缺點為數據安全信任度低、平臺整合性很差、缺乏個性化服務、需投入大量人工……第三代營銷自動化平臺：真正意義企業級應用、可與CRM/呼叫中心/ContactCenter整合、基于B/S的多層架構、高效的CampaignManagement和初級的數據分類和追蹤反饋；其缺點為數據管理能力較低下、事前/事后分析能力不足……第四代整合服務平臺：海量三方數據支持、海量數據管理支持、高效營銷自動化、數據分析/挖掘/建模接口、實現強大資源整合、（超）大型企業級應用?……目前市場上，EDM企業級應用正在從第三代平臺向第四代平臺進行過渡，并且可以使企業在短期內獲取基于閉環思想的整合營銷服務能力。當然，企業在這個方面投入的不僅僅是資金和技術，還應包括具有IT、營銷、數據分析等復合背景的專業團隊。OnlineDataCnsnnsCRMDataSearch-OnneAdsE-=^ent5EDMData數據整合/OnlineDataCnsnnsCRMDataSearch-OnneAdsE-=^ent5EDMData大規模營銷的前提下，必須通過ETL的方式建立相應的數據倉庫（或者針對EDM的數據集市），并為后續的工作打下良好之基礎。同時，營銷管理者也必須持續地監測和改善營銷數據的質量問題，并通過專業的數據質量管理工具來持續提升數據的質量（這包括數據的惟一性、標準型、重復性、準確性等多重指標）。塾揺漕洗設胃標準化設世城算折設暫數握握升（知識庫）猜洗數據樣本抽取在擁有海量且高質量數據的前提下，企業的營銷者就可以基于一些營銷模型1必、卷邸袪亡吉1* &■|或者數據挖掘建模的技術，更精準的對自家的數據進行外科手術般的考察，形成理論化和科學化的思考，以數據說話，以數據指導后期的營銷策劃和執行工作。例如，一個營銷者要對自己的客戶進行細分，并針對不同細分群落的特點來制定針對性的EDM方案，這里就可以用到很多方法：可以采用決策樹的方法來考察不同指標的貢獻程度和細分的層級，也可以采用因子分析+聚類分析的方法（如果指標足夠多），也可以采用常見的RFM等簡單的分類模型（可簡單、快速部署，但需要考慮適用場合）……