sendsaas邮件营销平台提供完善的统计报表，能实时统计用户的打开，点击，退订等行为。支持打开/点击数据的导出， 根据用户的行为报表，可方便的对用户进行分类（如：用户如果点击，说明该用户可能对您的产品或服务有一定需求的用户）

虽然EDM已经算是比较便宜的营销手段，不过钱也不是大风吹来的，当然不可能对所有地址一视同仁。

当资源有限的情况下，好钢必须用在刃上。因此，找准“目标客户”是非常重要的。谁是重点客户需要重点维护，一周三次邮件次次不落；谁是重点挽回用户，打情感牌发福利告诉不知道的功能，用尽招数让ta回心转意；谁已经是不可挽回的“前任”，可以不用管了……而让问题变得更复杂的是，你在变，客户的需求也在变，怎么样次次都圈定住你的那个“ta”呢？你需要的，就是一个可以实现不断验证的“目标客户优化模型”。

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什么是“目标客户优化模型”？“目标客户优化模型”其实是一个从理解到验证的循环过程。在这个过程中，我们通过商业理解，提炼出不同维度的“目标客户”指标，通过数据的获取、建模与分析，刻画出真正“目标客户”的特征，对这个人群采取行动，获得反馈数据，再放回我们的模型中，验证其有效性。以一张图来概括，就是下图：有人说销售是一个从找到线索到获得回款的过程，但一个成功销售的“底层架构”，必将是一个在分析中不断优化商业理解、找准目标的过程。模型拆解：一个制造业企业的案例光说不练，多好的理论看起来都显得干巴巴的。下面我们就通过一个案例，带您一步步地拆解我们的模型。一般企业都会预判目标客户或者借鉴其他企业的目标客户识别规则，在已保有和潜在的客户中区分出目标客户，针对这些客户展开专项营销策略。那么在统计的时候可以优先看一下这些客户的占比情况，比如该案例中的企业目标客户属于“房地产行业”，且“企业规模在千人以上”，这些客户在过去的几年间快速发展，采购规模成倍的增长，为企业带来了巨大的收益。而随着市场的低迷，每年符合要求的客户越来越少，企业现在希望修改目标客户的筛选规则，从而优化营销策略。首先，是三个KPI：1、主指标：今年订单金额副指标：达成率（今年订单金额／今年目标金额）这个指标可以接合当前时间，非常简单粗暴地来看你的目标客户找对了没有。比如现在已经6月上旬了，但是目标达成率居然只有不到30%，肯定了问题的存在；2、主指标：目标客户数量副指标：贡献度（目标客户金额／今年订单金额）这个指标可以看出，你想象中的“目标客户”到底给你带来了多大贡献，仅占今年订单金额的9%，再次确认问题的严重性。3、指标：目标客户占比（目标客户数量／所有客户数量）最后，根据“二八原则”，80%的收益来自20%的客户。这里目标客户既没有达到20%，收益更是小的可怜。从以上3个KPI，可以确定“目标用户”需要调整。锁定问题之后，我们当然需要修改目标客户的筛选规则，从而优化营销策略。但是，怎么修改呢？这就需要继续拆解我们的数据。首先，最“粗”的一层，就是区分新老客户。我们发现，老客户占全部客户的73%，同时，在老客户中，我们想象中的“目标客户”只占13%。那么，锁定老客户为深入挖掘的对象。一方面，老客户对产品的黏性更高，更容易转化；另一方面，维护老客户、转化老客户的成本，也比新客户要小很多。所以，在此基础上，我们继续拆分“老客户”群体。先看行业差异，发现相比于我们设定的标准——房地产业，制造业与金融业的客户数量、成交金额都更为突出。接下来看几个行业在近几年的交易规模趋势，这里忽略2018年不看，因为2018年才刚刚过去一半，数据不全。可以看出，绿色面积所代表的制造业是最棒的；然后，按成交规模来看，发现差异不是很明显，没关系，我们再换一个角度。气泡图左，横轴是交易次数，纵轴是交易总周期，气泡的大小代表金额多少。我们发现交易次数多、同时与我们缔结关系长的，同时交易金额还大的，是右上角几个蓝色的气泡——蓝色代表制造业；气泡图右，横轴、纵轴、气泡大小不变，颜色分组以“地区”为标准，我们发现，又以蓝色代表的“北方地区”拔得头筹。现在我们已经可以锁定北方区域、制造业、金融业这三个关键词了。那么，还能不能继续细化呢？左边组合图：横轴为年份，蓝色为客户数量，紫色为订单数量，绿色线条代表着交易金额。我们发现，北方市场的制造业与金融业，客户与订单量虽然逐年减少，但交易规模却在逐年上升！这说明，虽然我们客户数量少了，但是质量却很高，在我们这里下的单越来越大。右边组合图：横轴为年份，蓝色为客户数量，紫色为订单数量，绿色线条代表着交易金额，与左图一样，但通过过滤，只留下了制造业（因为在前面的分析中，制造业比较突出），我们发现，制造业的客户交易规模上升十分明显。到这里，其实我们已经锁定新的“目标客户”，并且可以描述出他们在哪儿了：不过，虽然刻画出了特征，我们还希望更进一步，知道具体客户的具体维系方式。数据可以告诉我们答案么？当然！依旧是利用气泡图，只是这一次，里面的泡泡少了很多——没错，因为这里只剩下了刚才筛选出的北方区域制造业用户。横轴为交易次数，纵轴为交易周期，每个气泡代表一个客户，气泡大小代表着交易金额的多少。现在我们可以对这些客户进行进一步细分。右上角：交易次数多、交易周期长；已经是我们的“目标客户”了，应该重点保护，维系关系；右下角：交易次数多、交易周期短；这是我们的“潜在目标客户”，需要保持长期合作，向右上角转化；左上角：交易周期长，交易次数少；这也是我们的“潜在目标客户”，需要通过营销手段刺激多次消费，向右上角转化；左下角：交易次数少，交易周期短；保持正常维护，向左上或右下转化。至此，我们已经完成了从商业理解到特征刻画的一系列过程。不过，想要实现模型的“优化”魅力，还需要一个重要的步骤——行动！根据以上洞察，制定相应的营销策略，努力运营一段时间，然后再将反馈的数据放回到这个看板里，进行验证。还是记得这个图吗？它其实是一个循环哦！最后，以上这个完整的模型，可以在数据观的“应用市场”中找到，具体安装步骤如下：1、 登陆数据观（https://www.shujuguan.cn/?from=20180607），点击“免费试用”，开启您的数据观账号；2、 登陆您的数据观账号，进入“应用市场”，选择“Online Customer Management－客户细分”模版；3、 点击“安装”，然后替换为您自己的数据，即可进行分析啦！

邮件营销说难不难，说简单也不简单。很多人都觉得开展邮件营销只要准备好目标客户的邮件地址和邮件内容就可以了。这种观点并不能说是错误的，但是往往带着这种观点开展邮件营销，邮件营销的效果都不会理想。

想要邮件营销的效果好，更多的需要对每一次邮件群发的数据进行分析以及对目标客户群体进行细分。目标客户群体的细分一般来说有两种衡量的方法。第一种是人口统计数据衡量方法。人口统计数据是指描述个人特征，并且可以限定、测量和记录的数据。人口统计数据一般包括收入、年龄、性别、职业、地区等数据。第二种是客户行为衡量方法。在邮件推广中，客户行为是指客户打开邮件、回复邮件、点击邮件内的网站链接等一系列行为。客户行为一般包括邮件打开数、打开率、链接点击数、点击率等数据。想要对目标客户群体进行精准的细分，需要有精准的邮件群发统计数据作为支撑。Rushmail邮件群发平台为用户提供强大而精准的数据统计功能，邮件的实际发送量，邮件的打开数和打开率，邮件的送达率以及邮件内的网站链接的点击数都可以一一精准统计得到，统计数据清晰可见。同时Rushmail邮件群发平台还可以对邮件进行跟踪统计，具体是哪些目标客户打开了你的邮件，每一个目标客户的操作记录，目标客户的IP、地区以及对邮件的打开次数、链接的点击次数都能精准统计。通过对这些全面的统计数据进行分析，描绘出精确的目标客户群体画像，对目标客户群体进行精准分类，并且可以在Rushmail邮件群发平台进行分类管理，设置不同的目标客户分组，制定有针对性的邮件推广计划，提升邮件推广效果。