插播一條好消息給Wish賣家:

說起移動平臺領導者Wish, 外貿賣家無人不曉。上周PayPal宣布與Wish進一步拓展合作范圍，商戶可以選擇使用PayPal每月兩次從Wish平臺結算收款。具體信息可以查看本周的第3條推送。順祝Wish賣家年底大賣！

—— PP哥

上期，Jan為大家分享了郵件發(fā)送和撰寫的技巧：《外貿B2B戰(zhàn)術升級(2)- 糙漢易失手，細節(jié)贏芳心, 郵件營銷的技巧全開發(fā)》。本周，Jan拿出獨門秘方來終結這個系列的發(fā)布– B2B戰(zhàn)術升級第三篇，用數據分析優(yōu)化郵件營銷。Jan表示，正是通過郵件營銷的三步驟，他的公司獲得了100多張訂單，占公司全年訂單量的50%以上，這三步驟中，最重要的其實是本文提到的數據統(tǒng)計分析。

說到數據分析，沒做過的都有些怕怕！其實，數據分析也許是天下最簡單的思考方式了，因果相聯。福爾摩斯的分析能力是眾人仰慕的，他的方法論可以被簡單地總結為：觀察、收集、反問、關聯，以及排除不可能，最大的可能性就是結論。類似的原理，在郵件營銷的數據分析中也可以用，你會發(fā)現其實開始并不難。

趕緊往下讀吧！

步驟1:

制定跟進指標

在很多外貿業(yè)務員看來，發(fā)了開發(fā)信就有可能收到詢盤，跟進并取得合作就是一個完整流程。其實不盡然，Jan認為一個完整的郵件營銷模式應該是這樣的：找客戶—開發(fā)客戶—與客戶合作—制定數據指標—收集數據—分析數據，找到原因—總結規(guī)律—提升改善開發(fā)方法—開發(fā)客戶……

客戶會發(fā)起詢盤是因為對我們發(fā)出的第一份“開發(fā)信”感興趣，但我們是否有想想為什么客戶會感興趣呢？

是因為客戶群體所在的國家不同？還是因為新產品？或是價格？可能的原因有很多，但我們并不知道具體是什么！收集客戶數據，就能分析出具體原因。Jan認為，任何的商業(yè)行為都是有規(guī)律的，如同福爾摩斯認為的，所有發(fā)生的事情都是有緣由的。數據分析的過程就是尋找和利用規(guī)律。在做數據分析時，第一件事，是要設立追蹤郵件營銷的各種指標，并把指標的計算公式設計出來。

舉例如下：

每周開發(fā)信數量=公司所有業(yè)務員每周發(fā)送的郵件數量總和；每周詢盤（數量）=公司所有業(yè)務員每周獲得的詢盤數量總和（如表1、表2所示）。

（表1：各個國家的開發(fā)信數量，及對應的獲得詢盤數量）

（表2：各產品類型的開發(fā)信數量及詢盤數量）

有人可能會問，我們到底要制定哪些指標？其實，這些指標完全是自定義的，主要看我們最關注的是什么問題，每個公司可能制定的指標都不同，當然也有一些共性的東西。

如上圖“表1”，我們關注的是各個國家的開發(fā)信數量及對應的獲得詢盤數量這兩個指標，每周從市場維度去看這些數據。如“表2”，我們關注的是各類型產品的開發(fā)信數量及詢盤數量。

假設我們是做運動鞋的，這個表格的指標可制定為，在開發(fā)信內容上推送的不同鞋款的數量。

此外，在獲得詢盤之后，你可能還關注價格、訂單數量等情況，這些都可以制定為你要跟進的指標。

（表3：根據郵件營銷效果制訂的指標表格）

如上圖“表3”所示，假設s、t、m、n是郵件營銷效果的四個指標。其中s是月平均開發(fā)信發(fā)送數量，t為月平均詢盤數量，m是業(yè)務員的月平均發(fā)送開發(fā)信數量，而n是業(yè)務員月平均收到的詢盤的數量。

那么t就應該是公司的開發(fā)信效果好壞的參考依據，m和n是業(yè)務員的開發(fā)信效果好壞的參考依據。當然，通常來說，上述數據采集的時間越長，所得的指標會越準確。

例：10月份公司的詢盤數為50個，大于每月詢盤平均數（即T的值），說明10月份超出了平均效果。這時候就可以回顧該月數據，并分析能產生好效果的原因，是因為開發(fā)的國家不同了？還是因為推了新產品等？通常，總能找到取得好效果的原因。

同理：業(yè)務員的當月數據與m，n進行對比（如“表4”所示）。超出了預期效果，分析造成這一結果的原因，調整其他業(yè)務員工作方法；沒達到預期效果，分析問題出現的原因，調整工作方法。

（表4：業(yè)務員數據分析）

PS：

業(yè)務員的數據分析可以通過：發(fā)送郵件數、所收集的郵箱是否有質量、客戶回復情況等方面來進行統(tǒng)計分析，數據的收集越詳細，能反應的東西就越多。

步驟2:

如何收集數據

在制定完指標之后，接下來就開始收集數據了。郵件營銷的數據收集，需要每天都做。主要來源有2個：一是每位業(yè)務員的收集；二是郵件發(fā)送工具的數據。

如果你要了解郵件的送達率、垃圾郵件的數量等等，郵件群發(fā)工具都有相關數據，所以這個事項比較簡單。

如果你要收集不同國家、不同產品的郵件發(fā)送情況，詢盤情況，價格、訂單數量等等，則需要讓參與郵件營銷的業(yè)務員來每天收集。讓他們把數據每天固定一個時間填寫到已經設計好的表格里去。

這是一項持之以恒的事情，不過實際上每天都做的話，業(yè)務員也花不了多少時間。對此，公司可能要設定一個KPI來對業(yè)務員在收集數據這個事情上進行考核。

步驟3:

分析數據找到背后原因及規(guī)律

在收集完數據之后，接下來就看我們想分析什么問題了。假設我們想分析下每周來自不同國家市場的詢盤情況，不同國家的郵件營銷的效果（獲得詢盤的數量），那么上面“表1”將會很清晰地將每周的數據展示給您看。

在每周收集完數據之后，我們可以把第1周、第2周，第3周等數據統(tǒng)計出來，然后按周為周期進行對比。比如針對俄羅斯市場，第2周比第1周的開發(fā)信數量增長了多少？詢盤增長多少？通過這些數據，我們試圖去尋找一些規(guī)律性的東西：例如，是否是開發(fā)信數量越多，詢盤就越多呢？亦或是不同的國家，郵件營銷的效果就不一樣呢？

假設我們給美國市場一周發(fā)送了1000封郵件，結果獲得10個詢盤，而印度市場每周同樣發(fā)送1000封郵件，結果才獲得1個詢盤。此時，我們就要開始分析原因了：是印度客戶本來就不喜歡看郵件呢？還是郵件內容有問題？亦或是我們推薦的產品不符合該國客戶的喜好？將所有能考慮的問題分析完之后，或許我們會找到這些市場營銷的很多規(guī)律，那么今后就會有很多驚喜等著我們。

上述的分析是從市場這個維度。如果我們想從產品的維度來分析，其實做法也是一樣的，就如上文中“表2”所示。

如果我們想分析每位業(yè)務員郵件營銷的效果，可以參照下面的分析方法。

（表5：不同業(yè)務員郵件營銷結果監(jiān)測表）

Jan舉例：假如公司里有業(yè)務員A、B兩人在開發(fā)客戶，A業(yè)務員發(fā)了1000封開發(fā)信，B業(yè)務員發(fā)了300封開發(fā)信（如上圖“表5”所示）。

從“表5”的數據來看，假設這兩個業(yè)務員使用的開發(fā)信內容、開發(fā)時間都一樣，那可以得出結論，在美國用當前的開發(fā)信模版（內容），發(fā)越多的開發(fā)信能獲得越多的詢盤。

同理，假設同一個業(yè)務員對不同兩個國家用相同模版的開發(fā)信，在合適時間去發(fā)送，獲得詢盤更多的國家就應該是可以重點開發(fā)的國家。

（表6：不同業(yè)務員對不同國家郵件營銷結果監(jiān)測表）

而從“表6”的數據中可以看出：業(yè)務員A對巴基斯坦發(fā)出的開發(fā)信數量更多，但是獲得詢盤的數量比例遠低于業(yè)務員B。

對比分析數據，我們還可以對A業(yè)務員進行相關情況調查：是否是因為以下原因導致開發(fā)信效果不好：開發(fā)的客戶群體是一些不采購自己這一類產品的國家？開發(fā)信發(fā)送時間不是最佳時間？郵件內容的不好？發(fā)的開發(fā)信被當垃圾郵件屏蔽？收集的郵件地址是錯誤的不能發(fā)送成功？附件的圖片過大……

了解上述情況以后，通過對比A、B兩業(yè)務員的業(yè)績數據，分析出效果好和效果不好的原因，在下一次開發(fā)時，用改善后的方式去開發(fā)，或許能收獲驚喜。

綜上：在郵件營銷過程中，采用數據分析的方法，我們可以找出對公司業(yè)務員開發(fā)效果產生波動的原因，比如：客戶采購季節(jié)性變動、開發(fā)信內容、附加圖片大小、國家區(qū)域不同、產品品類差別、郵箱地址真?zhèn)蔚取?

我們還可以通過將這些業(yè)務員郵件營銷產生的數據，按照天、周、月、季度等不同周期進行橫向、縱向對比，及時發(fā)現其中的不同之處，以便快速做出相應的調整。

另外，數據統(tǒng)計人應該對總體的數據情況有概念。發(fā)現有波動變化，可以對具體的相關聯數據進行分析，找出是因為大環(huán)境而導致變化，還是由于某個業(yè)務員的個人因素而產生的影響；隨后, 繼續(xù)執(zhí)行有益的，改善不利的。

Jan的郵件營銷三步驟到此就介紹完畢了。建議B2B的營銷人員按照三步走一遍，用幾個月的時間來練習和積累一下初步的經驗，一定會大有所獲。再次謝謝Jan的分享！

我們很快還會推出郵件營銷如何做出創(chuàng)意的好案例，敬請關注。

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