【電郵行銷】12招讓所有人都愛上你的電郵！（下）｜SHOPLINE自助電商教室

April 19, 2018

來到最後一篇電郵行銷技巧分享，繼早前跟大家提及的電郵內容編排及撰寫電郵內容的技巧之後，今次和大家分享一些使用電郵行銷時，常會被忽略和輕視了的事項。只要做好以上動作，對於你的電郵行銷表現絕對會有所改善！

1. 大方接受「取消訂閱」

這並不是一則勸告，而是通訊事務管理局的條例！根據《非應邀電子訊息條例》，電子訊息的發送人要向收訊人提供取消接收的選項，即是大眾較為常見，位於電郵底部的「取消訂閱」選項。此條例並非新鮮事，因為在外國早已有類似的法律，規定發電郵這要遵從。所以，發送宣傳電郵之前，請記得檢查你是否已經包括了這個選項在內，或者簡單地將按鍵放在每一個電郵的footer位置，讓收件人能夠輕鬆地取消訂閱。

「甚麼？你即是說要讓訂閱者輕鬆取消接收我的郵件？那還算是電郵行銷技巧嗎？」對的，客戶不想再看你的電郵，也是對你來說有用的行銷資訊。據電郵軟件GetResponse的統計，75%取消訂閱電郵的人都是因為「電郵與自己無關」，69%人會因為電郵標題，而43%人會根據寄件人或電郵地址而將電郵定義為垃圾郵件。有21%人甚至會將非垃圾郵件回報成垃圾郵件，足以證明幾件事：

1.) 客人對行銷電郵內容有要求；

2.) 電郵標題、寄件者名稱及地址都非常關鍵；

3.) 錯誤取消訂閱的人為數不少；

這些資訊的重要之處在於令你的電郵發得更準確。首先，假如你不讓收件人取消訂閱，或者將取消訂閱鍵放得隱蔽，收件者也會自動自覺地過濾了你的郵件。這樣做會大大影響你的行銷電郵的開啟率，更莫論郵件中各個CTA（Call-to-Action）的點擊率。試想想，電郵本來有120位訂閱者，本來是有50%穩定的開啟率。如果有20名收件人取消了訂閱而他們都是因為覺得資訊不相關，你的電郵開啟率就會由50%升到60%了。而數字背後反映出你能夠更精準地將電郵發給更有可能和你品牌進行互動的人，而非為了擴大收件人名單而無的放矢。

正常來說，每一個行銷電郵發出後也會有人選擇取消訂閱的，而如果這個數字突然有異常，就是一種警號提醒你要留意電郵內容。雖然我們有時候難以追究客戶取消訂閱電郵的原因，但如果你發現某些郵件會帶來特別高的取消訂閱數字，可以看看是否在標題或寄件者名稱等項目出現了問題。相反，如果你發出的電郵遠低於平常電郵發出後的取消訂閱比率，也可以注意是否在內容方面做得特別好。

即使難離難捨，取消訂閱按鍵都明顯而易找的

2. 考慮發送頻率

發送頻率正與上面所說的取消訂閱率有重要關係。外國著名科技新聞網 CIO.com 的報導，電郵發送頻率太高會導致收件者主動取消接收郵件。引述 Campaign Monitor 2015年的一項調查指出，收件者當中有53%認為自己接收太多來自零售商的電郵訊食，只有不足一半人認為自己接收電郵的頻率恰到好處。換句話說，即是你的電郵名單中有超過一半人有機會因為接收太多你的電郵而取消訂閱！

既然是這樣，就好好計劃一下你應該在甚麼時候發送電郵吧。一般來說，用來提醒客戶自己品牌存在及更新資訊用的電郵通常以月報、週報形式發出，是有一個穩定的期間。視乎你的獨特客群，發送頻率隨之而不同。例如，做時裝零售的店家的「當季潮著」資訊總比賣汽車零件的「新貨到著」發電郵發得密吧！

如果你希望建立不同目的及內容的電郵，那就要思考如何避免同一班收件者會收到所有不同類的郵件。例如，你有沒有分辯清楚不同的到達頁面（Landing Page）上的登記按鍵會跳到不同的電郵名單？即使有人可能同時訂閱了你網店內超過一個電郵名單，你也要在電郵內容上寫清楚不同電郵的目的為何，例如逢週五會發出週報，而每月會發三次免費教學電子書等。

更進階的電郵行銷人員，甚至會利用不同電郵軟件的優勢，讓訂閱者自行選擇想接收電郵的頻率，從而在每次發送電郵時選擇將郵件發往有不同偏好的人手上。要做到這一點，就需要更進一步的技巧了。

一些公司會讓訂閱者自行決定電郵發送頻率，一些電郵工具亦會提供多種電郵頻率發送的選項

3. A/B Testing

甚麼是A/B testing？簡單來說就是為網頁／電郵做成兩個不同版本，平均地發送給一個名單上的人去看，然後比較兩者的數據表現，去決定A或B哪個是比較有效的。雖然每位收到訊息的人都是有個別特質的獨立個體，或者會影響數據真實性，但對於大畫面來說還是有一定的可信性。網絡上不少網頁編寫工具都有提供A/B testing 的選項，甚至是多於兩個版本的測試項目。電郵工具同樣，例如MailChimp就有提供A/B testing的選項。

正如上面所說，做A/B testing的原因就是想知道觀眾對於哪一種電郵的反應比較好。A與B所不同的地方可能只是CTA的顏色、資訊放左邊或右邊、大橫額照片不同或者排版位置更改等。但這些測試項目或者已經可以反映一些重要的客戶反應。例如，對於品牌來說，藍色的CTA是否比起綠色更多人按？單是簡單的微調，或者已經能夠為你帶來額外電郵效益！不過，在科學化實驗的原則之下，請不要用一個A/B testing去測試太多的改動，以免得出來的數據會失實而無效。