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Email marketing: problemi e soluzioni L'email marketing è tra le strategie di marketing tornate in auge negli ultimi anni. Quali sono i principali problemi nel suo utilizzo e quali le soluzioni da adottare?

Email marketing: problemi e soluzioni

Come per tutte le strategie di marketing, anche l’email marketing reca con sé alcuni problemi di utilizzo di cui vi presentiamo le soluzioni.

Innanzi tutto una considerazione: l’email marketing è tornato in auge negli ultimi anni grazie alla implementazione dei sistemi dei cosiddetti learning machine, capaci di immagazzinare grandi quantità di dati sugli utenti che si recano su un determinato sito, rendendo possibile la profilazione dei visitatori sulla base di gusti e interessi.

Proprio grazie a questa evoluzione nella direzione dell’intelligenza artificiale dei software di marketing automation, possono essere progettate campagne di email marketing che abbiano la forza di un’importante personalizzazione del contenuto; le stesse strategie di invio delle email, se bene disegnate e costantemente aggiornate, sono in grado di rilevare e seguire l’attitudine dell’utente all’apertura o meno delle email stesse.

Quali sono i problemi principali che si incontrano nell’utilizzo dell’email marketing e quali sono le relative soluzioni?

 

La tentazione data dall’automazione

I software di email marketing sono in grado di svolgere numerose operazioni in perfetta autonomia e in questo consiste l’automazione del sistema. Questo consente di gestire una comunicazione di elevata qualità con un elevato numero di lead. Ma l’automazione può essere un’arma a doppio taglio.

Se infatti da un lato semplifica il lavoro dei gestori dei software, dall’altro la tentazione di lasciare fare tutto al sistema si rivela sempre deleteria. Infatti non solo la progettazione dei workflow richiede un intenso lavoro di analisi dei dati e di pianificazione strategica, ma anche un costante monitoraggio dei risultati e un continuo aggiornamento del diagramma di flusso della comunicazione, al fine di renderlo responsivo rispetto al reale comportamento degli utenti.

Anche la produzione dei contenuti delle email da inviare è un lavoro che dipende quasi interamente dall’intelligenza umana. Capire cosa gli utenti possono essere più interessati a leggere viene agevolato dai sistemi di email marketing automation, ma creare i contenuti più avvincenti e validi è un’abilità che nessun software può avere.

 

Dedicare poche risorse alla gestione delle attività

In stretta dipendenza dal primo punto, spesso coloro che gestiscono i software di marketing automation spesso dispongono di un numero enorme di dati che continuano a raccogliere attraverso sondaggi e moduli. La raccolta dei dati è fondamentale per comprendere le esigenze dei lead e per mettere di conseguenza in campo le migliori strategie di comunicazione. Ma la raccolta delle informazioni non è di per sé sufficiente.

È necessario predisporre le giuste risorse per la gestione dei software e per tutto il lavoro di analisi, pianificazione e aggiustamento dei flussi di comunicazione, altrimenti i dati raccolti rimarranno solo fredde informazioni prive di concreto utilizzo.

 

Entrare in conflitto sui contenuti

L’email marketing richiede un importante lavoro di content writing. Quando si scrivono i contenuti delle email, può capitare di entrare in conflitto e chiedersi se sia meglio soddisfare le esigenze del proprio pubblico oppure quelle del brand. Spesso le due istanze non coincidono.

Per risolvere questo conflitto, bisogna tenere in considerazione il fatto che il punto di forza dell’email marketing è la sua capacità di permettere una grande personalizzazione dei contenuti. Dunque per scrivere i contenuti migliori, bisogna analizzare i dati di segmentazione e di profilazione offerti dal sistema e puntare su una comunicazione realmente interessante per il destinatario.

Quali sono i dubbi dei lead? Quali problemi hanno bisogno di risolvere? Perché dovrebbero scegliere il nostro prodotto piuttosto che quello di qualsiasi altro competitor? Sono queste le domande a cui provare a dare una risposta, basandosi fortemente sull’interpretazione dei dati raccolti dal software.

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