电子邮件如何帮您完善客户支持策略

SaleSmartly提供了包括EDM营销、个性化体验、品牌一致性及团队协作在内的功能,帮助商家在客户收件箱中脱颖而出。通过第一方数据实现真正个性化,使用动态内容和自定义模板保持品牌一致性,并通过集成管理多邮箱提高团队效率。

在正确的地点、正确的时间向客户提供正确的信息,意味着利用全渠道通信。电子邮件一直是,并将继续是任何客户沟通策略中不可或缺的一部分。但简单的电子邮件已经不够了。随着进入客户收件箱的电子邮件数量增加,客户的期望也在增加。

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为了真正在客户拥挤的收件箱中脱颖而出,您需要个性化、有针对性的动态电子邮件来吸引注意力并迅速采取行动。如您使用SaleSmartly(ss客服),可以帮助您制定无与伦比的电子邮件策略并提升您的客户通信水平。

一、情境通信使您能够优化客户体验

以下是SaleSmartly(ss客服)中支持的电子邮件功能,可以帮助您在正确的时间、正确的位置为客户提供支持的一些方法。

1、EDM营销

当您有新品/新的活动上线,可以在SaleSmartly(ss客服)中,您可以给目标客户群体发送营销邮件,并且查看到发送邮件后的效果。有丰富的外贸邮件模板供你选择,方便您在不同场景下给客户发送邮件。您只需要选择您的目标群体,即可完成营销计划。

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2、通过丰富的第一方数据确保真正的个性化客户体验

研究证明,40%的人说他们的收件箱中至少有50封未读电子邮件。要脱颖而出,您需要始终如一地提供个性化、有针对性的、引人入胜的内容——即成为客户期待收到的电子邮件。如果您使用多种通信工具,则可能很难甚至不可能在所有团队和工具之间共享收集的数据。这可能是个人、一致支持或有效的全渠道活动的主要障碍。

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如您打开SaleSmartly(ss客服),您可以发现它可以帮助您获取客户的基础信息,您可以根据这些分类标签,进而,您可以定义高度针对性的发送列表,并发送具有特定变量的单个电子邮件,以向每个客户显示定制化的消息。借助动态内容,无论您的业务如何扩展,您的电子邮件都可以保持个性化并特定于每个客户。

3、打造无缝品牌体验

顺畅的全渠道沟通的挑战之一是在所有业务渠道中保持品牌一致性,确保最佳的客户体验并建立品牌认知度和信任度。在SaleSmartly中,强大的电子邮件编辑器可让您轻松创建与您的品牌一致的美观、引人入胜的电子邮件模板——所有这些都在几分钟内完成。

您可以创建具有灵活样式选项的自定义模板,编辑图像、字体和品牌专用的按钮样式。过去只能在HTML中完成的操作,您将能够在新的模板编辑器中快速轻松地实现。

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4、为您的团队节省时间

如果您有多个E-mail进行营销,您可以将所有邮箱集成到SaleSmartly(ss客服)中,实现多人多邮箱的管理与营销。当您触达的客户群体很多,也将面临着回复邮件过多的问题,这时候您如果团队成员分配进行回复,或者设置自动化回复邮件,都可以帮助团队提高邮件回复的效率。

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电子邮件在每个沟通策略中都发挥着不可估量的作用,而如果您使用SaleSmartly(ss客服),将可以帮助您提高效率,创造更多价值!如果您也有需要,可以进行挖掘!

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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