השוואת נתוני אימייל מרקטינג יחסית לענף והצגת מסקנות ולקחים

 לקוחת האבספוט שלי, מתום ה- Hospitals & health care

ביקשה לנתח את נתוני האימייל מרקטינג שלה ביחס לענף.

ולהפיק לקחים ומסקנות כדי ללמוד ולהשתפר.

נעזרתי ב- CHAT GPT כדי לנתח ולהסיק מסקנות.

התוצאות לפניכם:

***

ניתוח והמלצות

שורת נושא ופרסונליזציה

• מומלץ לכלול שם הנמען ותוכן מותאם למקצועו.
• אפשר לשלב דחיפות או יתרון ברור (“חדש לרופאים: טיפול מתקדם בכאבי גב”).

תוכן ומבנה האימייל

• להוסיף קריאה לפעולה בולטת וברורה.
• תוכן קצר, ממוקד ותמונות/אינפוגרפיקה שיעזרו בהבנת המסר במהירות.

פילוח קהל יעד

להפריד תתי-קבוצות לפי תחום התמחות או מיקום גיאוגרפי, ולשלוח תוכן מותאם.

תזמון השליחה

לשלוח בשעות פעילות פחות עמוסות (למשל יום שלישי-רביעי, בין 10:00–14:00).

מניעת ביטולי רישום גבוהים

• להוסיף אפשרות “עדכון תחומי עניין” במקום ביטול מוחלט.
• לוודא שהתוכן תואם לציפיות שהועלו בשורת הנושא.

סיכום

1. יחס הפתיחה שלך נמוך מהממוצע, אבל לא קריטי.
2. יחס ההקלקה נמוך מאוד – יש להפעיל אופטימיזציה מיידית.
3. יחס ההסרה גבוה – כדאי לבדוק רלוונטיות התוכן ותדירות השליחה.