အစပိုင်းတွင်၊ လုပ်ငန်းအများအပြားသည် အရည်အသွေးထက် အရေအတွက်ကိုသာ အာရုံစိုက်ခြင်း၏ ထောင်ချောက်ထဲသို့ ကျရောက်သွားကြသည်။ ပိုကြီးသောစာရင်းသည် ၎င်း၏တိကျမှု သို့မဟုတ် ဆက်စပ်မှုရှိသည်ဖြစ်စေ အရောင်းအ၀ယ်ပိုများလာစေရန် အလိုအလျောက်ဖြစ်စေမည်ဟု ၎င်းတို့က ယုံကြည်ကြသည်။ မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ ဤနည်းလမ်းသည် အခြေခံအားဖြင့် ချို့ယွင်းချက်ဖြစ်သည်။ လက်တွေ့တွင်၊ ခေတ်မမီတော့သော သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သော လိပ်စာများဖြင့် ပြည့်နေသော ကြီးမားသောစာရင်းသည် သင့်ပေးပို့သူ၏ဂုဏ်သိက္ခာကို သိသိသာသာထိခိုက်စေနိုင်ပြီး ပေးပို့နိုင်မှုနှုန်းကို လျော့ကျစေကာ နောက်ဆုံးတွင် အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်များကို ဆုံးရှုံးစေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ သေးငယ်သော၊ အလွန်အမင်း ပစ်မှတ်ထားသော ချိတ်ဆက်ထားသော အလားအလာများစာရင်းသည် စိတ်မဝင်စားသော အဆက်အသွယ်များ၏ ပြန့်ကျဲနေသော ဒေတာဘေ့စ်ထက် ပို၍တန်ဖိုးရှိသည်။ တစ်နည်းအားဖြင့်၊ အရည်အသွေး ဒေတာသည် အောင်မြင်သော B2B အီးမေးလ် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး အားလုံး၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။
အရည်အသွေးမြင့် B2B အီးမေးလ်ဒေတာ၏ အခြေခံအရေးကြီးမှု
ထို့အပြင်၊ မှန်ကန်သောဒေတာသည် ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုနှင့် ပြောင်းလဲခြင်း၏အစ်ကို ဆဲလ်ဖုန်းစာရင် အစ်ကို ဆဲလ်ဖုန်းစာရင် အဓိကမေ ာင်းနှင်အားဖြစ်သည့် သင်၏စာတိုပေးပို့ခြင်းကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ Personalization သည် အဆက်အသွယ်၏ ပထမအမည်ကို အသုံးပြုခြင်းထက် ကျော်လွန်ပါသည်။ ၎င်းတွင် အကြောင်းအရာကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေရန်၊ ကမ်းလှမ်းမှုများနှင့် ၎င်းတို့၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် အပြုအမူများအတွက် သင့်အီးမေးလ်များ၏ အချိန်ကိုက်ခြင်းကိုပင် ပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အလားအလာရှိသူသည် သီးခြားအကြောင်းအရာတစ်ခုအတွက် စက္ကူဖြူစာရွက်ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ထားသည်ကို သိပါက၊ ၎င်းတို့၏ နားလည်မှုကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစေသည့် ဆက်စပ်အကြောင်းအရာများကို လိုက်ကြည့်နိုင်ပြီး အရောင်းလမ်းကြောင်းကို ပိုမိုရွေ့လျားစေသည်။ တိကျပြီးအသေးစိတ် B2B အီးမေးလ်ဒေတာမပါဘဲ ဤအဆင့်ကို ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ရန် မဖြစ်နိုင်ပါ။
ထို့အပြင်၊ ကောင်းမွန်သောဒေတာသည် segmentation အတွက်အရေးကြီးပါသည်။ သင့်ပရိသတ်ကို ပိုမိုသေးငယ်ပြီး တိကျသောအုပ်စုများအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်းဖြင့် အပိုင်းတစ်ခုစီ၏ ထူးခြားသောစိန်ခေါ်မှုများနှင့် အကျိုးစီးပွားများကို ဖြေရှင်းပေးသည့် အလွန်သက်ဆိုင်သော အီးမေးလ်များကို ပေးပို့နိုင်ပါသည်။ သင့်တွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းမှ အဆက်အသွယ်များနှင့် အခြားနည်းပညာကဏ္ဍမှ အဆက်အသွယ်များစာရင်း ရှိကောင်းရှိနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် သင်သည် ၎င်းတို့အား အလွန်ကွဲပြားခြားနားသော အီးမေးလ်လှုံ့ဆော်မှုနှစ်ခုကို ပေးပို့မည်ဖြစ်သည်။ သင့်စာရင်းများကို အပိုင်းခွဲခြင်းဖြင့် သင်သည် လျစ်လျူရှုခံရနိုင်ဖွယ်ရှိသည့် ယေဘုယျ၊ အရွယ်အစား-ကိုက်ညီမှု-အားလုံး မက်ဆေ့ချ်များ ပေးပို့ခြင်းကို ရှောင်ကြဉ်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဤမဟာဗျူဟာနည်းလမ်းသည် ပွင့်လင်းမှုနှင့် ကလစ်နှိပ်ခြင်းနှုန်းများကို တိုးတက်စေရုံသာမက သင့်ပရိသတ်နှင့် ပိုမိုခိုင်မာပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဆက်ဆံရေးကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာဒေတာရယူမှုအတွက် အရင်းအမြစ်များနှင့် နည်းလမ်းများ
B2B အီးမေးလ်ဒေတာကို ရယူခြင်းသည် အရေးကြီးသော ပထမအဆင့်ဖြစ်ပြီး ၎င်းကို ကျင့်ဝတ်အရနှင့် တရားဝင်လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ သင့်စာရင်းကိုတည်ဆောက်ရန် နည်းလမ်းများစွာရှိသော်လည်း အချို့သောနည်းလမ်းများသည် အခြားနည်းလမ်းများထက် ပိုမိုထိရောက်ပြီး ဂုဏ်သိက္ခာရှိစေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင့်ဒေတာဘေ့စ်ကို လျင်မြန်စွာကြီးထွားစေသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် အီးမေးလ်စာရင်းများကို ဝယ်ယူခြင်းသည် မကြာခဏ ဆွဲဆောင်မှုရှိသည်။ သို့သော် ဤအလေ့အကျင့်သည် အန္တရာယ်များနှင့် ပြည့်နှက်နေသည်။ ဝယ်ယူထားသောစာရင်းများသည် မကြာခဏ ခေတ်နောက်ကျနေပြီး၊ စပမ်းထောင်ချောက်များနှင့် ပြည့်နှက်နေပြီး သင့်အီးမေးလ်များကို လက်ခံရရှိရန် လုံးဝမရွေးချယ်သော အဆက်အသွယ်များပါရှိသည်။ ၎င်းသည် မြင့်မားသော bounce နှုန်း၊ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုနည်းခြင်းနှင့် အီးမေးလ်ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများမှ အမည်ပျက်စာရင်းသွင်းခြင်းတို့ကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ဤဖြတ်လမ်းကို ရှောင်ရှားရန် အထူးအကြံပြုလိုပါသည်။
ယင်းအစား၊ အဝင်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများဖြင့် သင်၏စာရင်းကို စနစ်တကျတည်ဆောက်ရန် အာရုံစိုက်ပါ။ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ဖောက်သည်များအား သဘာဝအတိုင်း ဆွဲဆောင်နိုင်သည့် နည်းလမ်းအားလုံးကို စဉ်းစားပြီး ၎င်းတို့၏ အီးမေးလ်လိပ်စာများကို သင်နှင့် မျှဝေရန် တိုက်တွန်းပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အကြောင်းအရာစျေးကွက်ရှာဖွေရေးသည် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ e-books၊ webinars၊ case study သို့မဟုတ် templates ကဲ့သို့သော အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်များကို အီးမေးလ်လိပ်စာတစ်ခုအတွက် လဲလှယ်နိုင်ပါသည်။ ဒါကို lead magnet လို့ ခေါ်တယ်။ သင်က တန်ဖိုးတစ်ခုခုကို ရှေ့တန်းတင်နေသောကြောင့်၊ အလားအလာများသည် ၎င်းတို့၏ အချက်အလက်များကို မျှဝေလိုစိတ်ပိုများသည်။ ၎င်းသည် အပြုသဘောဆောင်သောမှတ်စုဖြင့် ဆက်ဆံရေးကိုစတင်သည့် အပြန်အလှန်အကျိုးရှိသောဖလှယ်မှုကို ဖန်တီးပေးသည်။
ဒေတာစုဆောင်းမှုအတွက် Inbound Marketing ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချခြင်း
ထို့အပြင်၊ သင့်ဝဘ်ဆိုဒ်ကို အသုံးချခြင်းသည် ဒေတာများကို ဖမ်းယူရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင့်ဘလော့ဂ်ပို့စ်ဘေးဘားများ၊ ပေါ့ပ်အပ်များ သို့မဟုတ် စာမျက်နှာများ၏အောက်ခြေရှိ အမည်မသိဧည့်သည်များကို လူသိများသည့်အဆက်အသွယ်များအဖြစ်သို့ ဗျူဟာမြောက်ချထားသောပုံစံများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် အမည်မသိဧည့်သည်များကို လူသိများသောအဆက်အသွယ်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ သတင်းလွှာစာရင်းသွင်းခြင်းကို ကမ်းလှမ်းခြင်းသည် ထိရောက်သောနည်းဗျူဟာဖြစ်သည်။ သင့်သတင်းလွှာအတွက် အကောင့်ဖွင့်သော ဧည့်သည်များသည် သင့်အမှတ်တံဆိပ်ကို အမှန်တကယ်စိတ်ဝင်စားကြောင်း ဖော်ပြကြပြီး ထို့ကြောင့် သင့်အနာဂတ်အီးမေးလ်များနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံရန် အလားအလာပိုများပါသည်။ ထို့အပြင်၊ သင့်ဝဘ်ဆိုဒ်ရှိ chatbots ကဲ့သို့သော ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင့်အား မေးခွန်းများမေးကာ မှန်ကန်သောအရင်းအမြစ်များဆီသို့ လာရောက်သူများအား လမ်းညွှန်ပေးခြင်းဖြင့် အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းဖြင့် လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ၎င်းတို့၏အီးမေးလ်လိပ်စာကို စုဆောင်းလေ့ရှိသည်။
ထို့အပြင်၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာပလပ်ဖောင်းများသည် အလားအလာရှိသော ဦးဆောင်သူများ၏ ကြွယ်ဝသောအရင်းအမြစ်ဖြစ်သည်။ အီးမေးလ်လိပ်စာများကို တိုက်ရိုက်မခြစ်နိုင်သော်လည်း၊ သင်ခဲသံလိုက်ကမ်းလှမ်းသည့် သင့်ဆင်းသက်သည့်စာမျက်နှာများဆီသို့ အသွားအလာမောင်းနှင်ရန် ဆိုရှယ်မီဒီယာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် webinar တစ်ခုအား မြှင့်တင်သည့် LinkedIn တွင် ပစ်မှတ်ထားသော ကြော်ငြာကမ်ပိန်တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ကြော်ငြာသည် သုံးစွဲသူများအား စာရင်းသွင်းရန် ၎င်းတို့၏ အီးမေးလ်လိပ်စာကို ပေးဆောင်ရမည့် ဆင်းသက်သည့်စာမျက်နှာသို့ ညွှန်ကြားသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် သင်ရရှိသောအဆက်အသွယ်များသည် သင့်အကြောင်းအရာကို စိတ်ဝင်စားရုံသာမက သင်၏ပစ်မှတ်စက်မှုလုပ်ငန်း သို့မဟုတ် အခန်းကဏ္ဍတွင်ပါ၀င်လာနိုင်ပြီး ပိုမိုအရည်အချင်းပြည့်မီသောစာရင်းတစ်ခုဆီသို့ ဦးတည်သွားဖွယ်ရှိကြောင်း သေချာစေပါသည်။
ဒေတာကြွယ်ဝမှုနှင့် တစ်ကိုယ်ရေသန့်ရှင်းမှု- အသက်ရှည်ခြင်း၏သော့ချက်
အဆက်အသွယ်စာရင်းကို ရယူပြီးသည်နှင့်၊ အလုပ်က မပြီးသေးပါ။ အမှန်မှာ၊ သင်၏ B2B အီးမေးလ်ဒေတာ၏ အရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းခြင်းသည် ဒေတာသန့်ရှင်းရေးဟု လူသိများသော လက်ရှိလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ၊ အလုပ်အပြောင်းအလဲများ၊ ကုမ္ပဏီပိတ်သိမ်းခြင်း သို့မဟုတ် အခြားအကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် အီးမေးလ်လိပ်စာများသည် တရားမဝင်ဖြစ်လာနိုင်သည်။ ဤ "သေ" လိပ်စာများသို့ အီးမေးလ်များ ပေးပို့ခြင်းသည် သင့်ပေးပို့သူ၏ ဂုဏ်သတင်းကို ထိခိုက်စေနိုင်ပြီး သင်၏ ပေးပို့နိုင်မှုကို အပျက်သဘောဆောင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ အသုံးမပြုသော သို့မဟုတ် ခုန်နေသောလိပ်စာများကို ဖယ်ရှားရန် သင့်စာရင်းကို ပုံမှန်သန့်ရှင်းရေးလုပ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန်၊ အီးမေးလ်လိပ်စာများကို စစ်ဆေးခြင်းနှင့် တရားဝင်မဟုတ်တော့ကြောင်း အလံပြခြင်းပြုလုပ်နိုင်သည့် ကိရိယာများစွာရှိသည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ဒေတာကြွယ်ဝမှုတွင် သင်၏လက်ရှိအဆက်အသွယ်မှတ်တမ်းများတွင် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ပေါင်းထည့်ခြင်းပါဝင်သည်။ အစပိုင်းတွင်၊ သင့်တွင် အဆက်အသွယ်၏အမည်နှင့် အီးမေးလ်လိပ်စာတစ်ခုသာ ရှိနိုင်သည်။ သို့သော်၊ ဒေတာဖြည့်တင်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သို့မဟုတ် နောက်ဆက်တွဲပုံစံများတွင် အချက်အလက်ပိုမိုတောင်းခံခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းတို့၏ အလုပ်ခေါင်းစဉ်၊ ကုမ္ပဏီအရွယ်အစား၊ စက်မှုလုပ်ငန်း သို့မဟုတ် သီးခြားနာကျင်မှုအချက်များကဲ့သို့ အဖိုးတန်ဒေတာအချက်များ ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေး အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ e-book တစ်ခုကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်သူသည် လုပ်ငန်းငယ်တစ်ခုတွင် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးမန်နေဂျာဖြစ်နိုင်သည်။ ဤကြွယ်ဝသောဒေတာဖြင့်၊ သင်သည်သင်၏အီးမေးလ်များကိုပိုမိုဆီလျော်ပြီး ဆွဲဆောင်မှုရှိသောဖြစ်စေရန်အတွက် ၎င်းတို့၏တိကျသောအခန်းကဏ္ဍနှင့် ကုမ္ပဏီအကြောင်းအရာနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည်။
B2B ဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းတွင် နည်းပညာ၏အခန်းကဏ္ဍ
သင်၏ B2B အီးမေးလ်ဒေတာကို ထိထိရောက်ရောက် စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းသည် မှန်ကန်သောနည်းပညာ လိုအပ်သည်။ ခိုင်မာသော Customer Relationship Management (CRM) စနစ်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ CRM သည် သင့်ကုမ္ပဏီနှင့် အလားအလာရှိသော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုတိုင်းကို တစ်စုတစ်စည်းတည်းကြည့်ရှုပေးသည့် သင်၏အဆက်အသွယ်ဒေတာအားလုံးအတွက် ဗဟိုအချက်အချာအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။ ၎င်းတွင် ဝဘ်ဆိုက်လည်ပတ်မှုများ၊ အီးမေးလ်ဖွင့်ခြင်းနှင့် သင့်အရောင်းအဖွဲ့နှင့် စကားဝိုင်းများ ပါဝင်သည်။ အကျိုးဆက်အနေဖြင့်၊ ကောင်းမွန်သော CRM သည် သင်၏စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့် အရောင်းအဖွဲ့များသည် တစ်မျက်နှာတည်းတွင် အမြဲရှိနေကြောင်း၊ ကွဲလွဲနေသောဆက်သွယ်မှုများကို တားဆီးကာ ချောမွေ့သောဖောက်သည်အတွေ့အကြုံကို ပေးဆောင်ကြောင်း သေချာစေသည်။
ထို့အပြင်၊ သင်၏ CRM အား အားကောင်းသော အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ပလပ်ဖောင်းနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် သင့်အား သင့်အီးမေးလ်ကမ်ပိန်းများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန်၊ CRM ဒေတာအပေါ်အခြေခံ၍ သင့်စာရင်းများကို အပိုင်းခွဲခြင်းနှင့် သင်၏ CRM အတွင်းရှိ သင့်အီးမေးလ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုက်ရိုက်ခြေရာခံနိုင်စေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်၏ CRM တွင် ဦးဆောင်မှုအသစ်တစ်ခုကို ထည့်လိုက်သောအခါ အစပျိုးသည့် အလိုအလျောက် အီးမေးလ် အတွဲတစ်ခုကို သင် သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ဤအစီအစဥ်ရှိ အီးမေးလ်များကို CRM တွင် သိမ်းဆည်းထားသည့် ဒေတာကို အသုံးပြု၍ မက်ဆေ့ဂျ်တစ်ခုစီသည် လက်ခံသူနှင့် အလွန်သက်ဆိုင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။ ဤအလိုအလျောက်စနစ်အဆင့်သည် အချိန်ကုန်သက်သာစေပြီး ဦးဆောင်သူတိုင်းသည် အချိန်နှင့်သင့်လျော်သော ဆက်သွယ်မှုများကို ရရှိကြောင်း သေချာစေသည်။
ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များအတွက် သင့်အီးမေးလ်ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ခြင်း
သင့်အီးမေးလ်များ ပေးပို့ပြီးပါက ခရီးမပြီးပါ။ သင့်ကမ်ပိန်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းသည် ကနဦးဒေတာစုဆောင်းခြင်းကဲ့သို့ပင် အရေးကြီးပါသည်။ အဖွင့်နှုန်းများ၊ ကလစ်နှိပ်မှုနှုန်းများ၊ အပြန်အလှန်နှုန်းများနှင့် စာရင်းသွင်းမှုရပ်ဆိုင်းသည့်နှုန်းများကဲ့သို့သော အဓိက မက်ထရစ်များကို ကြည့်ပါ။ ဤမက်ထရစ်များသည် သင့်စာရင်း၏ ကျန်းမာရေးနှင့် သင့်အကြောင်းအရာ၏ ထိရောက်မှုအပေါ် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် နိမ့်သောဖွင့်နှုန်းသည် သင့်အကြောင်းအရာလိုင်းများသည် ဆွဲဆောင်မှုမရှိဟု ညွှန်ပြနိုင်သော်လည်း နိမ့်သောကလစ်နှိပ်မှုနှုန်းသည် သင့်အီးမေးလ်အကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် ခေါ်ဆိုမှုမှပါဝင်ပတ်သက်ခြင်းမရှိကြောင်း အကြံပြုနိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ သင့်ကမ်ပိန်းများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် A/B စမ်းသပ်မှုကို အသုံးပြုပါ။ A/B စမ်းသပ်ခြင်းတွင် အီးမေးလ်၏ မတူညီသော ဗားရှင်းနှစ်မျိုးကို သင့်စာရင်း၏ အပိုင်းငယ်တစ်ခုသို့ ပေးပို့ခြင်းတွင် မည်သည့်အရာက ပိုကောင်းသည်ကို ကြည့်ရန် ပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် မတူညီသော အကြောင်းအရာမျဉ်းနှစ်ခု၊ မတူညီသော ခေါ်ဆိုမှု-လုပ်ဆောင်ရန် ခလုတ်နှစ်ခု သို့မဟုတ် မတူညီသော အပြင်အဆင်နှစ်ခုကို စမ်းသပ်နိုင်သည်။ ဤကိန်းရှင်များကိုစနစ်တကျစမ်းသပ်ခြင်းဖြင့်၊ သင်သည်သင်၏အီးမေးလ်စွမ်းဆောင်ရည်ကိုစဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်စေပြီးသင်၏ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအပေါ်ပြန်အမ်းငွေကိုအများဆုံးမြှင့်တင်နိုင်သည်။ A/B စမ်းသပ်ခြင်းမှ ရရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများသည် သင်၏ အနာဂတ် အီးမေးလ် ကမ်ပိန်းများသာမက သင်၏ အလုံးစုံသော အကြောင်းအရာနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ဗျူဟာများကိုပါ အသိပေးနိုင်ပါသည်။
သင်၏ B2B ကြိုးပမ်းမှုများတွင် လိုက်နာမှုနှင့် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာလုံခြုံမှုကို အာမခံပါ
ယနေ့ကမ္ဘာကြီးတွင်၊ ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာသည် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်တစ်ခုမျှသာမဟုတ်—၎င်းသည် ဥပဒေလိုအပ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ သင်၏ B2B အီးမေးလ်ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် အသုံးပြုမှုအလေ့အကျင့်များသည် ဥရောပရှိ အထွေထွေဒေတာကာကွယ်ရေးစည်းမျဉ်း (GDPR) နှင့် အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုရှိ ကယ်လီဖိုးနီးယားစားသုံးသူလျှို့ဝှက်ရေးဥပဒေ (CCPA) တို့ကဲ့သို့ စည်းမျဉ်းများနှင့်အညီ သေချာစေရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤစည်းမျဉ်းများသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို စုဆောင်းခြင်း၊ သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းတို့ကို မည်ကဲ့သို့လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို ပြဋ္ဌာန်းထားပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ လိုက်နာရန် ပျက်ကွက်ပါက သင့်အမှတ်တံဆိပ်၏ ဂုဏ်သိက္ခာကို သိသိသာသာ ဒဏ်ရိုက်စေနိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ GDPR အောက်တွင်၊ ၎င်းတို့ကို သင့်အီးမေးလ်စာရင်းသို့ မထည့်မီ တစ်ဦးချင်းစီထံမှ ရှင်းရှင်းလင်းလင်းနှင့် မရှင်းလင်းသော သဘောတူညီချက်တစ်ခု ရှိရပါမည်။ ဆိုလိုသည်မှာ လူသည် အကောင့်ဖွင့်ထားသည်ကို ပြတ်သားစွာဖော်ပြထားသည့် ရွေးချယ်မှုပုံစံများကို အသုံးပြုခြင်းကို ဆိုလိုသည်။ သင့်စာရင်းမှ လူများကို စာရင်းသွင်းခြင်းမှ ရပ်စဲရန် ရှင်းရှင်းလင်းလင်းနှင့် လွယ်ကူသော နည်းလမ်းကိုလည်း ပေးဆောင်ရပါမည်။ အလားတူပင်၊ CCPA သည် စားသုံးသူများအား ၎င်းတို့နှင့်ပတ်သက်သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို စုဆောင်းနေကြောင်းနှင့် ထိုအချက်အလက်များကို ဖျက်ပစ်ရန် အခွင့်အရေးကို စားသုံးသူများအား ပေးပါသည်။ ထို့ကြောင့် ဤစည်းမျဉ်းများနှင့် ကိုက်ညီသော အလေ့အကျင့်များကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် အသိပေးခြင်းမှာ ရွေးချယ်စရာမရှိပါ။ ၎င်းသည် တာဝန်ရှိ B2B စျေးကွက်ရှာဖွေရေး၏ အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
B2B အီးမေးလ်ဒေတာအတွက် အနာဂတ်ရေစီးကြောင်းနှင့် မဟာဗျူဟာများ
ရှေ့ကိုကြည့်လိုက်ရင် B2B အီးမေးလ်ဒေတာရဲ့ အခင်းအကျင်းဟာ အမြဲတစေ ပြောင်းလဲနေပါတယ်။ အဓိက လမ်းကြောင်းတစ်ခုမှာ ဥာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူခြင်း၏ အရေးပါမှု တိုးလာခြင်းဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာများသည် စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည် ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး အနာဂတ်ဖောက်သည်များ၏ အပြုအမူကို ခန့်မှန်းရန် ဒေတာအများအပြားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ AI-powered ကိရိယာများသည် အဖွင့်နှုန်းကို အမြင့်ဆုံးမြှင့်တင်ရန် သီးခြားလူတစ်ဦးထံ အီးမေးလ်တစ်စောင်ပေးပို့ရန် အကောင်းဆုံးအချိန်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့သည် သင့်အား အလားအလာရှိသူ၏ ပရိုဖိုင်ကို အခြေခံ၍ ကိုယ်ပိုင်အီးမေးလ်အကြောင်းအရာကို ဒိုင်းနမစ်ထုတ်ပေးရန်ပင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။