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独立站邮件营销教程(4)-用AARRR模型划分邮件列表

Ada • 2025年4月6日 am11:35 • 工具教程 • 阅读 55

在本系列教程的第一篇文章中,我们提到邮件营销的精髓用一句话来概括,那就是在正确的时间给正确的人发送正确的内容。

什么是正确的人?这就涉及到邮件列表的分组方式和逻辑,我们要用什么样的方法或理论去划分我们已有的客户群体。

在营销模型中,我们经常提到的是AIDA模型,但是在邮件列表划分时,我会更倾向于去使用产品分析模型,即AARRR模型。

Table of Contents

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  • 为什么不用AIDA模型?
  • 为什么使用AARRR模型?
  • 如何应用AARRR模型
    • 新注册用户:
    • 好奇型用户
    • 已购用户

为什么不用AIDA模型?

AIDA模型,也常被称为营销漏斗主要涉及:注意、兴趣、欲望和行动模型,是一个广告效果模型,它确定了个人在购买产品或服务的过程中所经历的阶段。

AIDA漏斗模型

很多人把邮件营销当成“促销传单”,恨不得每封邮件都逼用户立刻下单。但现实是,用户和品牌的关系更像谈恋爱——上来就送钻戒,只会吓跑对方;得先约会、吃饭、看电影,慢慢培养信任。

比如,一个刚注册的新用户,如果第一天就收到“限时3折!不买就亏”的促销邮件,大概率会秒删。但用AARRR模型,你会先发一封走心的欢迎信,告诉TA“这里能解决你的XX痛点”;隔几天再分享一篇​“10分钟上手攻略”​,手把手教TA用产品;等用户用顺手了,再悄咪咪递上一张老用户专属折扣券……

这种“小火慢炖”的沟通节奏,本质上是在用内容培养习惯,而不是用促销透支信任。毕竟,促销像快餐,吃多了会腻;但教程、案例、品牌故事这些“慢内容”,才是让用户长期上头的秘诀。

为什么使用AARRR模型?

想象一下,用户从第一次听说你的品牌,到成为疯狂安利你的“自来水”,中间会经历什么?AARRR模型就像一张“用户成长地图”,把这段关系拆解成五个关键阶段:获取、激活、留存、收入、推荐。

AARR模型

在上一篇文章中,我们提到了邮件列表的增长方式,回顾一下上篇内容,你会发现进入到我们邮件列表的,会有这些类型的用户:

  1. 被内容吸引的来的:被网站上的某个电子书或吸引过来订阅的
  2. 网站的新用户:被折扣比例吸引提交了邮箱地址或注册的
  3. 被活动吸引来的:参加了网站某个giveaway活动想白嫖的
  4. 付款完成购买的
  5. 只是注册了,但是还没下单的
  6. 其他

来自付费用户的邮箱只是邮件列表中的一个类型,而我们很清楚的知道,付费用户邮件在列表中,占比并不会很高。也就是说。大部分的邮件联系人,只属于躺在你微信好友列表但是从来不联系的那种acquaintance。

对于不同的客户类型,我们肯定会发送不同的内容,老用户因为有了信任,所以我们可以通过一次性的campaign活动快速完成转化,但是对于大部分躺在朋友圈的“陌生人”,你再怎么宣传“全年低价,仅此一次”,在他们看来也有可能是一次常规的营销噱头。

那么如何把陌生人发展成老铁,这就涉及到的AARRR模型就是一套符合这种需求的全流程攻略。比如,用户刚注册时(获取阶段),你还在想怎么让TA记住你;等TA下了第一单(激活阶段),你又得琢磨怎么让TA常回来看看;再到后来,TA不仅自己买买买(收入阶段),还拉上闺蜜一起剁手(推荐阶段)……每个阶段用户的需求完全不同,而邮件分组的核心逻辑,就是“到什么山头唱什么歌”,拒绝无差别群发轰炸。

按照AARRR模型,我们可以把用户分成5个阶段

  1. Acquisition(获取)​:拉新,比如用户刚注册你的网站;
  2. Activation(激活)​:让用户“动起来”,比如完成某个任务,加入社群或下载产品使用说明;
  3. Retention(留存)​:防止用户“躺平”,比如持续打开你的邮件;
  4. Revenue(收入)​:让用户心甘情愿掏钱,比如复购、买更贵的套餐;
  5. Referral(推荐)​:用户变身“自来水”,比如主动安利给朋友。

根据用户进入的列表的方式,给他们分别设计不同的内容和发送频次,而且每次的发送内容和频次,我们都可以根据数据来进行分析和优化。比如,欢迎用户注册的第一封邮件的点击率很低,那就要想办法更换内容提高点击率了;第二封邮件的内容的打开率比较低,邮件标题,发送间隔和发送时间都有可能是原因。

AARRR模型就是这样一个“看数据下菜”的模型。让我们根据用户所处的阶段,量体裁衣,有依据的去设计邮件内容和频次。再次回到了邮件分组的核心逻辑“在合适的阶段,给合适的人发合适的内容”。

如何应用AARRR模型

AARRR模型是什么,想必你应该清楚了,那么如何应用这个模型去划分邮件列表呢?注意,用AARRR模型分组的核心逻辑,是“先读懂用户心里在想什么,再决定发什么内容”

我们在这里列举三种典型的客户类型。

  1. 新注册用户
  2. 好奇型用户
  3. 已购用户

新注册用户:

处在「获取阶段」,要解决的是「信任焦虑」​这时候用户的潜台词是:“这个品牌靠谱吗?注册了会不会天天骚扰我?” 邮件发送的核心目标是将用户从“路人”变成“试用者”,所以邮件的内容的目的就是:降低防备心,建立初步信任。

所以我们第一封邮件别急着卖货:首封邮件避开促销,重点展示品牌价值和用户权益。

反面案例:刚参加完giveaway活动的用户第二天就收到“满100减20”,正常用户都会想:“这吃相太难看了吧?”

正面案例:售卖壶铃的kettlebellkings在欢迎邮件里邀请用户参加competition或赠送一个免费的workout教程

独立站邮件营销教程(4)-用AARRR模型划分邮件列表

通过埋下钩子:用“轻量级任务”引导用户深度互动。再比如美妆品牌在欢迎邮件附赠“肤质测试工具”,但测试报告需完善个人信息后解锁,顺势收集用户肤质数据,为后续精准推荐打基础。

对于这类新注册用户,我们通常会设计好几封连续的flow,在不断的发送过程中,根据打开率,点击率等数据对flow的内容进行调整和优化。

好奇型用户

卡在「激活阶段」,要解决的是「行动惰性」,用户此阶段的心理大概是:“产品好像有点用,但到底值不值得花钱?”

邮件发送的主要任务就是把用户从“观望者”变成“行动者”,我们可以制造紧迫感,降低决策门槛。所以在邮件内容设计上:尽量给理由,别给选择:

反面案例:某APP给访问过但未下单的用户发邮件:“点击查看热销商品”,结果用户毫无行动动机。

正面案例:健身品牌发现用户收藏了课程但未购买,触发邮件:“你收藏的「马甲线速成课」剩余12个名额,完成支付立减100元”(转化率提升3倍)。

在邮件内容设计上,用「损失厌恶」心理攻心:

工具类产品可强调“不用会亏”:“过去7天,已有203人通过XX功能节省10小时,你还要继续手动加班吗?”

消费品类可设计“限时权益”:“48小时内下单,免费升级快递包邮”。

由于以上两种类型的用户,我们通常会缺少更深入的用户数据,所以在邮件内容规划中,需要结合具体的产品、用户进入的方式,和消费心理学来设计规划邮件的目的和内容

已购用户

进入「留存/收入阶段」,要解决的是「新鲜感流失」​,用户可能在想:“东西还行,但为什么还要继续购买你?”

此时我们的核心目标:从“一次买家”变成“复购狂魔”, 当然了,持续的复购还依赖于产品本身的设计,比如,上篇文章中提到的Cirkul,用户是必须采购风味胶囊才能继续使用这个产品;而有些产品是属于有耗材的,比如空气过滤器,打印机;而有些产品本身就属于高频购买的,比如服装,等日用品。

这个时候,如果你的用户列表够多,你就可以分析用户的购物偏好,频次来规划邮件内容。

以cirkul为例,他们的购买用户其实还可以划分为订阅购买式用户和非订阅购买式用户。已经订阅购买的用户,付款周期已经确认,网站需要定时发送的邮件就是提醒用户就选购下一次送什么口味的胶囊。

而使用了积分系统的cirkul,还可以结合积分系统带动老用户的“自来水行为”,让用户对品牌进行二次传播,从而完成AARRR模型中的第五步:Referral。

独立站邮件营销教程(4)-用AARRR模型划分邮件列表

而对于非订阅购买式的用户,我们就可以去分析他们的历史购买频次,购买数量,甚至口味。 去划分邮件列表,在上一批次的胶囊用完之前给用户发送campaign邮件提醒购买。

邮件内容里除了展示用户最喜欢的口味外,也可以推荐一些新出的口味,以引起老“用户的好奇”。

 

用户不会永远停留在某个阶段,​分组规则必须跟着用户行为实时调整:

已购用户沉默X天:自动打标“濒临流失”,触发挽回邮件:“你有一张50元回归礼券即将过期”(唤醒率比普通优惠券高60%)。

好奇型用户点击教程但未购买:归类到“高潜力未转化”组,下次推送“案例见证+无理由退换”组合内容,打消最后一丝顾虑。

将正确的内容在正确的时间发送给正确的人,这就是邮件列表分组的目的。

但是独立站卖家自己也要清楚的是,在网站初期,你的邮件列表没有那么多,你的邮件数据量或者你的人力根本无法支撑更深入的细分、用户分析,内容设计和测试。这个时候就需要根据自己的实际情况,以理论为框架,在实践落地环节对实操进行适当的裁剪,这样才能制定出符合企业实际情况的邮件营销策略。

 

原创文章,作者:Ada,如若转载,请注明出处:https://yaosocial.com/archives/%e7%8b%ac%e7%ab%8b%e7%ab%99%e9%82%ae%e4%bb%b6%e8%90%a5%e9%94%80%e6%95%99%e7%a8%8b4-%e7%94%a8aarrr%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e5%88%92%e5%88%86%e9%82%ae%e4%bb%b6%e5%88%97%e8%a1%a8/

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