Introduktion: bör du anpassa dina kalla e-postmeddelanden?

Mitt svar är enkelt: ja.

Men det är faktiskt mer komplicerat eftersom:

• vissa toppresterande anpassar sina kalla e-postmeddelanden.

• vissa toppresterande anpassar inte sina kalla e-postmeddelanden.

Varför finns det en skillnad? För att det beror på många parametrar, särskilt:

• din copywriting

• kvaliteten på din målgrupp

• kvaliteten på ditt erbjudande

Beroende på branschen, om du erbjuder en tjänst eller en produkt, kommer du att behöva anpassa dina kalla e-postmeddelanden eller inte.

Det är ett ROI-val

Vet du vad din ROI för anpassning av kalla e-postmeddelanden är? Jag satsar på att du inte gör det.

När det gäller att anpassa dina kalla e-postmeddelanden, behöver du överväga om det är värt din tid, energi och pengar.

Behöver du anställa någon för att anpassa dina kalla e-postmeddelanden? (Pengar)

Behöver du spendera 4 timmar per 300 prospekt för att ta fram personliga e-postmeddelanden? (Tid och energi).

Låt oss göra ett exempel på en jämförelse av anpassning av kalla e-postmeddelanden.

ROI för anpassade kalla e-postmeddelanden

• kostnaden för ditt erbjudande: $1000

• skickade kalla e-postmeddelanden: 1000

• kostnad för kalla e-postmeddelanden (programvara): $100

• kostnad för anpassning av kalla e-postmeddelanden (virtuell assistent för $25/tim): $500

• öppningsfrekvens på grund av anpassning: 78%

• svarsfrekvens på grund av anpassning: 38%

• genomsnittlig bokningsfrekvens: 33%

• genomsnittlig avslutningsfrekvens: 40%

Av 1000 skickade e-postmeddelanden, kommer du att avsluta cirka 39 kunder för ett totalt värde av $39,000.

Din ROI för anpassade kalla e-postmeddelanden är $65. För varje $1 spenderat, kommer du att tjäna $65 dollar.

ROI för icke-anpassade kalla e-postmeddelanden

• kostnaden för ditt erbjudande: $1000

• kostnad för kalla e-postmeddelanden (programvara): $100

• kostnad för anpassning av kalla e-postmeddelanden (virtuell assistent för $15/tim): $0

• skickade kalla e-postmeddelanden: 1000

• öppningsfrekvens på grund av icke-anpassning: 55%

• svarsfrekvens på grund av icke-anpassning: 7%

• genomsnittlig bokningsfrekvens: 33%

• genomsnittlig avslutningsfrekvens: 40%

Av 1000 skickade e-postmeddelanden, kommer du att avsluta cirka 5 kunder för ett totalt värde av $5,000.

Din ROI för icke-anpassade kalla e-postmeddelanden är $50. För varje $1 spenderat, kommer du att tjäna $50 dollar.

Med detta mycket grundläggande exempel kan vi se att anpassning av kalla e-postmeddelanden kan förbättra dina resultat men kommer med en kostnad.

Vi försökte använda realistiska data.

Tjänsteföretag vs SaaS-företag

I vårt ovanstående exempel använde vi ett erbjudande som gav $1000 per försäljning. Låt oss anta här att det inte är ett återkommande avtal och att det inte kommer att finnas någon behållning oavsett om erbjudandet är relaterat till ett tjänsteföretag eller ett SaaS-företag.

Med vårt exempel, ROI för anpassning av kalla e-postmeddelanden är intressant eftersom $1000 är ett högt pris. När det gäller tjänsteföretag (byråer, konsultföretag, etc.) ligger erbjudanden alltid i $1,000-$20,000 intervallet.

Men tänk om du har ett SaaS-företag med prenumerationsplaner på $19/månad, då kommer du inte att dra nytta av att anpassa dina kalla e-postmeddelanden.

Så här skulle resultaten se ut om vi bara ersatte $1000-erbjudandet med $19/månad. I detta exempel, anta att behållningen är 12 månader så det totala årliga avtalsvärdet är $228.

Om kalla e-postmeddelanden är anpassade:

• Av 1000 skickade e-postmeddelanden, kommer du att avsluta cirka 5 kunder för ett totalt värde av $1,1140.

• För varje $1 spenderat, kommer du att tjäna $11,4 dollar.

Om kalla e-postmeddelanden inte är anpassade:

• Av 1000 skickade e-postmeddelanden, kommer du att avsluta cirka 39 kunder för ett totalt värde av $8,892.

• För varje $1 spenderat, kommer du att tjäna $14,82 dollar.

Den fördel som anpassning ger är större om du har ett tjänsteföretag än om du har en SaaS-produkt. I det här fallet, skulle du hellre skicka en stor volym av icke-anpassade e-postmeddelanden eller semi-anpassade snarare än att ta tid på att anpassa dina kalla e-postmeddelanden.

Du behöver tänka på din Totala Tillgängliga Marknad (TAM)

Du kommer att bli tvungen att anpassa dina kalla e-postmeddelanden om din TAM är låg.

Låt oss ta 2 exempel.

Första scenariot:

• du har ett erbjudande med hög betalning på $20,000 en gång

• din totala tillgängliga marknad är 5000 personer

• om du beslutar att vara aggressiv med kalla e-postmeddelanden, kommer du att mätta din målgrupp på 1 till 3 månader.

Slutsats: med tanke på din prissättning skulle du vara bättre på att anpassa varje e-post för att konvertera så många prospekt som möjligt till betalande kunder

Andra scenariot:

• du har en prenumerationsplan på $49 per månad

• din totala tillgängliga marknad är 1,000,000 personer

• beroende på hur många e-postmeddelanden du skickar per månad, kommer det att ta månader, kanske år för att mätta din målgrupp

• de kommer inte ens att komma ihåg dig tills du återupptar din kampanj från början

Slutsats: i det här fallet bör du gå efter volym och skicka många icke-anpassade eller semi-anpassade kalla e-postmeddelanden.

Hur man anpassar sina kalla e-postmeddelanden

Det finns många lager av anpassning när det kommer till kalla e-postmeddelanden.

Anpassningslager 1: hyper-anpassning

Detta är utan tvekan den mest tidskrävande men också den mest belönande anpassningsprocessen när det kommer till kalla e-postmeddelanden.

Så här gör jag det personligen.

1: Jag samlar mina prospekts inlägg på LinkedIn & Twitter på ett ställe

Breakcold gör att jag kan samla mina prospekters aktiviteter på sociala medier. Jag tenderar att gilla och kommentera inläggen innan också.

2: Jag tittar på vad prospekten delat och skapar en första rad

Jag spenderar ungefär 1 eller 2 minuter på att titta på vad mina prospekt delar på sociala medier, sedan skriver jag en hyper-anpassad första rad för kalla e-postmeddelandet.

3: Jag infogar denna rad i mitt första steg i kalla e-postserien

När raden har skrivits kommer den att automatiskt fylla i den första raden i min serie av kalla e-postmeddelanden.

Anpassningslager 2: prospektsegmentering

Utifrån min erfarenhet är detta det bästa sättet att skicka kalla e-postmeddelanden i stor skala samtidigt som du fortfarande anpassar dina kalla e-postmeddelanden.

Så vad är prospektsegmentering?

Det betyder i princip att dina prospekt är så väl separerade att du kan skapa ett generiskt men ändå personligt e-postmeddelande för olika specifika målgrupper.

Till exempel, du kan skapa ett generiskt personligt e-postmeddelande för Fintech-startups i New York. Det kan finnas 50 startups som detta, inte 1000 men ditt meddelande kommer att resonera med alla utan att du behöver anpassa varje e-post.

Anpassningslager 3: kreativa variabler

En bra åtgärd kan vara att komma på kreativa variabler som kommer att vara så specifika att prospekten kommer att känna sig tvingade att tro att det kalla e-postmeddelande de fick var skräddarsytt för dem.

Till exempel:

• du kan använda namnet på en av deras anställda som en variabel

• du förbereder en CSV där anställdas namn är olika för varje prospekt

• när du skickar din kampanj kommer varje e-post att använda en olika variabel

Anpassningslager 4: smarta PS-rader

Smarta PS-rader använder några variabler för att lura prospekts sinne till att tro att de kalla e-postmeddelanden var skrädderiserade till dem.

Ett klassiskt exempel är att använda platsen för din prospekt som nedan.

Anpassningslager 5: bilder

Bilder, memes i synnerhet är ett bra sätt att lägga till något lager av anpassning. Du kan skapa en unik bild för varje prospekt eller bygga en generisk för ett specifikt segment av din köparpersona.

Anpassningslager 6: videor

Den aktuella trenden är att skicka loom-videor till prospekten. Det tar tid att registrera en video per prospekt men vissa programvaror som Widevo gör att du kan göra detta i stor skala.

Anpassningslager 7: AI-första rader

AI-första rader är inledande linjer i e-post som genereras av AI, här är en enkel process för att använda dem.

1°) Välj hur många prospekt du vill ha med Breakcold

2°) Generera de första raderna med auto-läget

3°) Ta 1 timme för att granska 200 prospekt och välj din favoritlinje bland de 4 som genererats

4°) Använd isbrytaren som en variabel i din serie

Andra frågor om anpassning av kalla e-postmeddelanden

Detta är en urval av frågor jag fick mest frekvent under demonstrationer av Breakcold.

Hur kan jag skriva anpassade kalla e-postmeddelanden?

Du kan skriva anpassade kalla e-postmeddelanden genom:

• att lyssna på podcasts om dina prospekt

• att läsa blogginlägg de skrev

• att titta på deras LinkedIn- eller Twitter-profil

• att titta på YouTube-videor som dina prospekt gjort

Bör jag använda öppningsrader som skapats av AI?

För att kort sammanfatta, AI-första rader är endast användbara om du gör kalla e-postmeddelanden i stor skala enligt min åsikt och att din totala tillgängliga marknad är mycket stor.

De kommer inte att vara lika effektiva som handskrivna första rader men du kan spara så mycket tid på att lägga till ett anpassningslager på dina kalla e-postmeddelanden att det är värt att göra.