开发信的回复率能否做到100%?

这是Master开发信系统教程的第一篇,让我们从一个简单的问题开始:开发信(Cold Email)的回复率能否做到100%?

答案很明显,不可能做到100%。

为什么?

用类比的方法思考就是:在强关系的家庭单位中,父母都不可能对子女的要求做到100%的“有求必应”,更何况是充满竞争的、弱关系的客户与业务员之间呢。

少数人会唱反调:我昨天只发了一封开发信,就收到了回复,所以我的开发信回复率是100%。Master也有一个疑问,如果明天的您只发了一封开发信,但没有收到回复,那您的开发信回复率就是0了。

同一件事情,从100%到0%,这么大的跨度,有没有觉得这种说法有哪里不妥?

答案就是:统计基数。

统计基数

为了不让大家头晕,Master先抛结论:

为了准确地统计开发信的回复率,统计基数最少不低于350封。

即,要统计你的行业、用某种质量开发信(注意,说的是“某种质量”,而不是“某种模板”)的回复率,请至少发送350封邮件。再准确一点就是,是350封能到达对方收件箱的开发信,而不是不管不顾地自己发送了350封……

听过我演讲的朋友知道(演讲链接),在首饰行业,用我的方法给客户发送开发信的回复率约为3%。同时,Master曾经问过很多人:“你的开发信回复率是多少?”

听到一些朋友说,他的回复率是16%,甚至20%。当时心中就有很大的疑问——这么高的回复率,那应该从开发信这个渠道赚了不少钱吧?

于是就请教:“20%,这么高的回复率,请问是怎么做到的?”

对方回答一般有两类答案:

  1. 我们行业有一定特殊性,这个产品只有我们一家(或两家)能做到。
  2. 在发信前,我花几个小时(甚至几天)去研究了这个客户。凡是有一点不符合要求的,我就不发。一个月,我可以发20封邮件,得到4个回复,我的回复率是20%。

曾经,某老板说他认识一位开发信做得好的业务员,回复率高达16%,于是他把她请过去,做了一场关于开发信的分享,培训并鼓励他的业务团队做开发信。同样,我问16%是怎么做到的,他答:这人发了6封开发信,就收到1封回复,所以回复率是16%……

其实,应该是17%,1/6=16.67%,四舍五入,17%。

问过很多人的开发信回复率,犯得最多的错误就是:统计基数太低。

再严谨一点

当Master称我的开发信回复率是3%时,其实并不是说“我把所有客户都发了一遍,收到回复的数量占总数的3%”,而只是“发送给一部分客户后统计得出的概率”,即“取样”。

学过统计和概率的朋友就知道,有“取样”,就有“置信度”和“抽样误差”。这里不详细讨论统计和概率的细节,再次抛结论:

当我们统计350封开发信的回复率时,假如回复率是2.9%。那这个2.9%回复率有90%左右的可信度。

9成的可信度,对于统计开发信的回复率来说,够了。犯不着,也不可能把所有客户都发一遍之前才能得到“准确”的回复率。

综上,当谈开发信的回复率时,我们不可能把行业所有客户发送一遍再来统计回复率,而是采取的“抽样”的方法。取样统计时,基数不能太低,建议至少统计350封开发信的回复率。

当然,为了再准确一点,发送开发信的350个客户最好是“随机”抽取的。(如何做到?)

请参考车东的《如何确定抽样统计的最小样本量》,迅速上手最小样本、置信度、抽样误差。

统计周期

除了350封基数这个问题外,一般来说,判断一封开发信是否有回复,只需要等24个小时即可,最长不超过72个小时(只计算工作日,周末不算)。

根据Master的个人经验, 超过90%的开发信回复,在1个工作日内就回来了。如果为了回复率好看一点,统计72个小时即可,再长就没有太大意义。

在Master的实操当中,回复时间最长的一封是,开发信发出去一年以后才收到客户的回复!

购买周期

除了从统计的角度去看开发信的回复率,还有一个更重要的角度去思考这个问题——购买周期。

  • 统计是站在整体,站在结果这个角度去思考;
  • 购买周期则是站在整体、站在客户的角度去思考这个问题

深刻了解”购买周期“这个概念更有助于提高业绩。同时,思维里是否有购买周期这个概念,是区分成新手与成熟业务员的一个重要标准。

首先要提醒大家一个浅显且基本的道理,那就是:客户不可能随时随地都有需求(有单下),不管产品多么的物美价廉、客户多么的有实力、业务员的销售水平有多么高,与客户的关系多么到位等。不管是客户刚下完单仓库里还有大量地货要消化而导致的没单下,还是客户没有拿到订单而导致的没单下,我们统称“没需求”。

光笼统地用一句“没需求”来概括客户没单下,显得有些单薄。让我们引入“购买周期”这个概念。让我们看一个例子——购买电脑摄像头。

在很长一段时间里,Master的台式电脑是没有摄像头的。因为一不网聊,二不把妹,所以,即使用了电脑一二十年,自己没买过一个;笔记本有,但也基本不用;同时,因为基本不去网吧,所以也连使用别人的摄像头的频率也非常有限。

2016年,因为经常与异地的小伙伴开会,尝试过只使用麦克风,因为讨论问题的复杂性,经常需要看对方的手势和画图,缺少了必要的视频(画面),导致开会效率下降,于是立马决定购买摄像头。

买什么摄像头呢?

去京东,搜索“电脑摄像头”。出来一些产品,哦,Logitech有,还有什么360,中兴等。360就不考虑了,没节操的公司。中兴,中兴擅长的领域是摄像头么?还是罗技吧,多年外设品牌,值得信赖。

在筛选条件里点击“罗技Logitech”,只查看这个品牌的产品,再按销量排列一下。点开了销售量高的产品页面。

哦,里面有多个型号。根据型号的数字,从大看到小。最后将留在了Pro c920, C922这两个型号上。是的,表面上看是“只选贵的,不买对的”,背后的逻辑是“在能力范围内,购买最贵的工具,以减少不要的麻烦和节约时间”。

购买摄像头时,面临多个选项。

需要哪些功能?一定要有麦的,一定要容易固定的(放在显示器上),一定要成像清晰的。

最后选择了C922。与C920相比,C922多个支架,以后说不定能用得着。

最后再确认一下,549的价格可接受,有麦,1080P的清晰度,可放在显示器上,符合主要要求了,买。

分解整个购物流程,如下:

  1. 因为没需求,使用电脑二十多年的Master硬是基本不用摄像头,此为“No Problem”阶段;
  2. 因为使用麦克风开会效果不好,决定买摄像头,此为“Problem”阶段;
  3. 一边寻找必要的信息,一边考虑产品类型、品牌、功能等,此为“Existing Solution”阶段;
  4. 确认品牌、主要功能和参数后,一个一个地查看该品牌(或多个品牌)的产品详情页,此为“Your Solution”阶段;
  5. 最后,买,此为“Deal”阶段。

上述过程用一个图形表示就是:

购买周期

买一个摄像头的顾客如此,将无数个购买摄像头的需求聚集在一起的国外批发商或品牌商,他的购买也是有周期的。

正是因为有购买周期这个框架的存在,正是因为客户不可能随时处于买买买的状态,所以,一封开发信发出去的回复率不可能100%,也不可能超过50%,而是在百分之几这个范围才是正常。

百分之几的概率是什么概念?

开发信的回复率只能做到百分之几?概率好低呀,做不下去!

如果你有这种想法,只能说明你对开发信没有一个正确的预期,同时也可以说明,你对网络营销,电子商务没有一个基本概念。一起来看几个问题:

  1. 请问贵司阿里巴巴的访问量/曝光量是百分之几?
  2. 阿里巴巴的询盘量/访问量是百分之几?
  3. 淘宝店的订单数/访问量是百分之几?(即,订单转化率)
  4. 京东的订单数/访问量是百分之几?
  5. 独立商城的订单数/访问量是百分之几?

请允许我自问自答:

  1. 请问贵司阿里巴巴的访问量/曝光量是百分之几?约2%~6%
  2. 阿里巴巴的询盘量/访问量是百分之几?约2%~6%
  3. 淘宝店的订单数/访问量是百分之几?约3%~8%
  4. 京东的订单数/访问量是百分之几?约5%~15%
  5. 独立商场的订单数/访问量是百分之几?约1%~3%

(受限于个人认知水平,上述经验数据可能有偏差,但也能代表典型情况。欢迎大家在留言中补充,一起还原一个更准确的事实。)

上面5个问题,除了淘宝和京东这种人尽皆知的平台转化率高一点外,其他的概率基本都在5%以下。是的,高效的、代表先进生产力方向的电商其实在建立在这种低概率事件的基本上的。

回到问题本身上来。阿里(或独立站)的询盘量/访问量,独立商城的订单转化率都只有x%(百分之几),这其实是说明:在海量的、随机人群中,有询盘意向的、有购买意向的客户,只占总体较小的比例。最后能真正转化的比例,基本落在x%(百分之几)这个区间。

开发信回复率的要点总结

最后,一起总结一下本节的主要内容:

  1. 开发信的回复率不可能做到100%。一封decent开发信的回复率大约在1%到10%(Sorry,区间还是有点大)。
  2. 统计开发信回复率时,请至少统计350封发信的回复率。这样统计结果的置信率约为90%,对于开发信来说,够用了。
  3. 90%以上的开发信回复会在24小时内产生。至多统计72小时。所以,开发信是一种立竿见影的开发客户的手法。
  4. 引入了“购买周期”这个概念,但未深入讲解,后详。

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