매일 수십억 개 이상의 이메일이 전송되고 있습니다. 이메일은 비즈니스에 새로운 리드를 유입하는 가장 효과적인 커뮤니케이션 채널입니다.

2023년에는 매일전 세계적으로 매일 3,473억 개의 이메일이 송수신될 것입니다. 2025년에는 전 세계 이메일 구독자 수가 46억 명에 달할 것입니다. 약 80%의 비즈니스 리더에 따르면 소비자는 개인화된 경험을 제공할 때 더 많은 비용을 지출합니다(평균 34% 더).

이메일 마케팅을 통해 광범위한 잠재 고객에게 도달하고 기존 고객과 연락을 유지하며 기존 고객 및 신규 고객에게 새로운 서비스와 제품을 판매할 수 있습니다.

이 문서에서는 더 나은 결과를 얻기 위해 이메일 분석을 수행하는 방법을 보여드리고자 합니다.

이메일 분석: 이메일 분석은 무엇을 의미할까요?

이메일 분석은 마케팅 활동을 개선하기 위해 고객의 행동에 대한 데이터를 수집하는 것입니다. 이 작업은 수동 또는 자동으로 수행할 수 있습니다.

수동으로 분석하려면 각 이메일 캠페인을 개별적으로 분석한 다음 결과에 따라 변경하는 데 몇 시간을 소비해야 합니다. 이메일 분석을 시각화하는 효과적인 방법 중 하나는 인포그래픽 메이커를 사용하여 인포그래픽을 만드는 것입니다.

자동화된 이메일 마케팅 도구는 구독자가 이메일과 상호 작용하는 방식, 열어본 메시지 수, 링크 클릭 여부 등에 대한 종합적인 보고서를 제공하여 프로세스를 훨씬 쉽게 만들어 줍니다.

이메일 분석의 이점: 커뮤니케이션, 협업 및 규정 준수 강화

이메일 데이터 분석 기능은 커뮤니케이션을 개선할 수 있는 매우 강력한 도구입니다. 팀의 커뮤니케이션 패턴에 대한 인사이트를 확보하여 효율성과 생산성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이메일 분석의 몇 가지 이점은 다음과 같습니다:

커뮤니케이션 패턴에 대한 인사이트 확보

이메일 데이터는 조직 내에서 가장 일반적인 커뮤니케이션을 파악하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 개선이 필요한 부분을 파악하여 프로세스를 간소화하고 모든 사람이 동일한 정보를 공유할 수 있도록 할 수 있습니다.

예를 들어, 대부분의 이메일이 한 사람에게만 전송되는 경우, 다른 사람들이 연락에서 누락되지 않도록 해당 사람을 향후 모든 서신에 수신자로 추가해야 합니다.

커뮤니케이션 효율성 향상

또한 이메일 데이터를 사용하여 어떤 유형의 메시지에 더 많은 주의가 필요한지, 어떤 메시지에 대해 전혀 생각할 필요가 없는지 파악하여 커뮤니케이션 효율성을 개선할 수 있으며, 관련 없는 세부 사항이나 다른 곳에 위임할 수 있는 작업에 시간을 낭비하지 않고 가장 중요한 일에 더 집중할 수 있습니다. 온라인 이메일 생성기를 활용하여 이메일 작성 프로세스를 간소화하면 더욱 빠르고 효율적인 커뮤니케이션이 가능합니다.

고객 경험 향상

이메일 분석을 통해 고객의 선호도와 행동에 기반한 타겟팅된 오퍼를 보낼 수 있습니다. 이를 통해 고객이 더 감사함을 느끼고 제품이나 서비스에 대한 경험을 개선할 수 있습니다.

팀 협업 개선

팀은 특히 프로젝트 공동 작업 시 효과적으로 소통해야 합니다. 이메일 분석 기능을 사용하면 팀이 공유 캘린더와 작업 목록을 통해 체계적으로 관리할 수 있습니다. 또한 팀원들은 각 메시지 스레드 내의 응답과 메모를 모니터링하여 서로의 진행 상황을 추적할 수 있습니다.

위험 완화 및 규정 준수 보장

이메일에는 조직이 무단 액세스나 공개로부터 보호해야 하는 민감한 정보가 포함되어 있는 경우가 있습니다. 이메일 분석 소프트웨어를 통해 기업은 네트워크를 통해 전송되는 모든 메시지의 콘텐츠를 모니터링하여 HIPAA, GLBA, PCI DSS와 같은 연방 규정을 준수할 수 있습니다.

이메일 분석 프로세스: 데이터 수집부터 인사이트 및 조치까지

이메일 분석 프로세스는 잠재 고객과 고객층을 이해하는 데 도움이 되는 일련의 단계입니다.

적시에 적절한 사람들에게 관련 이메일을 보낼 수 있도록 하는 이메일 마케팅 캠페인 의 첫 번째 단계입니다.

분석의 목적을 결정합니다: 분석을 시작하기 전에 분석의 목적과 범위를 결정하세요. 해결해야 하는 문제, 답변해야 하는 질문, 분석의 원하는 결과를 정의합니다.
이메일 데이터를 수집합니다: 이메일 플랫폼에 액세스하여 분석해야 할 이메일을 결정합니다. 데이터 정확성 보장 데이터 정확성 잘못된 인사이트를 피하세요. 이메일을 스프레드시트나 데이터 분석 도구로 내보냅니다.
데이터를 준비합니다: 중복 이메일을 제거하고, 이메일을 정렬하고, 관련 없는 이메일을 걸러내고, 분석 목표에 따라 이메일을 그룹으로 분류합니다.
데이터를 분석하세요: 고객 데이터 분석 도구와 기법을 사용하여 일반적인 주제, 패턴, 이메일 양, 주요 이해관계자 및 기타 관련 인사이트를 파악하세요. 우려 영역과 기회 영역을 파악합니다.
결론을 도출합니다: 결과를 요약하고, 마케팅 데이터 보고를 사용하고, 분석을 기반으로 결론을 도출하고, 분석의 목표와 결과에 따라 권장 사항을 만듭니다.
결과를 발표합니다:적절한 시각화를 선택하고 보고서를 준비한 다음 이해관계자에게 보고서를 발표합니다. 방법, 결과 및 결론을 설명할 준비를 하세요.
후속 조치를 취하고 반복합니다: 분석 결과를 모니터링하고, 필요한 조정이나 개선을 수행하고, 필요에 따라 분석 프로세스를 계속 반복하고 개선합니다.

이 프로세스는 이메일 분석의 특정 요구 사항에 따라 사용자 지정할 수 있습니다.

스푸핑된 이메일 식별 및 분석하기: 안전을 유지하기 위한 일반적인 프로세스

스푸핑된 이메일 분석하기 스푸핑된 이메일 은 복잡한 과정일 수 있지만, 다음은 일반적으로 따를 수 있는 프로세스입니다:

이메일 헤더 결정: 이메일 헤더에는 이메일의 출처를 식별하는 데 도움이 되는 메타데이터가 포함되어 있습니다. 대부분의 이메일 클라이언트에서 이메일을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "소스 보기" 또는 "원본 보기"를 선택하면 헤더에 액세스할 수 있습니다. 일치하지 않는 이메일 주소, 비정상적인 IP 주소, 이상한 서버 이름 등 의심스럽거나 비정상적인 헤더 정보를 찾아보세요.
이메일 내용을 분석합니다: 맞춤법이나 문법 오류, 비정상적인 형식 또는 기타 이메일이 사기일 수 있는 징후를 찾습니다. 발신자의 이메일 주소를 확인하고 가능한 경우 발신자의 알려진 이메일 주소와 비교합니다.
링크를 확인합니다: 이메일에 링크가 포함된 경우 클릭하지 않고 마우스 커서를 가져가 대상 URL을 확인합니다. URL이 의심스럽거나 출처와 일치하지 않는 경우 클릭하지 마세요. 대신 링크를 복사하여 URL 스캐너 도구에 붙여넣어 잠재적인 위협이 있는지 확인하세요.
첨부 파일을 확인합니다: 이메일에 첨부파일이 포함된 경우 다운로드하거나 열기 전에 바이러스 백신 소프트웨어로 검사하세요. 의심스럽거나 출처를 알 수 없는 첨부파일은 다운로드하거나 열지 마세요.
발신자를 확인합니다: 알려진 발신자가 보낸 이메일이지만 의심스러운 경우 다른 통신 방법을 사용하여 발신자에게 연락하여 이메일의 진위 여부를 확인합니다. 알 수 없는 발신자가 보낸 이메일인 경우 해당 이메일에 응답하거나 참여하지 마세요.
이메일을 신고합니다: 사기 또는 스푸핑된 것으로 보이는 경우 연방거래위원회 또는 피싱 방지 워킹 그룹과 같은 해당 기관에 신고하세요.
이메일 간결하게 만들기: 이메일이 길어지면 독자의 관심을 끌지 못할 수 있으므로 간결하고 핵심을 찌르는 이메일을 작성하는 것이 중요합니다. AI 텍스트 요약기를 활용하면 불필요한 텍스트를 제거하고 이메일을 더욱 간결하게 작성하여 대상 독자의 흥미를 유발하고 관련성을 유지할 수 있습니다.