Angebotsanfrage: E-Mail-Marketing-Software

Aufforderung zur Angebotsabgabe: E-Mail-Marketing-Softwarelösung

Inhaltsübersicht

1. Einführung
2. Technische Anforderungen
3. Funktionale Anforderungen
4. Erweiterte AI-gestützte Funktionen
5. Anforderungen des Anbieters
6. Wichtige Überlegungen zur Auswahl
7. Zusätzliche Überlegungen
8. Zeitleiste
9. Kontaktinformationen

1. Einleitung

1. Überblick Unsere Organisation bittet um Vorschläge für eine E-Mail-Marketing-Softwarelösung, die unsere digitalen Kommunikationsmöglichkeiten verbessern und uns helfen wird, unsere Marketingziele zu erreichen.
2. Projektumfang Die ausgewählte Lösung muss umfassende E-Mail-Marketingfunktionen bieten, einschließlich Erstellung, Automatisierung, Analyse und Integration in bestehende Systeme.
3. Ziele

• Optimierte Erstellung und Verwaltung von E-Mail-Kampagnen
• Verbesserte Personalisierungs- und Targeting-Funktionen
• Verbessern Sie die Verfolgung und Analyse der Kampagnenleistung
• Sicherstellung der Einhaltung von E-Mail-Marketingvorschriften
• Integration mit vorhandener Marketingtechnologie

2. Technische Anforderungen

2.1 Integrationsfähigkeiten

• API-Verfügbarkeit
• Vorgefertigte Plattform-Integrationen
• Funktionen zur Datensynchronisierung
• Integration externer Datenbanken

2.2 Sicherheit und Konformität

• Einhaltung der GDPR
• Einhaltung des CAN-SPAM-Gesetzes
• Verwaltung der Zustimmung von Abonnenten
• Sichere Datenverarbeitung

2.3 Lieferbarkeit

• Unterstützung von Authentifizierungsprotokollen
• Spam-Test-Funktionalität
• Verwaltung der Absenderreputation
• Tools zur Optimierung der Zustellbarkeit

3. Funktionale Anforderungen

3.1 Erstellung und Gestaltung von E-Mails

Tipp: Achten Sie bei der Bewertung der E-Mail-Editor-Funktionen sowohl auf die visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche für technisch nicht versierte Benutzer als auch auf erweiterte HTML-Bearbeitungsfunktionen für Entwickler. Achten Sie auf die Anpassung von Vorlagen, die Reaktionsfähigkeit auf mobile Endgeräte, Tools für die Markenkonsistenz und die Möglichkeit, Designelemente zu speichern und wiederzuverwenden. Der Editor sollte sowohl die schnelle Erstellung von Kampagnen als auch komplexe, personalisierte Layouts unterstützen.

3.2 Kontaktverwaltung

Tipp: Ein robustes Kontaktmanagementsystem sollte die Listenhygiene automatisch durchführen und gleichzeitig die Datengenauigkeit über alle Integrationen hinweg aufrechterhalten. Achten Sie auf Funktionen, die die Listenbereinigung automatisieren, Bounces verwalten, Abmeldungen handhaben und die Einhaltung der GDPR gewährleisten. Das System sollte auch erweiterte Segmentierungsfunktionen bieten und detaillierte Kontakthistorien für eine bessere Zielgruppenansprache führen.

3.3 Kampagnenmanagement

Tipp: Die Funktionen zur Kampagnenverwaltung sollten den gesamten Lebenszyklus von der Planung bis zur Analyse nach der Kampagne abdecken. Prüfen Sie Funktionen wie visuelle Kampagnenerstellung, Planungstools, A/B-Testfunktionen und automatisierte Leistungsverfolgung. Das System sollte Workflow-Prozesse rationalisieren und gleichzeitig Flexibilität für Anpassungen in letzter Minute und dringende Aktualisierungen bieten.

3.4 Anforderungen an die Automatisierung

Tipp: Automatisierungsfunktionen müssen ein Gleichgewicht zwischen anspruchsvoller Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit herstellen. Achten Sie auf visuelle Workflow-Builder, die komplexe Verzweigungslogik, mehrere Auslöser und bedingte Pfade unterstützen. Das System sollte sowohl einfache Autoresponder als auch komplexe Multi-Touch-Kampagnen verarbeiten können und gleichzeitig einen klaren Überblick über die Automatisierungsleistung und eine einfache Fehlerbehebung bieten.

3.5 Personalisierungsfunktionen

Tipp: Moderne Personalisierung geht über einfache Seriendruckfelder hinaus und umfasst verhaltensorientierte Auslöser, vorausschauende Inhalte und dynamische Elemente. Prüfen Sie, wie das System die Anpassung von Inhalten in Echtzeit handhabt, erweiterte Segmentierung unterstützt und bedingte Logik verwaltet. Achten Sie sowohl auf standardmäßige Personalisierungsfunktionen als auch auf die Möglichkeit, benutzerdefinierte Regeln zu erstellen.

3.6 Analytik und Berichterstattung

Tipp: Analysen sollten sowohl durch vorgefertigte als auch durch benutzerdefinierte Berichte verwertbare Erkenntnisse liefern. Suchen Sie nach Systemen, die Echtzeit-Tracking, detaillierte Engagement-Metriken und Conversion-Attribution bieten. Die Berichtsschnittstelle sollte verschiedene Benutzerebenen unterstützen, von Dashboards für Führungskräfte bis hin zu detaillierten technischen Analysen, mit einfachen Export- und Freigabefunktionen.

3.7 Integrationsfähigkeiten

Tipp: Die Integrationsfunktionen sollten sowohl Standardkonnektoren als auch benutzerdefinierte API-Entwicklung unterstützen. Beurteilen Sie das Angebot an vorgefertigten Integrationen, die Qualität der API-Dokumentation und die Webhook-Unterstützung. Achten Sie auf die Fähigkeit der Plattform, Daten bidirektional zu synchronisieren, große Datenmengen zu verarbeiten und die Konsistenz zwischen den integrierten Systemen zu wahren.

3.8 Einhaltung der Vorschriften und Sicherheit

Tipp: Compliance-Funktionen müssen automatisch die Einhaltung von Vorschriften durchsetzen und gleichzeitig klare Prüfpfade liefern. Achten Sie auf integrierte Tools für die Verwaltung von Einwilligungen, Datenschutzanforderungen und Sicherheitsprotokollen. Das System sollte automatisch für neue Vorschriften aktualisiert werden und eine Dokumentation für Compliance-Audits bereitstellen.

3.9 Verwaltung der Lieferbarkeit

Tipp: Zustellbarkeits-Tools sollten proaktive Überwachung mit reaktiven Problemlösungsfunktionen kombinieren. Prüfen Sie Funktionen wie Authentifizierungsunterstützung, Bounce-Verarbeitung, Spam-Tests und Reputationsüberwachung. Das System sollte klare Zustellbarkeitsmetriken und umsetzbare Empfehlungen zur Verbesserung der Posteingangsraten liefern.

3.10 Benutzerverwaltung und Zusammenarbeit

Tipp: Die Benutzerverwaltung sollte komplexe Organisationsstrukturen unterstützen und gleichzeitig die Sicherheit gewährleisten. Achten Sie auf granulare Berechtigungseinstellungen, rollenbasierte Zugriffskontrollen und detaillierte Prüfprotokolle. Das System sollte die Zusammenarbeit im Team erleichtern und gleichzeitig unbefugten Zugriff verhindern und eine klare Verantwortlichkeit für alle Aktionen gewährleisten.

4. Erweiterte KI-gestützte Funktionen

4.1 KI-Inhaltserstellung

Tipp: Tools zur Inhaltserstellung sollten sich nahtlos in Ihren bestehenden Workflow zur Inhaltserstellung integrieren. Die KI sollte aus Ihren erfolgreichen Kampagnen, Markenrichtlinien und Kundeninteraktionsmustern lernen, um relevante Inhalte vorzuschlagen. Achten Sie auf Funktionen, die eine einfache Bearbeitung von KI-Vorschlägen ermöglichen und einen klaren Genehmigungsprozess für KI-generierte Inhalte vorsehen.

4.2 Prädiktive Analytik

Tipp: Die prädiktive Analyse sollte die Analyse historischer Daten mit der Verfolgung des Verhaltens in Echtzeit kombinieren, um zukünftige Trends vorherzusagen. Das System sollte seine Vorhersagen klar erläutern und Konfidenzniveaus für verschiedene Szenarien angeben. Achten Sie darauf, wie gut es mehrere Datenquellen integriert und benutzerdefinierte Modellanpassungen auf der Grundlage Ihrer Geschäftsregeln zulässt.

4.3 Erweiterte Personalisierung

Tipp: Die KI-Personalisierung sollte kontinuierlich aus den Kundeninteraktionen lernen, um ihre Zielgruppenansprache zu verfeinern. Achten Sie auf Systeme, die sowohl explizite Präferenzen als auch implizite Verhaltenssignale verarbeiten können und dabei den Datenschutz einhalten. Die Personalisierungs-Engine sollte ihre Entscheidungen erläutern und bei Bedarf manuelle Eingriffe ermöglichen.

4.4 Intelligente Optimierung der Sendezeit

Tipp: Bei der Optimierung der Sendezeit sollten sowohl das individuelle Empfängerverhalten als auch die allgemeinen Leistungsmuster der Kampagne analysiert werden. Das System sollte Zeitzonen, Gerätenutzungsmuster und saisonale Schwankungen berücksichtigen und gleichzeitig manuelle Änderungen bei zeitkritischen Kampagnen zulassen. Überlegen Sie, wie es mit neuen Abonnenten mit begrenzten historischen Daten umgeht.

4.5 Erweiterte Segmentierung

Tipp: Die KI-Segmentierung sollte Muster erkennen, die menschlichen Analysten entgehen könnten, und gleichzeitig die Transparenz ihrer Gruppierungslogik wahren. Das System sollte die Segmente automatisch auf der Grundlage neuer Daten und Verhaltensänderungen aktualisieren. Achten Sie auf Funktionen, die die Segmentleistung vorhersagen und optimale Targeting-Strategien vorschlagen können.

4.6 Optimierung der dynamischen Inhalte

Tipp: Tools für dynamische Inhalte sollten sowohl textliche als auch visuelle Elemente in Echtzeit auf der Grundlage von Leistungsdaten optimieren. Das System sollte beim Testen von Variationen die Markenkonsistenz bewahren und klar darlegen, warum bestimmte Inhaltsentscheidungen getroffen wurden. Überlegen Sie, wie Sie mehrere Optimierungsziele gleichzeitig erreichen können.

4.7 Prädiktive Lead-Bewertung

Tipp: Lead-Scoring-Modelle sollten demografische, verhaltensbezogene und Engagement-Daten kombinieren, um genaue Vorhersagen zu ermöglichen. Das System sollte die Scoring-Faktoren erklären und eine Anpassung an Ihren Verkaufszyklus ermöglichen. Achten Sie auf Funktionen, die sowohl positive als auch negative Indikatoren für die Lead-Qualität identifizieren können.

4.8 Stimmungsanalyse

Tipp: Die Stimmungsanalyse sollte nuancierte emotionale Signale bei allen Kundeninteraktionen erkennen, nicht nur bei explizitem Feedback. Das System sollte Stimmungstrends im Laufe der Zeit verfolgen und die Teams automatisch auf signifikante Veränderungen hinweisen. Achten Sie darauf, wie gut das System mit branchenspezifischer Terminologie und Kundenkommunikationsmustern umgehen kann.

4.9 Erkennung von Anomalien

Tipp: Bei der Erkennung von Anomalien sollten sowohl positive als auch negative Abweichungen von den erwarteten Mustern erkannt und Fehlalarme minimiert werden. Das System sollte aus vergangenen Anomalien lernen, um die zukünftige Erkennungsgenauigkeit zu verbessern. Suchen Sie nach Funktionen, die erklären können, warum bestimmte Muster als anomal gekennzeichnet werden.

4.10 KI-gestütztes Retargeting

Tipp: Retargeting-Algorithmen sollten sowohl das Timing als auch die Kanalauswahl optimieren und dabei die Kundenpräferenzen und den Datenschutz berücksichtigen. Das System sollte die Intensität der Kampagne automatisch an die Reaktionsmuster anpassen und eine Ermüdung der Zielgruppe verhindern. Überlegen Sie, wie das Retargeting über verschiedene Kanäle hinweg koordiniert wird.

4.11 Automatisierte Erstellung von Arbeitsabläufen

Tipp: Die Workflow-Automatisierung sollte von erfolgreichen Kampagnenmustern lernen und gleichzeitig flexibel für einzigartige Szenarien bleiben. Das System sollte auf der Grundlage von Leistungsdaten Optimierungen vorschlagen und ein einfaches Testen von Workflow-Variationen ermöglichen. Achten Sie auf Funktionen, die komplexe Entscheidungsbäume verarbeiten können und gleichzeitig benutzerfreundlich sind.

4.12 Empfehlungen für den Inhalt

Tipp: Empfehlungsmaschinen sollten die Genauigkeit der Personalisierung mit den Unternehmenszielen in Einklang bringen und gleichzeitig die Aktualität der Inhalte wahren. Das System sollte seine Empfehlungslogik erklären und bei Bedarf eine manuelle Förderung von Inhalten ermöglichen. Überlegen Sie, wie es mit neuen Inhalten mit begrenztem Leistungsverlauf umgeht.

4.13 Spam-Filter-Umgehung

Tipp: Die KI-gestützte Spam-Abwehr sollte sich kontinuierlich an neue Filteralgorithmen anpassen und gleichzeitig die Wirksamkeit der Nachrichten beibehalten. Das System sollte spezifische, umsetzbare Empfehlungen zur Verbesserung der Zustellbarkeit geben und potenzielle Risiken erklären. Achten Sie auf Funktionen, die gegen mehrere Spam-Filtertypen testen können.

4.14 Abbildung des Kundenlebenszyklus

Tipp: Das Lifecycle Mapping sollte prädiktive Analysen mit der Verfolgung von Verhaltensweisen kombinieren, um wichtige Übergangspunkte und Gelegenheiten zu identifizieren. Das System sollte die Kommunikationsstrategien automatisch an die Veränderungen im Lebenszyklus anpassen. Überlegen Sie, wie es mit mehreren Produktlinien und komplexen Kundenbeziehungen umgeht.

5. Anforderungen an den Lieferanten

5.1 Informationen zum Unternehmen

• Unternehmenshintergrund und Marktposition
• Jahre im Geschäft
• Kundenliste und Zeugnisse
• Industrierelevante Fallstudien

5.2 Technische Fähigkeiten

• Details zur Software-Architektur
• Informationen zum Technologiestapel
• Spezifikationen für Rechenzentren
• Backup und Notfallwiederherstellung

5.3 Unterstützung und Umsetzung

• Prozess der Umsetzung
• Erwartungen an den Zeitplan
• Ausbildungsprogramme
• Unterstützungsdienste und SLAs

5.4 Zukünftige Entwicklung

• Funktionsfahrplan
• Pläne zur Verbesserung
• Annahme von Technologietrends

6. Wichtige Überlegungen zur Auswahl

6.1 Skalierbarkeit

• Handhabung des Listenwachstums
• Verwaltung des Volumens
• Flexibilität des Preismodells

6.2 Benutzererfahrung

• Benutzerfreundlichkeit der Schnittstelle
• Qualität der Dokumentation
• Unterstützung der Zugänglichkeit

6.3 Mobile Optimierung

• Unterstützung von Responsive Design
• Verfügbarkeit einer mobilen App
• Verwaltung für unterwegs

6.4 Preisgestaltung und ROI

• Kostenstruktur
• Metriken zur Investitionsrendite
• Transparenz der Preisgestaltung

7. Zusätzliche Überlegungen

• Internationale Kampagnenfähigkeit
• Integration sozialer Medien
• Umfrage-Funktionalität
• Unterstützung von Werbe- und Kundenbindungskampagnen
• Funktionen zur Verteilung von Inhalten

8. Zeitleiste

• RFP-Freigabedatum: [Datum]
• Einsendeschluss: [Datum]
• Fälligkeitsdatum des Vorschlags: [Datum]
• Präsentationen des Anbieters: [Datumsbereich]
• Datum der Auswahl: [Datum]
• Datum des Projektbeginns: [Datum]

9. Kontaktinformationen

Bitte senden Sie Vorschläge und Fragen an: [Name der Kontaktperson] [E-Mail-Adresse] [Telefonnummer] .