电子邮件销售范文_电子邮件营销范文

电子邮件客户端为邮箱用户提供了友好的管理界面,受到网民的普遍青睐，甚至销售也会用到电子邮件。下面是我为你带来的电子邮件销售 范文 ，欢迎参阅。

电子邮件销售范文1

各位朋友们：

冬天来了，你用什么对抗寒冷?忘记热水袋的笨拙和热宝电线的牵牵绊绊，带上“怀炉”，又暖又俏地越冬吧。

“怀炉”是什么?只闻其名，是否已感到与靓丽时尚的你有某种契合了呢? “怀炉”大小与手机相似，轻便亮丽，不用电，没有明火，没有烟，却能24小时用50度恒温温暖你。

套上精美的小袋子更锦上添花，你可以把它像手机一样挂在胸前，心是暖的，烦恼还会存在吗? 用电脑或写字久了，手会凉，把它握在手里“好朋友”来了，不舒服，可以把它别在腹部。

无论放在哪里，身体的温暖都会带来心情的愉悦。如果这个“钻石怀炉”恰好是那个知冷知热的他送的，除了温暖，直达你心底的是否还有被呵护的幸福呢?怎么样?这么温暖可爱的小东西，想不成为女孩的爱物都难吧，据说，今冬的新流行将是：靓丽女孩，胸前挂着“怀炉”，暖洋洋地过冬天。

为自己和心爱的人送个怀炉，你的爱情就像52度，爱的长长久久(它能恒温)爱的温温暖暖(52度是个宜人的温度)爱的没有伤害(它没有明火，不会烫伤)。在冬天恋爱男人女人们，你的爱情有几度呢? 怀炉 情感语录 ：

※送怀炉给你的至爱--将我的温情化作你的温暖。

※送怀炉给你的小孩--成长的路上总有爱的温暖。

※送怀炉给你的长者--人生百年，亲情最暖。

※为人子女在寒冬表孝心，送给父母的最佳礼物!百分百保证对人体无害，请安心使用

选怀炉，当然要选最优质的怀炉，高顿怀炉，是您最明智的选择!高顿小店，欢迎您的光临!

电子邮件销售范文2

根据省局(公司)“___ {20__ }17号”文件批复精神，吉林中烟工业公司在全省统一开展“___ ”品牌促销活动，具体内容如下:

一、促销时间

_ 月_ 日-_ 月_ 日(送货日期)

二、促销策略

一次性购买“__ ”三条，奖励立白椰油精华组合皂一袋(建议零售价_ 元/组)。

一次性购买“__ ”五条，奖励椰油强效去渍皂一组(建议零售价_ 元/组)。

一次性购买“__ ”五条，奖励立白超洁清新洗衣粉一袋(建议零售价_ 元/袋)。

三、物品发放

促销活动开展期间，市局(公司)统一配送促销品。

四、工作要求

(一)各单位要做好宣传工作，确保客户知晓“___ ”品牌促销策略。

(二)各单位要做好促销品的发放工作，确保促销品发放到位。 附件：立白产品介绍

_ 年_ 月_ 日

电子邮件销售范文3

致豹王地板各地区经销商：

火红五月是地板销售的旺季，五一假期更是其中的旺中之旺。公司为回报广大经销商一直以来对豹王地板品牌的支持，经过精心策划后决定在五一假期时推出主题为“买实惠 庆五一”的促销活动，希望各位经销商踊跃参加。

一、 活动时间：20__ 年4月28日——5月6日。

二、 活动主题：

1、 买实惠，庆五一，多款特价，价低全城

三、 宣传手段：

1、 开展全城地毯式扫楼为主，即小区大规模宣传(含新楼开盘，售楼部展示等)。

2、 建材超市全面包装，构建竞争对手防火墙，即在建材超市挂横幅、吊旗、彩旗等。

3、 在大型百货超市广场开展咨询展示活动，将促销消息最大化的告诉市民。

四、 活动形式：以各终端专卖店全场打折的形式开展活动，具体为：

1、 如实木地板门市标价基础上打9折、8折仿古地板、实木复合地板门市标价基础上打8折、7折强化地板门市标价基础上打6折、5折。

2、 推出2-5款超低价地板，作为本次活动吸引人入场的镇店之宝。

3、 活动具 体 *** 作方式根据当地实际情况来定。

五、产品支持：

(一).公司推出6款专利优能均质板(17厚)特价产品和4款专利真木皮(12厚)供市场促销用，详 见如下，请各位经销商清点样板，如需样板请向公司订购。

1.白腊木、沙比利、黑胡桃、柞木、红檀香、柚木 (统一下调50/㎡)(如在活动期间以上产品提货量达到500平方，公司每平方再次让利5元/㎡.)

2.沙比利、纽墩豆、红胡桃、水曲柳 (统一下调5/㎡)

(二).强化：1.BV-8601、8603(统一下调5/㎡)

2.BV-1801、1802、1803、1804、1805、1806、1807(统一下调4/㎡)

3.BV-8081.D、8081.H(统一下调4/㎡)

4.BV-1159、1186、1108(统一下调4/㎡)

5.BV-702、705、706(统一下调4/㎡)

活动期间提货或预付30%定金，可享受以上价格

五、 物料支持：因各地促销品种不同，公司不提供统一的印刷品，但提供设计稿的模版供

各位经销商使用，另外每签一单公司送地垫一块。

六、 如需公司派人支持开展大型促销活动的经销商，请在4月15日之前与公司客服部联系。

“授人以鱼，不如授人以渔”，公司精心为各位经销商准备了 捕鱼 的工具，能否捕到鱼，就靠各位经销商的捕鱼的心态和技巧了，当然，不论如何，早起的渔夫总要比晚到的渔夫有鱼吃，有好鱼吃。

备注：1、实木、实木多层、实木复古按315促销价格方案至5月30号止

2、以上所有产品价格必须按全国统一出厂价下调，不予重复优惠，

致此，祝

商祺!

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这是一篇新出的杂志文章Amazon's recommendation secretWhen Amazon recommends a product on its site, it is clearly not a coincidence.

At root, the retail giant's recommendation system is based on a number of simple elements: what a user has bought in the past, which items they have in their virtual shopping cart, items they've rated and liked, and what other customers have viewed and purchased. Amazon (AMZN) calls this homegrown math "item-to-item collaborative filtering, " and it's used this algorithm to heavily customize the browsing experience for returning customers. A gadget enthusiast may find Amazon web pages heavy on device suggestions, while a new mother could see those same pages offering up baby products.

Judging by Amazon's success, the recommendation system works. The company reported a 29% sales increase to $12.83 billion during its second fiscal quarter, up from $9.9 billion during the same time last year. A lot of that growth arguably has to do with the way Amazon has integrated recommendations into nearly every part of the purchasing process from product discovery to checkout. Go to Amazon.com and you'll find multiple panes of product suggestionsnavigate to a particular product page and you'll see areas plugging items "Frequently Bought Together" or other items customers also bought. The company remains tight-lipped about how effective recommendations are. ("Our mission is to delight our customers by allowing them to serendipitously discover great products, " an Amazon spokesperson told Fortune. "We believe this happens every single day and that's our biggest metric of success.")

Amazon also doles out recommendations to users via email. Whereas the web site recommendation process is more automated, there remains to this day a large manual component. According to one employee, the company provides some staffers with numerous software tools to target customers based on purchasing and browsing behavior. But the actual targeting is done by the employees and not by machine. If an employee is tasked with promoting a movie to purchase like say, Captain America, they may think up similar film titles and make sure customers who have viewed other comic book action films receive an email encouraging them to check out Captain America in the future.

Amazon employees study key engagement metrics like open rate, click rate, opt-out -- all pretty standard for email marketing channels at any company -- but lesser known is the fact that the company employs a survival-of-the-fittest-type revenue and mail metric to prioritize the Amazon email ecosystem. "It's pretty cool. Basically, if a customer qualifies for both a Books mail and a Video Games mail, the email with a higher average revenue-per-mail-sent will win out, " this employee told Fortune. "Now imagine that on a scale across every single product line -- customers qualifying for dozens of emails, but only the most effective one reaches their inbox."

The tactic prevents email inboxes from being flooded, at least by Amazon. At the same time it maximizes the purchase opportunity. In fact, the conversion rate and efficiency of such emails are "very high, " significantly more effective than on-site recommendations. According to Sucharita Mulpuru, a Forrester analyst, Amazon's conversion to sales of on-site recommendations could be as high as 60% in some cases based off the performance of other e-commerce sites.

Still, although Amazon recommendations are cited by many company observers as a killer feature, analysts believe there's a lot of room for growth."There's a collective belief within the e-commerce industry that Amazon's recommendation engine is a suboptimal solution, " says Mulpuru. Trisha Dill, a Well's Fargo analyst, says it's hard to fault Amazon for their recommendations, but she also says the company has a lot of work to do in offering users items more relevant to them. As an example, she points to a targeted email she received pushing a chainsaw carrying case. (She doesn't own a chainsaw.)

Besides refining the accuracy of recommendations themselves, Amazon could explore more ways to reach customers. Already, the company has begun selling items previously sold in bulk that were too cost-prohibitive to ship individually like say, a deck of cards or a jar of cinnamon. Customers may buy them, but only if they have an order totaling $25 or over. But the company could actively recommend these add-on products during check-out when an order crosses that pricing threshold, much like traditional supermarkets have impulse-purchase items like gum and candy bars at the register.

At that point, the Amazon customer, just as they would in the supermarket, might think, "It's just a few more bucks. Why not?

推销高手亚马逊的秘密

我们都知道Facebook、谷歌以及苹果等公司十分了解用户。事实上，亚马逊可能更胜一筹。这家零售巨头每天都在证明这一点。市场调研公司的数据显示，亚马逊网站推荐的销售转化率可以高达60%。

当亚马逊（Amazon）在网站上向你推荐商品时，它绝非无的放矢。

从根本上讲，这家零售巨头的推荐系统推荐的基础是一系列基本元素：用户过去购买过哪些商品；他们的虚拟购物车里有什么；哪些商品被他们评价或“赞”过；其它用户浏览及购买了哪些东西。亚马逊把这套自主研发的算法称为“从项目到项目的协同过滤算法”。依靠这套算法，亚马逊向回头客们提供了深度定制的浏览体验。数码爱好者们会发现亚马逊上满是新潮电子产品的推荐，而新妈妈们在相同的位置看到的却是婴幼儿产品。

亚马逊如今大获成功，推荐系统想必功不可没。2012年第二财季，亚马逊营收达到了128.3亿美元，与去年同期的99亿美元相比大涨了29%。毫无疑问，如此惊人的增长肯定离不开推荐系统。亚马逊将其深度整合到购物流程的方方面面，从商品发掘到结账付款，几乎无处不在。登录Amazon.com，你会看到许多商品推荐板块；点入某个商品的网页，“人气组合”与“（浏览了该商品的）用户还购买了其它商品”等栏目赫然在目。不过，亚马逊对推荐系统的效率守口如瓶。【亚马逊的一位发言人向《财富》杂志（Fortune）表示，“我们的任务是取悦用户，让他们在不经意之间发现美妙的产品。我们相信快乐每天都会出现，这是我们衡量成功的标准。”】

亚马逊还能通过电子邮件发送推荐。虽然亚马逊网站的推荐系统绝大部分依靠自动化，但至今仍有某些部分需要人工大量参与。亚马逊的一名员工表示，公司提供了许多软件，它们能根据用户的购买和浏览行为筛选目标用户。不过，最终目标的确认仍依靠人工而非机器。如果一名员工负责推销一部电影，例如《美国队长》（Captain America），那么他也许会想到其它类似电影，他要确保观看过别的卡通改编动作电影的用户都能收到亚马逊的邮件，以鼓励他们登陆亚马逊购买《美国队长》。

亚马逊员工研究邮件阅读率、点击率、退出率等关键参与指标——这可谓任何公司电子邮件营销渠道的标准做法——但鲜为人知的是，亚马逊按照邮件营收率等指标，对邮件生态系统进行优胜劣汰式优先级排序。一位员工对《财富》称：“这种功能很了不起。基本上，如果某位客户既有资格收到书籍类的推销邮件，又有资格收到视频游戏类的推销邮件，那么（亚马逊最终将向他发送）能带来平均营收更高的那类邮件。想象一下，在每一条产品线上，客户都有资格收到数十封电子邮件，但他们最终收到的只会是效果最佳的那封。”

这一策略能防止（客户的）收件箱被亚马逊的广告邮件塞满，同时将购买机会最大化。事实上，此类邮件的转化率和效率“非常高”，比网站推荐的效率要高得多。调研公司Forrester分析师苏察瑞塔•穆尔普鲁称，根据其他电子商务网站的业绩，在某些情况下，亚马逊网站推荐的销售转化率可高达60%。

虽然很多亚马逊观察员将推荐视为其杀手级应用，但分析师们相信它还有很大的提升空间。穆尔普鲁说：“电子商务行业的普遍看法是，亚马逊的推荐引擎是一个次优选项。”富国银行（Well's Fargo）分析师穆普鲁•特里沙•蒂尔表示，虽然亚马逊的推荐几乎无可挑剔，但在向用户提供相关性更高的产品方面，它仍有很多工作要做。比如说，她就收到过一封推销电锯便携箱的邮件。（但她并没有电锯。）

除了提升推荐本身的准确性外，亚马逊还可以探索更多争取用户的途径。目前，该公司已经开始销售之前都是成批出售的商品，比如说一副扑克牌或一罐肉桂，这些商品单独配送的成本过高。只有当客户订单金额大于等于25美元，才能购买这些商品。但在客户结账时，假如订单金额超过这一门槛，亚马逊可以积极推荐这些附加产品，这与传统超市在收银处摆放口香糖和糖果等冲动消费商品十分相似。

那时，亚马逊的顾客会想：“也没多几块钱。干吗不买呢？”和他们在超市的反应如出一辙。

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