Эффективность email рассылки - измеряем правильно

Насколько эффективны ваши емейл кампании? Это несложно вычислить, если провести аудит рассылки. Этот термин из бухгалтерского учета не должен повергать вас в смятение - каждому маркетологу под силу выполнить анализ писем и определить эффективность email рассылок. Получив необходимые данные, можно своевременно исправить ошибки, если они были, и откорректировать стратегию емейл маркетинга в компании. Давайте посмотрим, что может рассказать статистика email рассылки, на примере из системы eSputnik.

Как провести анализ рассылки

Анализ эффективности рассылок в нашем сервисе отображается в удобной форме. По каждой рассылке можно увидеть значения таких важных метрик как OpenRate, CTR, % недоставленных писем, % отписок, % жалоб. Какими должны быть эти показатели? Цифры индивидуальны, значения зависят от сферы деятельности вашей компании и состояния:

Важные метрики

Но есть показатели, на значение которых нужно обращать особое внимание. К ним относятся:

• процент жалоб на спам (не должен превышать 0,5%)

• процент ошибок (не должен превышать 10%)

Наглядно и в удобном формате эта информация представлена в нижней части отчета:

Если по вашей рассылке слишком много жалоб на спам, подумайте, оправдывают ли ваши письма ожидания целевой аудитории? Возможно, пора пересмотреть контент план рассылок? Кроме того, такая ситуация может возникнуть, если рассылку получил человек, который на нее не подписывался. Жалобы на спам портят репутацию отправителя, вот почему так важно следить за качеством базы, использовать double opt in в форме подписки и отправлять письма тем людям, которые заинтересованы в их получении.

Аналогичная ситуация и с процентом ошибок. Если база собиралась по всем правилам, то этот показатель не превысит допустимый предел.

Ошибки бывают двух типов:

• Постоянная ошибка означает, что адреса не существует (если используется double opt in, таких адресов в вашей базе не будет) либо он заблокирован оператором, такие контакты попадают в черный список, и в дальнейшем им письма не отправляются. По резкому увеличению % таких ошибок можно определить, что отправитель делает первую рассылку по новой базе, или же что контакты собраны и загружены вручную.

• Временная ошибка - очень обширное понятие. Ее причиной могут стать такие события: ящик переполнен или временно заморожен, письмо заблокировано как спам, почтовый сервер на данный момент недоступен. Эти контакты не попадают в черный список и могут участвовать в следующей рассылке.

Высокий процент ошибок может быть показателем того, что используемая база слишком старая. Например, в магазине одежды 2 года назад предлагали клиентам заполнить анкеты. Естественно, за прошедшее время люди могли забыть не только о том, что сами оставили свои контактные данные, но и о самом факте существования такого магазина, а у некоторых покупателей мог измениться актуальный адрес электронной почты. Если так сложились обстоятельства, что вам приходится использовать базу с давно собранными и ранее не используемыми контактами, лучше проверить ее через сервис Mailvalidator, после этой процедуры все невалидные емейлы будут отсеяны и показатели ваших рассылок улучшатся.

Статистика по доменам - не упустите из виду

Статистика по доменам - еще один показатель, который может дать много информации при анализе рассылки. Увидеть аналитику этой метрики можно в каждом отчете по рассылке:

Если в каком-либо почтовом сервисе ваши рассылки попали в спам, то процент прочтений по этому домену будет существенно отличаться от остальных.

Время отправки письма: правильно ли оно выбрано

Обратите внимание на такой пункт в отчете как “Время реакции”. Если пик активности получателей совпадает со временем отправки - все отлично, а если большинство переходов и прочтений происходит в другой период - нужно откорректировать график. рассылок.

Все рассмотренные выше метрики целесообразно проверять после каждой рассылки, причем стоит выяснить, сколько еще дней после отправки получатели дочитывают письма. Как правило, у сообщения, не открытого сразу, есть шанс быть прочитанным в ближайшие 2-3 дня.

Аудит рассылок на макроуровне

Периодически - не реже, чем раз в квартал, нужен глубокий аудит рассылок. Он поможет вовремя выявить проблемы и даст возможность оперативно откорректировать стратегию емейл маркетинга.

На этом уровне оцениваются такие показатели как динамика прироста и оттока контактной базы, прибыль с емейла, активность аудитории. Полезно будет проанализировать результаты RFM и когортного анализа.

Пользователи системы eSputnik могут получить необходимые для аудита данные и увидеть целостный анализ контактной базы в разделе “Статистика”:

RFM-анализ - наглядная статистика активности

Здесь же представлен и RFM-анализ, на основе которого можно разделить базу на сегменты по уровню активности и впоследствии работать с ними по-разному. В нижней графе представлены контакты, которые никогда не открывали письма. В данном примере они составляют 40% всей контактной базы. Этот сегмент из последующих рассылок можно исключить. В сегмент, выделенный на рисунке красным, попадают контакты, которые раньше были активны, но теперь потеряли интерес к письмам. С этим сегментом необходимо провести работу по реактивации. Активные контакты (выделены зеленым) составляют самую перспективную часть базы:

По умолчанию для RFM-сегментации используются данные рассылок. Чтобы фиксировались факты продаж, нужно настроить передачу такой информации в нашу систему по API.

Когортный анализ: следим за поведением подписчиков на разных этапах жизненного цикла

Когортный анализ показывает изменение поведения подписчиков в зависимости от даты их регистрации. Как видно на диаграмме, приведенной ниже, наибольшая активность проявляется в первую неделю после регистрации, затем активность постепенно снижается. На указанном примере заметно улучшение показателей активности пользователей в первую неделю регистрации, что говорит об увеличении эффективности работы емейл канала:

Аналитика продаж

Многих маркетологов волнует не только активность пользователей, но и фактические продажи. Анализ и сегментация с учетом этого показателя будут более информативными и полезными. Для анализа продаж с каждой рассылки пригодятся данные Google Analytics. Чтобы в этот сервис попала вся информация о том, из какого письма и по какой ссылке перешел на сайт подписчик, используются utm метки. В системе eSputnik они формируются автоматически. Цифры из GA будут основой для определения такого показателя как прибыль с емейла (RPE - Revenue per Email).

Данная метрика позволяет узнать, сколько прибыли приносят рассылки, а это намного информативнее, чем оценка уровня просмотров и переходов с письма.

Используя все приведенные выше метрики в комплексе, можно получить четкую оценку эффективности емейл маркетинга в компании, что позволит сделать выводы относительно используемой стратегии емейл маркетинга и своевременно внести необходимые корректировки.