Email + Google Analytics 4: как увидеть реальную эффективность каждой рассылки

Рассылку отправили, метрики собрали — а что с ними делать дальше? Open Rate и Click Rate сразу после отправки показывают первый результат, но настоящая ценность аналитики раскрывается позже, когда эти данные связаны с доходом и собраны в динамике за период. Аналитика — это не отчет “для галочки”, а инструмент, который показывает, работает ли ваша стратегия, и позволяет прогнозировать результат еще до отправки письма.

В этой статье разберем:

• какие метрики смотреть сразу после рассылки и что они на самом деле означают;
• как связать email-данные с Google Analytics через UTM-метки и увидеть, сколько денег принесла конкретная кампания;
• какие метрики retention-маркетинга помогут оценить эффективность коммуникации на дистанции, а не в одной рассылке.

Ключевые метрики после отправки писем

Планируя любое действие в маркетинге, мы должны понимать, к чему оно приведет. А понять это можно только одним способом — посмотреть на результат. Поэтому аналитика — это не этап “после всего”, а то, с чем стоит правильно работать с самого начала.

Что показывают открытия и клики

После отправки рассылки первое, что нас интересует, — увидели ли письмо вообще. За это отвечает Open Rate: процент тех, кто открыл сообщение. Технически открытие засчитывается в момент, когда в письме загрузилось изображение.

Если письмо открыли, логичный следующий вопрос: заинтересовало оно или нет? Click Rate — процент переходов по ссылке от всех, кому письмо доставлено. Метрика дает понимание, насколько точным был сам контент: акция, подборка товаров, бесплатная доставка или розыгрыш — все, что заставило человека кликнуть.

Метрика CTOR (Click-to-Open Rate) показывает процент переходов именно от тех, кто открыл письмо. Благодаря Open Rate вы видите, сработала ли тема письма, а благодаря CTOR понимаете, оказалось ли само содержимое письма таким же убедительным, как и обещание в теме. Можно иметь высокий Open Rate и низкий CTOR — и это означает, что заголовок сработал, а письмо внутри — нет.

Click Rate и CTOR часто путают, потому что обе метрики показывают переход. Но Click Rate считает переходы от всех, кому письмо доставлено. CTOR — только от тех, кто его открыл.

Посмотрим на примере:

Рассылка А идет на холодную базу: доставлено 100 000 писем, открыли 200 человек, из них перешли 20.

Рассылка Б идет на горячую, небольшую базу: доставлено всего 500 писем, но открыли те же 200 человек, и так же перешли 20.

Абсолютное количество переходов и открытий одинаково в обоих случаях — 200 открыли, 20 перешли. CTOR тоже будет одинаковым — 10% в обеих рассылках (20 из 200). А вот Click Rate расскажет совершенно другую историю: 0,02% для холодной базы против 4% для горячей — просто потому что доставлено разное количество писем, хотя содержимое письма и поведение людей, которые его открыли, идентичны.

Вот почему CTOR удобен для самопроверки: он показывает, действительно ли работает контент письма, независимо от того, на какую по размеру и “температуре” базу вы отправляли. Click Rate в этом смысле более чувствителен к составу аудитории, а не только к качеству самого письма.

Зная CTOR по своим рассылкам, можно прогнозировать результат еще до отправки писем. Например, средний CTOR в наших рассылках — 10%. Тогда если следующее письмо откроют 100 человек, перейдет по ссылке примерно 9–10 пользователей. То есть вы уже можете прогнозировать, какими будут затраты и доходы с ваших будущих рассылок.

Для наглядности свели эти метрики в одну таблицу вместе с бенчмарками по триггерным и проморассылкам.

Бенчмарки проморассылок почти вдвое ниже триггерных. И это логично, потому что проморассылки отправляются на массовые аудитории, а триггерные — это точечная коммуникация с конкретным человеком, особенно если это письма после заказов или после подписок.

Если ваш показатель отличается от бенчмарка на 1–2% — скорее всего, это обычная погрешность базы. А когда отклонение существенное, это повод проверить: возможно, что-то настроено неправильно, или база просто неактивна.

Бенчмарки важны как ориентир, а дальше анализируйте собственные рассылки в динамике: сравнивайте показатели с предыдущими отправками и улучшайте результат.

Когда рассылка не нравится

Метрики Open Rate, Click Rate, Click-to-Open Rate показывают, насколько мы заинтересовали пользователей нашей рассылкой. Далее поговорим о метриках, которые покажут, насколько людям не нравятся рассылки от нас.

Группа метрик, показывающих не интерес, а раздражение:

• Unsubscribe Rate (отписки, benchmark <1%),
• Spam Rate (жалобы на спам, benchmark <0,3%),
• Bounce Rate (ошибки доставки, benchmark <5%).

Эти метрики показывают, насколько релевантна ваша коммуникация и насколько релевантна сама база контактов. Высокий процент отписок может быть, если на этапе сбора базы пользователям что-то пообещали, а рассылки этому не соответствуют. А высокий Bounce Rate указывает на проблему на этапе того, как и где собиралась база.

Вот пример из практики. Проблема клиента: аномально высокий Bounce Rate, хотя все технические настройки домена были сделаны правильно.Причина оказалась в логике формы подписки: промокод показывали сразу после ввода email, без какой-либо верификации адреса.Пользователи быстро просчитали, что вместо реальной почты можно ввести что угодно и сразу получить промокод. В результате база наполнилась нерелевантными адресами, Bounce Rate вырос, а репутация отправителя начала падать, поскольку массовые отправки на несуществующие адреса почтовые сервисы воспринимают как признак спамера.

Проблему решили, добавив верификацию email на этапе подписки, а кейс хорошо иллюстрирует, что метрики — это не просто цифры для отчета, а способ вовремя заметить проблему и исправить ситуацию.

Мы коротко разобрали ключевые метрики, за которыми нужно следить после каждой рассылки. Далее посмотрим, как правильно работать с этими метриками на дистанции.

Как связать Email и Google Analytics

На что в первую очередь смотрят владельцы бизнеса в аналитике Google? Конечно, на доход. Для маркетолога доход тоже важен, но не единственный ориентир: параллельно нужно следить за транзакциями, количеством пользователей и сессий, конверсией.

Проблема в том, что все эти метрики Google Analytics показывает применительно к сайту в целом, а не к конкретной рассылке. Даже если интеграция вашей платформы с Google Analytics уже настроена технически, это не значит, что вы автоматически видите результат именно той рассылки, которую отправили.

Например, к Черной пятнице вы отправили три разные рассылки — email, Viber, mobile push. Как получить статистику для каждой из отправок? Разберем это далее.

От кликов до продаж

Итак, как мы передаем данные из каждой нашей рассылки в Google Analytics? При помощи UTM-меток. Все знают об этом инструменте, но, к сожалению, не все умеют правильно или качественно им пользоваться.UTM-метки можно добавить к любой ссылке, есть специальные генераторы таких ссылок, например, у eSputnik есть отдельный лендинг для удобной генерации UTM.

В целом в метке можно прописать до пяти-шести параметров, но основных — три:

• source — источник перехода. Здесь можно детализировать как угодно: просто eSputnik или esputnik_promo либо esputnik_trigger, если важно видеть тип рассылки, или еще уже — например, promo_women, если это проморассылка на сегмент женщин.
• medium — обозначает канал: Email, Viber, Mob_push, Web_push.
• campaign — название конкретной рассылки. Здесь удобно вписывать дату или название кампании — например, 31_10 или Halloween.

Остальные параметры (content, term) — опциональные: добавьте их, если нужно различать, например, несколько кнопок в одном письме или несколько сегментов в одной рассылке.

С помощью меток можно увидеть в Google Analytics, из какого источника, кампании, объявления или кнопки пришел трафик, и оценить эффективность маркетинговых активностей.

Так же можно отсортировать любую кампанию: по источнику, по каналу (email, web push или что-то другое), по количеству переходов, по количеству сессий, по количеству людей, совершивших конверсию, и по доходу. Удобно точечно определять результат каждой отдельной рассылки. И те же UTM-метки понадобятся дальше — когда будем считать Conversion Rate.

Conversion Rate с точки зрения retention-маркетолога

Google Analytics считает Conversion Rate стандартно: сколько сессий на сайте завершилось транзакцией. Для retention-маркетолога этого недостаточно — важно видеть конверсию именно тех, кто пришел из письма, а не всего трафика на сайт. Поэтому Conversion Rate здесь считают иначе: от количества переходов из рассылки до количества транзакций, которые эти переходы принесли.

Это позволяет прогнозировать результат еще до отправки. Пример: рассылка идет на 100 000 контактов, средний Click Rate по предыдущим отправкам — 2%. Значит, по ссылке перейдут примерно 2000 человек. Если средний Conversion Rate — 10%, из этих 2000 переходов покупку совершат около 200 человек. При среднем чеке 100 грн рассылка принесет ориентировочно 20 000 грн.

Это особенно полезно для дорогих каналов, например, Viber. Если отправка на 20 000 контактов стоит 35 000 грн, а прогнозируемый доход — лишь 10 000 грн, рентабельность рассылки можно оценить еще до ее запуска — и решить, стоит ли она своей цены, или имеет смысл только как инструмент узнаваемости бренда, без расчета на прямые продажи.

Метрики для retention

Одна рассылка мало что скажет об общей картине: чтобы видеть тенденции, а не отдельные точки, нужно накапливать данные за период и смотреть на них в совокупности.

Для этого ведут реестр исторических данных — отдельный документ под каждый канал или один общий, например, в Google Sheets или Excel. После каждой отправки туда вносят количество людей, кому отправлено письмо, сколько открыли и перешли (в числах и в процентах), CTR, а также данные из аналитики — транзакции, доход, трафик на сайт, процент контактов, собранных формой подписки.

На основе этих средних показателей за период бизнес может прогнозировать будущий доход. А еще долгая история открывает то, что незаметно в масштабе одной-двух рассылок. Например, не все знают, что в некоторых нишах, кроме очевидного сезона распродаж (Черная пятница, Хэллоуин, Новый год), есть еще и скрытый весенний всплеск или подъем в начале лета. В рамках одного квартала эту закономерность не видно — она проявляется только на данных за два года и более. Но если вы знаете о всплесках интереса покупателей заранее, к сезону можно подготовиться и забрать дополнительные конверсии.

Далее поговорим о метриках, которыми чаще всего оперируют в retention-маркетинге.

ROI (ROMI): возврат инвестиций

Доход, который показывает аналитика, — это оборот по чекам, а не прибыль. Товар стоил 100 грн — аналитика посчитает продажу как 100 грн, и это еще не то же самое, что чистая прибыль. Чтобы выйти на реальную цифру, к расчету добавляют маржинальность: себестоимость, аренду, зарплаты команды и другие расходы — это и есть ROMI.

Показатель ROMI может оказаться отрицательным — и это не повод паниковать, а рабочая ситуация. Например, у проморассылок ROMI часто ниже, чем у триггерных: триггер — это точечная коммуникация, поэтому его показатель обычно лучше. Но это не означает, что от промо стоит отказываться: деньги, заработанные на триггерных рассылках, осознанно вкладывают в промо, потому что именно оно генерирует просмотры товаров, на которых потом и отрабатывает триггер.

Тот же принцип работает и на уровне каналов, а не только типов рассылки. Если же канал стабильно “в минусе” — расходов больше, чем возвратов, — один из вариантов решения: перевести часть аудитории в другой канал, например, из SMS в Viber. Часть пользователей при этом можно потерять, но выиграть в итоговой прибыли.

Churn Rate: отток пользователей

База за год может вырасти на несколько тысяч контактов — и это выглядит как повод для радости. Но прирост показывает лишь одну часть картины. Пока новые контакты прибывают, часть старых параллельно “отваливается” — перестает читать, покупать, реагировать. Именно это и показывает метрика Churn Rate.

Если смотреть только на прирост, легко пропустить сигнал, что пользователям неинтересно то, что вы им предлагаете, и они уходят — просто этот отток маскируется новыми подписками. Churn Rate позволяет увидеть полную картину базы и вовремя понять, что коммуникацию стоит менять.

LTV: ценность клиента за все время

Lifetime Value — пожалуй, самая известная метрика в retention. Ее считают уже давно, и некоторые крупные игроки — например, автопроизводители или производители бытовой техники — знают заранее: после привлечения клиента они получат высокий LTV, потому что клиент вернется за обслуживанием, расходными материалами или следующей покупкой.

Поэтому такие компании осознанно продают первый товар по себестоимости или даже ниже. На первый взгляд, это убыточная сделка, но на дистанции — на повторных покупках и сервисе — бизнес отбивает вложения и зарабатывает.

Формула LTV единая для всех ниш, а вот подход к ее применению — нет. В страховании, например, товар покупают раз в год, а не несколько раз в месяц, как в типичном ecommerce. Поэтому и период, за который имеет смысл считать Customer Lifetime, здесь другой: подставлять в LTV-логику интернет-магазина одежды или косметики, где клиент возвращается каждый месяц, будет ошибкой.

Repeat Purchase Rate: частота повторных покупок

RPR показывает, сколько покупок совершает пользователь за выбранный период. Вместе с LTV эта метрика дает практическую подсказку: сколько экономически целесообразно тратить на привлечение и удержание конкретного клиента, если он, например, делает две-три покупки в год.

Repeat Purchase Rate — основа для RFM-сегментации: клиентов, которые покупают часто, и тех, кто покупает редко, выделяют в отдельные группы и коммуницируют с ними по-разному. Если вы знаете, что клиент обычно совершает покупку раз в несколько месяцев, ему можно напомнить именно тогда, когда по его паттерну “уже пора” — и получить дополнительный доход с этого напоминания, вместо того чтобы коммуницировать со всей базой одинаково.

Итог

Аналитика — это инструмент, с которым стоит работать на каждом этапе: до создания рассылки и после отправки.Open Rate, Click Rate и CTOR показывают, заинтересовало ли письмо аудиторию. Unsubscribe, Spam и Bounce Rate — доверяют ли вам те, кому вы пишете. UTM-метки соединяют эти данные с Google Analytics и позволяют увидеть не просто трафик на сайт, а доход от конкретной рассылки, канала или даже кнопки в письме. А метрики retention-маркетинга дают более широкую картину: насколько прибыльна ваша коммуникация на дистанции и как удерживать клиентов, а не только привлекать новых.

Если все эти данные собраны в одной системе, вы больше не угадываете, сработала ли рассылка — вы это знаете. И что важнее, можете прогнозировать результат еще до отправки, а не анализировать последствия постфактум.

Хотите настроить аналитику для своих рассылок, но не знаете, с чего начать? Команда eSputnik поможет разобраться с метриками, настроить UTM-трекинг и выстроить retention-стратегию под ваш бизнес.

Запишитесь на бесплатную консультацию — и мы покажем, как ваши данные могут превратиться в прогнозируемый доход.

Special Request Inline