Новая метрика определения качества рассылок: оцениваем риск

Стандартные метрики оценки рассылок не всегда дают полную и точную картину состояния емейл-маркетинга в компании. Когда необходимо определить качество базы контактов и эффективность емейл-маркетинга компании, в первую очередь обычно обращают внимание на такую метрику, как процент отписок.

Тем не менее нельзя ориентироваться только на этот показатель, так как он может меняться от рассылки к рассылке.

Обычно вопрос о качестве базы и эффективности емейл-маркетинга в целом возникает в контексте конкретной рассылки, которая оказалась неэффективной или по которой был нетипично высокий показатель отписок. На это, как правило, не обращают внимания, когда процент отписок стабилен, но здесь стабильность совсем не означает, что все идет наилучшим образом.

Поэтому для комплексной оценки влияния конкретной проморассылки или триггерной цепочки на результативность емейл-маркетинга компания Aztec предложила новую метрику. Назвали ее “риск”, чтобы учесть больше влияющих на результат факторов.

Расчет показателя “Риск” покажет, как влияет проморассылка или триггер на общую эффективность емейл-маркетинга: способствует достижению целей компании или наоборот наносит ущерб принятой стратегии. 

По сути, показатель риска – это сравнение отрицательных результатов рассылки (отписки, жалобы на спам, долгосрочные контакты без взаимодействия и т. д.) с положительными (открытия, переходы, время чтения, конверсии и т. д.). Это позволяет маркетологу видеть и оценивать всю картину комплексно.

Почему показатель риска важнее, чем отписки 

Для определения состояния емейл-маркетинга лучше использовать агрегированный показатель риска, чем показатель отписок. Процент отписок не является четким индикатором того, была ли емейл-рассылка эффективной.

Не все промо и триггерные рассылки созданы одинаково. Было бы неправильно полагать, что каждая кампания с высоким процентом отписок приносит вред и требует немедленных мер. Иногда необходимо запускать агрессивные кампании, направленные на стимулирование продаж. Такие рассылки не всем по душе, и некоторые подписчики отпишутся, зато остальные метрики будут в порядке, а коэффициент конверсий превысит значение для обычных промописем. Этот пример показывает, что в данном случае отписываются контакты, которые вряд ли станут клиентами.

С другой стороны, процент отписок постоянно может быть ниже 2% – это его относительно нормальное значение для многих отраслей. Но это не означает, что рассылки эффективны. Если письма мало кто читает, почти никто не переходит и нет конверсий, то очевидно, что результат не тот, который ожидался. Если ничего не менять, то в долгосрочной перспективе емейл-маркетинг вместо прибыли будет приносить убытки.

Как рассчитать показатель риска

Чтобы измерить риск, связанный с конкретной рассылкой, используем простую формулу: делим количество отписок на количество кликов.

Это самая базовая и широко применимая версия данной метрики, но при желании ее формулу можно усовершенствовать и адаптировать. 

О чем расскажет этот показатель

Метрика оценки риска подскажет вам, какой коэффициент конверсии должен компенсировать ценность ваших отписавшихся контактов.

Например, если вы отправили промописьмо, в котором 100 человек кликнули и 10 человек отписались, риск для этой рассылки составит 0,1 или 10%. Таким образом, для этой кампании 10% контактов, которые перешли по ссылке, должны совершить целевое действие, чтобы компенсировать потерю отписавшихся людей.

В этом варианте данную метрику рассчитываем, допуская, что ценность одной конверсии равна ценности потерянного подписчика. Но на самом деле все намного сложнее.

Есть целый ряд факторов, которые влияют на эту метрику и могут усложнить ее формулу. Среди них:

• длинные циклы продаж
• дорогостоящие конверсии
• разная ценность конверсии
• косвенная атрибуция
• retention
• разные цели для каждой email-кампании

Эти переменные могут оказывать влияние как обособленно, так и в комплексе. Для оценки конкретной рассылки этот перечень переменных может быть расширен.

Как же скорректировать формулу расчета риска, чтобы она лучше отражала реальное положение дел?

Адаптируем формулу

Хотя приведенная выше простая формула дает полезную основу для оценки емейл-маркетинга вашей компании, она не идеальна. Чтобы лучше адаптировать ее к вашим условиям, подумайте о факторах, которые могут положительно или отрицательно влиять на показатель риска.

Например, если вас беспокоит репутация отправителя, стоит учесть отписки и жалобы на спам как отрицательный фактор. Если вы оцениваете результаты по открытиям, переходам и конверсиям, то эти показатели нужно отнести к положительным факторам. 

Также стоит учитывать LTV клиента или подписчика для оптимизации формулы показателя риска. Такой подход позволит в будущем отразить реальный результат работы емейл-маркетинга в цифрах.

В случаях, когда нужно учитывать дополнительные факторы, формулу риска нужно составлять индивидуально.

Как визуализировать риск

Какое значение показателя риска считать безопасным – сказать очень сложно, как и в случае с процентом отписок, поскольку как рассылки, так и уровень риска в них не могут быть одинаковыми. Но можно только с уверенностью сказать, что оценка риска ниже 2% – это хорошо, а оценка риска выше 100% показывает, что есть проблема. При этом все значения показателя в диапазоне между ними требуют отдельной оценки. 

Лучший способ представить эту информацию об уровне риска, особенно если стоит задача сравнить несколько рассылок, – это отразить результаты на графике, как показано ниже:

На графике четко видно безопасную зону, отмеченную зеленым, и опасную, отмеченную красным. А как определить опасность значений показателя риска, расположенных на желтом фоне? Отличается ли по своему влиянию 25-процентный риск в нижнем левом углу и 25-процентный в середине или верхнем правом углу диаграммы? Да! И это наглядно показывает, что рассылки могут иметь одинаковый уровень риска, но достигается он на разных уровнях взаимодействия.

Вот пример всех проморассылок, которые компания отправляла за последние 6 месяцев. Рассылки в Группе 1 были в основном безопасными и эффективными, генерируя намного больше кликов, чем отписок, в то время как кампании в Группе 4 были довольно рискованными, у них более высокие показатели отписок. А как насчет группы 2 и группы 3? Средний риск для этих двух групп совпадает, но при этом они расположены в разных частях графика.

Разница между этими двумя группами – влияние на результат. Группа 3, по-видимому, оказала небольшое влияние, у нее низкий уровень отписок, но и низкий процент переходов. В это же время рассылки в Группе 2 оказали большее влияние, генерируя переходы и показывая процент отписок выше среднего.

Эти рассылки, находящиеся в областях с высоким и низким уровнем воздействия, нуждаются в дополнительном внимании, чтобы можно было по-настоящему понять, как они влияют на бизнес-цели: помогают или вредят. Кроме того, эти кампании можно оптимизировать. Так, в одних необходимо принять меры для снижения уровня отписок, а в других – для повышения процента кликов. 

В результате рассылки по уровню риска можно разбить на такие группы:

• Наименее рискованные (много кликов, мало отписок)
• Рискованные, но с высокой эффективностью (высокий процент кликов, высокий уровень отписок)
• Малорискованные, но низкоэффективные (мало кликов, мало отписок)
• Очень рискованные (мало кликов, много отписок)

Чем полезен расчет риска

Даже без глубоких знаний математики можно поработать с основной формулой риска, чтобы увидеть, насколько хорошо она отражает результативность рассылок в вашей компании, и определить:

• Какие проморассылки работают, а какие нет?
• Что отличает емейл-рассылки с самым высоким и самым низким показателем риска?
• Являются ли некоторые из «наиболее рискованных» рассылок самыми успешными или наоборот?
• Какие email-рассылки оказывают наибольшее или наименьшее влияние?

Ответы на эти вопросы покажут сильные и слабые места емейл-маркетинга в компании, а это дорогого стоит: сразу можно принять меры по повышению эффективности канала и оптимизировать работу с рассылками.