Сегментация клиентских групп

Разделяй и понимай. Цифры, цифры, цифры

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
Всего голосов: 107 средняя оценка: 4.81 (рейтинг: 96%)

Как я вам и обещал, сегодня расскажу о недавно проведённом анализе рассылки одного из наших клиентов. Но сначала — немного предыстории.

Давно меня волнует вопрос о том, что большинство систем email маркетинга (и eSputnik не исключение) очень много внимания уделяют результатам рассылки или, в лучшем случае, серии рассылок. И совсем чуть-чуть внимания уделяется целостному анализу контактной базы (что с ней происходит в динамике и какие показатели можно считать ключевыми индикаторами улучшения или ухудшения ситуации).

Конечно, хорошо бы иметь для этого все возможные данные о контакте и о его истории за рамками системы. Но типичный клиент о контактах знает только email и, иногда, имя. Со временем эта информация обрастает историей коммуникации с контактом. И вот, на примере одной из компаний я решил показать, что можно узнать еще о своих клиентах, просто понаблюдав за результатами прошлых рассылок.

Сразу оговорюсь, что моей целью было найти понятный способ визуализации состояния клиентской базы клиентов. Но обо всем по порядку...

Начнем с короткого описания рассылки:

  • главный источник новых подписчиков — форма подписки на сайте
  • контактная база собиралась несколько лет
  • компания делает регулярные рассылки 1 раз в неделю
  • тип рассылки — информационный
  • письма хорошо оформлены, содержат ~20 ссылок, есть четкие руководства к действию
  • стиль письма легкий, «клиентоориентированый» и вообще все по правилам
  • отзывы о рассылке хорошие, если и отписываются, то в основном со словами благодарности

Объем активной базы подписчиков растет, все выглядит очень даже оптимистично и хорошо. Но все же люди иногда отписываются. Где-то я слышал статистику (к сожалению, не помню источника) что 25% людей в течение года меняют свой образ жизни, меняют работу и интересы, женятся или разводятся. Получается, что и естественный интерес к вашей подписке тоже пропадает. Это значит, что для того, чтобы оставаться на плаву, надо увеличивать объем контактной базы минимум на 25%.

Чтобы лучше понять что происходит, мы решили разбить всех подписчиков на 6 групп:

Новичок в рассылках — пользователь, получивший меньше 4 писем

Активный подписчик — читает письма и переходит по ссылкам более чем в 30% писем

Заинтересованый подписчик — читает письма и переходит по ссылкам менее чем в 30% писем

Пассивный клиент — письма иногда читает, но не переходит по ссылкам

Не вовлечённый подписчик — не читает письма вообще

Отписавшийся клиент — перешел по ссылке «отписаться от рассылки» и подтвердил отписку

Каждому контакту в системе мы установили соответсвующий статус, на основании предыдущих рассылок за последние полгода. В результате получили такое распределение контактов по сегментам:

Сегментация по активности подписчиков
Получается, что больше всего в базе «Невовлечённых» пользователей. Ну что же, тут нет ничего удивительного, если брать в расчет статистику о 25%. Ок, данные есть, а что с ними теперь делать?

  • Избавиться от невовлеченных? А вдруг они иногда возвращаются?
  • Надо с каким-то сегментом работать отдельно или нет?
  • Что происходит с новичками?

Для ответа на эти вопросы надо бы посмотреть на жизнь контактов в динамике. Чтобы получить более достоверные данные, пришлось проанализировать историю по контактам. Вот как мы это сделали:

Для анализа мы выбрали последние 4 месяца. В течение этих 4 месяцев мы следили за состоянием контактов, пересчитывая их в двухмесячном промежутке (окне). Мы выбрали окно в 2 месяца, потому что за этот период проходит около 8 рассылок. Больше рассылок были бы «размазаны» на большом промежутке времени, а меньше — не давали бы достаточно данных для выводов. Таким образом мы считали состояние контактов в одном окне, потом сдвигали окно на 1 неделю и снова пересчитывали состояния контактов.

Анализ активности пользователей

Если контакты меняли свой статус — изменения записывались в «Таблицу переходов». И так далее по списку, пока не добрались до конца.

В итоге получилась таблица с колонками:

  • Начальное состояние
  • Состояние перехода
  • Сколько недель был в начальном состоянии

В умных книгах по теории массового обслуживания на основании этих данных строятся интенсивности переходов и вероятностная модель. Но это в умных книгах... Я решил не умничать, а просто сгруппировать контакты и посчитать, сколько контактов перешло из одного состояния в другое. Например:

  • Новичок — Активный  (1432 контакта)
  • Новичок — Заинтересованный (...)

Получившиеся данные о переходах между статусами контактов можно изобразить графически (в процентах, округлённых до целых чисел). Вот, что получилось:

Активность пользователей в процентном соотношении

Выходит, что приход Новичков в итоге приблизительно одинаково распределяется по другим категориям. Если интересны точные цифры, то выходит так:

  • Новичок — Активный  1,95%
  • Новичок — Заинтересованный 2,42%
  • Новичок — Пассивный 1,76%
  • Новичок — Невовлеченный 1,44%

Обратите внимание, что Новички не отписываются. Ни один человек за этот период не отписался за первые 4 рассылки. Также интересно, что отписываются даже Активные. Эти, наверное, очень следят за чистотой почтового ящика, и, удовлетворив свой интерес, — уходят. Большинство отписок из «Заинтересованных». Тут есть одна хитрость: ссылка «Отписался» у нас зачитывается как переход, а потому непонятно с какого сегмента на самом деле ушел подписчик.

Если посмотреть на переходы из одного статуса в другой и обратно и посчитать, куда уходят люди, то получается вот такая упрощенная картинка:

Анализ переходов подписчиков из одного «статуса» в другой

Количество Активных контактов в динамике растет, НО только за счёт Новичков. Стоит приостановить привлечение новых подписчиков и рассылка может вообще «зачахнуть». И опять же, ничего в этом странного нет.

Видно, что потери идут главным образом от Заинтересованных пользователей — они равномерно переходят в состояния «Пассивных» и «Невовлечённых». И опять вопрос, что с этим всем делать?

  • Можно было бы поработать с потерянными, теперь мы знаем — они возвращаются... Иногда.
  • Хотя мне кажется, что пока не поздно, лучше работать с потенциальными «беглецами» — пассивными. Они все еще читают письма! Значит, их легче «зацепить». Возможно стоит им (только им) предложить что-то особенное, например, предложение от которого нельзя отказаться.
  • А может просто пришло время спросить их о том, что бы им хотелось получить, вовлечь их в разговор?
  • Надо посмотреть, как долго эти люди в системе. Может быть, им уже присытился контент и надо уменьшить частоту рассылки до месячного дайджеста?
  • И в конце концов разместить «настойчивый CTA» в простом и лаконичном письме.

Вопросов остается много:

  • Интересно, как показатель прочтения распределяется между сегментами клиентов?
  • Бывает ли такое, что невоволеченный контакт становится активным?
  • Какой средний срок жизни одного подписчика?
  • Как тема письма влияет на открываемость письма в зависимости от статуса контакта?

Но это мы оставим для следующих публикаций.

Ребята, если статья показалась интересной или полезной для вас — лайкайте. Если Вы считаете, что такой способ визуализации контактов в динамике имеет смысл — тоже отмечайте в комментариях или в лайках, и мы добавим эти графики в общедоступный функционал системы.

Добавить комментарий

Разделяй и понимай. Цифры, цифры, цифры