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:
Каждому контакту в системе мы установили соответсвующий статус, на основании предыдущих рассылок за последние полгода. В результате получили такое распределение контактов по сегментам:
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.
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
Эффективный email-маркетинг с eSputnik
РегистрацияВ 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:
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:
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.