Один из самых частых вопросов email практиков: «Как часто нужно отправлять письма?». Общепринятый и самый очевидный ответ: «Отправлять рассылки нужно настолько часто, насколько это нужно подписчикам и насколько вы готовы нести реальную пользу в каждом своем письме». Это одновременно на 100% правильный ответ и бесполезный.
Самое обидное, что я не знаю как ответить с большей пользой. Потому что правильный подход кроется в нагромождении индивидуальных особенностей. А для получения ответа на конкретный вопрос, этот огромный список можно измерить конкретными метриками.
Сколько нужно отправлять писем?
Для новичков: Сначала дам популярный ответ: один раз в неделю — не ошибетесь. Этот ответ устроит почти всех кто только начинает. Чаще — может не хватить запала, реже — подписчик может о вас забыть. И здесь, в принципе, можно завершить чтение этой статьи.
Для тех, кто ищет правды, хочу привести результаты двух очень интересных экспериментов:
Хороший слайд на эту тему я встретил на докладе Mailchimp на TEDC14. И хочу им с вами поделиться.
На картинке Total monthly clicks растет до частоты 1 письмо в 2 дня. Обратите внимание, что важно: не Open rate, Click rate — они будут падать, а Total monthly clicks. Ну, не открыл одно письмо, так откроет другое — главное, что больше народу откроет. Потом наступает момент, когда отправитель переходит черту «перебор» и мы начинаем терять показатели вовлеченности.
Есть еще показатели отписок и неактивных пользователей. Тут важно понимать кто эти люди и сколько их. Не так страшно потерять неактивных подписчиков, которые не читают и не покупают. Интересно посмотреть на тех, кто отписываются, остаются с вами или это случайные прохожие?
Главное, что для стратегического анализа никогда не имеют значения оперативные данные об одной рассылке. Важно смотреть на картину в целом.
Эффективный email-маркетинг с eSputnik
РегистрацияВот ещё один слайд, который мне показался менее интересным, но тоже неплохо раскрывает тему. Он показывает, как активность в ОДНОЙ рассылке меняется в зависимости от частоты. Он еще раз показывает о том, что 4 рассылки в месяц навредить не должны.
Подытожив, можно сказать, что чем больше отправляешь писем, тем меньше будет click-rate. Но если отправка 1-4 раза в месяц, то существенных скачков практически нет, зато растет total monthly click.
Получается, что допустимая частота — 1 раз в неделю. Но это только для пользователя Y, а там ещё есть данные для пользователя X, а каждый другой пользователь это Z. А как у вас - можете измерить только вы.
Если Вы всё же решили увеличить частоту email-рассылок
Согласно исследованиям Кирилла Попова и Лорена МакДональда из ClickZ Networks, они выделяют 4 основных фактора потерь при увеличении частоты рассылки:
- дополнительная потеря подписчиков
- цена на восполнение потерянных подписчиков
- потенциальная недополученная прибыль за счет преждевременной потери подписчика
- повышение жалоб на спам
Давайте рассмотрим всё вышесказанное на данных из сплит-теста длиною в год на online retailer (рисунок ниже). Тест запускали с целью проверить что будет, если увеличить частоту рассылки.
Взяли базу на миллион контактов и разбили на 2 равные группы. Новых подписчиков не учитываем, они сами по себе, наблюдаются только подписчики взятые на начало года. Одной группе рассылается 5 писем в месяц, а другой — 12 писем.
Потеря активности = address losses (не придумал как правильно перевести). Любые потери контакта: bounces, спам репорты, отписавшиеся и т.д. письма которые прекратили доставляться (я так понимаю)
- отписавшийся = нажал на unsubscribe
- как считался доход - понятия не имею. надеюсь, что правильно
- классический ритейл
В примере предполагается, что все контакты собраны «правильно» и с подтверждением подписки, голубым я выделил поля, которые вычислялись на основании предыдущих.
Результат чётко и красиво показывает, что MailChimp прав — покупают больше, но за год теряют больше чем зарабатывают. В показанном примере это 1,3 миллиона долларов в год!
Классно, что до поры до времени можно выигрывать увеличивая частоту. Но в каждом конкретном случае надо проводить свой тест. Самым странным в этом примере мне показался показатель недополученной прибыли от потерянных клиентов. Его посчитали как-будто всех клиентов мы потеряли в начале года. Но в принципе это сути не меняет, по-моему.
Есть тут еще интересный показатель, который здесь не учитывается. Сколько тратит денег отписавшийся подписчик после отписки. Я думаю, что этот показатель внес бы небольшую поправку, если предположить, что этот показатель равный в среднем у обоих групп, то группа 2 получит больше денег по этому пункту
В книге отдельно рассмотрено исследование «а кого мы теряем?». Нет ничего страшного если мы теряем тех, кто никогда и не купит. Совет тут один: покупателям нужен отдельный уход. Книга предлагает RFM сегментацию в помощь.
В этом исследовании анализируется сколько принесли денег отписавшиеся из тех, кто уже был в сегменте 1, 2, 3, 4+ покупок, какой процент мы теряем. Предсказуемый результат, что 4+ после отписки имеет самую высокую стоимость дохода от клиента. Хотя денег больше всего приносит сегмент с 1 покупкой. Их просто количественно в 30 раз больше.
Мы пробовали у себя изучить тех, кто покупает и отписался. Таких тоже много. Но их и понять можно. У меня рассылка информационная, они могут считать:
- не надо меня учить
- это для меня попса или наоборот сложно.
Сейчас мы проводим подобный эксперимент с одной из компаний сравнивая 8 рассылок в месяц против 12. Как только получим достоверные цифры — обязательно опубликуем;)