Куди зникає дохід з розсилок: як зв'язати метрики Email та Google Analytics 4

Розсилку відправили, метрики зібрали — а що з ними робити далі? Open Rate і Click Rate одразу після відправки показують перший результат, але справжня цінність аналітики розкривається пізніше, коли ці дані пов'язані з доходом і зібрані в динаміці за період. Аналітика — це не звіт "для галочки", а інструмент, який показує, чи працює ваша стратегія, і дозволяє прогнозувати результат ще до відправки листа.

У цій статті розберемо:

• які метрики дивитись одразу після розсилки і що вони насправді означають;
• як зв'язати email-дані з Google Analytics через UTM-мітки й побачити, скільки грошей принесла конкретна кампанія;
• які метрики retention-маркетингу допоможуть оцінити ефективність комунікації на дистанції, а не в одній розсилці.

Ключові метрики після відправки листів

Плануючи будь-яку дію в маркетингу, ми маємо розуміти, до чого вона призведе. А зрозуміти це можна тільки одним способом — подивитись на результат. Тому аналітика — це не етап "після всього", а те, з чим варто правильно працювати з самого початку.

Що показують відкриття і кліки

Після відправки розсилки перше, що нас цікавить, — чи побачили лист взагалі. За це відповідає Open Rate: відсоток тих, хто відкрив повідомлення. Технічно відкриття зараховується в момент, коли в листі завантажилося зображення.

Якщо лист відкрили, логічне наступне питання: зацікавив він чи ні? Click Rate — відсоток переходів за посиланням від усіх, кому лист доставлено. Метрика дає розуміння, наскільки влучним був сам контент: акція, добірка товарів, безкоштовна доставка чи розіграш — все, що змусило людину клікнути.

Метрика CTOR (Click-to-Open Rate) показує відсоток переходів саме від тих, хто відкрив лист. Завдяки Open Rate ви бачите, чи спрацювала тема листа, а завдяки CTOR розумієте, чи виявився сам вміст листа таким же переконливим, як і обіцянка в темі. Можна мати високий Open Rate і низький CTOR — і це означає, що заголовок спрацював, а лист всередині — ні.

Click Rate і CTOR часто плутають, бо обидві метрики показують перехід. Але Click Rate рахує переходи від усіх, кому лист доставлено. CTOR — тільки від тих, хто його відкрив.

Подивимось на прикладі:

Розсилка А йде на холодну базу: доставлено 100 000 листів, відкрили 200 людей, з них перейшли 20. 

Розсилка Б йде на гарячу, невелику базу: доставлено всього 500 листів, але відкрили ті самі 200 людей, і так само перейшли 20.

Абсолютна кількість переходів і відкриттів однакова в обох випадках — 200 відкрили, 20 перейшли. CTOR теж буде однаковим — 10% в обох розсилках (20 з 200). А от Click Rate розповість зовсім іншу історію: 0,02% для холодної бази проти 4% для гарячої — просто тому, що доставлено різну кількість листів, хоча зміст листа і поведінка людей, які його відкрили, — ідентичні.

Ось чому CTOR зручний для самоперевірки: він показує, чи справді працює контент листа, незалежно від того, на яку за розміром і "температурою" базу ви відправляли. Click Rate у цьому сенсі більш чутливий до складу аудиторії, а не тільки до якості самого листа.

Знаючи CTOR по своїх розсилках, можна прогнозувати результат ще до відправки листів. Наприклад, середній CTOR у наших розсилках — 10%. Тоді якщо наступний лист відкриють 100 людей, перейде за посиланням приблизно 9–10 користувачів. Тобто, ви вже можете прогнозувати, якими будуть витрати та доходи з ваших майбутніх розсилок. 

Для порівняння, звели ці метрики в одну таблицю разом з бенчмарками по тригерних та проморозсилках.

Бенчмарки проморозсилок майже вдвічі нижчі за тригерні. І це логічно, бо проморозсилки відправляються на масові аудиторії, а тригерні — це точкова комунікація до конкретної людини, особливо якщо це листи після замовлень або після підписок. 

Якщо ваш показник відрізняється від бенчмарку на 1–2% — це, найімовірніше, звичайна похибка бази. А от коли відхилення суттєве, це привід перевірити: можливо, щось налаштовано не так, або база просто неактивна.

Бенчмарки важливі як орієнтир, а далі аналізуйте власні розсилки в динаміці: порівнюйте показники з попередніми відправками, і покращуйте результат. 

Дізнайтесь, як без ручних розрахунків відстежувати ефективність тригерних і проморозсилок в eSputnik.

Кнопка: Замовити демо

Коли розсилка не подобається

Метрики Open Rate, Click Rate, Click-to-Open Rate показують, наскільки ми зацікавили користувачів нашою розсилкою. Далі поговоримо про метрики, які покажуть, наскільки людям не подобаються розсилки від нас. 

Група метрик що показують не інтерес, а роздратування: 

• Unsubscribe Rate (відписки, benchmark <1%) 
• Spam Rate (скарги на спам, benchmark <0,3%) 
• Bounce Rate (помилки доставки, benchmark <5%).

Ці метрики показують, наскільки релевантна ваша комунікація і наскільки релевантна сама база контактів. Високий відсоток відписок може бути, якщо на етапі збору бази користувачам щось пообіцяли, а розсилки цьому не відповідають. А високий Bounce Rate вказує на проблему на етапі того, як і де збиралася база.

Ось приклад із практики. Проблема клієнта: аномально високий Bounce Rate, хоча всі технічні налаштування домену були зроблені правильно.
Причина виявилася в логіці форми підписки: промокод показували одразу після введення email, без будь-якої верифікації адреси.
Користувачі швидко прорахували, що замість реальної пошти можна ввести будь-що й одразу отримати промокод. В результаті база наповнилась нерелевантними адресами, Bounce Rate підвищився, а репутація відправника почала падати, адже масові відправки на неіснуючі адреси поштові сервіси сприймають як ознаку спамера.

Проблему вирішили, додавши верифікацію email на етапі підписки, а кейс добре ілюструє, що метрики — це не просто цифри для звіту, а спосіб вчасно помітити проблему і виправити ситуацію. 

Ми коротко розібрали ключові метрики, за якими потрібно спостерігати після кожної розсилки. Далі подивимось, як правильно працювати з цими метриками на дистанції.

Як пов'язати Email і Google-аналітику

На що в першу чергу дивляться власники бізнесу в аналітиці Google? Звісно, на дохід. Для маркетолога дохід теж важливий, але не єдиний орієнтир: паралельно потрібно стежити за транзакціями, кількістю користувачів і сеансів, конверсією.

Проблема в тому, що всі ці метрики Google Analytics показує щодо сайту загалом, а не щодо конкретної розсилки. Навіть якщо інтеграція вашої платформи з Google Analytics вже налаштована технічно, це не означає, що ви автоматично бачите результат саме тієї розсилки, яку відправили.
Наприклад, до Чорної п'ятниці ви надіслали три різні розсилки — email, Viber, mobile push. Як отримати статистику для кожної з відправок? Розберемо це далі. 

Від кліків до продажів

Отже, як ми передаємо наші дані з кожної нашої розсилки в Google Аналітику? За допомогою UTM-міток. Всі знають про цей інструмент, але, на жаль, не всі вміють правильно чи якісно ним користуватись.
UTM-мітки можна додати до будь-якого посилання, є спеціальні генератори таких посилань, наприклад eSputnik має окремий лендінг для зручної генерації UTM. 

Загалом в мітці можна прописати до п'яти-шести параметрів, але основних — три:

• source — джерело переходу. Тут можна деталізувати як завгодно: просто eSputnik або esputnik_promo чи esputnik_trigger, якщо важливо бачити тип розсилки, або ще вужче — наприклад, promo_women, якщо це проморозсилка на сегмент жінок.
• medium — позначає канал: Email, Viber, Mob_push, Web_push.
• campaign — назва конкретної розсилки. Тут зручно вписувати дату або назву кампанії — наприклад, 31_10 або Halloween. 

Решта параметрів (content, term) — опціональні: додайте їх, якщо треба розрізняти, наприклад, кілька кнопок в одному листі чи кілька сегментів в одній розсилці.

За допомогою міток можна побачити в Google Analytics, з якого джерела, кампанії, оголошення чи кнопки прийшов трафік, і оцінити ефективність маркетингових активностей. 

Так само можна відсортувати будь-яку кампанію: за джерелом, за каналом (email, web push чи щось інше), за кількістю переходів, за кількістю сеансів, за кількістю людей, які зробили конверсію, і за доходом. Зручно точково визначати результат кожної окремої розсилки. І ці ж UTM-мітки знадобляться далі — коли рахуватимемо Conversion Rate.

Conversion Rate з точки зору retention-маркетолога

Google Analytics рахує Conversion Rate стандартно: скільки сеансів на сайті закінчилось транзакцією. Для ретеншн-маркетолога цього недостатньо — важливо бачити конверсію саме тих, хто прийшов з листа, а не всього трафіку на сайт. Тому Conversion Rate тут рахують інакше: від кількості переходів з розсилки до кількості транзакцій, які ці переходи принесли.

Це дає змогу прогнозувати результат ще до відправки. Приклад: розсилка йде на 100 000 контактів, середній Click Rate за попередніми відправками — 2%. Отже, за посиланням перейдуть приблизно 2000 людей. Якщо середній Conversion Rate — 10%, з цих 2000 переходів покупку зроблять близько 200 людей. При середньому чеку 100 грн розсилка принесе орієнтовно 20 000 грн.

Це особливо корисно для дорогих каналів, наприклад, Viber. Якщо відправка на 20 000 контактів коштує 35 000 грн, а прогнозований дохід — лише 10 000 грн, рентабельність розсилки можна оцінити ще до її запуску — і вирішити, чи варта вона своєї ціни, чи має сенс лише як інструмент впізнаваності бренду, без розрахунку на прямий продаж.

Метрики для retention

Одна розсилка мало що скаже про загальну картину: щоб бачити тенденції, а не окремі точки, потрібно накопичувати дані за період і дивитись на них у сукупності.

Для цього ведуть реєстр історичних даних — окремий документ під кожен канал або один загальний, наприклад, у Google Sheets чи Excel. Після кожної відправки туди вносять кількість людей, кому надіслали лист, скільки відкрили і перейшли (у числах і у відсотках), CTR, а також дані з аналітики — транзакції, дохід, трафік на сайт, відсоток контактів, зібраних формою підписки.

На основі цих середніх показників за період бізнес може прогнозувати майбутній дохід. А ще довга історія відкриває те, що непомітно на масштабі однієї-двох розсилок. Наприклад, не всі знають, що в деяких нішах, окрім очевидного сезону розпродажів (Чорна п'ятниця, Геловін, Новий рік), є ще й прихований весняний сплеск чи підйом на початку літа. У межах одного кварталу цю закономірність не видно — вона проявляється тільки на даних за два роки і більше. Але якщо ви знаєте про сплески інтересу покупців заздалегідь, до сезону можна підготуватись і забрати додаткові конверсії.

Далі — поговоримо про метрики, якими найчастіше оперують у ретеншн-маркетингу.

ROI (ROMI): повернення інвестицій

Дохід, який показує аналітика, — це оборот за чеками, а не прибуток. Товар коштував 100 грн — аналітика порахує продаж як 100 грн, і це ще не те саме, що чистий прибуток. Щоб дійти до реальної цифри, до розрахунку додають маржинальність: собівартість, оренду, зарплати команди та інші витрати, це і є ROMI.

Показник ROMI може виявитися від'ємним — і це не привід панікувати, а робоча ситуація. Наприклад, у проморозсилок ROMI часто нижчий, ніж у тригерних: тригер — точкова комунікація, тому його показник зазвичай кращий. Але це не означає, що від промо варто відмовлятись: гроші, зароблені на тригерних розсилках, свідомо вкладають у промо, бо саме воно генерує перегляди товарів, на яких потім і відпрацьовує тригер.

Той самий принцип працює й на рівні каналів, а не лише типів розсилки. Якщо ж канал стабільно "в мінусі" — витрат більше, ніж повернень, — один з варіантів рішення: перевести частину аудиторії в інший канал, наприклад, із SMS у Viber. Частину користувачів на цьому можна втратити, але виграти в підсумковому прибутку.

Churn Rate: відтік користувачів

База за рік може вирости на кілька тисяч контактів — і це виглядає як привід для радості. Але приріст показує лише одну частину картини. Поки нові контакти прибувають, частина старих паралельно "відпадає" — перестає читати, купувати, реагувати. Саме це і показує метрика Churn Rate.

Якщо дивитись тільки на приріст, легко пропустити сигнал, що користувачам нецікаво те, що ви їм пропонуєте, і вони йдуть — просто цей відтік маскується новими підписками. Churn Rate дозволяє побачити повну картину бази й вчасно зрозуміти, що комунікацію варто змінювати.

LTV: цінність клієнта за весь час

Lifetime Value — мабуть, найвідоміша метрика в ретеншні. Її рахують вже давно, і деякі великі гравці — наприклад, автовиробники чи виробники побутової техніки — знають наперед: після залучення клієнта вони отримають високий LTV, бо клієнт повернеться за обслуговуванням, витратними матеріалами чи наступною покупкою.

Тому такі компанії свідомо продають перший товар за собівартістю або навіть нижче. На перший погляд, це збиткова угода, але на дистанції — на повторних покупках і сервісі — бізнес відбиває вкладення і заробляє.

Формула LTV єдина для всіх ніш, а от підхід до її застосування — ні. У страхуванні, наприклад, товар купують раз на рік, а не кілька разів на місяць, як у типовому ecommerce. Тому й період, за який має сенс рахувати Customer Lifetime, тут інший: підставляти в LTV-логіку інтернет-магазину одягу чи косметики, де клієнт повертається щомісяця, буде помилкою.

Repeat Purchase Rate: частота повторних покупок

RPR показує, скільки покупок робить користувач за обраний період. Разом з LTV ця метрика дає практичну підказку: скільки економічно доцільно витрачати на залучення й утримання конкретного клієнта, якщо він, наприклад, робить дві-три покупки на рік.

Repeat Purchase Rate — основа для RFM-сегментації: клієнтів, які купують часто, і тих, хто купує рідко, виділяють в окремі групи й комунікують з ними по-різному. Якщо ви знаєте, що клієнт зазвичай робить покупку раз на кілька місяців, йому можна нагадати саме тоді, коли за його патерном "уже час" — і отримати додатковий дохід із цього нагадування, замість того, щоб комунікувати з усією базою однаково.

Підсумок

Аналітика — це інструмент, з яким варто працювати на кожному етапі: до створення розсилки і після відправлення.
Open Rate, Click Rate і CTOR показують, чи зацікавив лист аудиторію. Unsubscribe, Spam і Bounce Rate — чи довіряють вам ті, кому ви пишете. UTM-мітки поєднують ці дані з Google Analytics і дозволяють побачити не просто трафік на сайт, а дохід від конкретної розсилки, каналу чи навіть кнопки в листі. А метрики retention-маркетингу дають ширшу картину: наскільки прибуткова ваша комунікація на дистанції та як утримувати клієнтів, а не лише залучати нових.

Якщо всі ці дані зібрані в одній системі, ви більше не вгадуєте, чи спрацювала розсилка — ви це знаєте. І що важливіше, можете прогнозувати результат ще до відправки, а не аналізувати наслідки постфактум.

Хочете налаштувати аналітику для своїх розсилок, але не знаєте, з чого почати? Команда eSputnik допоможе розібратися з метриками, налаштувати UTM-трекінг і побудувати retention-стратегію під ваш бізнес. Запишіться на безкоштовну консультацію — і ми покажемо, як ваші дані можуть перетворитися на прогнозований дохід.

Special Request Inline