АНАЛИТИКА В EMAIL МАРКЕТИНГЕ

analiziruem email

 

КАК ПРОАНАЛИЗИРОВАТЬ СЕРИЮ EMAIL РАССЫЛОК?

Блоги по интернет-маркетингу пестрят заголовками о чудодейственной силе email маркетинга, о запредельной эффективности email рассылок. Просто сделать рассылку и посмотреть на показатели открытий недостаточно. Эффективность email рассылок надо оценивать более обстоятельно. Как? Начнем с базовых понятий.

Во-первых, можно проанализировать каждую отдельную email рассылку. Предположим, что вы продаете закаты, иными словами — работаете в туристическом бизнесе. Когда вы смотрите на показатели открытий или кликабельности, как понять, насколько они успешны?

ВАЖНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ЭФФЕКТИВНОСТИ

Для начала надо определиться, что будем анализировать для определения эффективности ваших кампаний. Существуют несколько основных показателей, которые предоставляют практически все сервисы email маркетинга:

  • Открытия

Важный показатель, который отражает вовлеченность ваших получателей в диалог. Теоретически высокие показатели открытий означают, что вы выбрали подходящую частоту рассылки и делитесь полезной информацией. Но какие показатели открытий считаются высокими? 20% — это много или мало? Универсального ответа на все вопросы не существует. Показатели открытий разнятся от отрасли к отрасли. Летом мы публиковали наше исследование показателей по отраслям — можете использовать их в качестве отправной точки.

Сами по себе показатели открытий не очень показательны, а в последнем отчете Silvepop утверждается, что они могут быть ошибочными. Во-первых, некоторые email клиенты, такие как Yahoo или iPhone, могут открывать письма автоматически и тем самым портить статистику. Во-вторых, некоторые email клиенты по-умолчанию не загружают изображения. Показатели открытий отслеживаются по наличию в письме так называемого трекинг-пикселя (изображение с размером 1х1 пиксель). Соответственно, если изображения не загружаются, то открытия не учитываются.

Поэтому открытия надо рассматривать в комплексе с переходами по ссылкам.

  • Клики (переходы по ссылкам)

Показатель кликабельности отображает степень взаимодействия получателя с вашим контентом. Добиться открытия письма — это только полдела. Основная ваша задача — побудить подписчика совершить целевое действие. Кликабельность — это отношение доставленных писем к количеству переходов по ссылке. Например, если из 100 получателей по ссылке перешли 10, то кликабельность составит 10%.

  • Отказы, спам

Существует два типа отказов (bouncerate) — hardbounce (несуществующие адреса) и softbounce (переполненные ящики и временные проблемы принимающего сервера).

Папка «Спам» говорит сама за себя — сюда попадают все нежелательные рассылки, на которые не подписывался получатель.

  • Отписки

Здесь тоже все закономерно — когда ваши рассылки перестают нравится получателю, он отписывается от них. Здесь надо не просто смотреть на цифры, а анализировать письма, которые дали течь. Вам надо выявить, что именно не понравилось подписчикам. Сделать это можно, проанализировав и сравнив все рассылки с высоким показателем отписки.

КАК АНАЛИЗИРОВАТЬ СЕРИИ ПИСЕМ?

Проанализировать одно письмо легко. Но как проанализировать автоматизированные серии email рассылок (приветственные рассылки, обучающие емейлы) или выборочные рассылки (например, только информационные)? Здесь надо отследить общую тенденцию и выявить письма, которые «убивают» серию. Порой просто надо наглядно увидеть слабое место, чтобы его нейтрализовать. Как это сделать?

Коллеги из GetVero поделились интересным способом визуализации показателей.

Рассмотрим на примере одной из наших серийных рассылок. К примеру, мы хотим проанализировать вовлеченность подписчиков в диалог. У нас есть дни отправки, начиная с первого письма, а также показатели открытий и кликабельности.

Импортируем их в Google SpreadSheets:

analiz email

Выделяем необходимый диапазон, нажимаем на кнопку «Диаграмма» и смотрим на магию. Например, мы можем проанализировать динамику в показателях открытий по всей серии.otkrytie email

То же самое можно сделать и с показателями кликабельности.grafik email

А теперь самое главное — мы можем объединить показатели и проанализировать их в комплексе.

kak email

Главное — научиться правильно трактовать такие графики.

ЧТО МОЖНО ИЗВЛЕЧЬ ИЗ ЭТИХ ДАННЫХ?

Самая высокая вовлеченность в первых письмах, далее показатели начинают снижаться. При этом кликабельность стабилизируется после третьего письма и остается на одном уровне. Показатель открытий повысился только на последнем письме серии после шестидневного перерыва в рассылке.

Напрашивается вывод — попробовать изменить временной промежуток между всеми письмами серии и посмотреть на результат. Учитывая, что показатель открытий в последнем письме возрос, а кликабельность осталась на прежнем уровне — надо поработать с содержанием и усилить призыв к действию, поскольку это самое важное письмо в серии.

Сюда же можно добавить тенденции спама и отписок, чтобы определить письма с навязчивым или неинтересным контентом.

Поиск зависимостей оказался очень занимательным занятием, и визуализация здесь пришлась как нельзя кстати. Попробуйте — и давайте обсуждать в комментариях.

В следующих постах мы будем говорить о продвинутой аналитике email рассылок, но даже таких базовых метрик вполне достаточно, чтобы «померять» успешность ваших email кампаний и выявить их слабые стороны.

Похожие записи

Leave a Reply

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

4 + восемь =