Количество подписчиков и открытых ими писем – важные метрики, но их недостаточно для оценки эффективности рассылки. Почему не следует ограничиваться самыми доступными KPI, на какие показатели нужно обратить внимание и как это сделать, расскажем в статье.
Интерпретация базовых метрик
Начнем с того, что привычные метрики, анализируемые практически всеми, не всегда точны. Даже если с базой подписчиков все в порядке, погрешности могут быть у таких показателей:
- Количество подписчиков. Без отслеживания других метрик размер базы ни о чем не говорит. У многих активных интернет-пользователей есть привычка указывать адрес, предназначенный только для рассылок, и проверять почту, например, раз в месяц. Часть подписчиков могла просто забросить указанный почтовый ящик. Наконец, то, что люди не отписываются от рассылки, не значит, что они ее читают.
- Open Rate. Здесь ошибки в статистике могут появиться из-за того, что почтовые сервисы и приложения адресатов блокируют картинки, а вместе с ними и пиксели, которые добавляются для отслеживания Open Rate. В результате часть данных теряется. Количество открываемых писем уточняет оценку эффективности, но не дает исчерпывающую информацию.
- CTR. Клики по ссылкам в письмах – показатель интереса адресатов к содержанию и предложению. При подсчете этой метрики ошибки могут возникнуть, только если сам сбор данных не настроен. Но это не значит, что высокий CTR писем явно указывает на эффективность рассылки.
- Отписки. Хорошо, когда этот показатель минимален. Правда, он не показывает количество человек, которые просто не читают письма, ленясь отписываться. К слову, часть таких людей может открывать письма, дополнительно искажая показатель Open Rate. Чтобы не рассылать письма впустую, стоит периодически проверять базу, реактивировать подписчиков и удалять окончательно «замолчавшие» адреса.
Как видно, базовых метрик недостаточно: они не всегда точны и не показывают, как на самом деле рассылка влияет на конверсию. Поэтому ограничиваться анализом только этих показателей неверно, нужно пойти дальше и выяснить о подписчиках больше.
Что происходит на сайте?
Это важный вопрос, ответ на который и становится основой для оценки эффективности рассылок. В зависимости от цели отправки писем и их содержания, полезно отследить:
- действия на посадочной странице, указанной в рассылке, в том числе отказы;
- совершение покупок или других целевых действий на сайте после перехода по ссылке в письме;
- временной промежуток от получения письма до совершения действия;
- соответствие действий содержанию письма.
Идеальный вариант: определить место рассылок в общей картине, например, анализируя многоканальные последовательности и определяя, какую роль играет тематическая рассылка в «воронке продаж». Но и без этого отслеживание действий получателей писем покажет, насколько им интересно предложение. Если желаемых результатов нет, стоит уделить внимание и рассылке, и посадочным страницам для нее: бывает, что люди просто не находят на сайте обещанного в письме.
Сравнение показателей
Анализировать изменения в реакции на рассылку нужно, чтобы получить такую интересную информацию:
- LTV. Интерес к рассылке или предложению компании рано или поздно затухает, сделка совершается, а необходимость в продукте пропадает. Анализ активности подписчиков в течение определенного промежутка времени поможет выявить закономерности для отдельных сегментов базы.
- Влияние внешних факторов. Сравнивая имеющиеся данные о действиях подписчиков, можно определить сезонный интерес, сделать предположение о влиянии рекламных кампаний и других изменений общей маркетинговой стратегии.
- Эффективность экспериментов. Помимо результатов текущих А/В тестов, можно сравнивать показатели за разные периоды. К примеру, в пик сезона в прошлом году рассылка была одной, а в этот раз кардинально изменилась: стоит сравнить результативность нынешнего варианта и предыдущего.
Для такой работы подходит метод когортного анализа, суть которого в разбивке подписчиков на группы, объединенные каким-либо показателем, например, временем попадания в базу, и слежение за выбранными метриками отдельно для каждого сегмента. Группы можно формировать как угодно, сравнивая нужные данные за любые периоды. Проще говоря, составляется таблица со списком групп и показателями, в нее заносятся данные, допустим, за каждый месяц, после чего можно легко увидеть изменения метрик.
В заключение
Используя все доступные данные и методы аналитики, можно гораздо точнее оценить результативность email-маркетинга, чем ориентируясь только на Open Rate и CTR. А значит, сделать рассылки еще эффективнее, интереснее и полезнее для подписчиков.
