№45 Статистика автоматических рассылок

В прошлый раз мы работали с тегами Мэйл Чимп. Сегодня займёмся измерением эффективности триггерных сообщений.

Триггеры — это другое название автоматических рассылок, писем, которые отправляются автоматически в определённый момент времени, с привязкой к какому-либо конкретному событию.

Например, в День Рождения подписчик получает поздравление + купон на скидку. Или покупатель, сделавший заказ в интернет-магазине, получает письмо, где его просят оставить отзыв о товаре.

Подробнее о триггерах и их отличиях от другого типа автоматических расссылок — транзакционных писем — рассказано в отдельной статье.

Триггеры — точно такие же письма, как и все остальные. Перед ними ставится определённая цель, для них пишется текст с чётким призывом к действию и подготавливается оформление в фирменном стиле. С течением времени триггеров каждого типа может быть отправлено достаточно много и все базовые показатели эффективности рассылок (доставка, просмотры, клики) для них имеют такое же значение, как и для регулярной массовой рассылки.

Вести систематическое измерение этих показателей важно: во-первых, вы всё время держите “руку на пульсе” — проверяете, отправляются ли вообще ваши сообщения и выполняют ли поставленные задачи; во-вторых, как и в случае массовых рассылок, вы получаете хороший инструмент обратной связи для работы с повышением эффективности триггерных писем.

 

-

Периодичность измерений

В целом статистика для автоматических рассылок ведётся таким же образом, как и для регулярной массовой рассылки.
Однако есть и различия: если результаты массовой кампании вы измеряете один раз, то к

замерам эффективности триггерных рассылок вам приходится возвращаться снова и снова — с определённой периодичностью.

Когда измерения триггеров ведутся с “фоновом” режиме, достаточно приводить статистику в порядок примерно раз в месяц. Если в текущий момент времени вы ведёте работу по улучшению того или иного триггера, то к измерениям его эффективности можно обращаться так часто, насколько это потребуется (раз в неделю, раз в три дня и т.д.).

 

-

Как вести статистику

Для статистики триггерных рассылок заводим отдельную таблицу, для каждого типа триггеров создаём в ней новую вкладку.

Выглядит это следующим образом:

Сверху указываем:

— Название триггера и момент его отправки (какое событие и когда инициирует запуск триггера),
— Ссылку на браузерную версию письма (содержание),
UTM-метку (если есть),
— Тему письма (Subject line).

Ниже ведём учёт обычных показателей с некоторыми дополнениями:

(1) Дата измерения

Указываем период, за который проводится измерения (если позволяют возможности рассылочного сервиса), либо просто текущую дату измерения (если рассылочный сервис не поддерживает выборку статистики по диапазону дат):

(2) Отправлено - количество отправленных писем.
(3) Доставлено - количество доставленных писем (если есть такие данные).

(4) Просмотры - количество открытых писем.
(5) Клики - количество кликов в письмах (считаем уникальных подписчиков и уникальные клики, т.е. 1 подписчик = макс. 1 клик).

(6) Отписались - количество отписавшихся от рассылки.
(7) Пожаловались на спам - количество пожаловавшихся на спам (если есть такие данные).

(8) Коэффициент доставки (delivery rate): Кд = (3) / (2) * 100%
(9) Коэффициент просмотров (open rate): Кпр = (4) / (3) * 100%
(10) Коэффициент кликов (click rate): Ккл = (5) / (3) * 100%
(11) Кликабельность (CTR): CTR = (5) / (4) * 100%
(12) Коэффициент отписки (unsubscribe rate): Котп = (6) / (3) * 100%
(13) Коэффициент жалоб на спам (abuse rate): Ксп = (7) / (2) * 100%

(14) Показатели трафика (указываем в одном столбце):

– отказы (показатель отказов: % подписчиков, покинувших сайт после просмотра только одной страницы),
страницы (количество просмотренных страниц: среднее количество страниц, просмотренных подписчиками за посещение),
время на сайте (средняя продолжительность посещения: сколько времени в среднем подписчики провели на сайте).

(15) Конверсия

Указываем в абсолютном или относительном значении результат именно по цели триггера. Если цель триггера — заказ конкретного продукта, то в столбец конверсии вносим цифру именно по этому продукту (если есть такие данные).

Остальные конверсии (заказы других продуктов, переход в форму обратной связи и т.п.) считаем дополнительными и вносим для справки в столбец Примечание.

(16) Действие

Указываем, что поменяли в триггере — в том случае, если работаем над повышением его эффективности. Например: использовали новую тему, передвинули время отправки на 1 день и проч. Этот столбец нужен, чтобы не позабыть и держать на виду всю историю доработки триггера.

(17) Примечание

Столбец заполняется в свободной форме. Удобно двигаться по показателям в таблице слева направо, оценивая каждый из них — по сравнению с предыдущими значениями, по сравнению со средним. Подводим краткий итог результативности рассылки и, возможно, намечаем пути для дальнейшего улучшения.

 

-

Статистика триггеров воочию

Предположим, у нас работает welcome-письмо, которое отправляется пользователям на следующий день после подписки.

Тогда статистика по нему будет выглядеть следующим образом:

Дальше начинается самое интересное.

Допустим, нас не устраивает коэффициент просмотров (Кпр) письма. Нынешний показатель равен 23,5%, но для welcome email, отправляющегося на следующий день после подписки, это не так много.

Определяем цель: хотим повысить Кпр до 40% (по опыту знаем, что это хороший и вполне достижимый показатель).

Начинаем движение к цели: придумываем несколько новых тем для письма, которые по нашему мнению помогут повысить показатель просмотров.

Исходная тема: Делимся новым, полезным, интересным!

Новые темы:

А: ♥ Имя, мы рады, что вы с нами! ♥
Б: Имя, оставайтесь в курсе полезных новостей!

Начинаем последовательное бета-тестирование наших предположений (как правило, рассылочные сервисы не поддерживают сплит-тесты для триггерных рассылок).

Меняем тему welcome-письма на первую из наших заготовок и отмечаем это в столбце Действие:

Через неделю проводим новый замер эффективности.

Здесь считаем, что наш рассылочный сервис не поддерживает выборку статистики по диапазону дат. Например, такой возможности нет в Мэйл Чимп. Поэтому посмотрим, как делать выборку самостоятельно — при помощи нехитрых формул Эксель. В том случае, если у рассылочного сервиса есть нужный функционал, необходимость в этом шаге отпадает. Однако исключить его из методики, описанной ниже, проще, чем добавить его самостоятельно:)

По итогам замеров получаем следующую информацию:

Кпр заметно вырос, но мы хотим узнать, как он изменился не за всё время отправки триггера, а именно за прошедшую неделю.

Для этого заполняем строчку ниже, используя вычитание Эксель:

При пересчёте на прошедшую неделю получаем Кпр = 31,5%.

Это уже серьёзно. Рост на 8% вряд ли можно отнести к случайным флуктуациям  нашей открываемости (а показатели триггеров имеют обыкновение “гулять” в диапазоне 1-2%). Определённо, нам помогла наша новая тема. Однако 40% мы ещё не достигли, поэтому продолжаем наш тест: подставляем в welcome следующую тему и повторяем цикл измерений:

Кпр снизился до 28,5%. Стало быть, наша вторая тема похуже. Не забываем сделать отметку об этом в Примечании:

Если есть желание, можем продолжить эксперименты, подобрав ещё несколько тем. Однако хотим ли мы всё ещё достичь 40% просмотров? Пожалуй, что нет. По ходу теста мы убедились, что это довольно-таки труднодостижимая цель.

Конечно, мы можем попытаться использовать какую-то абсурдно-пробивную тему (приёмы по созданию тем см. в статье Сочиняем тему для письма), но она будет мало связана с содержанием триггера. Это скорее всего будет работать в ущерб другим нашим показателям: кликам, отписке, конверсии. Поднять просмотры в нашем случае — не самоцель, а только шаг на пути повышения общей эффективности триггера.

Поэтому останавливаемся на 31,5%. В конце концов, рост просмотров почти на 35% от исходного значения — это вполне приемлемый результат.

Дальше мы можем переключить своё внимание на клики в письме. Если и здесь что-то не в порядке, то продолжаем действовать по опробованной схеме:

– Установим цель в определённом % Ккл,
– Разработаем несколько вариантов контента (например, добавим в письмо больше ссылок, сделаем крупнее и ярче кнопку, сократим или, наоборот, увеличим текст письма и т.д.),
– Последовательно протестируем все наши варианты и выберем наилучший.

 

-

Статистика по разным триггерам

Теперь предположим, что наш welcome включает в себя не одно, а целых три письма: на второй, третий и седьмой день подписки.

Поскольку это триггеры одного типа, то удобно вести по ним статистику в одной вкладке таблицы:

Повышать эффективность триггеров welcome-2 и welcome-3 в этом случае мы можем точно так же, как и welcome-1.

Если позволяют ресурсы, работу над всей серией можно вести параллельно. Если времени на тесты не так много, можно двигаться по цепочке приветственных сообщений шаг за шагом:
welcome-1→welcome-2→welcome-3.

Таким образом, уделяя аналитике триггеров по 10-15 минут в неделю, вы сможете прилично поднять эффективность серии уже за 2-3 месяца экспериментов.

Полный пример статистики по welcome-серии доступен здесь>>

Идём дальше: наверняка welcome-серия — не единственный вид действующих триггеров. Есть и другие: запрос отзыва, предложение повторной покупки, поздравление с Днём Рождения и т.п.

Тогда для разных типов триггеров стоит завести в таблице статистики разные вкладки:

Полагаю, итоговое количество вкладок и необходимых измерений приведёт в ужас кого угодно:-) Но на самом деле, всё не так страшно:
не каждый тип триггеров нужно измерять постоянно.

Как уже было сказано выше, для мониторинга работы одних триггеров можно установить периодичность 1 раз в месяц. Другие, уже оптимизированные триггеры, можно “шевелить” вообще раз в квартал. Зато те триггеры, над которыми вы ведёте работу по улучшению, стоит просматривать раз в неделю и чаще.

В конечном итоге, цена, которую вы платите за ведение детальной статистики, не так уж и велика. Взамен вы получаете полную и актуальную картину действия своих авторассылок и понимание, как их можно оптимизировать.

 

-

Заключение

Основная сложность в ведении статистики триггерных рассылок — даже не количество измерений (всегда можно свести их в каждый конкретный момент времени до разумного минимума), а соблюдение периодичности.

Триггеры редко дают немедленную обратную связь. Если в массовой рассылке вы отправляете тысячи писем, то в автоматическом режиме такие порядки чисел будут набираться постепенно (а возможно, никогда и не будут достигнуты).

Чаще триггеры текут как бы тоненьким “ручейком”. Результаты их действия (кое-какой трафик на сайт, какие-то конверсии) не очевидны. Поэтому удерживать их в фокусе своего внимания, не задавшись определённой целью, сложно.

Велик соблазн пропустить в календаре очередную дату измерения и заняться другими, более насущными и увлекательными вопросами. Однако залог успеха автоматических сообщений лежит именно в постоянной оптимизации, которая невозможна без регулярных и подробных замеров.

Редко когда запущенная серия писем сразу начинает работать “как надо”. Всегда приходится что-то “подкручивать” и отлаживать уже по ходу дела.

 

P.S. В следующий раз будем тестировать футер письма. Гипотезы “классические”: картинки VS ссылки. Но результаты не сказал бы, что совсем предсказуемые.

 

P.P.S. Если вы ещё не подписались на мою рассылку — самое время это сделать. Я не только анонсирую свежие статьи блога, но и делюсь с подписчиками бонусной информацией, а также показываю отдельные приёмы email маркетинга на практике. До встречи в вашем почтовом ящике! :-)

 

 


  • очень ждала подобную статью от Вас. Огромное спасибо

    • Alexey Efimov

      Екатерина, рад стараться:))