В прошлый раз мы работали с тегами Мэйл Чимп. Сегодня займёмся измерением эффективности триггерных сообщений. Письмо «триггер» — это другое название автоматических рассылок, которые отправляются 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. | |
Триггер — точно такое же письмо, как и все остальные. Перед ним ставится определённая цель, для него 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
Чтобы письмо триггер могло быть измерено, 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 письмо триггер нацелено на 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, как менялось письмо триггер — 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.
Письмо триггер редко даёт 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! 🙂
