Практичный email [CRM] маркетинг

В марте мы познакомились со схемой анонса контента в рассылках. Апрель завершим статистикой транзакционных писем, которые мне привычнее называть нотификациями. Нотификации — это email уведомления, приходящие в ответ на конкретные действия пользователей на нашем сайте: регистрацию, заказ товара/услуги, сброс пароля и так далее.

	О том, как можно использовать эти письма в email маркетинге, был разговор в давнишней статье: № 28 Маркетинг в нотификациях.

Ещё больше информации по теме есть в моей книге «Email маркетинг для интернет-магазина» (глава 7, а также частично главы 8 и 9).

Доработка таких писем в «маркетинговом» ключе привлекает на сайт дополнительный трафик, который, в свою очередь, конвертируется в целевые действия — возможно, приносящие доход.

А раз письма достигают результата, то неплохо бы начать его измерять. Чтобы как минимум понимать, что происходит. А ещё лучше — чтобы влиять на этот процесс и повышать отдачу от нотификаций осмысленно.

 

Что измеряем

Прежде чем приступить к измерениям, определимся с нашими KPI — показателями эффективности, на которые мы будем смотреть в первую очередь, оценивая результаты нотификаций.

Email уведомления имеют особенность — часто они отправляются через CMS или ещё какое-то «техническое» решение, где отсутствует прямой доступ к статистике. Поэтому в наборе показателей предлагаю ориентироваться на то, что могут дать нам сервисы веб-аналитики (Гугл Аналитикс, Яндекс.Метрика) с помощью UTM-меток, добавленных в ссылки письма:

– трафик,
– конверсия в целевые действия,
– доход от целевых действий (если есть).

Если мы осуществляем отправку через какой-то специализированный сервис по типу Mandrill, то к этим показателям вполне можно присоединить и всю обычную статистику рассылок: уровень доставки, просмотров, кликов и т.д.

Поскольку типов нотификаций как правило отправляется много (например, у интернет-магазина действует обычно с десяток различных уведомлений), то удобно сосредоточиться на суммарных показателях — какой трафик мы получили с писем в общем, как он конвертировался в заявки/заказы, и тому подобное.

Углубиться в аналитику каждого конкретного письма можно будет позднее, когда настанет черёд оптимизации.

 

Как измеряем

Итак, если в статистике нотификаций мы полагаемся в основном на данные UTM-меток, то стоит уделить их формированию и расстановке в письмах достаточное внимание.

В общем виде ссылки, размещаемые в email уведомления, могут выглядеть так:

http://link-example/?utm_source=notifications&utm_medium=email
&utm_campaign={{type}}

Где:

• notifications — источник получаемого трафика,
• email — канал, по которому этот трафик приходит,
• {{type}} — конкретный тип нотификации.

(Вместо {{type}} подставляем удобные нам обозначения — например:
registration, forgot-password, order и т.д.).

Параметры source и medium дадут нам общую картину по нотификациям, которую можно будет наглядно сопоставить с другими видами рассылок:

Параметр campaign позволит впоследствии анализировать типы писем по отдельности.

Названия для меток, конечно, можно выбирать любые (например, не notifications, а transactional). Важно только сохранять единообразие, и в разных письмах использовать метки, сформированные
по одинаковому принципу.

При этом размечать предлагаю только «маркетинговые» элементы нотификаций. Само содержание писем зачастую включает информацию, отклик на которую лишь с натяжкой можно приписывать маркетингу.

Например, письмо, сбрасывающее старый пароль:

Клик по кнопке «Изменить пароль», безусловно, даст здесь львиную долю трафика, но мы бы получили его в любом случае, даже если бы это письмо выглядело так:

Нам же больше интересен дополнительный результат, которые приносят сопутствующие ссылки в письме: с логотипа, иконок в футере, баннеров с рекламной информацией. Их и будем относить на счёт email уведомления.

Если нам всё же интересно измерять отклик от всех частей письма, то мы можем дополнить метки параметром utm_content.

Значений для параметра content можно использовать сколько угодно.
Но, на мой взгляд, лучше не усердствовать, размечая каждый элемент письма по-своему: logo, button, icon-1, icon-2 и т.п. Ведь нам ещё нужно будет обрабатывать все эти данные. Стоит сводить их к понятному объёму измерений, с которым реально справиться — например:

utm_content=header
utm_content=body
utm_content=footer

Наконец, для крупных проектов, где email уведомления «разлетаются» сотнями тысяч, неплохо бы подумать о контрольной группе: сравнительно небольшой части подписчиков, которые будут получать обычные txt-письма в противовес красочным html. Тогда прибавка за счёт оформления писем предстанет перед нами наиболее наглядно:

Однако лично мне с контрольными группами пока работать не доводилось. Поэтому ниже речь пойдёт о более «приземлённых» способах измерять эффективность нотификаций. Возможно, не самых точных, но как обычно простых и практичных:)

 

Непосредственно замеры

Определившись с набором показателей и разметив ссылки в нотификациях единообразными UTM-метками, приступаем к измерениям.

Удобная периодичность здесь — 1 раз в месяц (в начале каждого месяца по итогам предыдущего).

Заводим для этого табличку примерно следующего вида:

Помимо уже озвученной «триады» показателей: трафик-конверсия-доход, включаем сюда и данные об общем трафике на сайт. Это поможет нам лучше понимать результаты.

Например, если в январе нотификации принесли нам 1000 кликов, а в феврале 1500, сначала непонятно, чем вызван такой рост:

Однако с данными об общем трафике картина проясняется:

После традиционного январского спада трафик на сайт пошёл вверх, а вместе с ним увеличилось и количество транзакций (целевых действий). Каждое такое действие сопровождалось отправкой email уведомления — следовательно, и количество отправленных писем возросло, отсюда рост привлекаемого ими трафика. Однако его доля в общем объёме практически не изменилась. Т.е. в феврале наши «служебные» письма отработали достаточно стабильно.

Теперь допустим, в марте доля трафика с маркетинговых элементов в нотификациях явно снизилась:

Здесь уже нужно «забираться» глубже в аналитику, чтобы понять,
в чём дело.

Поднимаем в Гугл Аналитикс статистику по конкретным типам писем за февраль и март. Сопоставляя эти данные, мы видим, что показатели письма «регистрация» просели:

Проводим регистрацию на пробу и убеждаемся, что письмо с регистрационными данными перестало приходить — нужно ставить задачу программисту на его починку.

Или другой вариант: письмо после теста мы получили. Тогда проверяем общую конверсию в регистрации на сайте, и видим, что в марте она сильно упала.

Меньше регистраций → меньше объём отправки нотификаций соответствующего типа → меньше трафик.

Т.е. с нотификациями в этом случае всё в порядке. Проблема в чём-то ещё: то ли механизм регистрации всё же срабатывает не всегда, то ли на сайт начали приходить не те люди, то ли что-то ещё. Это тоже требует выяснения, но уже не связано напрямую со статистикой нотификаций.

 

Оптимизация

Когда аналитика налажена и нет каких-то явных сбоев в отправке писем, выжидаем порядка 3-х месяцев, набирая статистику по нотификациям: насколько стабилен их результат, удовлетворяют ли нас достигнутые показатели?

В принципе, если нотификации вносят вклад в общий email маркетинг на уровне 10-20%, я бы на этом и остановился — в конце концов, есть более эффективные точки роста для email.

Но если очень хочется, работу нотификаций можно попытаться оптимизировать — путём последовательного тестирования.

Для начала соберём данные по каждому действующему типу писем, чтобы оценить его долю в общем результате нотификаций:

Выберем письмо, которое отправляется в наибольших объёмах. Так мы, во-первых, будем получать результат быстрее — для статистической достоверности нужно отправить сотни писем и, конечно, лучше, если это займёт у нас дни, а не недели. Во-вторых, в случае успеха нововведений мы получим сразу и хорошую отдачу — ведь оптимизируем самое «массовое» наше письмо.

Что нужно тестировать? Уровень открытий нотификаций нам известен далеко не всегда — например, они отправляются через CMS, где отсутствует необходимая статистика — да и для таких писем, «откликающихся» непосредственно на действия пользователей, просмотры обычно и так чрезвычайно высоки.

Поэтому предлагаю сосредоточить свои усилия на повышении кликов, данные о которых нам доступны посредством UTM.

Действуем по обычной методике, озвученной ещё в Статистике автоматических рассылок:

— определяем цель,
— выдвигаем гипотезу,
— внедряем в письмо (речь идёт прежде всего об изменении «маркетинговых» элементов шаблона),
— дожидаемся достаточного объёма отправки и делаем выводы.

Если цель не достигнута, тестируем следующую гипотезу.
Если достигнута, проводим через какое-то время «контрольный» замер — и, если результаты стабильные, распространяем нововведение на все типы нотификаций.

Например, у нас в футере 5 иконок:

Трафик с письма составляет в среднем 20% от общего трафика со всех типов нотификаций.

Цель: мы хотим увеличить этот показатель до 30%.

Наша гипотеза: если мы добавим ссылки в футер, то получим те самые дополнительные клики.

Внедрение — вместо иконок мы размещаем в футере 10 полезных ссылок:

Выжидаем неделю и измеряем результат.

Уровень трафика составил 25%. Это меньше, чем мы планировали, но больше, чем было до внедрения — пожалуй, этим пока стоит и ограничиться.

Ждём ещё неделю, повторяем замер и сравниваем его с предыдущим периодом:

Доля трафика не снижается, а значит ссылки у нас работают действительно лучше иконок.

Заменяем футер во всех типах нотификаций и через месяц проводим обычное измерение результата:

Оптимизация явно удалась! Впрочем, это идеальный сценарий:)

 

Заключение

Статистику нотификаций стоит вести, хотя бы в общем виде — если мы хотим понимать, что происходит с этой частью нашего email маркетинга. Углубляться в измерения нужно только в том случае, если мы хотим что-то улучшить.

Доработки тогда ведём на самых часто отправляемых типах писем, чтобы быстрее и точнее получить результат. Предпочтение отдаём оптимизации содержания, поскольку просмотры у нотификаций и так обычно высоки.

Повысив отклик на текущем типе писем, распространяем улучшения на остальные типы. Не забываем сопровождать каждый шаг
подробными измерениями.

	В мае «повоюем» с точкой зрения, будто простые сплит-тесты темы письма не приносят результата в долгосрочной перспективе.

P.S. Вы находите материалы Email-practice полезными?
Тогда читайте мою книгу «E-mail маркетинг для интернет-магазина»!

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 😉