Практичный email [CRM] маркетинг

В прошлый раз мы рассуждали, почему реактивация может угробить вашу базу. В этот раз обратимся к такой теме, как RFM-анализ, который применяется в том числе и в email-маркетинге.

С теоретической стороной вопроса — что такое RFM и как он делается — мы уже разбирались в статье «Непростая сегментация».

Так что сейчас интереснее будет посмотреть на RFM под другим углом: а насколько выгодно применять его в email-маркетинге и как это лучше делать?

RFM и директ-мейл

RFM-анализ пришёл в email-маркетинг из директ-мейла, то есть рассылок вполне реальных, физических писем в почтовые ящики получателей.

Отправка одного письма в данном случае — вещь действительно недешёвая. Например, Артур Хьюз в своей книге «Маркетинг на основе баз данных» приводит расценки в США в районе 0,5$ за отправление. Почта России по состоянию на 22-й год также исчисляет стоимость отправлений десятками рублей:

[Стоимость директ-мейла в Почте России в 22-м году. Источник]

Таким образом, физическая отправка, скажем, 30 000 писем при средней стоимости одного отправления 30 рублей обойдётся почти в миллион. Тут стоит трижды подумать, окупится ли это мероприятие, прежде чем затевать такую рассылку.

Тогда в дело вступает RFM-анализ, который позволяет выбрать из базы наиболее активные контакты, с высоким потенциалом на отклик (покупку) и ограничить число рассылаемых писем.

Вот, как это может выглядеть в цифрах. Размер базы — пусть будет те самые 30 000 подписчиков. Из них наиболее перспективных, отобранных по критериям RFM, порядка четверти — 7500 человек.

Конверсия в покупку у всей базы 1% — примерно такой уровень для директ-мейла приводит Хьюз в своей книге. Для RFM прогнозируем повышение конверсии до 2%. При этом средний чек покупки товаров, предлагаемых в прямой рассылке — скажем, 4000 рублей, с маржинальностью 50% (то есть прибыль за вычетом себестоимости товара — 2000 рублей).

С такими вводными получаем:

Несмотря на меньший доход с рассылки RFM, сократились и наши расходы. Это позволило в конечном итоге RFM выйти в плюс, в отличие от рассылки на 100% базы.

RFM и email-маркетинг

Теперь попробуем сделать такое же моделирование для email-маркетинга, где отправка одного сообщения обходится значительно дешевле.

Даже на дорогом «поштучном» тарифе сервиса рассылок стоимость отправки одного email не превышает 0,4 рубля. Если использовать тарифы, привязанные к числу контактов в базе, получится ещё дешевле (по сравнению с директ-мейлом — вообще практически бесплатно). Но для более строгого эксперимента поставим именно максимальную цену — 40 копеек.

[Стоимость email-рассылокна примере Unisender в 22-м году. Источник]

Теперь предположим, что мы проводим рассылку с предложением наших товаров по базе такого же размера, что и директ-мейл — 30 000 подписчиков. Но речь идёт уже не про физические, а электронные письма.

Прочие вводные оставим так же без изменений: размер сегментов RFM, средний чек и т.п. Только приведём конверсию к уровню, более подходящему для онлайн-коммуникаций — 0,5% для отправки по всей базе и 1% для отправки RFM.

Получаем:

Расходы на отправку email настолько снизились, что массовая рассылка значительно обошла RFM по результативности при подходе, скопированном из директ-мейла один к одному.

Персональные письма RFM

Однако RFM-анализ и не применяется в email-маркетинге один к одному. Обычно он выступает здесь, как инструмент персонализации предложений в рассылках. Мы выделяем в базе перспективные сегменты и отправляем по ним отдельные, учитывающие их особенности письма.

Предположим, мы используем такой подход: выделяем в базе из 30 000 подписчиков 4 перспективных RFM-сегмента по 2000 человек и проводим по ним отдельные, персонализированные рассылки. Смотрим, что получается в этом случае — при всех прочих вводных, аналогичных предыдущему примеру. Только ещё повысим итоговую конверсию сегментов до 1,5%, за счёт более «таргетированных», точных предложений.

Тут в дело вступает ещё одна переменная: расходы на подготовку разных писем. Если в случае одинаковых рассылок по всем мы могли этим пренебречь, то здесь — поскольку писем становится в 4 раза больше — расходы на них уже более существенны, и их стоит принять во внимание.

Допустим, подготовка одного письма обходится в 5000 рублей — текст, дизайн и вёрстка по шаблону. Тогда математика по персонализированным рассылкам RFM выстраивается такая:

Даже при возросшей конверсии нам не удалось превзойти результаты одной общей массовой рассылки. Это связано, скорее всего, с недостатком данных о подписчиках и просто сиюминутными вещами. Мы не можем угадать в базе всех, кто откликнется на наше предложение. И за счёт широты охвата массовая рассылка «попадает» в тех подписчиков, мимо которых проходит RFM.

И всё же такой подход остаётся во многом ручной, не самой простой работой. Поэтому пришла пора задействовать ещё одну особенность, характерную именно для email-маркетинга — возможность автоматизации.

Автоматизация RFM

Автоматизация RFM означает, что мы организуем базу данных в сервисе рассылок таким образом, чтобы можно было в реальном времени отслеживать перемещение между сегментами по давности, частоте и денежной стоимости.

[Организация базы данных для автоматических RFM-рассылок]

Эти перемещения мы используем в качестве триггеров для отправки автоматических писем.

Часто мы находимся в поисках идей для новых триггерных рассылок, поскольку видим, что они приносят хороший результат. RFM-анализ становится источником таких идей, предоставляя сразу с десяток поводов для отправки автоматических писем. И что немаловажно, это письма, которые мы можем один раз подготовить, запустить и дальше лишь отслеживать их отправку в автоматическом режиме — наращивая таким образом объёмы триггерных сообщений.

Но в итоге мы придём к хорошему, солидному блоку дополнительной автоматизации, который улучшит показатели нашего email-маркетинга.

[Рост показателей email-маркетинга за счёт вклада автоматизации RFM]

Заключение

RFM-анализ в email-маркетинге претерпел изменения по сравнению с «классическим» директ-мейлом. Существенно экономить на отправке больше не получается — электронные письма и так очень и очень дёшевы по сравнению с бумажными.

«Нарезать» базу на десяток сегментов и рассылать по ним персонализированные предложения в ручном режиме — тоже не самый оптимальный подход, требующий значительных усилий.

И тем не менее, методы RFM продолжают работать в связке с автоматической составляющей email-маркетинга, как отправная точка для триггерных писем. Пожалуй, это наиболее оптимальный и выгодный способ применить RFM в email.

	[В следующий раз разберёмся, как внедрять динамический контент в письма, с наглядными примерами].

P.S. Нужно добавить автоматизации вашему email-маркетингу? Обращайтесь, обсудим →

Также, если вы ещё не подписались на рассылку моего блога — самое время это сделать 😉