Эффективность email-маркетинга: проводим анализ рассылки

Эффективность email-маркетинга: проводим анализ рассылки

 

Содержание

 

Ключевые метрики эффективности email-маркетинга и формулы их расчета

Инструменты аналитики email-маркетинга

Анализ отчетов и метрик

Как улучшить эффективность email-маркетинга через аналитику

Заключение

 

Аналитика email-маркетинга – это процесс сбора, анализа и интерпретации данных, связанных с электронными рассылками. Она позволяет оценить эффективность кампаний, измерить ключевые метрики (открытия, клики, конверсии) и принимать обоснованные решения для оптимизации стратегии и достижения лучших результатов.

 

Аналитика важна для email-маркетинга, потому что она позволяет: 

 

  • Оценить эффективность email-рассылки и понять, какие тактики работают лучше.

  • Измерить показатели (открытия, клики, конверсии) для определения успеха рассылок.

  • Понять потребности и предпочтения аудитории, чтобы улучшить контент.

  • Принимать обоснованные решения на основе фактических данных, а не предположений.

  • Оптимизировать стратегию для достижения лучших результатов.

     

     

Ключевые метрики эффективности email-маркетинга и формулы их расчета

  • Процент доставленных писем (Delivery Rate)

 

Это процентное соотношение между отправленными письмами и теми, которые успешно доставлены в почтовый ящик получателя. Оно отражает эффективность прохождения писем через фильтры спама и прочие технические барьеры.

 

DR (Delivery Rate) = (кол-во доставленных писем / общее кол-во отправленных писем) х 100%

 

  • Процент открытий (Open Rate)

 

Показывает, сколько получателей проявили интерес и открыли ваше письмо.

 

OR (Open Rate) = (кол-во открытых писем / кол-во доставленных) х 100%

 

  • Кликабельность (Click Through Rate или Click to Open Rate)

 

Это процент получателей, которые перешли по ссылке в письме. Рассчитывается двумя способами:

 

CTR (Click Through Rate) = (кол-во писем, из которых перешли по ссылкам / кол-во доставленных писем) х 100%


CTОR (Click to Open Rate) = (кол-во писем, из которых перешли по ссылкам / кол-во открытых писем) х 100%

 

  • Отписки (Unsubscribe Rate)

 

Количество или процент пользователей, которые после получения письма отписались от вашей рассылки.

 

UR (Unsubscribe Rate) = (кол-во отписавшихся / кол-во доставленных писем) х 100%

 

  • Коэффициент конверсии (Conversion Rate)

 

Показывает процент пользователей, которые не только открыли письмо, но и совершили запланированное вами целевое действие: покупку, подписку, прохождение опроса, скачивание информации, регистрацию на встречу или вебинар и т.д.

 

CR (Conversion Rate) = (кол-во заказов или других действий / кол-во кликов) х 100%

 

  • Коэффициент возврата инвестиций (Return on Marketing Investment)

 

Это метрика, которая показывает окупаемость затрат на маркетинг. Рассчитывается как соотношение прибыли к затратам на email-маркетинг и помогает оценить его эффективность.

 

ROMI (Return on Marketing Investment) = (сумма продаж за счет рассылки - расходы на рассылку) / расходы на рассылку х 100%

 

Посчитав ROMI, вы поймете, сколько денег удалось вернуть из той суммы, которая была затрачена на маркетинг и продвижение.

 

К расходам на рассылку относятся:

 

  • зарплата сотрудников за часы работы над рассылкой (копирайтер, дизайнер, менеджер, верстальщик, технический специалист),

  • оплата сервиса рассылок,

  • оплата сервиса валидации базы (если он использовался для рассылки),

  • затраты на таргетинг и рекламу для привлечения трафика будущих подписчиков на сайт. 

     

     

Инструменты аналитики email-маркетинга

Сегодня существуют определенные сервисы и платформы, которые очень облегчают анализ рассылки.

 

Google Analytics. Позволяет отслеживать трафик и поведение пользователей, перешедших на сайт с email-рассылок. 

 

Скриншот из Google Analytics по клиенту Handbox

Скриншот из Google Analytics по клиенту Handbox

 

Как мы видим, сервис предоставляет подробные данные о конверсиях, отказах, среднем времени на сайте и других метриках.

 

Скриншот из Google Analytics

Скриншот из Google Analytics по клиенту Handbox



Яндекс.Метрика. Аналогично Google Analytics, в сервисе можно увидеть информацию о поведении подписчиков, он позволяет отслеживать цели и конверсии, анализировать эффективность email-рассылки.

 

Скриншот из Яндекс.Метрики

Скриншот из Яндекс.Метрики по клиенту Handbox

 

Аналитика внутри сервисов рассылок. Большинство платформ для email-маркетинга имеют свою встроенную аналитику. Она позволяет оценить показатели рассылки, такие как открытия, клики, конверсии, отписки, а также проводить A/B-тестирование и оптимизировать кампании. 

 

Скриншоты из почтовых сервисов 1

Скриншоты из почтовых сервисов 2

Скриншоты из почтовых сервисов 3

Скриншоты из почтовых сервисов по клиенту Handbox

 

Некоторые сервисы даже предлагают ввести данные и рассчитать коэффициент возврата инвестиций автоматически на ROI-калькуляторе.

 

 

Анализ отчетов и метрик

Важно сравнивать свои показатели рассылки не только со средними в отрасли, но и между отдельными собственными рассылками и между сегментами подписчиков (если они у вас есть). Поэтому для наших клиентов мы также собираем статистику в Google-таблицах, где ведем учет рассылок по датам. 

 

О чем говорит то или иное значение показателей? Давайте разбираться, как читать отчеты и метрики аналитики email-маркетинга.

 

Delivery Rate

Желательно, чтобы значение показателя доставляемости (Delivery Rate) было максимально близким к 100%. Однако в реальности оно может немного колебаться, так как некоторые факторы, такие как спам-фильтры, ошибки адресации и другие технические аспекты, могут повлиять на результат.

 

Скриншот из сводной аналитической Google-таблицы

Скриншот из сводной аналитической Google-таблицы по клиенту Handbox

 

DR имеет хорошие значения: от 97 до 100%

 

Регулярный мониторинг, улучшение качества контента и поддержание хороших отношений с почтовыми провайдерами помогут обесечивать высокую доставляемость писем.

 

Open Rate

Метрика открытий (Open Rate) показывает, сколько раз ваше письмо было открыто. А значит, высокие показатели говорят о привлекательных заголовках и заинтересованности аудитории. Низкие – об обратном. В разных источниках называется разное среднее значение Open Rate. Обычно за норму принимается 20%. Если ваши показатели сильно ниже, нужно что-то менять. 

 

Скриншот из сводной аналитической Google-таблицы 2

Скриншот из сводной аналитической Google-таблицы по клиенту Handbox

 

OR имеет хорошие значения: от 22 до 53%

 

Click Through Rate

Высокие показатели кликов (Click Through Rate) говорят о том, что содержание письма заинтересовало аудиторию и побудило ее действовать, а также о том, что ваш призыв – Call to action (CTA) – заметен и понятен людям. 

 

Низкие клики требуют пересмотра ваших оферов: видимо, нужно предложить что-то другое. Также стоит обратить внимание на кнопки в письме: удобны ли они для пользователя, хорошо ли работают ссылки. 

 

В нашем блоге читайте статью: 


Как увеличить CTR email-рассылок

 

Сложно назвать среднее значение показателя кликабельности. Скорее, нужно ориентироваться на свои результаты и стремиться постоянно улучшать показатели, ведь это часть воронки продаж. Даже в рамках одного письма переходы по разным ссылкам могут отличаться: обращайте на это внимание. 

 

Скриншот из сводной аналитической Google-таблицы

Скриншот из сводной аналитической Google-таблицы по клиенту Handbox

 

Колонка «Переходы» (клики) 

 

Unsubscribe Rate

Отписки (Unsubscribe Rate) показывают количество пользователей, которые отказались от получения вашей рассылки. Считается, что если отписывается меньше 1% людей – это нормально. 

Скриншот из сводной аналитической Google-таблицы 3

Скриншот из сводной аналитической Google-таблицы по клиенту Handbox

 

UR имеет хорошие значения: от 0,09 до 0,21%

 

При высоких показателях отписок следует пересмотреть стратегию и контент, чтобы удержать аудиторию. Также обратите внимание на регулярность и частоту рассылок: возможно, большое количество писем раздражает вашу аудиторию и воспринимается как спам.

 

Conversion Rate

Конверсии(Conversion Rate) показывают, сколько пользователей совершили целевое действие после перехода с вашего письма: например, оформили покупку или заполнили форму. Коэффициент конверсии зависит от разных факторов, не только от содержания писем и подписной базы. 

 

На его значение влияют:

  • удобство сайта, 

  • условия продажи, 

  • системы бонусов и скидок, 

  • способы оплаты и доставки, 

  • другие факторы. 

 

Средний коэффициент конверсии сильно зависит от отрасли и активности подписчиков. Точные цифры назвать сложно, лучше ориентироваться на средние значения для конкретных сегментов и рассылок. Если какие-то выпуски имели очень высокие или низкие результаты, их следует отдельно и детально изучить.

 

Return on Marketing Investment

Показатель возврата инвестиций (ROI) позволяет оценить эффективность почтовых рассылок и определить, принесли ли они желаемую прибыль. Эту метрику вы считаете самостоятельно. Необходимо собирать данные по расходам и прибыли от email-маркетинга и рассчитывать коэффициенты, например, в Google-таблицах.

 

Не забывайте оценивать все метрики в динамике. Советуем вести аналитические отчеты или составлять дашборды – интерактивные доски для аналитики в формате сводных таблиц, графиков и диаграмм. 

 

 

Что можно сделать благодаря аналитике показателей email-маркетинга:

 

  • Оценить успешность кампаний – выявить рассылки-лидеры, которые привлекают больше внимания подписчиков и способствуют росту продаж. 

  • Понять потребности аудитории: какие темы и контент наиболее интересны вашим подписчикам, что поможет лучше адаптировать рассылки под их потребности. 

  • Оптимизировать кампании: необходимо выявить слабые места и устранить их. 

  • Обосновать свои выводы, подтвердить или опровергнуть гипотезы и принять решения по улучшению стратегии email-маркетинга. 

     

Как улучшить эффективность email-маркетинга через аналитику

В нашем агентстве мы обычно используем:

 

  • A/B-тестирование,

  • анализ поведения пользователей на сайте. 

 

Про эти инструменты расскажем подробнее. 

 

A/B-тестирование

Способ, при котором в каждой рассылке изменяется по одному элементу и сравниваются результаты, чтобы определить лучший. 

 

В нашем блоге читайте статью: 


A/B-тестирование для email-рассылок на 2022 год

 

Что можно тестировать с помощью A/B-тестов?

 

  • Компоненты писем

 

Тестируйте различные элементы – варианты заголовков, текстов, изображений, кнопок, предложений и других элементов ваших писем. Сравнив результаты, вы сможете определить наиболее привлекательные.

 

Проверяйте разные цели и призывы к действию (CTA): так вы узнаете, какие варианты лучше побуждают действовать вашу аудиторию.

 

  • Время

 

Проводите A/B-тестирование для определения оптимального времени и дня отправки писем. Протестируйте частоту рассылок, чтобы не перегружать аудиторию и одновременно поддерживать интерес к вашим предложениям.

 

Изучите поведение подписчиков: когда они обычно открывают и читают письма, совершают покупки или выполняют другие целевые действия. Проводите A/B-тесты, отправляя письма в разные дни недели и время суток

 

Если пользователи находятся в разных часовых поясах, учитывайте этот фактор. Старайтесь отправлять письма в соответствии с локальным временем аудитории. Сравнивайте открытия, клики и конверсии, чтобы определить оптимальный интервал времени. 

 

По данным исследования GetResponse, большинство писем отправляется в рабочие часы в будни – с 06:00 до 18:00. При этом открытия выше всего у рассылок, отправленных в 04:00, а наилучшие клики – у имейлов, отправленных в 06:00.

 

Но встречаются и другие результаты исследований, когда большая часть кликов наблюдается в конце рабочего дня. Поэтому лучше все же провести собственное тестирование, чтобы узнать, когда именно вашей аудитории удобнее читать письма и переходить по ссылкам для совершения покупок. 

 

  • Оферы

 

Допустим, у вашей компании есть выбор, что в будущем предлагать клиентам в качестве стимулирования продаж через рассылку: скидку на товар или бесплатный бонус (подарок). 

 

Чтобы определить, какой офер сработает лучше, можно протестировать оба, оценить результаты рассылок и продаж и после этого (в будущем) использовать лучший.  

 

Скриншот из сервиса рассылки с результатами A/B-тестирования

Скриншот из сервиса рассылки с результатами A/B-тестирования разных оферов

 

Анализ поведения пользователей на сайте

В email-маркетинге важно настроить сквозную аналитику – метод, позволяющий отслеживать и анализировать путь и поведение пользователя от момента получения письма до совершения желаемого действия. 

Инструменты сквозной аналитики

 

1. UTM-метки – это кодовые параметры, добавляемые к URL-адресам ссылок в письмах. Добавление UTM-меток позволяет отслеживать, откуда приходит трафик и какие источники наиболее эффективны.

 

Пример UTM-метки

Пример UTM-метки

 

В этом примере:

  • utm_source: указывает источник трафика, например email.

  • utm_medium: определяет медиаканал, например newsletter.

  • utm_campaign: указывает на название конкретной кампании, например summer_sale.

При использовании UTM-меток данные передаются в аналитические системы, такие как Google Analytics, позволяя вам следить за эффективностью различных источников и кампаний.

 

2. Интеграция с CRM (Customer Relationship Management) – это объединение данных CRM-системы и сервиса рассылок. Интеграция позволяет синхронизировать информацию о клиентах, их активности и поведении.

 

Скриншот из CRM-системы

Скриншот из CRM-системы, в которую попадают заявки клиентов, возникшие благодаря email-рассылке



Итак, после получения вашей рассылки и перехода по ссылкам из писем подписчики попадают на сайт магазина, эксперта, компании, вебинара и так далее. 

 

Как на этапе перехода на сайт улучшить эффективность рассылок?

 

  • Отслеживание конверсий

Используйте все доступные вам инструменты аналитики (названные выше или другие) для анализа активности пользователей на сайте. Особое внимание уделите целевым действиям, таким как покупки, регистрация, заполнение форм.

 

  • Анализ воронки продаж

Изучайте воронку продаж, чтобы определить, на каких этапах клиенты чаще совершают конверсии, а также выявить возможные проблемы в процессе.

 

  • Сегментация пользователей

 

В нашем блоге читайте статью: 


Сегментация клиентов: виды и цели с примерами

 

Сегментируйте пользователей по их поведению на сайте. Это даст информацию о том, какие группы пользователей наиболее заинтересованы в вашем предложении и какие мероприятия можно провести для роста их вовлеченности.

 

Приведем пример. У Handbox есть клиент, который работает с заказчиками на нескольких рынках: на рынке Беларуси, России, а также ЕАЭС. На своем сайте компания разместила форму с предложением рассчитать стоимость услуг для своих клиентов в зависимости от их задач и региона.  

 

Скриншот формы с бесплатным офером

Скриншот формы с бесплатным офером на сайте оного и клиентов Handbox

 

Пользователям нужно ответить на 5 вопросов, в том числе указать регион: Беларусь, Россию или ЕАЭС. Эти данных обрабатываются и сохраняются. Компания получает базу пользователей, разделенную на сегменты по географическому признаку. 

 

Такая сегментация используется для создания более релевантного контента – читайте ниже. 

 

  • Персонализация контента

 

Создавайте персонализированные письма для каждого сегмента, учитывая уникальные потребности и интересы клиентов, что сделает ваш контент более релевантным и привлекательным.

 

Вернемся к примеру. Для каждого из трех сегментов базы нашего клиента (Беларусь, Россия, ЕАЭС) мы разработали отдельную цепочку писем с индивидуальным офером.  

 

Офер для сегмента РБ

Офер для сегмента РФ

Офер для сегмента ЕАЭС

Офер для сегмента РБ

Офер для сегмента РФ

Офер для сегмента ЕАЭС

 

Таким образом каждый из клиентов получает описание услуг для его региона и не перегружен той информацией, которая ему не нужна. 

 

  • Таргетирование на основе поведения

 

Используйте данные о действиях пользователей (открытия, клики, покупки) для более точного таргетинга. 

 

  • Автоматизация триггерных рассылок

 

Настройте триггерные письма на основе действий пользователей, таких как брошенные корзины, брошенные заказы или дни рождения. Это позволит отправлять сообщения в нужный момент и поможет вернуть часть клиентов обратно к покупкам.

 

 

Какие выгоды и преимущества дает аналитика 

 

 1. Делая все вышеназванные шаги последовательно и правильно, высможете увеличить свой показатель возврата вложенных в маркетинг инвестиций (ROMI). 

 

А ведь это и есть цель любой email-кампании: получить доход от продаж в разы больше, чем было вложено инвестиций на продвижение продукта. Помимо ROMI советуем считать и анализировать динамику и других показателей рассылок: 

 

  • стоимость каждого клика,

  • стоимость конверсии.

 

Стоимость клика = общие затраты на рассылку / кол-во кликов 


Стоимость конверсии = общие затраты на рассылку / кол-во конверсий

 

Идеальная для экономики email-маркетинга ситуация, когда ROMI растет, а стоимость кликов и конверсии падает. 

 

2. Эффективная аналитика также поможет оптимизировать бюджет на email-маркетинг. Вы узнаете, от каких статей расходов можно отказаться, а какие приносят больше лидов, продаж

 

3. В итоге все действия приведут к росту дохода и прибыли компании за счет роста продаж через рассылки.  

 

Заключение

Аналитика email-маркетинга играет ключевую роль в оптимизации и повышении эффективности рассылок. Она позволяет оценить результаты кампаний, определить наиболее успешные подходы, а также лучше понять потребности и предпочтения аудитории. 

 

Повторим еще раз очень кратко рекомендации по использованию аналитики для оптимизации email-маркетинга:

 

  • Отслеживайте ключевые метрики: открытия, клики, конверсии, отписки и ROI. 

  • Используйте A/B-тестирование.

  • Сегментируйте аудиторию и отправляйте персонализированные рассылки.

  • Изучайте отчеты о поведении пользователей на сайте. 

  • Оптимизируйте время отправки писем.

  • Изучайте эффективность лид-магнитов и оферов.

  • Будьте гибкими и экспериментируйте: используйте аналитику для принятия обоснованных решений, но не бойтесь проверять новые идеи.