Эффективность email-маркетинга: проводим анализ рассылки

Дата публикации: 20.08.2023

 

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.

 

 

• Процент открытий (Open Rate)

 

Показывает, сколько получателей проявили интерес и открыли ваше письмо.

 

 

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

 

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

 

 

• Отписки (Unsubscribe Rate)

 

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

 

 

• 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.

 

 

• 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.

 

 

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

 

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

 

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 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 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 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 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. 

 

 

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 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 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. 

 

 

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 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

 

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, 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

 

 

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 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.  

 

 

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.

 

 

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.