Книга: E-mail маркетинг для интернет?магазина. Инструкция по внедрению

Что измерять

Что измерять

Заведем еще одну таблицу под названием «Статистика автоматических рассылок» и будем создавать в ней отдельные листы для каждого типа писем.

• Бонус за подписку и напоминание о бонусе

У этих двух сообщений есть своя специфика – они отправляются через CMS, поэтому подробной статистики (доставка, просмотры, клики) по ним нет. Однако мы можем косвенно судить об эффективности работы этих писем по количеству использованных промокодов.

Организуем статистику по ним следующим образом:

В столбцах будем указывать количество промокодов по месяцам в формате: сгенерировано/использовано. Подсчитаем также % использования (с точностью до одного знака после запятой).

Предусмотрим суммарные и средние показатели за весь год, чтобы было с чем сравнивать результаты каждого месяца.

• Welcome e-mail

На новом листе «Статистики» будем собирать данные по приветственному письму:

Это практически универсальная структура таблицы для замеров автоответчиков.

В верхней части прописываем основные сведения по письму:

Название и момент отправки (например, welcome e-mail, на следующий день после подписки, в 8:00 по Мск).

Тема – тема автоматического письма.

Содержание – контент письма (удобно размещать ссылку на браузерную версию).

UTM – метка utm_campaign, использовавшаяся во всех ссылках (например, auto_welcome).

Ниже ведем учет показателей, во многом аналогичных массовой рассылке:

Дата – календарная дата замера.

Информация о доставке (Отпр, Дост, Откр, Кл, Отп, В спам) – та же, что и в массовой рассылке.

Показатели эффективности (Кд, Кпр, Ккл, CTR, Котп, Ксп) – те же.

Данные о заказах (кол-во заказов, конверсия, доход) – те же.

Параметры трафика:

Отказы – % подписчиков, покинувших сайт после просмотра одной страницы.

Страницы – среднее количество страниц, просмотренных подписчиками за посещение.

Время на сайте – средняя продолжительность посещения.

Параметры трафика доступны в сервисе веб-аналитики по utm-метке. Для компактности их можно объединить в один столбец в формате:

Отказы,%/Страницы/Время на сайте, мин (величины округляем до целого).

Примечание – заключительный столбец, в котором подводятся итоги.

• Запрос отзыва

Третий лист «Статистики» посвящаем обработке результатов автоматизированного запроса отзывов:

Таблица заполняется так же, как и для welcome e-mail, за исключением последних столбцов. Конечно, отправка этого письма также может приводить к заказам, но нас больше интересует, насколько эффективно оно работает с точки зрения обратной связи.

Кол-во отзывов – указываем количество отзывов, полученных через рассылку.

Если отзывы собираются с помощью анкеты, подсчитать их несложно – достаточно заглянуть в сводку ответов.

Если отзывы размещаются на сайте или стороннем ресурсе, нужно подсчитывать их вручную (в случае сайта можно попробовать настроить соответствующую цель в сервисе веб-аналитики). Пусть значение окажется неточным, но если придерживаться одной и той же методики подсчета, наблюдать за эффективностью письма в динамике оно поможет.

% отклика = Кол-во отзывов/Отпр ? 100 % (округляем до одного знака после запятой).

Абсолютные величины всегда должны дублироваться относительными. На них не влияют такие переменные факторы, как рост базы или качество доставки, поэтому они позволяют проводить оценку точнее.

• Стимулирование второго заказа

Следующий лист заполняется для писем, стимулирующих второй заказ через N дней после совершения первого:

В таблицу вносятся те же показатели, что и для welcome e-mail. Здесь нас в первую очередь интересует количество заказов. Данные по трафику можно не указывать.

• Прочие письма

Думаю, принцип понятен: если у вас действуют дополнительные письма, то для аналитики каждого из них нужно завести отдельный лист в «Статистике автоматических рассылок».

Информацию о доставке и показатели эффективности стоит фиксировать повсеместно. Заключительные столбцы могут варьироваться в зависимости от целей письма.

Например, в случае welcome e-mail нас интересует, удается ли возвращать подписчиков на сайт и как они себя там ведут. При запросе отзывов считаем % отклика. Во время стимуляции второго заказа мы сосредоточены на продажах. Дальше следуем той же логике: приглашаем в соцсети – смотрим за динамикой вступления новых участников в сообщества. Даем промокод на день рождения – отслеживаем % его использования и заказы. И так далее.

Пример «Статистики автоматических рассылок» для всех основных видов писем вы можете посмотреть в приложении 8Б.

Оглавление книги