Книга: E-mail маркетинг для интернет?магазина. Инструкция по внедрению
Как анализировать
Как анализировать
Метод анализа автоматических писем повторяет аналитику для массовых рассылок: мы по очереди рассматриваем каждый показатель, сравниваем его с предыдущими значениями (соревнуемся сами с собой) и поставленными целями.
• Бонус за подписку и напоминание о бонусе
Процент использования промокодов в среднем составляет 5–10 (не так много, но стоит вспомнить, что многие получают его на всякий случай). Если эта величина ниже 5 % и от месяца к месяцу ситуация не меняется, пора заняться корректировкой.
• Welcome e-mail
Поскольку приветственное письмо отправляется исключительно новым подписчикам, его показатели эффективности в целом выше, чем у массовой рассылки.
Коэффициент просмотров
Высоким считается уровень 50–60 %. Хороший средний результат – 30–40 %. Если просмотры ниже 30 %, надо работать с темой письма и моментом отправки.
Коэффициент кликов
Высокие клики >20 %. Нормальные – 10–20 %. Если Ккл<10 %, потенциал welcome e-mail не раскрыт, нужно дорабатывать содержание. Впрочем, не стоит забывать, что средние показатели отрасли значат очень мало – настоящие величины вы увидите, когда включите собственные письма.
Параметры трафика
Одна из задач welcome – рассказать больше о магазине. Устроить своеобразную экскурсию по сайту. Поэтому, конечно, показатель отказов хочется видеть поменьше, а количество просмотренных страниц и длительность посещения – побольше. Это покажет, что заинтересованность подписчиков высока.
Тем не менее по факту придется работать с чем придется. «Наращивать обороты» здесь можно с помощью полезного контента, ссылки на который размещаются в письме.
• Запрос отзыва
Как правило, отзыв запрашивается через 2–3 недели после покупки. Здесь эффект новизны, как в случае с welcome e-mail, уже теряется, поэтому показатели эффективности не так высоки, однако в среднем все равно выше, чем у массовой рассылки.
Наиболее пристального внимания заслуживает % отклика. Если 5–10 % подписчиков, которым вы отправили письмо, поделились с вами обратной связью – хорошо. Если отклик <5 %, пора подумать о дополнительном бонусе.
• Стимуляция второго заказа
Это письмо отправляется в среднем через полгода после первого заказа, и ожидать от него какой-то фантастической отдачи не стоит. В конце концов, ваши активные покупатели совершат второй заказ и без подсказки. Если понадобился стимул – значит, аудитория письма уже не так активна и вряд ли будет интенсивно реагировать на предложение.
Показатели эффективности здесь ожидаются на уровне массовой рассылки, а вот % конверсии, вероятно, будет пониже. Установите разумное значение, которого можно достигнуть, и, если не вписываетесь в него после нескольких сотен отправленных писем, дорабатывайте содержание.
• Прочие письма
Автоматические рассылки обладают одним полезным свойством: в среднем отклик на них выше, чем на письма массовой рассылки. Это связано и с подходящим моментом отправки, и с более высоким уровнем персонализации, и с каким-то особым контентом, который отличается от рядового содержания писем.
Поэтому, проводя измерение показателей своих автоответчиков, стоит ориентироваться на уровень массовой рассылки как на нижнюю границу прогнозируемого результата.
Процент конверсии по цели каждого письма во многом будет зависеть от глубины проработки предложения и точного выбора момента для отправки. Здесь нужно ставить реалистичные цели и продвигаться к ним путем последовательного улучшения контента.
О том, как это сделать, будет довольно подробный разговор в заключительной, девятой главе.
Оглавление книги
