Алексей Ефимов - E-mail маркетинг для интернет‑магазина. Инструкция по внедрению

О том, как это сделать, будет довольно подробный разговор в заключительной, девятой главе.

Нотификации имеют свою специфику. Во-первых, они, как правило, отправляются через CMS (как и письма о бонусе за подписку) и по ним нет подробной статистики. Во-вторых, их попросту слишком много, чтобы детально анализировать каждое сообщение. Ограничимся периодическими сокращенными замерами, которые позволяют нам оставаться в курсе событий, не утопая в цифрах.

Периодичность измерений та же, что и для автоматических рассылок, – раз в месяц . Проводим замеры в начале каждого месяца по итогам предыдущего.

Поскольку нотификации – тоже автоматические письма, заводим для них новый лист в «Статистике автоматических рассылок»:

Измеряем количество кликов, заказов и доход для каждого типа нотификаций. Для этого используем метку utm_campaign, которую заблаговременно разместили во всех маркетинговых элементах писем.

Количество кликов есть в сервисе веб-аналитики. Количество заказов и доход определяем аналогично массовой рассылке.

Усредняем показатели, чтобы появился инструмент для оценки результатов. Также суммируем все показатели в нижней части таблицы, чтобы определить общую эффективность нотификаций (пригодится для сводной аналитики e-mail маркетинга).

Пример заполненной таблицы есть в приложении 8В.

Среднеотраслевых показателей здесь нет – все слишком индивидуально (зависит в первую очередь от количества писем, которое отправляется ежемесячно).

Посмотрите, какие письма работают эффективнее всего (регистрация, новый заказ)? Какие менее эффективны (восстановление пароля, отправить другу)? Чем это можно объяснить – типом нотификации, объемом отправки?

Показатели каких-то писем нулевые? Проверьте, действуют ли вообще эти нотификации – возможно, произошел технический сбой.

Коррективы в письма на данном этапе можно не вносить, пусть работают несколько месяцев как есть. Но общую эффективность стоит отслеживать регулярно – для полноты понимания своего e-mail маркетинга.

Приведенные выше таблицы необходимы для детального анализа отдельных кампаний. С их помощью вы легко определите, как обстоит дело с тем или иным письмом, но вряд ли сможете провести оценку e-mail маркетинга в целом.

Когда есть целый ворох данных, естественным образом напрашивается сводная аналитика . Некая «выжимка», которая физически объединит все ключевые показатели в одном пространстве и поможет отслеживать намечающиеся тенденции .

Сводка заполняется раз в месяц – в начале каждого месяца по итогам предыдущего. Со времени отправки последней массовой рассылки в прошедшем месяце должно пройти не менее недели (для полноты анализируемых показателей). Но слишком затягивать с подведением итогов не стоит, иначе ежемесячная сводка легко может превратиться в ежеквартальную:-)

Мы будем заимствовать многие показатели из массовых рассылок, поэтому удобно организовать сводку отдельным листом в «Статистике рассылок»:

Будем учитывать в таблице:

Месяц – месяц, за который подводятся итоги.

Кол-во рассылок – количество массовых рассылок за это время.

Прирост базы – количество новых e-mail адресов в базе (подробнее остановимся на этом показателе в конце главы).

Убыль базы – количество подписчиков, которых мы потеряли за счет отписки, жалоб на спам и технических сбоев почтовых серверов.

Эта информация доступна в рассылочном сервисе.

Ср. просмотры – количество уникальных просмотров, которое приходится в среднем на одну кампанию массовой рассылки (усредняем соответствующий показатель в статистике массовых рассылок за месяц и переносим в сводку).

Ср. клики – количество уникальных кликов, которое приходится в среднем на одну кампанию массовой рассылки (рассчитываем аналогично).

Сум. клики – общий трафик с рассылок на сайт за месяц. При подсчете удобно воспользоваться сервисом веб-аналитики (источники трафика/метка utm_medium = e-mail ). Учитываем весь (в т. ч. не уникальный) трафик.

Средние показатели эффективности ( Кд, Кпр, Ккл, CTR, Котп, Ксп) – усредненные за месяц показатели эффективности массовой рассылки.

Средние данные о заказах ( кол-во заказов, конверсия, доход) – то же.

Заказы с массовой/автоматических рассылок и нотификаций ( заказы масс, заказы авто, заказы нотификац.) – суммарное количество заказов по каждому типу рассылок за месяц. Находим в сервисе веб-аналитики по соответствующим utm-меткам.

Доход с массовой/автоматических рассылок и нотификаций ( доход масс, доход авто, доход нотификац.) – суммарный доход по каждому типу рассылок за месяц. Здесь тоже используем данные из сервиса веб-аналитики и методику расчетов, как для массовой рассылки.

Сум. заказы – общий итог по заказам через e-mail (сумма заказов из соответствующих трех столбцов).

Сум. доход – общий итог по доходности e-mail маркетинга (аналогично).

Прибыль – прибыль, полученная за месяц. Определяется с учетом средней торговой наценки . Например, если наценка составляет 50 %, то итоговая прибыль составит: Сум. доход × 0,5.

Примечание – заключительный столбец для выводов.

Пример сводной статистики рассылок приведен в приложении 8Г.

Пришло время вспомнить цели, которые мы ставили перед e-mail маркетингом в самом начале. Будем сравнивать их с тем, что получилось. Обзор показателей начнем, как обычно, с левой стороны таблицы.

Количество рассылок

Насколько часто мы делали массовую рассылку? Удалось ли придерживаться запланированной частоты ( 2–4 кампании в месяц )? Если нет, будем ли принимать меры, чтобы обеспечить своевременный выпуск рассылки, или просто понизим частоту?

Прирост базы

Насколько интенсивно растет база? Сумели ли мы выполнить первоначальную цель – удвоить темпы роста ? Если да, стабилен ли наш результат? Если нет, как будем работать с источниками подписки?