Email-маркетинг измеряет свою эффективность не только количеством открытий, кликов по ссылкам в письмах и отписок от рассылки. Специалисты агентства CRM-маркетинга Email Soldiers считают, что прежде всего нужно обращать внимание на те метрики, которые покажут, сколько денег приносит email-маркетинг.
Над материалом работали Мария Терентьева, ведущий менеджер проектов Email Soldiers и Сергей Лобанов, CRM-маркетолог Email Soldiers.
В этом материале разберём основные показатели, расскажем, зачем их измерять и как оценивать.
Open Rate, показатель открытий
Click Rate, показатель кликов
Unsubscribe Rate, показатель отписок
Жалобы на спам
Click Through Rate, конверсия уникальных кликов в заказы
Количество подтверждённых/неподтверждённых контактов
Engagement Rate, вовлечённость подписчиков
Rolling Retention, коэффициент удержания
Причины отписки
Средний чек
Выручка с триггерных и промо-рассылок
Доходность рассылки
Самые конверсионные предложения в рассылках
Все метрики мы разбили на следующие типы:
Метрики рассылок помогают понимать степень интереса к рассылкам.
Метрики базы показывают отношение подписчиков к вашим письмам и компании.
Конверсионные показатели измеряют рентабельность канала.
В этом разделе речь пойдёт о метриках, которые относятся к письмам и взаимодействию с ними. Расскажем про базовые метрики и несколько более глубоких показателей.
Open Rate, открываемость писем — одна из базовых метрик для email-канала.
Показывает, какой процент подписчиков открыли рассылку. Считается как отношение количества открытий писем к количеству доставленных писем.
Open Rate поверхностно, но показывает лояльность подписчиков к рассылкам. Если этот показатель постепенно падает, это может быть симптомом двух проблем:
Проблема с вовлечением подписчиков и контентом — им просто неинтересно читать ваши письма.
Проблема с привлечением, потому что постепенное угасание интереса к рассылкам — это нормально, но постоянное пополнение базы свежими подписчиками компенсирует это.
Если Open Rate падает резко и значительно, скорее всего, ваши письма попадают в спам. Попробуйте выделить сегменты по почтовым клиентам, и узнать, на каких именно ящиках письма не достигают входящих. Когда проблема локализована, справляться с ней проще.
Общий Open Rate считается как отношение количества всех открытий к количеству доставленных писем и показывает, сколько раз люди открыли рассылку.
Уникальный Open Rate
Это отношение количества уникальных открытий к количеству доставленных писем.
Уникальные открытия — это количество людей, открывших рассылку.
Если мы сравним эти два показателя, то поймём, как часто люди возвращаются к рассылке. Существуют сферы, в которых люди не склонны делать покупки при первом открытии письма, зато часто возвращаются к нему для совершения транзакции или чтобы перечитать содержимое.
Сравнение уникальных и общих открытий также будет полезно при рассылке контентных писем. Это покажет, насколько людям интересен контент в рассылке, что они готовы к нему возвращаться, дочитывать или перечитывать.
Как оценивать Open Rate
Подобную статистику предоставляет платформа для отправки писем. Перед начинающими email-маркетологами всегда стоит вопрос «Какое значение считать нормальным?». Здесь нет верного ответа. Ориентироваться нужно прежде всего на себя: ваша база, ваш контент, ваши способы привлечения подписчиков, ваш бизнес — уникальное сочетание, поэтому сравнивать себя с другими некорректно.
Если нужны «средние по больнице» показатели, то можете брать
Это процент переходов по ссылкам в письме. Считается как отношение количества кликов к количеству открытий или доставленных писем.
Тоже могут делиться на общие клики и уникальные. В разных платформах эти показатели могут считаться по-разному. Например, в ExpertSender есть три показателя:
Общие клики. Сколько всего было кликов в письме.
Уникальные клики. Показывает количество кликнувших по конкретным ссылкам. Например, если один и тот же подписчик перешёл с письма на главную страницу сайта и на статью в блоге, то это два уникальных клика.
Кликнувшие. Количество подписчиков, которые кликнули хотя бы на одну ссылку в письме. Например, если подписчик перешёл из письма на главную сайта и на статью в блоге, то это один кликнувший.
Как и Open Rate, это одна из базовых метрик email-маркетинга. Её нужно измерять, если целевое действие в письме — перейти по ссылке. Показатели кликов позволяют понять, как пользователи взаимодействуют с рассылкой внутри письма.
Если же вы отправляете длинные контентные письма, в которых нет перехода на сайт, то клики измерять ни к чему. Пример — рассылка главреда.
Как именно рассчитываются эти показатели, можно узнать у техподдержки платформ рассылок. Большинство платформ ограничиваются двумя первыми метриками.
Как оценивать CR
Как и в случае с Open Rate, нет одного точного числа кликов, с которым вы могли бы сравнивать свои показатели. Если позволяет платформа для отправки писем, то будет полезно смотреть карту кликов. На ней видно, сколько раз и по каким ссылкам переходили пользователи из письма.
Например, в этом письме видно, что 40% кликов приходится на блок с карточками товаров:
Обладая подобными данными, можно строить и тестировать гипотезы. Например, если вы сделаете главный баннер с гиф-анимацией, как это повлияет на качество и количество кликов? Наш опыт показывает, что часто общее количество кликов в письме остаётся примерно на одном уровне. Зато большая их часть сосредоточена как раз на анимированном баннере. Поэтому, если одна ссылка в письме наиболее важна, можно попробовать сделать анимированный баннер для неё. Но лучше всего на собственном проекте проверить, как это работает, и позже использовать в письмах.
В целом анализ кликов похож на то, как мы работаем с Open Rate — отслеживаем показатели в динамике, тестируем различные призывы к действию и их визуализацию.
Есть несколько способов оценить Click Rate:
Оцениваем уникальные клики не от отправленных, а от доставленных писем. Так мы не будем учитывать адреса, на которые рассылка не дошла.
Оцениваем клики от количества открытий. Это покажет нам, какой процент получателей из тех, кто открыл письмо, кликнул. В любой базе есть выгоревшие контакты, неактивные. У вас может быть отличный призыв к действию, который цепляет каждого второго, но увидят его только те, кто откроет письмо. При этом если считать показатель кликов от доставленных, а не открытых, то он может оказаться низким.
Данная метрика показывает, сколько человек отписывается от рассылки. Этот показатель рассчитывается во всех платформах для каждой отдельной кампании. Во многих рассыльщиках можно построить общий отчёт, где будут все отписки за месяц или показатель только по автоматическим письмам.
Уровень отписки позволяет понять уровень негатива, который есть у подписчиков к рассылке. Люди отписываются даже от самой качественной рассылки — они могут просто потерять интерес к конкретной сфере или устать от слишком большого количества писем в ящике. Это не будет индикатором того, что им не нравится ваша рассылка.
Когда количество отписок превышает норму, становится понятно, что с рассылкой что-то не так. Возможно, на вас изначально подписываются нецелевые люди, это уже зависит от качества трафика на сайте или от обещаний в форме подписки / на лендинге с подпиской. Если же показатели отписок сильно вырастают у людей, которые подписались несколько месяцев назад — значит, проблема с выгоранием базы.
Как оценивать Unsubscribe Rate
Считается, что количество отписок не должно превышать 0,4% в каждой кампании. Если в вашей рассылке этот показатель превышает норму, то нужно понять причину и предпринимать действия. Возможно, придётся сегментировать базу, менять контент или даже переподписывать подписчиков. А может быть, вы отправляете рассылки очень редко, так что подписчики успевают забыть про вас и, когда получают письмо, уже не понимают, зачем оно им.
Количество подписчиков, которые получив вашу рассылку, указали, что это спам.
В спам отправляют даже качественные интересные рассылки, например, если читатель не нашёл ссылку «отписаться». Полностью свести этот показатель до 0% не получится, но отслеживать его нужно. Иначе, если процент жалоб некоторое время будет превышать норму, то ваши рассылки начнут попадать в спам, а вернуть их во «входящие» будет стоить больших трудов.
Ориентировочный показатель жалоб на спам — 0,4%. Если их становится больше, значит, пора задуматься о состоянии базы, частоте рассылок или контенте писем.
Как оценивать жалобы на спам
Далеко не все платформы рассылок писем предоставляют статистику по жалобам на спам. Зато она есть в постмастерах — сервисах почтовых клиентов, которые предоставляют статистику по рассылкам, отправляемых на их ящики. Mail.ru, Yandex, Gmail имеют свои постмастеры. Чтобы работать с ними, их нужно настроить. Как это сделать, можно прочитать в статье блога Email Soldiers.
Статистика из постмастера Mail.ru
Даже если ваша ESP предоставляет данные о жалобах, всё равно лучше настроить постмастеры. Там больше информации и можно оперативно отследить проблемы.
Это отношение заказов, которые принесла рассылка, к количеству уникальных кликов.
Помогает понять «качество» кликов. Если конечная цель рассылки — продажи, то клики, которые не принесли заказы, не представляют интереса. Высокий процент кликов и маленькое количество заказов — признак того, что, либо предложение в рассылке не соответствует интересам целевой аудитории, либо лендинг плохо конвертирует. Второе можно проверить, проанализировав конверсию с других источников.
Как оценивать CR
Показатели уникальных кликов берём из платформы рассылок, а транзакции из Google Analytics. Некоторые платформы рассылок могут хранить и данные о транзакциях, но лучше сверять их с тем, что есть в Google Analytics.
Статистика из постмастера Mail.ru
Чтобы было проще измерять ключевые показатели, советуем сделать прогноз email-маркетинга.
Эти метрики говорят о качестве базы: сколько активных пользователей, сколько — не открывших письма. Часто для реактивации берут всего несколько параметров — смотрят, сколько человек не открывали ни одного письма на протяжении n дней.
Существует методика double opt-in, при которой после подписки на рассылку пользователю приходит письмо с просьбой подтвердить адрес электронной почты. Это важно, чтобы избежать наполнение базы контактов ботами и невалидными адресами. Среди подписавшихся всегда будут те, кто не кликнул по ссылке в этом письме.
Благодаря этой метрике можно понять качество подписчиков. Если резко увеличилось количество людей, которые заполнили форму, но не подтвердили подписку, это повод задуматься. Возможно, на сайт идёт плохой трафик, или это атака со стороны конкурентов.
В таких случаях точно нельзя отключать письмо-подтверждение. Тогда ваша база быстро наполнится невалидными адресами, после чего возникнут проблемы с доставкой писем.
Как оценивать эти контакты
Не во всех платформах есть статистика неподтверждённых контактов по месяцам, но бывает общая статистика за всё время. Можно использовать разные варианты, чтобы контролировать этот показатель.
В начале каждого месяца вручную записывать количество неподтверждённых и подтверждённых подписок и следить за динамикой.
Считать клики по ссылке в письме-подтверждении.
Сравнивать показатели по заполнению формы из Google Analytics с количеством новых подписчиков из платформы рассылок. Разница между этими цифрами — количество неподтверждённых емейлов.
Показатель вовлечённости — отношение количества активных подписчиков к общему числу контактов в базе.
По показателю вовлечённости можно понять, насколько ваша рассылка интересна. Затем можно сегментировать подписчиков по степени активности и, например, отправлять больше рассылок суперактивным, а тем, кто кликает/открывает совсем редко, давать промокод.
Как оценивать вовлечённость
Чтобы рассчитать этот показатель, нужно понять, кто для вас — активный подписчик. Это индивидуально для каждой компании в зависимости от продукта и от того, как они работают с рассылками.
Если компания отправляет одну рассылку в месяц, они могут считать за вовлечённых подписчиков тех читателей, которые кликают один раз в два месяца. Почему не на каждую рассылку? При рассылке раз в месяц такого нельзя ожидать даже от лояльных читателей.
Другой пример — если компания чередует частоту отправки: в одну неделю отправляют одну промо-рассылку, в другую — две. Получается шесть промо-рассылок в месяц. За вовлечённого подписчика в таком случае можно принимать читателя, который открыл три рассылки в месяц и кликнул по двум.
Вовлечённость можно измерять прямо в платформах-рассыльщиках. Но не во всех. Такой функционал, есть, например, у MindBox и ExpertSender.
Удержание пользователей — отдельная большая тема. Существуют разные методики расчёта этого параметра. Мы остановимся на методе, называемом Rolling Retention, и рассмотрим его применение в двух важных для каждого маркетолога ситуациях.
Коэффициент удержания рассчитывается на определенный день
Результат расчётов может выглядеть, например, так:
В процентах показан коэффициент удержания, т.е. процент новых пользователей, которых можно считать вовлечёнными в коммуникацию на нулевой, седьмой, четырнадцатый и двадцать первый дни.
Rolling Retention говорит одновременно о качестве лидов и о качестве механик вовлечения, внедрённых на проекте. Как правило, функцию вовлечения выполняет приветственная серия писем.
Рассмотрим две ситуации.
Ситуация 1. Вы пробуете новый источник трафика и для оценки его качества закупили тестовый объём подписчиков.
Посчитайте коэффициент удержания для этих тестовых лидов, и вы увидите, живые они или нет, сможете оценить перспективы и принять решение о продолжении закупок.
При этом вместо факта открытия писем вы можете использовать переход на сайт, покупку или другие параметры — в зависимости от того, что для вашего проекта является маркером вовлечённого лида.
Ситуация 2. Вы считаете свою приветственную цепочку перегруженной и хотите удалить избыточные письма.
Посчитайте коэффициент удержания при исходном виде приветственной цепочки, затем деактивируйте лишние письма, дайте обновленной цепочке отработать
Сравнение цифр поможет вам сделать выбор в пользу той или иной версии цепочки.
Коэффициент удержания можно рассчитывать для всей базы или для отдельных когорт, регулярно или разово — всё зависит от вашего проекта и стоящих перед вами задач.
Как оценивать Rolling Retention
Важно понимать, что этот параметр не работает с оттенками вовлечённости — в конкретный после подписки момент пользователь либо вовлечён, либо нет. Если подписчик открывал все письма с
Вовлечённость в email-коммуникацию на
Главное: коэффициент вовлечённости показывает, какой процент пользователей остаётся с вами по прошествии времени, т.е. какую часть лидов вам удалось вовлечь. Понимание сути этого параметра переводит мышление маркетологов из режима ведения рассылок в режим управления пользовательской базой.
Иногда в процессе отписки читателю предлагают написать, почему он больше не хочет получать ваши письма. Даже если вы получите массу негатива или наоборот, очень мало ответов, подобные вещи могут быть полезны, чтобы найти проблемы в email-канале.
Иногда в причинах описки указывают на большие проблемы, которые можно не заметить самим. Например, если мы видим, что участились отписки с причиной «Не подписывался на рассылку», то это повод проверить, корректно ли работает форма подписки и письмо-подтверждение. Или задуматься о частоте рассылок — возможно, вы отправляете письма так редко, что про вас успевают забыть.
Как оценивать причины отписки
Количественного показателя для причин отписки нет. Их надо просматривать хотя бы раз в месяц. Некоторые платформы рассылок позволяют построить сегмент или отчёт по самым популярным причинам, так проверять этот показатель удобнее.
Конверсионные показатели — это те, по которым можно понять, как рассылка продаёт. Данные о конверсиях обычно берут из Google Analytics. В некоторых платформах рассылок тоже хранятся данные о покупках, но лучше сверять их с Google Analytics и, если информация будет расходиться, прежде всего, проверить, где может быть ошибка.
Делим общую выручку с письма на количество транзакций, получаем среднюю сумму покупки.
Средний чек помогает узнать ценовую категорию проекта, степень лояльности клиентов. По нему также можно строить прогнозы и представлять, сколько может принести рассылка.
Как оценивать средний чек
Средний чек сильно зависит от отрасли и категории товаров, поэтому каких-то ориентиров здесь нет. Однако это важный показатель, поэтому важно строить и проверять гипотезы, стараться его повышать и следить за динамикой.
Сколько денег принесли разные виды рассылок.
Триггерные и промо-рассылки очень разные по своей сути. Триггерные рассылки: приветственная серия, брошенная корзина, брошенный просмотр, допродажа — отправляются автоматически и встречают пользователя на конкретной стадии его взаимодействия с компанией.
Все они сильно отличаются друг от друга. Наверняка можно сказать, что приветственное письмо будет иметь высокие показатели открытий и кликов — оно отправляется свежим активным подписчикам, а письмо реактивации будут открывать мало, ведь его получают самые неактивные контакты из базы.
Промо-рассылки чаще всего отправляются вручную с определённой регулярностью, вне зависимости от того, что делал пользователь на сайте компании в последнее время.
При этом продавать в разной степени могут и промо-, и триггерные рассылки.
Следить за общей выручкой с email-канала — это правильно и важно, но, чтобы понимать, где требуются улучшения, нужно анализировать эффективность разных видов писем и следить за этим показателем в динамике.
Это поможет:
понять структуру доходности email-канала — какие письма какой вклад вносят в выручку;
найти новые точки роста.
Нужно учесть, что промо-рассылки и триггерные влияют друг на друга. Если вы не слали промо, а потом начали активно их отправлять, то подписчики станут чаще заходить на сайт, вместе с чем количество отправленных брошенных корзин будет расти, будут расти и продажи с них.
Как оценивать выручку с писем
Данные по выручке могут быть в Google Analytics и/или в платформе рассылок. Важно с самого начала грамотно работать с utm-метками, чтобы:
отличать и фильтровать промо-рассылки, приветственные рассылки, брошенную корзину и т.п.;
видеть конкретные письма — понимать, где первое приветственное письмо, где второе, а где третье, где промо от 1 января, а где — от 14 мая.
Вот пример того, как может выглядеть отчёт по выручке с промо-рассылок в Google Analytics:
Доходность рассылки — это выручка, полученная с одной рассылки, поделённая на количество доставленных писем. Благодаря этой метрике мы понимаем эффективность рассылки в деньгах в пересчёте на одного получателя.
Можно использовать как метрику для сравнения эффективности email-кампаний. Какая кампания сработала лучше: чёрная пятница или киберпонедельник? Сравнивать общую прибыль с кампании будет некорректно, ведь количество контактов в базе могло быть разным. А если пересчитать доходность на одно письмо, появляется прозрачный критерий эффективности.
Как оценивать доходность рассылки
Важно сравнивать только кампании, отправленные по одинаковым сегментам.
Не количественный показатель. Помогает понять, что именно в рассылках мотивирует подписчика купить.
Предположим, вы отправляли две промо-рассылки в неделю. За год накопилось больше ста рассылок, с каких-то вы получили много заказов, какие-то отработали совсем плохо. Почему? Все рассылки были разными, содержали разные предложения, которые были по-разному оформлены. Эти предложения нужно проанализировать. Как это сделать, объясним на примере.
Как оценивать конверсионные предложения
У нас был проект, в котором предстоял ретроспективный анализ рассылок, отправленных за два года, которые делали не мы.
То есть, мы не могли повлиять на контент, так что анализировали то, что было.
Собрали в таблицу все рассылки, отправленные по одному и тому же сегменту, и просматривали каждое письмо. В письмах были предложения: скидки, промокоды, купить два товара со скидкой — и особенности дизайна, например, фото или нарисованная картинка.
Для каждого предложения мы придумали тег и добавляли в таблицу.
Примеры тегов, которые мы использовали:
И так далее.
Пример, как может выглядеть такая таблица:
После того, как все промо-рассылки были помечены тегами, мы проанализировали доходность (про эту метрику чуть дальше) в зависимости от содержания письма и выявили рассылки с самой высокой доходностью:
Письма со скидкой (по убыванию доходности):
на все товары;
на самые популярные товары;
на линейку.
Письма с промокодом.
Мы также выявили письма с доходностью выше среднего:
письма с наборами товаров;
письма с полезным контентом.
Несмотря на то, что мы получили интересные результаты, анализ был сложным — пришлось проставить теги к рассылкам за последние два года. Причём бывало такое, что, когда теги были проставлены уже к половине писем, в какой-то рассылке попадалось что-то новое, так что приходилось возвращаться к началу и просматривать письма вновь, чтобы убедиться, что новый тег появился впервые.
Именно поэтому мы рекомендуем использовать в рассылках только одно предложение за раз. В будущем анализировать такие кампании будет проще и вы будете уверены, что одни предложения в письме не влияют на другие.
Скачайте памятку по метрикам email-маркетинга, чтобы всегда иметь их под рукой и использовать в работе.
