Как анализировать статистику по email-рассылкам: основные нюансы

Как анализировать статистику по email-рассылкам: основные нюансы

Без аналитики невозможно построить эффективный email-маркетинг. Вы можете генерировать гениальные гипотезы, вкладывать деньги в дизайн и качественный контент, проводить акции и разрабатывать сценарии. Но без анализа статистики не поймете, что работает, а что нет, и не сможете скорректировать стратегию. В статье разбираемся, как анализировать ключевые показатели эффективности email-маркетинга.

Статистика email-рассылок: ключевые метрики

В другой статье мы уже рассказывали, как рассчитать показатели и повысить эффективность email-рассылки. Сегодня наглядно покажем, где искать метрики и как анализировать каждую из них.

Большинство метрик, которые мы рассмотрим, можно посмотреть в статистике сервиса рассылок. Отображение данных в разных платформах немного отличается. Мы покажем на примере инструментов Sendsay.

Доставляемость

Доставляемость (Delivery Rate) — это процент писем, которые попали в почтовые ящики получателей, от общего количества отправленных.

Формула расчета доставляемости писем
Формула расчета доставляемости писем

Где смотреть. В Sendsay в обзоре общей статистики по выпускам можно посмотреть количество отправленных и доставленных писем. По клику на отдельный выпуск откроется отчет по нему. Подробные данные по доставляемости находятся на вкладке «Доставка». Здесь отображаются:

  • процент доставленных писем с разбивкой по почтовым доменам
  • список подписчиков, которым вы отправляли рассылку, со статусом доставки по каждому
  • ошибки, из-за которых письма не дошли до адресатов, в процентном соотношении от общего количества отправленных писем

Доставляемость рассылки по доменам в отчете Sendsay
Доставляемость рассылки по доменам в отчете Sendsay

Как анализировать. Доставляемость зависит как от качества вашей базы, так и от репутации сервиса email-рассылок. Если у инструмента хорошая репутация, а команда борется со спамерами и помогает добросовестным клиентам поддерживать актуальную базу и делать качественные рассылки, проблем с этим показателем, скорее всего, не будет. Нормальной считается доставляемость от 95 %. Если по отдельным рассылкам она ниже, посмотрите, какие ошибки возникают. Возможно, в базе есть несуществующие адреса или те, кто отправил вас в спам.

Открываемость

Открываемость (Open Rate) — это процент открытых писем от общего количества доставленных.

Формула расчета открываемости рассылок
Формула расчета открываемости рассылок

Где смотреть. Количество открытых писем по каждой рассылке есть на странице статистики по выпускам и в сводке отчета по конкретной рассылке. На вкладке «Открытия» отражается более подробная информация:

  • количество открытых писем с разбивкой по дням, неделям, месяцам, годам
  • открытия по часам — можно посмотреть, в какое время больше пользователей открывают письма
  • список подписчиков, открывших рассылку, с датой первого открытия

Открываемость писем по часам в статистике Sendsay
Открываемость писем по часам в статистике Sendsay

Как анализировать. Норма для этого показателя в среднем — 20 %. На нее можно ориентироваться, и если ваши показатели сильно ниже, искать причины. Но помимо этого стоит сравнивать цифры по своим рассылкам между собой. Посмотрите, как отличается показатель открываемости по разным:

  • выпускам одной цепочки
  • рассылкам для одного списка подписчиков
  • сегментам базы

Open Rate зависит от темы рассылки, качества базы, времени отправки. Проанализировав показатель по этим срезам, вы сможете выявить, например, неактивные сегменты и вопросы, которые не интересны целевой аудитории. Или поймете, что стоит тщательно поработать над темами писем.

Отказы

Отказы (Bounce Rate) — процент писем, которые не дошли до адресата, от общего количества отправленных.

Формула расчета процента отказов для анализа email-рассылок
Формула расчета процента отказов для анализа email-рассылок

Где смотреть. Чаще всего отказы происходят из-за ошибок доставки. В Sendsay общее количество ошибок по конкретному выпуску отображается на сводной странице. Зная его, можно рассчитать процент отказов по формуле выше.

Количество ошибок доставки в сводной статистике Sendsay
Количество ошибок доставки в сводной статистике Sendsay

На вкладке «Доставка» отражена более подробная информация. Здесь можно посмотреть:

  • количество и процент отказов по каждому домену
  • ошибки, из-за которых письма не были доставлены по конкретным адресам
  • количество и процент отказов в целом по рассылке и с разбивкой по конкретным ошибкам

Детализация ошибок доставки в статистике Sendsay
Детализация ошибок доставки в статистике Sendsay

Как анализировать. Показатель отказов в email-рассылках не всегда зависит от отправителя. Письма могут не доходить до получателя из-за переполненного почтового ящика или сбоев на его сервере. Однако за этим показателем все же нужно следить. Нормальным считается процент отказов в 2–5 %. Но лучше определить средний показатель по своим рассылкам и следить, чтобы от письма к письму метрика не сильно отклонялась от нормы.

Отписки

Отписки (Unsubscribe Rate) — процент пользователей, которые отписались от рассылки после получения письма, от общего количества доставленных писем.

Формула расчета показателя отписок для анализа email-рассылок
Формула расчета показателя отписок для анализа email-рассылок

Где смотреть. В Sendsay общее количество отписавшихся по каждой рассылке можно посмотреть в обзоре показателей «По выпускам» раздела «Статистика». В отчете по конкретному выпуску количество отписок отображается на вкладке «Сводка». Здесь же есть метрика UTOR (Unsubscribe To Open Rate), которая показывает процент отписавшихся от количества открывших рассылку пользователей.


Данные по отпискам в сводной статистике Sendsay
Данные по отпискам в сводной статистике Sendsay

В разделе «Отписки» есть более детальная информация — здесь можно посмотреть количество и процент отписавшихся кликом по ссылке отписки и через жалобу на спам. Также на вкладке отображается список отписавшихся пользователей.

Как анализировать. В идеальном мире пользователи подписываются на рассылку и уже не отписываются, если получают по электронной почте релевантный и интересный контент. В реальном мире человек может отписаться просто потому, что потерял интерес к теме или в ящике стало слишком много маркетинговых писем. Поэтому есть погрешность, которая обычно не превышает 1 %. Если метрика сильно больше, стоит искать причины в частоте, темах, сегментации базы.

Чтобы вовремя заметить, что что-то пошло не так, зафиксируйте нормальный для ваших рассылок процент отписок и следите, чтобы цифры не сильно отклонялись от него. Если видите, что от выпуска к выпуску показатель увеличивается, ищите причины и корректируйте стратегию.

Жалобы на спам

Жалобы на спам (Spam complaint rate) — процент пользователей, которые пожаловались на спам, от общего количества доставленных писем.

Формула расчета Spam complaint rate
Формула расчета Spam complaint rate

Где смотреть. В Sendsay данные по этой метрике находятся на вкладке «Отписки». Там можно посмотреть количество и процент пользователей, отписавшихся от рассылки через жалобу на спам.

Процент жалоб на спам в статистике сервиса email-маркетинга Sendsay
Процент жалоб на спам в статистике сервиса email-маркетинга Sendsay

Как анализировать. Жалоба на спам — одна из самых неприятных негативных реакций на рассылку. Если их будет много, пострадает и репутация серверов сервиса, и домен отправителя — отправленные с него письма начнут чаще попадать в папку «Спам». Поэтому Spam complaint rate стоит тщательно контролировать, ориентируясь на среднюю норму до 0,5 %. Если по вашим рассылкам цифры начали увеличиваться с каждым выпуском, стоит посмотреть, что вы изменили в стратегии, темах, частоте отправки.

О стоп-словах, из-за которых рассылка может попасть в спам, читайте в другой нашей статье.

Кликабельность

Кликабельность (CTR и CTOR) — процент получателей, которые перешли по ссылке. Для более общей маркетинговой метрики CTR (Click Through Rate) он рассчитывается от общего количества доставленных писем. Для более точной в email-маркетинге CTOR (Click To Open Rate) — от числа открытий.

Формула расчета кликабельности для email-рассылок
Формула расчета кликабельности для email-рассылок

Где смотреть. Коэффициент кликабельности отображается в статистике сервисов email-рассылок. В Sendsay показатель CTOR можно найти на вкладке «Сводка» отчета по выпуску. Здесь же показано общее количество кликов и CTR. В разделе «Переходы» собирается детальная статистика — количество кликов и коэффициент кликабельности:

  • за период — всего и уникальных переходов, а также в динамике по часам, дням, неделям, месяцам, годам
  • по ссылкам — можно посмотреть, по каким из них пользователи переходят активнее, также есть общее количество и число уникальных переходов
  • по подписчикам — список кликнувших пользователей, дата, время и количество переходов

Число переходов на сайт из конкретного выпуска рассылки можно оценить в отчетах Яндекс.Метрики и Google Analytics. Только для начала нужно настроить UTM-разметку, чтобы эти системы фиксировали электронную почту в качестве источника перехода. В Sendsay можно также настроить интеграцию и автоматическую разметку. После этого визиты из рассылки в Яндекс.Метрике будут отображаться в разделе «Стандартные отчеты» → «Источники» → «Метки UTM», а в Google Analytics — «Источники трафика» → «Источник/Канал».

Количество кликов за период в динамике по часам
Количество кликов за период в динамике по часам

Как анализировать. Переход по ссылке или кнопке CTA из письма на сайт — один из этапов воронки продаж, а CTR — конверсия этого этапа. Чем она выше, тем больше пользователей в итоге доберутся до покупки. Средний показатель кликабельности для этого канала — 4 %, но здесь лучше ориентироваться на цифры по вашим рассылкам и стремиться увеличивать их с каждым письмом. При анализе стоит обращать внимание не только на общий показатель, но и на то, на какие ссылки пользователи кликают чаще/реже:

  • куда они ведут
  • как вписаны в письмо
  • какое следующее действие требуется от пользователя на страницах сайта

Это может помочь найти решения, которые повышают кликабельность рассылок.

Коэффициент конверсии

Коэффициент конверсии (Conversion rate) — процент целевых действий, которые совершили пользователи после перехода из почты на сайт, от общего количества доставленных писем.

Формула расчета коэффициента конверсии в email-рассылках
Формула расчета коэффициента конверсии в email-рассылках

Где смотреть. Статистика по количеству и коэффициенту конверсии в целевое действие на сайте собираются системами веб-аналитики. В Яндекс.Метрике и Google Analytics эти данные можно найти в тех же отчетах, что и переходы из почты. Но только при условии, что на сайте установлен счетчик и настроены цели, а по кликам из рассылок в системы передаются UTM-метки.

Коэффициент конверсии в отчете Яндекс.Метрики по UTM-меткам
Коэффициент конверсии в отчете Яндекс.Метрики по UTM-меткам

Также возможность отслеживать и оценивать этот показатель есть в некоторых инструментах email-маркетинга. В Sendsay вы можете настроить интеграцию с сервисами аналитики и собрать все важные показатели в одном отчете, в том числе — количество целевых действий на сайте и коэффициент конверсии.

Как анализировать. Коэффициент конверсии зависит не только от контента рассылки и подписной базы. На него влияют юзабилити сайта, условия продажи товара или предоставления услуги, способы доставки и оплаты, акции и множество других факторов. Поэтому и оценивать этот показатель надо в комплексе. Средний показатель конверсии email-трафика сильно зависит от ниши, активности базы и других параметров. Какие-то конкретные цифры тут назвать сложно. Поэтому при анализе статистики стоит ориентироваться на средние для конкретных цепочек и сегментов значения. Если отдельные выпуски показывают аномально высокие или низкие цифры, проанализируйте их детально. Посмотрите на:

  • темы и содержание писем
  • ссылки и кнопки CTA, по которым больше всего пользователей переходили на сайт из электронной почты
  • какие целевые действия совершали подписчики
  • на каких страницах сайта люди конвертировались

Все это поможет найти причины отклонений от среднего значения и масштабировать хороший результат или не повторять ошибок, из-за которых конверсия была низкой.

На что еще смотреть при анализе email-рассылки

Данные по аудитории рассылок. Для оценки эффективности и корректировки стратегии полезно анализировать распределение аудитории по доменам, вовлеченность, открытия и клики в разрезе устройств, охват по городам и странам. Это поможет лучше узнать подписчиков и понять, как они читают письма. В Sendsay все эти данные отображаются на сводной странице отчета по выпуску.

Статистические показатели в системах веб-аналитики. Процент отказов, глубина просмотра, время на сайте — поведенческие характеристики, которые показывают, как взаимодействует с ресурсом пользователь, перешедший из письма. Их можно найти в тех же отчетах Яндекс.Метрики и Google Analytics, что и данные по переходам и конверсиям.

Хотя эти метрики во многом зависят от самого сайта — юзабилити, контента, подключенных инструментов лидогенерации, для анализа эффективности рассылок они тоже могут быть полезны. Например, если отдельный выпуск показывает высокий процент отказов, возможно, контент в письме нерелевантен странице, на которую ведет кнопка CTA, или при верстке по ошибке поставили не ту ссылку.

Коэффициент возврата инвестиций. ROMI — показатель окупаемости вложений, по которому можно судить об эффективности стратегии email-маркетинга в целом. Рассчитывается как отношение прибыли к затратам, умноженное на 100 %. По умолчанию его нет в отчетах ни сервисов рассылок, ни систем веб-аналитики. Можно рассчитать, собрав данные по прибыли и расходам, например, в Google Таблицах или посмотреть в отчетах аналитических платформ, если в компании настроена система сквозной аналитики.

И напоследок — любую метрику стоит анализировать в динамике и сравнении с другими выпусками, цепочками, сегментами базы. Только так можно понять, какие решения в email-рассылке сработали хорошо, а какие — не очень.

Email *