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.
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
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.
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
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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».
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.
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.
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.
