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

Кл – количество кликов с рассылки (имеются в виду уникальные клики, т. е. 1 подписчик – максимум 1 клик).

Отп – количество отписавшихся (кликнувших по ссылке «отписаться» в ходе данной кампании).

В спам – количество пожаловавшихся на спам (подписчиков, считающих полученное письмо спамом).

Информация о доставке берется из внутреннего отчета рассылочного сервиса:

Как правило, в нем есть все необходимые данные. Если какую-то информацию сервис не предоставляет (например, не подсчитывает жалобы на спам), можно исключить соответствующий столбец из таблицы.

Показатели эффективности:

Кд (коэффициент доставки) = Дост/Отпр.

Кпр (коэффициент просмотров) = Отпр/Дост.

Кд (коэффициент кликов) = Кл/Дост.

CTR (кликабельность) = Кл/Откр.

Котп (коэффициент отписки) = Отпр/Дост.

Ксп (коэффициент жалоб на спам) = В спам/Дост.

Показатели эффективности рассчитываются на основе информации о доставке (удобно автоматизировать эти подсчеты с помощью формул Excel). Значения коэффициентов указываются в процентах (×100 %) и округляются до одного знака после запятой. Для Котп и Ксп можно увеличить точность до двух-трех знаков, поскольку порядок этих величин небольшой.

Данные о заказах:

Кол-во заказов – количество заказов, совершенных подписчиками благодаря рассылке.

Конверсия (к размеру базы) = Кол-во заказов/Отпр × 100 %.

Доход – доход, полученный от заказов в рассылке.

Информация о заказах берется из сервиса веб-аналитики (Гугл Аналитикс, Яндекс. Метрика) по utm-метке.

Чтобы ее получить, нужно настроить сервис соответствующим образом: либо установить цель «Оформил заказ» (фиксируется по демонстрации страницы «Спасибо за покупку!»), либо воспользоваться функционалом «Электронная торговля» в Гугл Аналитикс, который ведет не только подсчет заказов, но и суммы чеков (понадобится помощь программиста).

Если у вас еще нет подобной статистики, обязательно настройте. Она будет полезна для аналитики не только e-mail маркетинга, но и любых других каналов коммуникации.

При подсчете количества заказов, если вы пользуетесь целью «Оформил заказ», нужно корректировать получившееся значение с учетом среднего процента оплаченных заказов (берется из общей статистики продаж интернет-магазина). Например, если вам известно, что заказы оплачивают около 80 % тех, кто их оформил, то количество заказов следует умножать на 0,8.

Если вы пользуетесь «Электронной торговлей», очень важно понимать, каким образом такой отчет формируется именно у вас: учитываются ли все оформленные заказы или только оплаченные, – и в зависимости от этого использовать или не использовать поправочный коэффициент.

При оценке дохода тоже есть нюансы. Если вы пользуетесь целью «Оформил заказ», итоговая сумма рассчитывается как произведение количества заказов на средний чек (берется из общей статистики продаж интернет-магазина). Например, если количество заказов 9 (уже с учетом поправочного коэффициента), а ваш средний чек 3000 рублей, то доход от рассылки составит 27 000 рублей. Это не самый точный способ, но представление о порядке величин он вам даст.

Если вы пользуетесь «Электронной торговлей», то будете получать информацию о доходе с каждой рассылки более точно – сервис просуммирует все счета по заказам. Опять же, нужно принимать во внимание, оплачены ли они.

В любом случае данные о заказах в сервисе веб-аналитики лучше соизмерять с данными в CMS: был ли всплеск заказов после рассылки? какая их часть оплачена через неделю? И помнить, что веб-аналитика почти никогда не дает стопроцентно точных величин, но позволяет примерно оценивать результат.

Примечание – завершающий столбец таблицы, в котором подводятся краткие итоги рассылки (в свободной форме).

Предложенный набор показателей удобен для аналитики рассылок, но если вам понадобится узнать что-то еще, вы всегда можете расширить его за счет дополнительных величин (например, вести подсчет конверсии не только по отношению к базе, но и по отношению к просмотрам и кликам). Однако чересчур усердствовать не рекомендую: если показателей больше тридцати, аналитика становится затруднительной.

Пример статистики массовой рассылки вы найдете в приложении 8А.

В процессе анализа будем двигаться по таблице слева направо, последовательно оценивая каждый показатель (сравнивая его со средним/с предыдущими значениями) и по итогам делая вывод о рассылке в пределах простой шкалы «хорошо – средне – плохо».

Коэффициент доставки

Хорошим считается уровень доставки 98–99 %. Если Кд