E-mail маркетинг для интернет‑магазина. Инструкция по внедрению - Алексей Ефимов
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Средние показатели эффективности и данные о заказах
Сравниваем величины со среднегодовыми показателями и с результатами позапрошлого месяца. Рост или спад? С чем это может быть связано? Какова общая тенденция на длительном промежутке времени (от полугода)?
Суммарные данные о заказах и прибыль
Какова доля каждого типа рассылок в общих показателях? (Если выстраивается цепочка: массовая рассылка – нотификации – авторассылки, это в порядке вещей.)
Какое количество заказов удается получить с помощью e-mail маркетинга? Соответствует ли эта величина поставленной цели? Может быть, пора приподнять планку?
Каковы суммарные доход и прибыль? Соответствуют ли ожиданиям? (Если доходность e-mail маркетинга составляет 10 % от оборота магазина – это нормально.) Окупаются ли расходы на рассылочный сервис, дизайн? Можно ли позволить себе дополнительные инвестиции – привлечь еще одного сотрудника, вложиться в технологии и контент?
Охарактеризуем минувший месяц по нашей простой трехбалльной шкале «хорошо – средне – плохо» и резюмируем аналитику в примечании. Самое важное – на основе результатов спланировать ближайший месяц. Вести ли рассылки в том же режиме или вносить корректировки? Заняться внедрением дополнительных автоматических писем или оптимизировать массовые кампании?
Если все цели e-mail маркетинга достигнуты, накидываем 10–20 % сверху и думаем, как добиться прогресса.
Статистика прироста базы
В первой главе мы поставили себе цель увеличить темпы роста базы в 2 раза, а в третьей – претворяли план в жизнь, подключая разные способы подписки. Уже после первого месяца их полноценной работы можно оценивать результаты.
Когда измерять
Мы используем показатели прироста базы в ежемесячной сводке. Поэтому измерения проводим в то же время и с той же периодичностью: в начале каждого месяца, по итогам предыдущего.
Что измерять
Организуем учет по приросту базы на новом листе «Статистики рассылок»:
В первом столбце укажем месяц, за который проводятся измерения.
В последующих столбцах перечислим все наши источники подписки:
• регистрация;
• заказ;
• форма подписки;
• главная страница;
• поп-ап;
• страница подписки;
• офлайн;
• прочее.
Последний столбец делаем суммирующим. В нем будем подсчитывать общий прирост базы (показатель для сводки). Также определяем среднее значение по каждому источнику и для всей базы в целом, чтобы получить критерии оценки.
Данные по основным источникам доступны нам в сервисе рассылок. Мы выбирали сервис, который умеет сегментировать подписчиков по интересующим нас параметрам – в данном случае по источнику и дате подписки. Также мы организовали передачу в сервис сведений о каждом конкретном источнике посредством API.
Теперь задача сводится к тому, чтобы последовательно «вынимать» нужные данные из сервиса. Например:
• источник подписки: поп-ап;
• дата подписки: 01–30.11.2014;
• итоговое количество подписчиков: 697.
Если подписчик задействовал несколько способов подписки (к примеру: поп-ап, регистрация, заказ), ведем подсчет по первому источнику, которым он воспользовался.
Если какие-то источники подписки в сервисе не учитываются (офлайн-заказы или подписка на изменение цены), их нужно подсчитывать вручную. Однако в перспективе удобно организовать поступление e-mail адресов в базу со всех источников подписки с соответствующими метками («офлайн», «цена»). Тогда полная информация о приросте базы будет доступна в рассылочном сервисе.
Как анализировать
Окидываем взглядом все результаты. Какие источники подписки работают эффективно, какие не очень?
Количество подписчиков через регистрацию/заказ зависят от вашей средней конверсии в продажи. Примерно половина всех пользователей оставляют галочку в чек-боксе «Подписаться на рассылку» включенной.
У формы подписки на каждой странице возможна конверсия в десятые доли процента (0,1 % – уже очень хорошо). От всплывающей (pop-up) формы в интернет-магазине можно ожидать конверсию в подписку на уровне 1–2 % (т. е. 1 из 100 новых посетителей сайта становится подписчиком). Результативность прочих источников индивидуальна.
Если какой-то из источников работает на ваш взгляд недостаточно эффективно, можно пробовать оптимизировать его путем последовательного или параллельного тестирования (см. подробности в девятой главе). Если через какой-то источник вообще не заходят адреса, стоит перепроверить его на работоспособность, а в дальнейшем, возможно, от него отказаться.
* * *Теперь в нашем распоряжении целый арсенал таблиц и методов определения эффективности e-mail рассылок. В чем-то вы можете упростить предложенный набор показателей (только не забывайте, что чрезмерное упрощение ведет к потере информации), в чем-то дополнить – исходя из потребностей и специфики вашего бизнеса.
Главное, не теряйте системного подхода, который поможет вам увидеть всю картину целиком. Система проявляется в том, что вы не делаете замеры от случая к случаю, проверяя лишь выборочный набор показателей, а ведете измерения регулярно, строго по графику, планомерно заполняя все ячейки в таблицах Excel и рассчитывая все коэффициенты.
Не бойтесь количества измерений: когда методика отлажена, каждый отдельно взятый этап аналитики займет у вас не более 15 минут. Четверть часа в день (и около получаса на подведение итогов месяца) – не самая высокая цена за абсолютную прозрачность инструмента, которая в конечном итоге позволит вам развиваться.
Если посреди ночи вы неожиданно проснетесь от мысли, что забыли провести аналитику очередной рассылки по расписанию, я за вас совершенно спокоен – с качеством измерений e-mail маркетинга у вас полный порядок:-)
Глава 9
Оптимизация рассылок (подходы к тестированию разных типов писем)
Как показывает практика, рассылка, запущенная с нуля, редко работает идеально. Уровень просмотров и кликов не так высок, как хотелось бы, а заказов недостаточно.
Чтобы вывести e-mail маркетинг на планируемую «высоту полета», приходится вносить изменения по ходу дела. Здесь, как и всегда, добиться успеха помогает систематический подход с подробным фиксированием всех шагов и измерением результатов.
