Время отправки

Как только кампания отправлена по клиентской базе, стоит внести в табличку статистики рассылок следующие параметры:

1. Дата - дата отправки кампании.
2. Ден. нед. - соответствующий день недели.
3. Время - точное время отправки кампании.

Содержание

Дальше добавляем в таблицу информацию о содержании письма, а именно:

4. Тема - тема письма (subject line).

5. Ссылка на содерж. - ссылка на просмотр письма в браузере (если есть).

6. Кол-во товаров - количество товаров, которые были представлены в письме.

7. Кол-во категорий - количество товарных категорий, к которым эти товары относятся.

8. Ср. ценник - средняя стоимость товаров в письме (если были скидки - это нужно учитывать).

9. База (сегмент) - примечание о базе или её части, по которой было отправлено письмо (например, “вся база” или “подписчики спб”).

10. UTM-метка - метка веб-аналитики, которая использовалась для ссылок в письме.

Сведения о доставке рассылки

Если информацию о времени и содержании кампании стоит вносить в статистику сразу после отправки, то все последующие данные в таблице заполняются минимум через 3 дня, а ещё лучше - через неделю, чтобы информация была более полной и достоверной.

11. Отпр. - количество отправленных писем в рассылке.

12. Дост. - количество успешно доставленных писем (эту информацию предоставляет рассылочный сервис. Если используется самописное решение, и таких данных нет, то тогда опираемся только на данные о количестве отправленных).

13. Откр. - количество открытых писем (просмотренных подписчиками).

14. Кл. - количество кликов в письмах (при этом считаются уникальные подписчики и уникальные клики, т.е. 1 подписчик = макс. 1 клик).

15. Отп. - число людей, отписавшихся после рассылки.

16. В спам - количество жалоб на спам (эту информацию также предоставляет рассылочный сервис; соответственно, если таких данных нет, то просто не используем этот столбец).

Показатели эффективности рассылки

Опираясь на сведения о доставке, рассчитываем коэффициенты - базовые показатели эффективности проведённой кампании:

17. Коэффициент доставки - (delivery rate) = Дост. (12) / Отпр. (11) * 100%.

18. Коэффициент просмотров (open rate) = Откр. (13) / Дост. (12) * 100%.

19. Коэффициент кликов  (click rate) = Кл. (14) / Дост. (12) * 100%.

20 Кликабельность (CTR) = Кл. (14) / Откр. (13) * 100%.

21. Коэффициент отписки (Unsubscribe Rate) = Отп. (15) / Дост. (12) * 100%.

22. Коэффицинт жалоб на спам (Abuse rate) = В спам. (16) / Дост. (12) * 100%.

Коэффициенты 17-19 удобно округлять до одного знака после запятой.

Кликабельность (20) можно округлять до целых значений.

Коэффициенты 21-22 обычно небольшие, поэтому их округляем до двух знаков после запятой (если база совсем “чистая” и эти показатели невелики, то можно и до трёх).

Оценивать коэффициенты можно следующим образом:

Приемлемым считается коэффициент доставки выше 90%. Его обычные значения - примерно 97-99%.

Просмотры и клики лучше сравнивать только с результатами своих прошлых рассылок. Средние цифры “по отрасли” мало что вам подскажут. В большей степени их определяет качество вашей базы: каким образом собрана, какого размера, как ведётся работа с ней и т.п. Поэтому, оценивая эти коэффициенты, мы соревнуемся только сами с собой.

Допустимые значения отписки и жалоб на спам - меньше 0,1% (для начинённых рекламой рассылок интернет-магазинов, возможно, меньше 0,2-0,3%).

Информация о заказах

Помимо базовых показателей эффективности рассылки, для интернет-магазинов крайне важно фиксировать информацию о заказах, поступающих через этот канал. Это можно сделать с помощью сервисов веб-аналитики.Можно пробовать и самописные решения.

Так или иначе, но после каждой кампании стоит знать:

23. Заказы (в корзину) - количество заказов, добавленных подписчиками в корзину.

24. Заказы (оплачены) - количество заказов, оплаченных подписчиками (именно поэтому важно выждать какое-то время после рассылки - чтобы большая часть заказов была обработана и данные о продажах более-менее точны).

25. % опл. заказов - процент оплаченных заказов, вычисляется по простой формуле = Оплачены (24) / В корзину (23) * 100%. Округляем до целого.

Как водится, пересчитываем абсолютные значения в коэффициенты - для удобства сравнения и аналитики:

26. % конверсии, база - конверсия (продажи) относительно всей использованной для рассылки базы = Оплачены (24) / Дост. (12) * 100%.

27. % конверсии, просмотры - конверсия (продажи) относительно количества открытых подписчиками писем = Оплачены (24) / Откр. (13) * 100%.

28. % конверсии, клики - конверсия (продажи) относительно трафика, привлечённого с рассылки на сайт = Оплачены (24) / Кл. (14) * 100%.

Коэффициенты конверсии округляем до второго знака после запятой.

В аналитике их можно использовать таким образом:

Конверсия к базе помогает прогнозировать отклик с рассылки. Также вы будете примерно понимать, какую прибыль вам будут приносить новые подписчики и какой бюджет можно выделить на их привлечение.

Конверсия к просмотрам покажет, насколько заинтересовали подписчиков товары, предложенные в письме. А конверсия по кликам вместе с % оплаченных заказов поможет оценить эффективность сайта (эти величины удобно сравнивать с аналогичными показателями по другим источникам трафика - контекстной рекламе, поисковой выдаче и проч.).

Финансовые показатели

Заканчиваем статистку рассылки группой финансовых показателей.

Здесь будем считать, что в магазине налажен точный учёт продаж по каналу email-рассылок (есть возможность отслеживать заказы каждого подписчика после каждой кампании).

Тогда финансовые показатели можно будет заполнить следующим образом:

29. Доход - доход, полученный с рассылки (т.е. сумма всех заказов, поступивших в магазин после перехода на сайт по ссылке из конкретного письма).

30.  Ср. чек - средний чек заказов, полученных с рассылки = Доход (29) / (Оплачены (24) * 100%. Округляем до целого.

31. Прибыль - прибыль с рассылки = Доход (29) - (Себестоимость товаров).

32. % прибыли - процент торговой наценки на товары, реализованные через рассылку = Прибыль (31) / Доход (32) * 100%.

Доход помогает оценить общий успех рассылки, количество привлечённых средств. Его удобно сравнивать с доходом от предыдущих рассылок и усреднёнными показателями за месяц/год.

Средний чек можно сопоставить со средним ценником рассылки. Посмотрите, насколько влияет стоимость размещённых товаров на сумму заказов подписчиков. Помогают ли более дорогие товары поднять средний чек? Снижают ли его слишком дешёвые товары? Если в письмо было включено какое-то специальное предложение (например, 2 товара по цене 3) - сказалось ли это на размере чека?

Прибыль и маржа покажут, насколько выгодно продвигать через email именно эти товары.

Также принимаем во внимание количество товаров в письме их разнообразие (количество задействованных категорий). Как это сказалось на кликах и заказах? Нащупываем оптимальный вариант: т.е. то среднее количество товаров и товарных категорий, которые приносят вам наилучшие результаты в рассылке.

Если точные данные о продажах всё же не поступают (а такой вариант достаточно распространён), не беда. Те же показатели можно посчитать и другим способом. Взять из общей статистики продаж интернет магазина данные о среднем чеке и % маржи. И уже на их основе посчитать доход и прибыль:

29. Доход = Ср. чек (30) * Оплачены (29).

30. Ср.чек = Доход (29) * % маржи (31) / 100%.

Конечно, такой метод менее точен, и всегда стоит стремиться повышать полноту и точность собираемых данных.

Примечание

Последний столбец таблицы оставляем для заполнения в свободной форме:

33. Примечание - сюда вносится оценка проведённой рассылки.

Удобно заполнять примечание по одному и тому же принципу: следуя слева-направо по показателям в таблице, оценивая каждый по сравнению с предыдущущими показателями и средними значениями за месяц.

Пример заполненной таблицы со статистикой рассылки: Таблица в полном размере

Заключение

Если взяться за ведение статистики рассылок email-рассылки со всей серьёзностью, то в итоге получится достаточно громоздкая таблица с тремя десятками параметров. Сначала вести её может показаться занятием обременительным, однако после отладки всего процесса заполнение статистики по каждой рассылке будет занимать не больше 5-10 минут.

При этом вы будете собирать и накапливать информацию по эффективности ваших рассылок. Пройдёт всего месяц-другой, когда ваши цифры “заговорят” и вы почувствуете действенное понимание того, как улучшить свои кампании.

Вы будете видеть, сработали ли тема письма, помогло ли внедрение нового красивого шаблона с кнопками, как подписчики отреагировали на новинки и какую прибыль принесла текущая акция. Это предоставит вам богатый источник идей для непрерывного улучшения своих писем, и, как следствие, повышения их эффективности.

Может даже случиться, что измерение результатов обернётся для вас не скучной рутиной, а одним из самых захватывающих этапов в email-маркетинге. Нажав кнопку “Отправить”, вы будете с интересом ждать результатов и искать в них живую обратную связь.

С такими подробными данными по рассылкам на руках, сочетая их с разнообразными проверками и тестами, вы получите мощный инструмент развития и поддержания вашего email маркетинга на высоком уровне.