Чек-лист аудита рекламных рассылок. Наводим порядок в CRM-системе по управлению маркетингом.
Частая история среди наших клиентов — быстрый запуск десятка триггерных рассылок на старте и стремительный рост выручки по прямым каналам.
Пример роста доли выручки по email-каналу по данным Google Analytics у Института «Дом русской косметики» (История успеха).
После резкого старта растить цифры становится сложнее. Подход «запустить как можно больше механик» перестает работать, нужна аналитика и креатив. В этот момент первое, что нужно сделать — остановиться, оценить запущенные кампании и ответить на вопросы:
- Какие механики работают и приносят выручку?
- Клиенты получают email на каждой стадии жизненного цикла?
- Нет ли пересечений в рассылках?
Аудит стратегии рассылок помогает:
- Найти и исправить незначительные ошибки в триггерах.
- Отключить неработающие сценарии.
- Расширить выборку получателей для удачных механик.
Аудит показывает «белые пятна», помогает найти новые направления развития маркетинга. Будет проще придумать и органично вписать в стратегию новые механики и AB-тесты.
В статье расскажем, как провести аудит запущенных кампаний, исправить ошибки и наметить следующие запуски и AB-тесты.
Скриншоты и примеры сделаны на основе стандартного «Сводного отчета по рассылкам» Mindbox. В качестве примера в отчет загружены выдуманные цифры.
Мы, команда аналитиков-маркетологов Mindbox, составили алгоритм анализа рассылок, чтобы делать это быстро и ничего не упустить. Делимся с вами планом и нашими гипотезами, которые помогут разобраться, в чем причина падения показателей, или почему они растут недостаточно быстро.
Стратегический взгляд
В первую очередь оцениваем доход от рассылок и его долю в выручке компании. В отчете Mindbox это вкладка «Сводные данные по рассылкам».
Важно оценить показатели по сегментам, чтобы понимать, какой вклад вносят:
- Каналы коммуникации: email, push, sms, viber.
- Отдельно триггерные и массовые рассылки.
На этом этапе выявляем наиболее проблемный сегмент. В последующем анализе это направление будем изучать в первую очередь.
Например: триггерные email-рассылки приносят стабильный доход, а массовые коммуникации месяц от месяца дают все меньше выручки.
Доля выручки от рассылок за период (относительно всей выручки за период)
Пример доли выручки по прямым каналам для триггерных рассылок (выдуманная компания).
Тактический анализ
Для каждой механики по месяцам анализируем метрики:
- Количество доставленных сообщений.
- Open rate.
- Click rate.
- Доход от рассылки по алгоритму last click.
Далее опишем, какие проблемы можно выявить по каждому из показателей, и что проверять в первую очередь.
1. Количество доставленных сообщений
Для анализа показателя удобно отсортировать рассылки по убыванию доставок в последнем месяце. В верхних строках таблицы окажутся самые массовые рассылки.
Возможные проблемы:
- Количество доставленных сообщений всегда было низкое.
- Количество доставок постепенно падает.
- Количество доставок меньше/больше, чем ожидали (по сравнению с другими рассылками или исходя из размера базы/количества новых регистраций/количества событий на сайте и т.д.).
В «Сводном отчете по рассылкам» Mindbox переходим на вкладку «Показатели рассылок в динамике»:
Пример показателя «количество доставленных сообщений» по рассылкам в динамике.
Проблемы с количеством доставленных сообщений связаны с работой триггера. В первую очередь нужно зайти в условия триггера отправки и внимательно их изучить.
Что можем там обнаружить:
| Что видим в отчете | Причина | Пример |
|---|---|---|
| Количество доставок резко упало до 0 | Триггер стоит на паузе. | Меняли дизайн шаблона рассылки и поставили триггер на паузу, забыли включить. |
| Ошибка в триггере. | При настройке в условие отправки добавили тестовый email и забыли его убрать. | |
| В одном из месяцев количество доставок провалилось | Проблемы на сайте или с интеграцией — в результате видим мало «событий». | Добавление товаров в избранное не работало 5 дней — рассылки не отправлялись |
| Событий стало меньше по объективной причине. | Отключили рекламу — на сайт заходит и регистрируется меньше клиентов — упало количество отправок welcome-сообщений. | |
| Количество доставок всегда было низким / постепенно падает | Событие случается редко. | Клиенты мало подписываются на новинки конкретного бренда. |
| Событие происходит достаточно часто, но в триггере настроили ограничение по количеству отправок на человека. | При запуске триггера «брошенный просмотр категории товаров» установили ограничение: отправлять для каждого клиента не чаще 1 раза в 2 месяца. | |
| Доставок меньше, чем ожидали | Не все, кто должен, получают рассылки. | Забыли настроить отправку opt-in для клиентов, подписавшихся в новой форме на сайте — писем уходит меньше, чем ожидали. |
Пример настройки периодического триггера. Клиент может получить email не чаще, чем 1 раз в 2 месяца.
2. Доход от рассылок
Деньги — финальный этап воронки продаж и конечная цель, ради которой рассылки отправляются. Анализировать будем не меняя сортировку рассылок по количеству доставленных сообщений. В топе таблицы — сообщения, которые отправляются чаще других.
На этом этапе отмечаем механики для исследования, если:
- Рассылка не приносит выручку/приносит, но недостаточно.
- Выручка от рассылки падает.
- Выручка от рассылки меньше ожидаемой (доставок много, а денег мало).
- Выручка заметно выше или неожиданно высокая — например, доставок мало, а доход высокий. Возможно, в будущем захотим запустить похожую рассылку или добавить напоминание в цепочку.
Выделили самые интересные рассылки по доходу.
3. Open rate
Open rate считаем как отношение открытых писем к доставленным. Чем он ниже, тем меньше людей видят содержание письма и потенциально кликнут его. Поэтому open rate мы хотим повышать.
На показатель открытий влияют:
| Что влияет | Пример проблемы | Рекомендация для роста Open rate |
|---|---|---|
| Тема письма | Настроили тему для welcome-письма: «Привет, рады видеть тебя на нашем сайте!», а затем заменили таргетинг продукта и рекламы на более возрастную аудиторию. |
|
| Давность одной и той же темы email | На протяжении года раз в месяц вся база клиента получает сообщение с темой «Дайджест скидок». |
|
| Частота отправки письма одному клиенту | Настроено: письмо «брошенный просмотр товара» отправляется не чаще 3 раз за 1 месяц. То есть трижды в месяц клиент может получить письмо с одной и той же темой. |
|
| Сегмент клиентов | Письмо реактивации оттока будут открывать реже, чем сообщение о снижении цены на интересующий товар. |
|
| Неудачный AB-тест | В AB-тесте новая тема показала результат хуже, чем старая — суммарный open rate по рассылке ухудшился. |
|
| Выбросы в данных | Если в месяц совершается менее (условно) ста доставок, показатель open rate может сильно меняться от месяца к месяцу просто за недостаточностью данных. |
|
Пример падения Open rate письма реактивации у нашего клиента. В середине сентября заменили тему email и провели AB-тест — показатели улучшились.
4. Click rate
Click rate — это доля писем с кликами от доставленных. Многие рекомендации для улучшения open rate подойдут и для click rate, поэтому в таблице не перечислены:
- Давность шаблона email.
- Частота отправки письма клиенту.
- Выбросы в данных.
- Сегменты потребителей.
- Неудачный AB-тест.
- Open rate.
Что еще влияет на показатель кликов:
| Что влияет | Пример проблемы | Рекомендация для роста Click rate |
|---|---|---|
| Шаблон email | Целевая кнопка в письме не помещается на первый экран после открытия сообщения. |
|
| Текст сообщения/ контент письма | Текст сообщения очень длинный и плохо структурирован, поэтому click rate у письма низкий. |
|
| Предложение для клиента | В последнем письме welcome-цепочки предлагаем промокод на скидку 5%. Но в течение месяца прошла массовая рассылка по всей базе со скидкой 20%. Показатели welcome-цепочки упали. |
|
| Необходимость и качество алгоритма рекомендаций | Заменили алгоритм рекомендаций в письме «Брошенный просмотр категории» — раньше показывали «похожие товары», а теперь «популярные товары». В итоге click rate упал. |
|
Общие факторы
Помимо описанных причин изменения показателей есть набор факторов, не связанных с маркетингом напрямую. Если действует один из них, мы вряд ли сможем что-то изменить:
- Выгорание базы — например, не происходит удаление старых потребителей или приток новых не превышает отток.
- Проблемы с продуктом.
- Проблемы с сайтом.
В результате анализа собираем все находки и новые знания в единую базу, прописываем все найденные проблемы, предлагаем решение. Получается лист задач для приоритезации и проработки.
Чек лист аудита рассылок
Вот такой получился алгоритм действий для аудита рассылок:
- Оценить стратегическую метрику — выручку по прямым каналам. Найти самый проблемный сегмент рассылок — его будем анализировать в первую очередь.
- Оценить количество доставленных писем.
- Оценить выручку и выделить самые проблемные рассылки — их будем улучшать в первую очередь.
- Проанализировать open rate и click rate.
- Создать лист задач и приоритезировать их.
- Внести улучшения!
Аудит рассылок полезно проводить на регулярной основе, раз в 3-6 месяцев. Тогда стратегия будет находиться в актуальном состоянии.
На такой анализ при должной сноровке уходит в среднем 20 часов аналитика и маркетолога. Если не готовы анализировать сами — доверьтесь команде аналитиков-маркетологов Mindbox.
Вас заинтересуют следующие материалы
- Кейс Libero — предложили и запустили стратегию триггерных рассылок для мам с учетом возраста ребенка
- Кейс Alba — рост прибыли от SMS-канала благодаря работе с текстом сообщения
- Кейс Балтика — создали стратегию рассылок
- Кейс FMCG-компании — с помощью правильных KPI увеличили качество работы массового персонала
