7 апреля 2017

Какие рассылки работают, и почему Google Analytics не дружит с email-маркетингом

Каким бы скучным и «классическим» инструментом ни казался email-маркетинг, он по-прежнему работает — 79% маркетологов признают рассылки наиболее эффективным рекламным каналом. Сравнение проводилось по показателю ROI (return on investment, коэффициент возврата инвестиций), который у email-рассылок достигает невероятных 4400%.

Однако такие цифры в отчётах видят далеко не все. Читайте советы ниже и применяйте их на практике, чтобы улучшить показатели ROI.

Новые технологии и тренды email-маркетинга

Да, использование мобильных технологий вступило в активную фазу ещё несколько лет назад. Но лишь недавно мобильные технологии получили «официальное признание», став новым ориентиром для алгоритмов ранжирования Google.

Mobilefirst

В ноябре 2016 года Google обновила алгоритмы индексирования и ранжирования сайтов — теперь приоритет в поисковой выдаче отдаётся сайтам, оптимизированным для мобильных устройств. Изменения коснутся не только SEO и поисковой рекламы, но и других маркетинговых инструментов. По прогнозу Statista, количество пользователей, получающих электронные письма, к 2019 году вырастет до 2,9 млрд человек. При этом процент писем, которые открываются на мобильных устройствах, в прошлом году составил 56%.

Что делать: убедиться, что ваши шаблоны адаптированы для мобильных устройств

Короткие письма

Этот тренд связан с предыдущим пунктом. Важную роль также играет постоянно растущее количество контента, который мы потребляем и который просто попадает нам на глаза. В результате сокращается устойчивость внимания — продолжительность времени, в течение которого человек способен концентрироваться на объекте или теме. Данные 2016 года говорят о том, что оптимальная длина письма для удержания внимания пользователя составляет 50–125 слов.

Что делать: сокращать. Отличная книга на эту тему — «Пиши, сокращай: Как создавать сильный текст».

Интерактивные письма

По данным Econsultancy, в этом году компании будут прокачивать email-стратегии, добавляя в рассылки новые блоки. Так, 66% компаний планируют сконцентрироваться на креативном использовании поведенческих триггеров, расширить использование динамических элементов и довести автоматизацию до уровня личного общения.

Идеи интерактивных элементов для email-рассылок

Функциональные элементы, облегчающие жизнь пользователю (например, кнопки «добавить в корзину», «позвонить», «добавить в календарь»).
Новые элементы навигации (вплоть до гамбургер-меню).
«Карусели», галереи изображений и слайдеры.
Опрос (несколько ссылок, каждая из которых запускает свой сценарий).
Динамический контент (виджет обратного отсчёта или, к примеру, актуальная таблица «Топ-5 команд в чемпионате»).
Гиф-изображения и видео (см. пример ниже).

Идеи интерактивных элементов для email-рассылок

Что делать: пробовать новое! Этот тренд даёт бесконечные возможности для творчества и взаимодействия с пользователями. Не ограничивайтесь списком идей, приведённым выше.

Варианты персонализации рассылок

Большинство маркетинговых аналитиков сходятся во мнении, что персонализированные рассылки работают гораздо лучше обычных. Компании, которые обращались к пользователю по имени в теме письма, наблюдали СTR (click through rate, коэффициент кликабельности) на 27% выше, а CTO (click-to-open rates) на 11% выше по сравнению с прочими проморассылками.

Приведём альтернативное мнение: персонализированные письма скорее отталкивают и раздражают пользователей, чем вызывают желание купить товар или хотя бы перейти по ссылке в письме.

Истина где-то посредине — пользователи быстро устают от приёмов, которые используют маркетологи. Те инструменты, которые ещё вчера были хороши, сегодня не показывают прежних блестящих результатов.

Что делать: использовать другие виды персонализации, экспериментировать.

Хорошая новость в том, что персонализацию делать можно и нужно, и она действительно увеличит количество открытых писем. Попробуйте построить персонализированные письма на информации о том, какие покупки совершал пользователь и как взаимодействовал с площадкой. Усилить эффект персонализации можно с помощью специальных предложений (скидок), которые помогут завершить конверсию.

Пример первого типа персонализации: письмо с предложениями, которые дополняют недавно купленный товар, или с перечнем добавленных в корзину товаров, которые пользователь так и не купил. Исследование eMarketer показало, что у писем о «брошенной» корзине средний Open Rate (показатель открытий) составляет 40,5%.

Второй пример: письмо строится вокруг поведения пользователей на сайте. Например, человек использует триал платного онлайн-сервиса, при этом вы видите, что он практически неактивен. Решением может стать письмо с простым руководством по сервису и советами, как быстро достичь успеха и получить результаты.

Оптимизируя рассылки, вы наверняка захотите оценить изменения. Далее мы расскажем, что не так с Google Analytics на примере показательных кейсов в сегменте ecommerce, которые мы разобрали вместе с Иваном Боровиковым из Mindbox.

Почему не стоит использовать Google Analytics для измерения эффективности рассылок

Большинство интернет-магазинов взаимодействует с пользователями посредством триггерных рассылок. У таких писем гораздо бо́льший потенциал по сравнению с рассылками «по всей базе». Однако чтобы этот потенциал реализовать, нужно запускать много триггеров (20+ сценариев) и правильно их измерять. В наших кейсах речь пойдёт о магазинах с активными рекламными кампаниями в Google Adwords (если у вас «Директ», всё равно рекомендуем дочитать до конца).

В качестве базы для расчёта комиссии триггерных сервисов используется показатель CPO (cost per order, стоимость покупки), который исчисляется на основании данных из Google Analytics. Ниже — две иллюстрации того, как использование неправильного инструмента и неправильных метрик аналитики выдают некорректные результаты и приводят к пустой трате бюджета.

Часто встречающиеся ошибки при выборе инструментов аналитики и метрик

Предположим, вы запустили email-рассылку и измерили её эффективность с помощью Google Analytics (GA). Коэффициент конверсии — 5%. А теперь ответьте на эти вопросы:

Действительно ли выросла выручка?
Правда ли, что она выросла из-за рассылки?
Если бы вы не отправляли рассылку, состоялись бы эти покупки?
Может быть, люди совершили покупки не из-за рассылки, а потому что у конкурента товар закончился или по каким-то другим причинам?

Проблема в том, что GA не даёт настолько детальной информации о выручке и не учитывает все факторы, которые влияют на её объем. При этом именно выручка, в отличие от всевозможных маркетинговых метрик, — это главный показатель успешности бизнеса в целом и рекламной активности в частности. Нет выручки — нет бизнеса.

Кейс № 1

Известная обувная марка начинает работать с платформой триггерных рассылок и внедряет обработку брошенных пользователями корзин, чтобы увеличить коэффициент конверсии. Заказы растут, а выручка — нет.

Дело в том, что с внедрением триггера покупатели перераспределились по каналам: раньше покупали по клику из поиска, а теперь — по клику из «брошенной корзины». Им так удобнее. По умолчанию Google Analytics присваивает 100% ценности последнему непрямому клику. Таким образом компания тратила больше денег на поисковую рекламу из-за увеличившегося количества заказов (ошибочно присвоенного каналу поисковой рекламы), а при этом ещё и платила комиссию триггерной платформе за каждый заказ с «брошенной корзины».

При этом в российском ecommerce очень популярен вариант оплаты товаров при получении. Статистика «Яндекса» сообщает, что 68% интернет-покупателей хотя бы раз за последний год расплачивались за покупки в интернете наличными при получении. Такой сценарий оплаты предполагает некоторое количество отказов (мы встречали цифры 6–8% для Москвы и Санкт-Петербурга, при этом в фешн-сегменте показатель отказов бывает ощутимо выше). Это значит, что реальная целевая цена заказа будет отличаться от той, которую вы рассчитаете на основе онлайн-аналитики.

Вывод: эффект от триггера стоит рассчитывать с помощью контрольных групп. Для определения размера справедливой оплаты услуг триггерных сервисов рассчитывайте CPO по реальной добавленной и полученной выручке. Или выберите сервис с фиксированной абонентской платой.

Кейс № 2

Крупный онлайн-магазин ювелирных изделий платит триггерной платформе за рассылки типа «брошенный просмотр» с рекомендательным блоком. Конверсия составляет 3%, при этом контрольных групп и тестов эффективности рекомендательного блока не было.

После создания контрольной группы и запуска А/Б-теста, в котором одна группа получила письмо типа «брошенный просмотр» с рекомендательным блоком, а вторая — такое же письмо, но без рекомендаций, выяснилось, что письма из группы «Б» дают +1,5% к конверсии (итого 4,5%). Используя триггер, компания лишала себя дополнительных конверсий, кроме того, платила деньги за каждый заказ триггерной платформе, ещё больше сокращая прибыль.

Вывод: не платите триггерным платформам на основании CPO, который считает GA. Используйте контрольные группы для оценки реального эффекта от триггера. Такой эффект — это разница в реальной выручке между контрольной и тестовой группой.

Эти кейсы привели нас к важному и, на первый взгляд, кощунственному выводу: Google Analytics с моделью атрибуции конверсий по последнему непрямому клику — плохой инструмент для измерения эффективности email-рассылок и аналитики с прицелом на улучшение.

Как выбрать правильные метрики для измерения эффективности

Адекватные метрики для измерения эффективности email-рассылок должны:

давать понимание размера действительной выручки;
показывать изменения в динамике (стало лучше или хуже?);
помогать в принятии решений «здесь и сейчас»;
позволять точно оценить справедливый размер оплаты для сервисов, влияющих на конверсию.

Уже сейчас вы можете улучшить свой email-маркетинг, следуя этим рекомендациям:

Начните следить за конверсией в динамике.
Создайте общую контрольную группу и соотносите с ней эффективность различных кампаний и каналов.
Обновляйте общую контрольную группу раз в месяц.
Обязательно считайте реальные деньги (с учётом отказов и возвратов).
Используйте показатель NPS (Net Promoter Score, индекс лояльности). NPS — это индекс готовности покупателей рекомендовать ваш магазин или сервис другим людям. NPS чутко реагирует на любые изменения, происходящие с вашим магазином или сервисом, что позволяет оперативно оценить реакцию покупателей на то или иное маркетинговое действие.

Подведём итог. Email-маркетинг не собирается сдавать свои позиции лидера по количеству конверсий. Хотите получить максимальную отдачу от этого инструмента — учитывайте текущие тренды и экспериментируйте с контентом. Также важно правильно настраивать и интерпретировать аналитику: учитывать показатель отказов, использовать подходящую модель атрибуции конверсий и проводить тесты с контрольными группами, внедряя какую-либо новинку.

Тестируйте, измеряйте и делитесь результатами!

Источник - http://www.cossa.ru

Какие рассылки работают, и почему Google Analytics не дружит с email-маркетингом