Месяц: Декабрь 2018

Продолжаем разбор разделов отчета по аудиту email-маркетинга. В этом разделе посмотрим, что происходит с доставляемостью писем.

У большинства крупных компаний, которые давно ведут email-рассылки, вы не найдете тут существенных проблем. Тем не менее, время от времени возможны сюрпризы:

— некоторые ESP не поддерживают FBL, соответственно, в базе могут числиться клиенты, нажавшие на «спам»;

— в других ESP контакты с баунсами, жалобами и даже с отписками не удаляются из списка контактов. Из-за этого приходится платить за бóльший размер рассылки (письма таким клиентам по факту не отправляются, но ESP все равно берет деньги за попытку), и статистика по открываемости и кликабелности искажается;

— иногда даже в крупных компаниях нет процесса систематической проверки постмастеров, соответственно, риск блокировки у того или иного провайдера остается неуправляемым;

— если в компании используется несколько ESP или рассылки ведутся из CMS и CRM параллельно с ESP, очень часто отсутствует процесс обмена данными об отписках и жалобах;

— клиенты иногда забывают корректно настроить SPF, DKIM и DMARC.

Нужно проверить все эти моменты и отразить их в рекомендациях.

Продолжаем разбор разделов отчета по аудиту email-маркетинга. Рассмотрим разделы, посвященные триггерным рассылкам.

Прежде чем рассматривать KPI, нужно ответить на качественные вопросы:

Какие триггерные механики реализованы?
Правильно ли они настроены?

Здесь придется использовать свою эрудицию насчет того, какие триггерные механики вообще бывают, как правильно их настраивать, что работает лучше/хуже в определенных условиях, какие должны быть приоритеты внедрения.

Правильность настроек также должна опираться на ваше понимание бизнес-логики триггеров. Например, логика триггера «брошенный просмотр» должна учитывать вопросы:

• С какой частотой отправлять этот триггер? Если клиент два раза смотрел на один и тот же товар в течение суток — отправлять ли ему этот триггер дважды?
• Добавлять ли модуль «рекомендации» в такое письмо? Что рекомендовать — товары из той же категории, бестселлеры, аксессуары, смежные категории?
• Если клиент смотрел на несколько товаров — как выбирать, по какому именно отправлять письмо?
• Учитывать ли наличие просмотренного товара в регионе, где находится клиент?

Те из механик, которые могли быть внедрены, но которых нет, а также те ошибки в настройках, которые вы здесь найдете, составят важную часть итогового блока «рекомендации» вашего отчета.

Анализ KPI по триггерам можно провести по той же схеме, что и с регулярными рассылками: Openrate-CTOR-конверсия-СреднийЧек. Оценивать их можно также в динамике по времени. Полезно посмотреть и на RPME — хотя бы для того, чтобы убедиться, что триггерные рассылки эффективнее, чем регулярные (здесь можно померить, насколько именно эффективнее).

Последний важный KPI — это доля дохода от триггерных рассылок. Сам по себе этот показатель не является финансовым, но он характеризует долгосрочную эффективность стратегии клиента. Во-первых, триггерные рассылки работают дольше, чем регулярные, без дополнительных инвестиций. Клиент может, теоретически, отключить все регулярные рассылки, и триггерные продолжат приносить доход, по крайней мере до тех пор, пока их контент не потеряет актуальность. Во-вторых, эти рассылки более устойчивы к превратностям доставляемости и общему рыночному тренду к снижению открываемости; триггерные рассылки всегда лучше открывают. То есть этот доход еще и надежнее. Хороший бенчмарк — доля дохода от триггерных рассылок 30% и больше. Если меньше — наверняка есть простор для улучшений.