Как оценить конверсию без Google Analytics

Наличие статистики по доставленным сообщениям, открытиям, кликам и переходам — это прекрасно. Но чтобы окончательно сделать вывод о том, работает канал или нет, нужен анализ показателя конверсий.

Для этого маркетологи используют сервисы Яндекс.Метрика и Google Analytics. Но у ExpertSender, как у волшебника, припасен ещё один способ в рукаве — инструмент «Цели».

Для того, чтобы инструмент заработал, нужно зайти в «Настройки»
— «Достижения целей» и нажать кнопку «Установить новую цель».

После того, как вы введёте название цели, будет сгенерирован код отслеживания.

На выбор это может быть просто достижение страницы, или достижение какой-то определённой суммы заказа.

А когда код будет установлен на страницу, он начнёт отслеживать каждого подписчика, который совершил покупку после перехода по ссылке из письма и сохранять сумму его покупки, передавая эти данные в ExpertSender.

Все полученные показатели конверсии из писем можно смотреть в отчете по целям.

Или в сводном отчете в колонках «Цели» и «Значение целей»*

*В отчёте по каждому отдельному сообщению тоже посмотреть не проблема 🙂

Потом можно сегментировать пользователей по значению целей или  сумме покупок за месяц и отправлять им персональные предложения и слова благодарности.

Кстати, сообщение таким ребятам может отправляться само (ну, всё как мы любим). Для этого нужно только настроить регулярное сообщение, которое будет отправляться раз в неделю по определённому вами сегменту. Или триггерное сообщение, настроенное на отправку при достижении цели.

Что могут SQL шаблоны

ExpertSender может не только отправлять сообщения в разные каналы, но и хранить в себе всю информацию о клиентах, товарах, мероприятиях и деталях заказов. Иногда вся информация хранится в разных таблицах, и её нужно связать между собой для построения сегмента или подстановки нужного товара в письмо.

Для этого есть шаблоны для сегментации и динамического контента. Они создаются с помощью SQL.

SQL (Structured Query Language) — это язык программирования для управления данными, которые хранятся в нескольких таблицах, состоящих из столбцов и строк.

Эти шаблоны можно найти во вкладке «Таблицы данных» → «Шаблоны».


Тут можно посмотреть список динамических шаблонов и шаблонов сегментации или создать их

Как это работает

Представим, что у нас есть три таблицы. Первая с заказами, в которой хранятся ID чека, код модели, артикул, цена, информация, по скидке был куплен товар, или нет, и ещё много параметров. В другой таблице есть полное описание каждого товара, с указанием модели, бренда, размера, наличия на складе, акционной цены и описания. В третьей Id подписчика и детали заказа. И есть твёрдое намерение отправить письмо всем, кто покупал полгода назад определённый товар.

Получить такой сегмент поможет SQL запрос. Для этого:

1. Заходим в шаблоны: «Таблицы данных» → «Шаблоны» → «Создать шаблон для сегментации».

2. Выбираем «главную таблицу» в выпадающем списке. В нашел случае это «purchases» в которой хранятся ID подписчика.

3. В поле «SELECT» пишем через запятую названия столбцов, которые мы хотим получить в итоговой таблице. В этом поле по умолчанию прописывается либо емейл, либо ID. Это зависит от того, что хранится в «главной таблице».

4. Далее пишем сам шаблон, например:
INNER JOIN
dt_purchase_details AS pd WITH(NOLOCK)
ON p.ticket_id=pd.ticket_id

В примере выше к главной таблице «purchases», которую мы выбрали в пункте №2 мы присоединяем таблицу «purchase_details», которые связаны столбцами «ticket_id».

5. Добавляем дополнительную связи между таблицами «catalog» и «purchase_details» по полям «model_code» и «vendorCode»
INNER JOIN
dt_catalog AS c WITH(NOLOCK)
ON pd.model_code = c.vendorCode

Пример SQL шаблона

6. После того, как мы связали все нужные таблицы, можно добавить фильтр:
WHERE googleProductCategory=@sport

В данном примере мы добавили фильтр по стоблцу «googleProductCategory» значением фильтра будет являться «Параметр» @sport который мы можем изменять каждый раз при создании/редактировании шаблона.

После этого сегментом мы быстро найдём клиентов, которые соответствуют заданным параметрам в шаблоне, и отправим им письмо.

Пример сегмента с использованием SQL шаблона

Динамические шаблоны создаются по той же логике, и позволяют добавлять в письмо товары по заданным параметрам с помощью динамического контента.

Пример кода для добавления товаров в письмо

В одной статье не уместить весь синтаксис языка, а за 5 минут его не освоить. Но у нас есть целый технический отдел, готовый прийти на помощь, обучить и подсказать. Только напишите 🙂

Зачем мне прогревать домен?

Почтовые сервисы недоверчивые. Они внимательно наблюдают за всеми новичками с неизвестными доменами и IP-адресами и чуть-что воспринимают таких ребят, как потенциальных спамеров. Но с ними можно подружиться.

Когда вы решаете возобновить рассылки после длительного перерыва или запускаете их с нуля, важно соблюдать тактику «прогрева», чтобы не попасть в спам и создать положительную репутацию среди всех почтовых провайдеров.

Что нужно сделать перед началом прогрева

— подписались на рассылку не более трёх месяцев назад,

— уже получали ваши письма, открыли хотя бы одно из них, не отписался и не пожаловался.

Как прописать DNS настройки и зачем они нужны можно прочитать здесь

Создаем сегмент

Он нужен, потому что первое время необходимо учитывать структуру доменов для рассылок:

Общее количество сообщений в день: максимум 24000.

Соберем сегмент, на который сделаем первую рассылку. Сегмент 1 будет отбирать пользователей Gmail.

Сегмент 2 найдет 16000 подписчиков с русскими доменами.

Аналогичным образом выделим пользователей с другими доменами.

Отправляем первое письмо

Первое письмо мы отправим на Сегмент 1 и Сегмент 2. Нам потребуется отредактировать эти сегменты после первой отправки, поэтому поставим на это письмо тег «прогрев». 

Вот так:

Сегмент1:

Сегмент 2:

Все следующие письма в период прогрева будем отправлять на Сегмент 1 и Сегмент 2. И не будем забывать ставить этим письмам тег «прогрев» 🙂

Сколько должен длиться прогрев

Зависит от размера базы подписчиков. Нужно, чтобы им всем ушло хотя бы одно письмо.

В течение прогрева можно постепенно увеличивать размеры сегментов.

Gmail — не более, чем на 10% за каждую отправку. А русские домены — не более, чем на 30%.

Главное, регулярно отправлять приблизительно одинаковые объемы писем, тогда почтовые провайдеры не сочтут вас злостным спамером 🙂

За какими показателями рассылок нужно следить?

После каждой рассылки проверяйте основные показатели: 

Допустимые значения:

Эти показатели по всему аккаунту отображаются в главном меню на панели индикаторов в виде вот таких круглых индикаторов.

А детальную информацию можно посмотреть в сводных отчетах или в отчетах по сообщениям.

Не пренебрегайте прогревом домена, чтобы потом не пришлось долго  выбираться из спама и доказывать почтовым провайдерам, что вы честные ребята.

Старт кампаний в real time

Мы уже писали о инструменте автоматизации маркетинговых стратегий — «Кампании».

Сегодня подробнее расскажем про то, какой он самостоятельный парень.

Всему есть начало и всему есть конец. Это касается в том числе любой цепочки взаимодействия. И если с концом всё более-менее понятно, то начало в этой любой цепочке может быть очень вариативно.

«Начало» это условие, при котором кампания запустится. 

Какие виды начальных событий бывают:

Подписка. Это тот случай, когда подписчик дал своё согласие на рассылку и попал в какой-то список или сегмент. Как только он это сделал, для него сразу начнётся кампания и отправится первое письмо.

Цель. Если вы используете «Цели», то кампания начнётся  при достижении спасибо-страницы, покупки на определённую сумму или определенного количества товаров.

Открытие. Цепочка запустится автоматически сразу после того, как пользователь откроет письмо.

Переход по ссылке. В этом случае кампания запустится в случае клика по указанной вами ссылке.

По расписанию. Запуститься в заданную дату и время.

Например,  каждый понедельник вы сможете желать своим подписчикам хорошей рабочей недели 🙂

Пользовательское событие. Пользователь попадает в кампанию, как только API-запрос с сайта передаст информацию о выполненном действии, например, брошенной корзине.

Продвинутые метрики статистики рассылок

В этой статье собрали четыре метрики, про которые иногда забывают маркетологи, а зря.

Мы уже рассказывали по каким показателям можно оценить ваши рассылки в этой статье:

Все они легко отслеживаются внутри каждого хорошего сервиса автоматизации маркетинга.

Тут нужна помощь аналитика, или хотя бы Excel 🙂

В этой статье рассмотрим метрики для тех, у кого есть потребность в углубленном анализе результатов рассылок.

Engagement over time

Эта метрика позволяет отследить в какие день и час подписчики активно открывают письма, а в какие лучше не отправлять рассылки вовсе.

Такой показатель можно быстро получить из отчёта по времени и локации в ExpertSender.

Есть масса исследований на тему, когда же лучшее время для рассылок. Но всё очень зависит от сферы бизнеса, рынка и вовлеченности пользователей. Поэтому, если очень хочется определить наиболее удачное время для отправки писем, а под рукой нет ExpertSender, проводите AB тесты, и анализируйте полученные данные. Они помогут скорректировать вашу маркетинговую стратегию, и отправлять письма в тот самый час, когда подписчик готов его открыть.

Максим Ефремов

ведущий аналитик ExpertSender

«Ещё есть STO-анализ, который определяет оптимальное время и час для рассылки без какого-либо А/В-тестирования! Единственный минус — для него нужно очень много рассылок. Если определить оптимальный день и час для отправки то нужно очень много данных, если определить оптимальный час для отправки внутри одного дня, то нужно просто много данных, а для определения оптимального дня недели нужно среднее количество данных.»

Churn rate

Если есть подозрения, что список подписчиков за последние три месяца уменьшился, и важно понять насколько именно — поможет Churn rate.

Узнать эту цифру можно из отчёта по подписчикам. 

А если вы приверженец ручного труда, то можно воспользоваться формулой:

Полученные данные полезны в прогнозировании: через какое время все подписчики отпишутся от ваших рассылок, если вы не измените емейл-стратегию.

Как исправлять низкий показатель: 

Conversion Rate. Показатель достижения Цели. Он же показатель конверсии.

Этот показатель даст понять, сколько ваших подписчиков, которые получили письмо, достигли спасибо-страницы, посмотрели информацию на сайте, прошли опрос или заполнили форму. То есть выполнили цель, которую вы определили. А ещё получать информацию о интересах  клиентов, делать им персональные предложения и приблизительно представлять свой будущий доход от канала.

Посмотреть этот показатель  можно в инструментах аналитики Google Analytics или Яндекс.Метрике.

Рассчитать по формуле:

Или воспользоваться отдельным инструментом «Цели» в ExpertSender. 

Это скрипт, который отслеживает каждый переход из письма на спасибо-страницу; сумму чека или количество товаров, которые купил подписчик. Вся информация передается в ExpertSender, и её можно использовать для сегментации, отправки персональных предложений и получения сквозной аналитики по отправленным кампаниям.

Как исправлять низкий показатель:

LTV — ценность («пожизненная стоимость») подписчика

Одна из самых полезных метрик. Она помогает определить сумму общей прибыли, которую получила ваша компания от клиента с момента его первой покупки.

Зная эту сумму, вы определите:

Рассчитать LTV можно по формуле: 

Максим Ефремов

ведущий аналитик ExpertSender

«Чтобы точно определить время взаимодействия компании с клиентом можно использовать Когортный анализ. Его преимущество в том, что он определяет время потери интереса подписчика к рассылке, в то время как другими способами можно определить только среднее время между подпиской на рассылку и отпиской. Большинство людей теряют интерес к рассылке и перестаёт приносить прибыль задолго до отписки.»

Даже при стабильном доходе важно понимать, какую конверсию приносит канал, сколько стоят ваши подписчики и с какой скоростью происходит их отток. Поэтому стоит обратить внимание на эти метрики и не забывать анализировать их значения.

Согласен

Мы используем файлы cookie для записи информации о сеансе, например, прошлой активности на сайте, чтобы обеспечить лучший сервис, когда посетители возвращаются на наш сайт или настраивают содержимое веб-страницы на основе типа браузера посетителей. Используя веб-сайт, вы выражаете свое согласие с нашей политикой cookie. Вы можете изменить настройки файла cookie в своем веб-браузере.