E-mail маркетинг для интернет?магазина. Инструкция по внедрению
Шрифт:
Главное, не теряйте системного подхода, который поможет вам увидеть всю картину целиком. Система проявляется в том, что вы не делаете замеры от случая к случаю, проверяя лишь выборочный набор показателей, а ведете измерения регулярно, строго по графику, планомерно заполняя все ячейки в таблицах Excel и рассчитывая все коэффициенты.
Не бойтесь количества измерений: когда методика отлажена, каждый отдельно взятый этап аналитики займет у вас не более 15 минут. Четверть часа в день (и около получаса на подведение итогов месяца) – не самая высокая цена за абсолютную прозрачность
Если посреди ночи вы неожиданно проснетесь от мысли, что забыли провести аналитику очередной рассылки по расписанию, я за вас совершенно спокоен – с качеством измерений e-mail маркетинга у вас полный порядок:-)
Глава 9
Оптимизация рассылок (подходы к тестированию разных типов писем)
Как показывает практика, рассылка, запущенная с нуля, редко работает идеально. Уровень просмотров и кликов не так высок, как хотелось бы, а заказов недостаточно.
Чтобы вывести e-mail маркетинг на планируемую «высоту полета», приходится вносить изменения по ходу дела. Здесь, как и всегда, добиться успеха помогает систематический подход с подробным фиксированием всех шагов и измерением результатов.
В первую очередь познакомимся со способами оптимизации рассылок, изучим доступный инструментарий и кое в чем дополним уже известную нам методику измерений из восьмой главы. Наконец, применим наши знания на практике и займемся усовершенствованием всех аспектов e-mail маркетинга, начиная с массовой и автоматических рассылок и заканчивая источниками подписки.
Виды тестирования
Основной метод оптимизации рассылок – это тестирование. В зависимости от того, каким образом оно построено, его можно разделить на последовательное и параллельное.
Последовательное тестирование
Самый простой (с технической точки зрения) способ организовать тест – сделать это последовательно. Вы придумываете варианты А, Б, В и т. д., а затем проверяете их один за другим.
Например, вам нужно узнать, какое количество товаров в письме вызывает наибольший отклик. Тогда в первой рассылке вы размещаете 3 товара, во второй 6, в третьей – 9 и т. д., пока не получите максимальный уровень кликов.
Если рассылка с 9 товарами показала результат лучше, чем рассылки на 12 и 15 позиций, значит, вы нащупали оптимальный вариант – по крайней мере, на какое-то время.
Рекомендации:
• тестируйте только один параметр единовременно (если ищете лучшее число товаров, не стоит тут же экспериментировать с ценами, иначе сложно будет выяснить, что именно повлияло на результат);
• ведите подробные записи: что и когда поменяли, какой отклик получили, по каким причинам и т. п.
Преимущества последовательного тестирования:
• его можно проводить даже на небольшой базе (менее 1000 подписчиков);
• не нужны
Недостатки:
• протяженность во времени (вместо того чтобы проверить 4–5 вариантов за одну кампанию, приходится проводить рассылку для каждого варианта; если речь идет о массовой рассылке, то вместо недели на тестирование уходит месяц);
• неоднозначность результатов (поскольку тест проводится не в рамках одной кампании, а в рамках нескольких, которые растянуты по времени, то трудно контролировать, чтобы в письмах менялся только один параметр).
К примеру, что повлияло на клики в рассылке 9 товаров – одно лишь количество товарных предложений в письме или их состав, стоимость, а также удачный момент для отправки?
Поэтому результаты последовательного тестирования лучше перепроверять.
В данном случае сравнить 9 и 15 товаров в рассылке не один раз, а несколько, и оперировать уже усредненными величинами.
Параллельное тестирование
Если есть возможность, то предпочтительнее проводить параллельное тестирование. При этом вы так же формируете варианты, но проверяете их уже одновременно – с помощью специального функционала рассылочного сервиса.
Параллельное тестирование одного параметра обычно называют А/Б-тестированием или сплит-тестированием. Проверка двух или более параметров называется многовариантным тестированием.
Применительно к тесту количества товаров в письме: вы готовите несколько вариантов одного и того же письма, в котором отличается только число товарных предложений: 3, 6, 9, 12… Затем отправляете письма на небольшие части подписной базы, отобранные случайным образом. Лучший вариант по отклику досылаете остальным подписчикам спустя некоторое время. Таким образом, вы гарантированно повышаете отклик на кампанию.
Рекомендации:
• Строго контролируйте количество тестируемых параметров (только один параметр для А/Б-тестов, несколько параметров для многовариантных тестов, но тогда желательно – все возможные комбинации).
• Отбирайте подписчиков в тестовые группы случайным образом (это возьмет на себя рассылочный сервис).
• Включайте в каждую тестовую группу не менее 250 подписчиков (чтобы получить достоверные результаты).
• Включайте в каждую тестовую группу не более 20 000 подписчиков (дальнейшее увеличение размера группы не приведет к повышению точности тестирования).
• Проверяйте варианты на меньшей части базы (в идеале – на 10 %, чтобы как можно больше подписчиков получили наилучший вариант; тесты на 50 % базы и выше уже неэффективны).