Кейс: верить ли уровню открытий и кликов?

Кейс: верить ли уровню открытий и кликов?


Open rate и click rate — показатели, за которыми все привыкли следить. Если люди открывают письма, значит, им интересна ваша компания и/или тема рассылки. Если люди кликают по ссылкам в письме, значит, им интересно его содержание или предложение, которое там содержится. Сегодня мы расскажем, почему эти показатели не такие однозначные, какими кажутся на первый взгляд.

Это — два варианта приветственного письма для нашего клиента магазина Hellride, который продаёт велотовары (запустили две недели назад):

стоит ли верить в open rate и click rate

Об их разнице немного позже, а пока посмотрим на суммарную статистику:

  • Доставлено 593
  • Уникальные открытия 393
  • Кликов 151
  • Уникальных кликов 125

В Google Analytics настроена цель на оформление заказа из письма, цель достигнута 44 раза с момента запуска рассылки (около двух недель). Получается вот такая воронка: доставленные письма (593) → уникальные открытия (393) → уникальные клики (125) → цель (44).

Рассчитываем конверсию доставленных писем в покупку:
44/593 × 100% = 7,4%.

​Неплохо, правда? Можно было бы обрадоваться и успокоиться. А если я скажу вам, что на самом деле конверсия гораздо выше?

В чём подвох open rate и click rate​

В построенной нами воронке упущен один момент. Эта воронка — идеальная гипотетическая модель покупки, но в жизни такого не бывает. И тут становится интересно взглянуть на ещё один показатель — повторные открытия.

Первый вариант письма — наш простой дизайн (полностью можно посмотреть выше). Его мы запускали без красивого оформления, чтобы не ждать, когда дизайнер сможет приступить к работе, и как можно быстрее начать получать результат.

стоит ли верить open rate и click rate

Второй макет, более красивый, появился через некоторое время, его подготовило агентство, которое занимается дизайном у нашего клиента.

Когда мы запустили второй вариант, количество повторных открытий снизилось на 6%. Повторные открытия показывают, что получатель письма заинтересовался его содержимым, сохранил его и возвращался к нему несколько раз.

Это значит, покупка происходит не так однозначно, как предполагает наша воронка. Человек может открыть письмо, перейти на сайт, посмотреть, что там есть, закрыть письмо, потом вернуться к нему и снова закрыть. А потом, когда наступит подходящий момент, он находит сайт в закладках или в поиске, выбирает желаемый товар и оформляет заказ, снова открывает письмо, но не кликает по кнопке, а копирует промокод и вставляет его в форму. Конверсия случилась, хотя воронка сработала не так, как мы предполагали. Мы заглянули в CRM клиента и узнали, что промокод из рассылки (он уникальный и в других каналах не использовался) был использован 144 раза.

Значит, настоящая конверсия письма в покупку: 144 / 593 × 100% = 24,3%.

Мы придерживаемся мнения, что верить можно только цифрам. Но этот кейс учит нас, что в первую очередь надо быть уверенными, что цифры отражают полную картинку. Только так вы сможете правильно оценивать результаты своих усилий.

Отслеживаем взаимодействия с письмами с помощью Google Analytics

Через Google Analytics можно отследить открытия писем. Бывает нужно для отчётов и аналитики.

Проверка гипотезы #1 — нужен ли письмам красивый шаблон

Протестировали у себя простенький шаблон рассылки и красивый. Теперь рассказываем, в каких случаях стоит и не стоит заморачиваться с дизайном.

Автоматические отчёты в Power BI из UniSender, часть 1

Мы уже рассказывали о том, как в Power BI создавать красивые автоматически обновляемые отчёты о рассылках MailChimp. Теперь мы разобрались, как делать то же самое с UniSender, подготовили внутреннюю инструкцию и делимся с вами.