Какой результат принесёт email-маркетинг: как сделать прогноз

Проекты по внедрению и ведению email-маркетинга могут стоить от 120 000 до 300 000 рублей в месяц. Поэтому владелец бизнеса хочет понимать, что даст ему эта инвестиция в конечном итоге.

Прогноз результата email-маркетинга позволяет понять:

1. Как вырастет база клиентов?
2. Сколько писем будет отправлено?
3. Как изменятся показатели рассылок?
4. Изменится ли средний чек для заказов с рассылок?

Бывают ещё и нестандартные варианты прогноза, когда рассылки напрямую не приносят дохода, но являются дополнительным привлечением клиентов на различные этапы воронки продаж. Однако, процесс построения таких прогнозов отличается лишь финальными расчётами, когда уже требуется получить ответы на поставленные вопросы.

Давайте разберёмся во всех тонкостях процесса построения прогноза для рассылок.

Составляем план рассылок

Перед составлением прогноза необходимо погрузиться в бизнес клиента, понять его желания и составить план, который приносил бы максимальную пользу. За эту часть работы у нас отвечают менеджеры по продажам и маркетологи.

Читайте также

Как погрузить автора в проект, чтобы его текст был полезен бренду

Результатом является проработанная схема коммуникации, где красным выделены рассылки, которые уже работают у клиента:

А если у клиента не были настроены никакие рассылки? Всё равно анализируем бизнес и составляем схему с нуля.

Читайте также

Схема рассылок: формат, физический смысл и решение прикладных задач

Собираем исходные данные

Свои прогнозы мы строим на год вперёд с разбивкой по месяцам. Такое разделение помогает в процессе дальнейшей работы отслеживать, в правильном ли направлении мы двигаемся. Поэтому исходные данные собираем за каждый месяц прошедшего года.

Для этого мы используем:

• данные из сервисов аналитики;
• данные из платформ рассылок;
• при необходимости — данные от клиента (например, если клиент собирается наращивать трафик, то нужен ожидаемый процент прироста).

Рассмотрим подробнее, какие показатели требуется собирать и для чего они нужны.

Сеансы, пользователи и новые посетители

Данные получаем с Google Analytics или «Яндекс Метрики».

Рассчитать прирост базы можно по количеству пользователей или сеансов — это зависит от задачи. Советуем собрать всё сразу. Убедитесь, что сервис возвращает результаты, используя 100% ваших данных, то есть без сэмплирования.

Данные с проморассылок

Эти и все остальные данные собираем с любой платформы: Mindbox/MailChimp/ExpertSender или других.

Нам нужно знать:

• сколько отправлено писем;
• сколько доставлено;
• количество открытий (уникальное значение);
• количество кликов (уникальное значение);
• количество транзакций;
• доход.

Delivery Rate, OR, CTOR, коэффициент транзакций и средний чек рассчитываются по формулам.

По возможности используйте уникальные открытия и клики — это позволит видеть данные в разрезе пользователей.

Если платформа не собирает или ошибочно считает данные по транзакциям, выгружайте данные из сервиса аналитики, например из Google Analytics, при условии правильной настройки передачи данных электронной торговли.

Выберите нужный источник/канал и месяц, проверяйте, нет ли сэмплирования. Не забывайте, что коэффициент транзакций в GA считается от сеансов (на случай, если вы будете использовать в прогнозе не сеансы, а пользователей).

Если рассылок не было, то придётся ориентироваться на усреднённые показатели по тематике + экспертное мнение. Также учитывайте, является ли продукция премиальной или бюджетной, поскольку показатели по рассылкам у них разные.

У нас достаточно разнообразные клиенты, поэтому есть статистика по всем основным метрикам для различных сфер. Например, средние значения Open Rate и Click To Open Rate в промо-рассылках для:

• косметики в одной ценовой категории: OR — 7,6%, CTOR — 10,5%;
• застройщиков (бюджетный сегмент): OR — 37,3%, CTOR — 15,3%;
• одежды: OR — 10,8%, CTOR — 26,4%.

Данные по триггерным рассылкам

Перед тем, как приступить к сбору данных, необходимо определить, насколько подробный результат хотите получить.

Есть три варианта расчёта:

1. Обобщённый. Используйте его, если большинство триггерных цепочек у клиента уже настроены. Собираете суммарные данные по тем же показателям, что и для проморассылок, учитывая те же нюансы, что и с проморассылками.
2. Детальный. Используйте, если не настроено ничего/очень мало или необходима большая детализация.Собираете такие же показатели, как и для проморассылок по каждой цепочке (welcome, брошенная корзина/просмотр и так далее). При таком разбиении мы отказались от привычного деления по месяцам и собрали данные за необходимый период.
3. Смешанный. Используйте, когда большая часть триггеров настроена и работает.Собираете данные, как в обобщённом варианте, а детализацию делаете лишь по новым письмам в триггерных цепочках

Динамика базы

Если это нестандартный прогноз по рассылкам — например, как мы говорили в начале, нужно спрогнозировать не доход, а прирост лидов в воронку продаж, — то данные можно запросить у клиента.

Читайте также

Как таймер обратного отсчёта в письме влияет на Click Rate и конверсию: результаты тестирования

Анализируем данные

Когда все показатели собраны в одном файле, можно приступать к их анализу.

Оценивайте следующие показатели.

Изменение трафика в течение предыдущих 12 месяцев

Это поможет определить сезонность, выявить возможные аномалии.

Попытайтесь понять причины аномальных значений. Например, резкое увеличение трафика в ноябре в большинстве случаев является нормальным явлением: компании проводят Черную пятницу. Но, если проводилась какая-то уникальная акция, которая нагнала много трафика в этот месяц, на следующий год не стоит ожидать такого же трафика в этот период.

Динамика клиентской базы

Определите, сколько человек отписалось и подписалось в каждом месяце. Проследите, есть ли связь между приростом базы и трафиком в каждый месяц.

Количество и показатели промо- и триггерных рассылок

Определите примерное количество в месяц проморассылок.

И триггерных рассылок — если вы используете обобщённый вариант.

Обратите внимание, что количество триггерных рассылок рассчитываем как процент от базы в конкретный месяц. Влияет ли сезонность, акции и другие внешние факторы на OR, CTOR, коэффициент конверсии?

Доход

Посмотрите на изменение дохода и среднего чека. Являются ли изменения обоснованными? Если да (например, постоянные акции), не забудьте это учесть при прогнозировании.

Читайте также

Как рассчитать финансовую модель программы лояльности

Данные по триггерам при детальном варианте расчётов

Определите, какой процент от общих объёмов триггерных рассылок составила конкретная цепочка или письмо, учитывая дату запуска. Например, если цепочка писем «Брошенная корзина» настроена только три месяца назад, то и сравнивать объём отправок по этой цепочке необходимо с общими объёмами отправок триггерных рассылок за этот период. Иначе вы получите некорректные показатели.

Оцените основные показатели и их взаимосвязь с типом триггера, акциями и так далее.

Приступаем к прогнозу

Напоминаем, что свои прогнозы мы строим помесячно на год вперёд. Можно, конечно, строить и на более долгосрочную перспективу, но не советуем. Правдивость результатов от года к году уменьшается.

Прогнозы делаем в следующих категориях.

Трафик

Мы на трафик никак не влияем, в отличии от рекламы. Поэтому стоит уточнить, не планируется ли у компании использование новых способов рекламы (или наоборот, сокращение существующих). Если планируются изменения, узнаём ожидаемый ежемесячный процент прироста трафика.

Теперь, учитывая данные от клиента и ретроспективный анализ трафика за предыдущий год, можно построить прогноз.

Размер базы

В компании мы трепетно относимся к базе подписчиков, поэтому перед работой над рассылками, при необходимости, проделываем ряд шагов на пути к получению актуальной базы, которые необходимо учитывать при построении прогноза.

Читайте также

Гигиена базы подписчиков: 5 советов, как актуализировать список адресатов

Что необходимо учитывать при расчёте клиентской базы?

Очистка базы

Определите процент невалидных адресов. Заложите уменьшение размера базы на это количество в первый месяц расчетов.

Размер DOI

Механика Double Opt-In (двухэтапной подписки) позволяет отсеивать невалидные адреса и сохранять актуальную клиентскую базу. Величина DOI зависит от вида бизнеса. Если есть возможность, оцените на похожих клиентах. В прогнозе учитывайте этот показатель ежемесячно.

Прирост базы

Анализируя исходные данные, можем заметить, что ежемесячный процент прироста базы от трафика находится в небольшом диапазоне, поэтому для расчёта можно взять усреднённый показатель. Не забудьте про DOI.

Отписки

У вас уже должны быть данные по проценту отписок в каждом месяце после анализа исходных данных. Усреднённый показатель можно использовать при расчёте прогнозируемых результатов.

Либо считать отписки на следующих шагах прогнозирования — об этом расскажу дальше.

Теперь можно рассчитать размер базы в конце каждого месяца.

Проморассылки

Исходя из составленного менеджерами плана рассылок, мы знаем приблизительное количество проморассылок в месяц. Если вы не располагаете такой информацией, опирайтесь на исходные данные и планы.

Все остальные показатели мы получили из анализа исходных данных, внеся необходимые корректировки.

Остаётся только подставить всё в нужную форму и рассчитать.

Еще точнее ваш прогноз будет в том случае, когда значения OR, CTOR, коэффициента транзакций и среднего чека будут учитывать сезонность, акции и другие внешние влияния. Это условие касается и прогноза для триггерных рассылок.

В этой части прогноза рассчитано количество отписок с проморассылок. Будут рассчитаны ещё отписки с триггерных рассылок. Их сумму и можно использовать при расчёте отписок из предыдущего пункта.

Триггерные рассылки

Обобщённый прогноз

Как и в проморассылках, мы определили и скорректировали главные показатели для расчётов.

И подставили в прогноз.

Детальный прогноз

Для каждого нового триггерного письма указываем OR, CTOR, процент отписок и коэффициент транзакций. Учитываем, в какой цепочке и на каком месте находится письмо. Как правило, чем позднее отправляется, тем ниже показатели.

Если есть возможность, при определении прогнозных показателей (в том числе среднего чека и объёма отправок) опирайтесь на схожие цепочки писем. Например, если есть брошенная корзина, можно использовать приблизительные показатели для брошенного просмотра. Но нельзя использовать OR с транзакционных писем для welcome-цепочки.

Производим расчёт по каждому письму.

Смешанный прогноз

Мы чаще всего используем этот тип при прогнозировании триггерных рассылок. Способ сочетает в себе все вышеизложенные шаги.

Собираем итоги прогноза

Не забывайте, что чем детальнее вы изучите исходные данные, сам бизнес и нынешнюю ситуацию, тем точнее получится прогноз.

---

Подписывайтесь на наш Телеграм-канал Маркетинг за три минуты, где мы делимся интересными материалами про онлайн-маркетинг в формате постов-трёхминуток. А если вы хотите поболтать и поделиться своими мыслями, приходите к нам в CRM-Chat.