Кому интересны ваши рассылки? Считаем Engagement Rate в email-маркетинге

Если вы делаете регулярную информационную рассылку, то наверняка замечали, что регулярный коэффициент уникальных открытий и CTR может не меняться, а процент целевых действий в Google Analytics — скачет. На мой взгляд, это напрямую связано с коэффициентом вовлеченности (Engagement Rate) — показателем, основанном на аналитике пользователя, а не рассылки.

Зачем нужно считать Engagement Rate в рассылках?

О коэффициенте вовлеченности в Facebook и Google Analytics вы наверняка слышали, и не раз. Но как считать вовлеченность в рассылках, и зачем вообще это нужно? На вашу рассылку подписываются, ее открывают, кликают по ссылкам. Допустим, в стандартной аналитике вы видите показатель открытий (Open Rate) — 30% и Click Rate 7%. Но как понять, что это за 30% и 7%? Всегда ли это одни и те же люди? Если нет, то какой процент из этого числа — новые подписчики? Да и вообще, сколько времени длится путь вашего пользователя от подписки к полному вовлечению в рассылку? Engagement Rate призван ответить на эти вопросы.

Как считать Engagement Rate?

Старый, избитый, дедовский метод — смотреть показатель неуникальных открытий (Total Opens) и кликов (Total Clicks). То есть, если одно письмо пользователь открывал один раз, а второе — пять, то уровень его вовлеченности в контент второй рассылки выше в пять раз. Метод очень неоднозначный. Существует тысяча не связанных с контентом причин, из-за которых подписчик мог открыть рассылку 153 раза. Первая — подписчик и есть email-маркетолог, отправитель письма, накликивающий карму и премию.

Аналитика Unique/Total Opens/Clicks в GetResponse

Так что показатели Total Opens и Total Clicks скорее говорят об успешности конкретной рассылки, чем о вовлеченности пользователей. Интересна идея введения в систему аналитики Engagement Rate еще одного измерения — времени. То есть считать не количество действий с одной рассылкой, а количество регулярно повторяющихся активностей одного пользователя. Преимущества данного подхода:

1. Внедрение времени в систему аналитики рассылок позволяет наконец-то измерять email-маркетинг как процесс коммуникации. Это актуально, даже если речь не о триггерах, а об обычной информационной рассылке. Подписчики её также склонны рассматривать как переписку с логичным началом и целью.

Фидбек одного из подписчиков информационной рассылки по блогу Netpeak

2. Возможность сегментировать базу подписчиков по степени вовлеченности. В результате вы получите сегменты наиболее замотивированных пользователей, подписчиков с растущим интересом и невовлеченных читателей. Остановимся чуть подробнее на механике.

Как сегментировать базу по вовлеченности

Вовлеченность нужно анализировать на всех этапах активности пользователя: подписки, открытия, клики.

Следует четко понимать, что когда речь идет об Engagement Rate, это может быть вовлеченность на одном уровне из трех:

1. Engagement Rate of Subscribers — показатель вовлеченности подписавшихся за определенный промежуток времени пользователей.
2. Engagement Rate by Opens — процент подписчиков, которые открыли рассылки, отправленные в определенный промежуток времени.
3. Engagement Rate by Clicks — процент подписчиков, которые перешли по ссылкам из кампаний, отправленных в определенный промежуток времени.

Рассмотрим эти метрики детально.

1. Как считать Engagement Rate of Subscribers

С помощью этой метрики можно посчитать, сколько времени требуется большинству подписчиков, чтобы начать регулярно читать рассылку. Допустим, мы настраиваем аналитику вовлеченности подписавшихся пользователей. Анализируемый период — месяц, частота рассылок — еженедельная. Сегментируем базу по подписчикам, которые пришли в предыдущем месяце (Interest на графике). Если смотрим вовлеченность подписавшихся пользователей за февраль-март, то вводим в условия диапазон дат подписки — январь-февраль, а даты отправки рассылок — февраль-март. Создаем нужный сегмент. Агентство Netpeak использует платформу GetResponse, поэтому все скриншоты — оттуда. Получаем данные о том, что 20% проживающих в Казахстане и подписавшихся в январе-феврале пользователей были вовлечены в феврале-марте на 100% — открыты три рассылки из трех. Далее, меняя условие «Письмо открыто» — «Письмо не открыто», создаем сегменты для подписчиков с 75%, 50%, 25% и нулевой вовлеченностью. Вы заметили, что мы построили выборку, очищенную от тех, кто подписался позже даты отправки первой рассылки? Включать их в подсчет не имеет смысла, так как это может испортить общую статистику.

2. Как считать Engagement Rate by Opens

Эта аналитика рассказывает все о качестве работы email-маркетолога: на протяжении какого периода вы можете удерживать внимание читателей к своим письмам, ждут ли подписчики новое письмо от вас. Когда мы анализируем вовлеченность открывающих рассылку пользователей, на первое место выходит не диапазон дат подписки, а количество открытых писем. Сколько нужно писем для расчета коэффициента? В своем исследовании Tim Watson, Kath Pay, Skip Fidura и Dela Quist высказали мнение, что нужно ориентироваться на число 12, как оптимальное количество регулярных писем. На мой взгляд, считать вовлеченность за квартал (в случае еженедельных рассылок) некорректно. По опыту рассылки Netpeak, cредний срок активной жизни подписчика в еженедельной базе — 6-8 месяцев. Так что в нашем случае оптимальный период для расчета коэффициента вовлеченности открывающих рассылку пользователей — 1-2 месяца. Также не забываем прописать в условиях сегмента диапазон дат подписки — от начала существования рассылки до дня появления первого из анализируемых писем. В результате можно построить такую аналитику:

• у 5% базы engagement rate — 100% (открыли 4 письма из 4);
• у 10% базы enagement rate — 75% (открыли 3 письма из 4);
• у 15% базы engagement rate — 50% (открыли 2 письма из 4);
• у 20% базы engagement rate — 25% (открыли 1 письмо из 4);
• у 50% базы engagement rate — 0% (не открыто ни одно письмо).

Конечно, нужно сделать поправку на процент отписок, который влияет на точность расчетов. К сожалению, отказы от рассылки невозможно включить в условия создания выборки.

3. Как считать Engagement Rate by Clicks

Если вы создаете информационную рассылку с анонсами, эта метрика покажет ваших самых преданных читателей, а если речь о триггерах (или серии писем по Франку Керну) с одной ссылкой в письме, вы узнаете, кто из подписчиков идет по проложенному вами пути к конверсии. Сегментируем базу по кликам на определенное количество рассылок и по диапазону дат подписки — от начала существования рассылки до дня появления первого из анализируемых писем. Плюс к этому можно настроить сегментацию по определенной ссылке.

Перед вами список людей, которые четыре раза подряд сказали вам «да». Вы правда не знаете, что с ними делать?

Конечно, основные маркетинговые усилия нужно прикладывать к сегментам с 25%, 50%, 75% коэффициентом вовлеченности, чтобы как можно большее количество подписчиков получили Engagement Rate 100%.

Что еще нужно знать про коэффициент вовлеченности?

1. Период подсчета Engagement Rate зависит от специфики бизнеса.
2. Коэффициент вовлеченности — метрика, показывающая ситуацию за актуальный период (месяц, квартал). Коэффициент нельзя измерить задним числом. Причина тому — ограниченный срок активной жизни лида в базе.
3. Мы рассматриваем только коэффициент вовлеченности в email-маркетинге, но не стоит забывать про мультиканальные взаимодействия. Engagement Rate в рассылках нужно рассматривать вместе с коэффициентами вовлеченности в других каналах.
4. Пользователь, полюбивший ваш товар или услугу, может совершить покупку из первой же рассылки. И наоборот, подписчики с высоким коэффициентом вовлеченности не всегда конвертируются. Впрочем, здесь уже вопрос к самой сути маркетинга — мы не можем гарантировать конверсии, но можем повысить их вероятность.