Форма входа
0/0
E-mail маркетинг для интернет‑магазина. Инструкция по внедрению - Алексей Ефимов
- Дата:10.11.2024
- Категория: Бизнес / Маркетинг, PR, реклама
- Название: E-mail маркетинг для интернет‑магазина. Инструкция по внедрению
- Автор: Алексей Ефимов
- Год: 2015
- Просмотров:0
- Комментариев:0
Уважаемые читатели!
Тут можно читать бесплатно E-mail маркетинг для интернет‑магазина. Инструкция по внедрению - Алексей Ефимов. Жанр: Маркетинг, PR, реклама, год: 2015. Так же Вы можете читать полную версию (весь текст) онлайн книги без регистрации и SMS на сайте Knigi-online.info (книги онлайн) или прочесть краткое содержание, описание, предисловие (аннотацию) от автора и ознакомиться с отзывами (комментариями) о произведении.
Описание онлайн-книги E-mail маркетинг для интернет‑магазина. Инструкция по внедрению - Алексей Ефимов:
E-mail маркетинг успешно помогает интернет-магазинам извлекать прибыль из наработанной клиентской базы. И если вы не хотите оплачивать услуги профессиональных агентств, а намерены развивать e-mail маркетинг своими силами, эта книга для вас. Она содержит четкую модель для малых и средних интернет-магазинов с учетом их реалий: неготовности вкладывать большие средства на старте, нехватки ресурсов, отсутствия качественного контента, а также необходимости получать немедленную, ясно прослеживаемую финансовую отдачу от инструмента.Читайте, внедряйте и умножайте прибыль!
Читем онлайн E-mail маркетинг для интернет‑магазина. Инструкция по внедрению - Алексей Ефимов
Шрифт:
-
+
Интервал:
-
+
Закладка:
Сделать
% отклика = Кол-во отзывов/Отпр × 100 % (округляем до одного знака после запятой).
Абсолютные величины всегда должны дублироваться относительными. На них не влияют такие переменные факторы, как рост базы или качество доставки, поэтому они позволяют проводить оценку точнее.
• Стимулирование второго заказа
Следующий лист заполняется для писем, стимулирующих второй заказ через N дней после совершения первого:
В таблицу вносятся те же показатели, что и для welcome e-mail. Здесь нас в первую очередь интересует количество заказов. Данные по трафику можно не указывать.
• Прочие письма
Думаю, принцип понятен: если у вас действуют дополнительные письма, то для аналитики каждого из них нужно завести отдельный лист в «Статистике автоматических рассылок».
Информацию о доставке и показатели эффективности стоит фиксировать повсеместно. Заключительные столбцы могут варьироваться в зависимости от целей письма.
Например, в случае welcome e-mail нас интересует, удается ли возвращать подписчиков на сайт и как они себя там ведут. При запросе отзывов считаем % отклика. Во время стимуляции второго заказа мы сосредоточены на продажах. Дальше следуем той же логике: приглашаем в соцсети – смотрим за динамикой вступления новых участников в сообщества. Даем промокод на день рождения – отслеживаем % его использования и заказы. И так далее.
Пример «Статистики автоматических рассылок» для всех основных видов писем вы можете посмотреть в приложении 8Б.
Как анализировать
Метод анализа автоматических писем повторяет аналитику для массовых рассылок: мы по очереди рассматриваем каждый показатель, сравниваем его с предыдущими значениями (соревнуемся сами с собой) и поставленными целями.
• Бонус за подписку и напоминание о бонусе
Процент использования промокодов в среднем составляет 5–10 (не так много, но стоит вспомнить, что многие получают его на всякий случай). Если эта величина ниже 5 % и от месяца к месяцу ситуация не меняется, пора заняться корректировкой.
• Welcome e-mail
Поскольку приветственное письмо отправляется исключительно новым подписчикам, его показатели эффективности в целом выше, чем у массовой рассылки.
Коэффициент просмотров
Высоким считается уровень 50–60 %. Хороший средний результат – 30–40 %. Если просмотры ниже 30 %, надо работать с темой письма и моментом отправки.
Коэффициент кликов
Высокие клики >20 %. Нормальные – 10–20 %. Если Ккл<10 %, потенциал welcome e-mail не раскрыт, нужно дорабатывать содержание. Впрочем, не стоит забывать, что средние показатели отрасли значат очень мало – настоящие величины вы увидите, когда включите собственные письма.
Параметры трафика
Одна из задач welcome – рассказать больше о магазине. Устроить своеобразную экскурсию по сайту. Поэтому, конечно, показатель отказов хочется видеть поменьше, а количество просмотренных страниц и длительность посещения – побольше. Это покажет, что заинтересованность подписчиков высока.
Тем не менее по факту придется работать с чем придется. «Наращивать обороты» здесь можно с помощью полезного контента, ссылки на который размещаются в письме.
• Запрос отзыва
Как правило, отзыв запрашивается через 2–3 недели после покупки. Здесь эффект новизны, как в случае с welcome e-mail, уже теряется, поэтому показатели эффективности не так высоки, однако в среднем все равно выше, чем у массовой рассылки.
Наиболее пристального внимания заслуживает % отклика. Если 5–10 % подписчиков, которым вы отправили письмо, поделились с вами обратной связью – хорошо. Если отклик <5 %, пора подумать о дополнительном бонусе.
• Стимуляция второго заказа
Это письмо отправляется в среднем через полгода после первого заказа, и ожидать от него какой-то фантастической отдачи не стоит. В конце концов, ваши активные покупатели совершат второй заказ и без подсказки. Если понадобился стимул – значит, аудитория письма уже не так активна и вряд ли будет интенсивно реагировать на предложение.
Показатели эффективности здесь ожидаются на уровне массовой рассылки, а вот % конверсии, вероятно, будет пониже. Установите разумное значение, которого можно достигнуть, и, если не вписываетесь в него после нескольких сотен отправленных писем, дорабатывайте содержание.
• Прочие письма
Автоматические рассылки обладают одним полезным свойством: в среднем отклик на них выше, чем на письма массовой рассылки. Это связано и с подходящим моментом отправки, и с более высоким уровнем персонализации, и с каким-то особым контентом, который отличается от рядового содержания писем.
Поэтому, проводя измерение показателей своих автоответчиков, стоит ориентироваться на уровень массовой рассылки как на нижнюю границу прогнозируемого результата.
Процент конверсии по цели каждого письма во многом будет зависеть от глубины проработки предложения и точного выбора момента для отправки. Здесь нужно ставить реалистичные цели и продвигаться к ним путем последовательного улучшения контента.
О том, как это сделать, будет довольно подробный разговор в заключительной, девятой главе.
Статистика нотификаций
Нотификации имеют свою специфику. Во-первых, они, как правило, отправляются через CMS (как и письма о бонусе за подписку) и по ним нет подробной статистики. Во-вторых, их попросту слишком много, чтобы детально анализировать каждое сообщение. Ограничимся периодическими сокращенными замерами, которые позволяют нам оставаться в курсе событий, не утопая в цифрах.
Когда измерять
Периодичность измерений та же, что и для автоматических рассылок, – раз в месяц. Проводим замеры в начале каждого месяца по итогам предыдущего.
Что измерять
Поскольку нотификации – тоже автоматические письма, заводим для них новый лист в «Статистике автоматических рассылок»:
Измеряем количество кликов, заказов и доход для каждого типа нотификаций. Для этого используем метку utm_campaign, которую заблаговременно разместили во всех маркетинговых элементах писем.
Количество кликов есть в сервисе веб-аналитики. Количество заказов и доход определяем аналогично массовой рассылке.
На этой странице вы можете бесплатно читать книгу E-mail маркетинг для интернет‑магазина. Инструкция по внедрению - Алексей Ефимов бесплатно.
Похожие на E-mail маркетинг для интернет‑магазина. Инструкция по внедрению - Алексей Ефимов книги
- Маркетинг интернет-магазина - Маргарита Акулич - Прочая научная литература
- Давайте вместе - Николай Орехов - Научная Фантастика
- Неверная - Игорь Ефимов - Современная проза
- Инновационный маркетинг. Решения по ценам, продвижению и распределению - Маргарита Акулич - Русская современная проза
- Умный тренажер для мозга. Минимум усилий – максимум результата! - Могучий Антон - Личная эффективность
