Бизнес не может работать вхолостую. Чтобы понимать и отслеживать результаты своей деятельности, нужно использовать статистику. Существуют показатели как для продаж в целом, так и для отдельных направлений деятельности внутри бизнеса: для маркетинга, для производства, для логистики, для сервисных отделов и т.п.

Ранее мы рассказывали о том, какие показатели чаще всего используют при оценивании эффективности email-маркетинга – про KPI email-рассылок.

В этом материале глубже осветим вопрос механики – как именно заниматься аналитикой рассылок и почему нужно применять по максимуму сквозную аналитику.

Что такое сквозная аналитика

Бизнесу мало знать просто свою выручку, ведь в реальности она может зависеть от множества факторов: цены конкурентов, особенности ниши, предпочтения клиентов, сезонность и т.д. По этой причине маркетологи обычно погружаются глубже в детали и анализируют буквально всё: рекламные каналы (их доля от общего трафика и эффективность), путь клиента (показатели отказа, поведение, время на каждом из этапов, карта кликов), точки контакта.

Но чем больше информации, тем сложнее собрать все данные в одном месте. Всё это из-за того, что информация может быть разнородной и фактически обособленной – на каждом из этапов сопровождения используются разные инструменты и программы.

Сквозная аналитика позволяет решить эти проблемы.

Сквозная аналитика – это специальная система показателей (метрик) и статистики, которая позволяет отследить путь каждого покупателя или клиента от момента первого контакта, например, от просмотра рекламного объявления, и до момента покупки/совершения сделки.

Сквозная аналитика может собирать (агрегировать) и объединять данные о разных каналах рекламы, в том числе и о каналах коммуникации с клиентами: звонки, email, SMS, мессенджеры и пр.

Зная информацию о расходах на каждый канал, о реальных продажах, обращениях (заявках) и прочие параметры, бизнес может с максимальной эффективностью оценить как все каналы продаж вместе, так и отдельно взятые (с детализацией до нужного этапа сопровождения сделки).

Системы сквозной аналитики могут интегрироваться с разными дополнительными системами и сервисами. Чаще всего это CRM-системы, ERP, web-аналитика (Яндекс.Метрика, Google Analytics), облачная телефония (ВАТС), онлайн-чаты на сайтах и пр.

Чем сквозная аналитика может помочь при оценке email-рассылок?

Представим на минуту, что вы «продаёте» email-рассылки бизнесу. Чтобы понять эффективность рассылок, заказчику мало знать, что его постоянная аудитория вырастет условно на N человек в месяц, или, что информацию о компании прочитает X-получателей рассылок.

Вкладывая деньги в email-рассылки, бизнес точно захочет узнать больше деталей:

  • Сколько денег будут стоить каждая отдельно взятая email-кампания, сколько обходится привлечение одного клиента (онлайн-калькулятор CAC).
  • Сколько времени уходит на наращивание аудитории и с какой интенсивностью происходит прирост.
  • Какой объём заявок можно получить с каждой рассылки или со всей email-кампании.
  • Какие сегменты покупателей проявляют наибольшую активность.
  • Сколько удалось заработать денег с рассылок и какова окупаемость вложений (онлайн-калькулятор ROI).
  • Сколько клиентов стало участником бонусной программы (стали постоянными покупателями).
  • Какие конкретно действия в email-рассылках приводят к падению продаж, а какие наоборот их увеличивают.
  • И т.п.

Ответы на все эти вопросы как раз позволяет получить сквозная аналитика.

Благодаря отслеживанию активности каждого отдельно взятого клиента и интеграции с web-метриками бизнес может получить массу дополнительной информации: об интересах и слабостях аудитории, о периоде активности покупателей, о географии размещения клиентов, пол, возраст и т.д.

Зная все эти детали, можно выстроить бизнес-процессы так, чтобы они давали максимальную прибыль. Плюс, если есть новые идеи и концепции, данные по их эффективности можно собрать практически без опросов целевой аудитории (подробнее об опросах в email).

Как интегрировать email-рассылки со сквозной аналитикой

На всякий случай отделим встроенную систему статистики рассылок (обычно это общие показатели, которые отображаются по каждой рассылке, подробнее о статистике email-рассылок в глоссарии), системы web-аналитики (обычно речь о таких именитых сервисах, как Яндекс.Метрика или Аналитика Google, они позволяют вести продвинутую статистику преимущественно по сайтам и по их посетителям), а также непосредственно сквозную аналитику (она традиционно охватывает больше каналов трафика).

Примеры профильных сервисов: Roistat, CALLTOUCH, PrimeGate, Alytics и пр. Недавно элементы сквозного отслеживания появились в Яндекс.Метрике.

Ключевой элемент сквозной аналитики – это UTM-метки. Их мы уже упоминали в материале о создании опросов. Условно это некий цифровой идентификатор или дополнительные данные, которые можно передать внутри ссылки вместе с URL-адресом.

Пример ссылки с UTM-параметрами:

https://ваш-сайт.ру/страница/?utm_medium=email&utm_campaign=promo-email-19-02-2024&subscriber_id=12345678

Здесь передаются следующие данные:

  • utm_medium=email, можно понять, что источником перехода являются email-рассылки.
  • utm_campaign=promo-email-19-02-2024, а тут прописаны данные о рекламной кампании, в нашем случае это промо-письмо от 19 февраля 2024 года.
  • subscriber_id=12345678, идентификатор клиента 12345678, по нему можно найти в базе клиентов в CRM всю остальную информацию, включая покупки, сделки и актуальные контакты (адрес email, номер телефона и т.п.).

На странице, на которую ведёт ссылка с UTM-метками, должен стоять специальный счётчик – скрипт системы сквозной аналитики. Хотя с задачей подсчёта и идентификации клиентов вполне могут справиться сервисы стандартной web-аналитики. Например, у Яндекс.Метрики есть специальный инструмент для сбора данных о UTM-метках.

Скрипт обрабатывает UTM-параметры и заносит их в свою базу данных.

Все остальные данные по клиенту подтягиваются автоматически. Единственное условие – нужно только правильно настроить обработку полей и соответствующих им UTM-меток.

Пример того, как выглядят ссылки в письмах от Ozon:

https://www.ozon.ru/landing/giftcertificates?utm_source=letter&utm_medium=banner&utm_campaign=certificates_service_23feb

Ссылка ведёт на лендинг с сертификатами в честь 23 февраля и содержит все основные параметры email-кампании + указывает на то, что переход осуществляется через баннер (в верхней части письма).

А так выглядит ссылка на каталог с мужской одеждой:

https://www.ozon.ru/category/muzhskaya-odezhda-7542/?userid=123456789&utm_campaign=240219_apparel_dop15_man&utm_content=block-button&utm_mcp_block_id=cq0dsppye41yxpntmp60&utm_mcp_el_name=button&utm_mcp_pos=1&utm_mcp_vid=cq7jkhmd15gkn9465dc0&utm_medium=dm&utm_mid=123455664&utm_source=promo&utm_term=11239

Тут передаётся идентификатор клиента, данные о рекламной кампании, информация о месте размещения кнопки (с идентификатором блока) и дополнительные термины (ключевые фразы).

При переходе клиент не просто будет «посчитан», но и попадёт куда ему нужно, а также будет автоматически связан с существующей учётной записью магазина.

Обратите внимание, что часть данных, необходимых для идентификации конкретного пользователя (подписчика), нужно передавать непосредственно из базы контактов рассылок. Для этого можно использовать конструкции, задействующие элементы персонализации.

Например, параметр, передающий email-адрес пользователя, будет выводиться в шаблоне RuSender через переменную {{email}}, а идентификатор через переменную {{subscriber_id}}.

Часть данных система аналитики собирает о пользователях самостоятельно, поэтому после анализа всех переходов, в личном кабинете можно узнать максимум подробностей:

  • показатели отказов и общее количество переходов;
  • возвраты (повторные и уникальные посещения);
  • длительность сеансов;
  • количество переходов по страницам сайта (глубина просмотра);
  • пол и возраст аудитории;
  • регионы и города расположения;
  • основные предпочтения;
  • какими устройствами, браузерами и операционными системами пользуются клиенты;
  • активность по времени суток.

Email-трекинг

Эта функция применяется тогда, когда вам нужно посчитать и учесть клиентов, желающих обратиться к вам на корпоративную почту, но вместо штатного адреса вида User@домен.компании клиенту предоставляется адрес-псевдоним вида идентификатор1@домен.компании.

В конечном итоге письма всё равно попадают в один общий ящик и с корпоративной почтой можно работать как обычно. Но, открывая адрес «идентификатор1», клиент выдаёт источник контакта, так как идентификатор размещается только в определённом месте, например, на бумажной визитке.

Количество идентификаторов может быть любым, соответственно, можно разделить все обращения по отдельным каналам: ссылка mailto в футере сайта, ссылки в футере рассылок, в электронных и бумажных визитках, в рекламных материалах и т.п.

Пример:

  • идентификатор1@домен.компании – ставится только на бумажных визитках в офлайн-офисах.
  • идентификатор2@домен.компании – можно найти только на рекламных буклетах, распространяемых в городе N.
  • идентификатор3@домен.компании – можно найти только на рекламных буклетах, распространяемых в городе YY.

И т.д.

По аналогии работает функционал колл-трекинга – когда в качестве идентификаторов используются номера телефонов, генерируемые системой облачной телефонии, в конечном итоге звонки всё равно переадресовываются на основной корпоративный номер, но при этом по идентификатору легко понять источник звонка (какой сайт, письмо или рекламное объявление используется).

Выводы и рекомендации

Аналитика – это очень важный и мощный инструмент любого бизнеса. Чтобы знать максимум о своих подписчиках, нужно задействовать профильные системы web-аналитики. Они позволяют выяснить о клиентах практически всё, что нужно для продаж. Соответственно, email-рассылки будут работать в связке с другими маркетинговыми инструментами и каналами (а не в изолированной среде).

Если вы хотите отслеживать все каналы продаж, то классическая аналитика может не справиться. Наиболее правильный подход – использование систем сквозной аналитики, позволяющих отслеживать буквально всё: онлайн и оффлайн-объявления, телефонные звонки, email и прочее.

Для интеграции email-рассылок (email-маркетинга) и систем аналитики вам потребуются UTM-метки, система персонализации писем и принимающий счётчик на сайте (JavaScript-код метрики).

Организовать такую интеграцию несложно, всё детально описано в инструкциях систем аналитики. Остаётся дело за малым, разработать грамотную email-стратегию, собрать красивые макеты писем и запустить email-кампанию. Для этого понадобится удобный и функциональный конструктор, такой как RuSender.

Дата публикации: 20 февраля 2024