Для начала немного статистики из нашего опыта. Взгляните на таблицу ниже. В ней зафиксирован показатель Open Rate для шести email-рассылок по базе из 30 тыс. потребителей одного из наших клиентов. Все шесть писем были отправлены по одной и той же базе с промежутком в неделю.
|
|
Open Rate |
|
|
30.06 Email 1 |
19% |
|
|
07.07 Email 2 |
20% |
|
|
14.07 Email 3 |
19% |
|
|
21.07 Email 4 |
32% |
2% |
|
28.07 Email 5 |
37% |
2% |
|
04.08 Email 6 |
35% |
3% |
Что мы видим? Начиная с четвертого письма, уже не один, а два показателя Open Rate. Логично предположить, что мы разделили базу на две части по какому-то критерию, после чего получили один OR значительно выше, чем для первых трех писем, а второй — очень низкий, чуть ли не в пределах статистической погрешности. Критерий, по которому была разделена база, — факт прочтения как минимум одного письма в течение последних 180 дней.
Проще говоря, мы разделили базу на «читающих» и «нечитающих». И подобную картину мы наблюдаем всегда, во всех клиентских баз данных, независимо от типа бизнеса и от того, какая аудитория представлена в базе. Все потребители проходят через определенные этапы жизненного цикла и рано или поздно становятся неактивными. Меняется только время — 60 дней, 180, 360… И чем дольше бизнес собирает БД своих потребителей, тем больше в ней становится со временем «нечитающих».
Зачем отделять?
Красивая статистика — не самоцель, хотя, конечно, на цифру 30% приятнее смотреть, чем 20%. Цель — увеличение эффективности коммуникаций. Для чего вообще мы что-то пишем клиентам? Операционных целей может быть много, но в конечном счете — чтобы клиенты больше и чаще покупали. Именно для этого мы постоянно строим гипотезы, проводим тестирование тем, текстов, дизайна писем. Чтобы стимулировать повторные покупки. Которые делают именно «читающие» потребители. А если в базе половина клиентов не читают ваших писем, их нулевой показатель прочтений будет постоянно размывать показатели читающей аудитории. И результаты AB-тестирования, например, будут выглядеть так: тема А — OR 15%; тема B — OR 16%. Какой вывод можно сделать? Тема B вроде бы дала лучший результат. Но разница настолько незначительная, что больше похожа на случайность или статистическую погрешность. Однозначных выводов сделать нельзя, и какая тема лучше сработала, неизвестно. Если же исключить «нечитающую» аудиторию, разница однозначно будет больше и даст возможность делать выводы.
Кроме правильной статистики, дополнительно появляется возможность оценить, какую долю аудитории вообще можно назвать активной, а также анализировать закономерности сроков и причин перехода в «нечитающие».
Удалять или нет?
Что делать с «нечитающими»? Удалять! Именно такая рекомендация нередко звучит как от email-маркетологов, так и от бизнесов. Есть гипотеза, что первым это сказал кто-то из бренд-менеджеров большой компании, которая оплачивает обслуживание базы данных исходя из их объема. Соответственно, чем больше контактов в базе — тем больше абонплата. Кроме этой гипотезы, в ЕС на законодательном уровне есть еще и однозначное указание для бизнеса: удалять из баз данных контакты физ.лиц, которые не проявляют активности в течение трех лет.
НО. Если у вас подобных ограничений нет — никогда и никого не удаляйте из базы. Причина простая: иногда они возвращаются. Начинают вас читать, возобновляют покупки. Кто-то после одной покупки вновь «уйдет в туман», а кто-то сам по себе, без вашего участия быстро станет одним из самых лояльных потребителей. Причем по таким причинам, о которых вы никогда не догадаетесь. Потому что изменился уровень доходов. Изменилось семейное положение. Поменял работу, стиль жизни, формат досуга… Вплоть до того, что увидел картинку, которая вызвала ассоциации с вашим брендом, казалось бы, давно забытым. И с большей вероятностью это случится, если хотя бы раз в месяц потребитель будет видеть от вас какие-то письма в своем почтовом ящике.
Читайте также: как развивать активных клиентов и заставить их прийти к вам обедать.
Программа минимум: отдельный сегмент и отдельные коммуникации
Для начала просто выделите «нечитающих» в отдельный сегмент. Да, и важно настроить алгоритм автоматического перехода «нечитающих» в «читающие» после прочтения любого письма. И наоборот, автоматический переход в «нечитающие», если за определенный промежуток времени не прочтено ни одно письмо. А дальше время от времени поддерживайте с ними коммуникации, не требующих значительных трудозатрат. Достаточно будет даже ньюслеттера или общих акционных предложений. Это уже позволит, во-первых, не портить статистику и аналитику для основых коммуникаций с «читающими», а во-вторых, поддерживать стабильный уровень реактивации «нечитающих» и заказов от них.
После нескольких таких коммуникаций можно вернуться к вопросу «удалять/не удалять» и сделать простой расчет. В таблице в самом начале статьи приведен реальный показатель прочтений для неактивной аудитории. И он не равен нулю. То есть, каждое письмо, отправленное «нечитающим», кто-то все же читает. А из них, в свою очередь, кто-то делает покупку. Уровень конверсии может быть в десятки раз ниже, чем для «читающей» аудитории, но все же конверсия есть. Оцените ее. Сравните объем заказов от неактивных клиентов и затраты на обслуживание этой базы. Если полученная прибыль больше, чем затраты на обслуживание, продолжайте им писать.
Но даже если результат расчета покажет, что от коммуникаций с этой аудиторией только убыток, не факт, что на «нечитающих» можно сразу ставить крест. Возможно, в вашем случае программы минимум уже недостаточно. Ведь результат вы видите по состоянию на сейчас, расчет охватывает тот период, в который вы не пытались целенаправленно реактивировать этих клиентов. И нужно приложить больше усилий, чтобы вернуть к себе интерес.
Какие это усилия? Об этом детально — в следующей статье. О системных коммуникациях с «нечитающей» аудиторией и чем они отличаются от механик реактивации неактивных (не покупающих) клиентов. А также о том, как вернуться на шаг назад и свести к минимуму сам переход в «нечитающие», чтобы в реактивации не было необходимости.