Удвоить продажи из рассылки: кейс купонного сервиса

Исходные данные кейса

Проект: купонная площадка Promokodex.ru (агрегатор промокодов и скидок).

Используемые инструменты:

  • Всплывающее окно для сбора email-адресов от Widget.com;
  • Сервис email-рассылок Smartresponder.

Цель: увеличение конверсии. В нашем случае конверсия — это:

  • Open Rate — открываемость писем рассылки;
  • Увеличение продаж через рассылку.

Тезис: умная email-рассылка по узким тематическим группам пользователей должна положительно повлиять на открываемость писем и вести к заметному увеличению продаж через этот канал.

Исходные показатели:

  • Средний показатель Open Rate до кластеризации: 14%;
  • Количество продаж с одной email-рассылки: 0,5% от общего количества подписчиков.

Этап № 1: Сбор данных о подписчиках

Email-адреса мы собирали на протяжении нескольких месяцев при помощи всплывающего окна от Witget.com: давали новым подписчикам скидку на покупки в интернет-магазинах (скидка генерировалась в зависимости от страницы, которую пользователь просматривал).

Продвижение медцентров и клиник: три кейса о SEO, TikTok и Instagram*

Как получить измеримые результаты в фарммаркетинге.

Показываем на примерах →

Спецпроект

Форма собирала следующие данные пользователя:

1. Имя подписчика.
2. Адрес электронной почты.
3. Данные о странице с промокодами, на которой человек подписался на рассылку.

В итоге получилась следующая картина:

Этап № 2: Сегментация полученных данных

На данном этапе нам нужно было сегментировать подписчиков по тематическим группам. Сегментировали по следующим характеристикам:

1. Пол подписчика. Устанавливали по имени из формы подписки. Пол для нас крайне важен, так как у мужчин и женщин разные вкусы в онлайн-покупках. Например, рассылать мужчинам промокоды для магазинов одежды неэффективно. Для них гораздо интереснее другие темы: электроника, техника, спортивные товары. У женщин другие приоритеты: мода, косметика и товары для детей.

2. Интересы. Устанавливали с помощью анализа страниц, на которых люди подписывались на рассылку. Условно мы выделили два десятка тематических групп: мода, бижутерия, развлечения, различные услуги и т. д. Каждую тематическую группу мы делим на подгруппу, учитывающую пол подписчика.

Примеры получившихся тематических групп и подгрупп:

Группа Подгруппа
«Техника для дома» «Техника для дома — мужчины»
«Техника для дома — женщины»
Группа Подгруппа
«Обувь» «Техника для дома — мужчины»
«Техника для дома — женщины»

Этап № 3: Тестирование по тематическим группам

Мы создали в Smartresponder для каждой темы три тематические группы: основная группа (например, «Техника», и две подгруппы — «Техника-Женщины» и «Техника-Мужчины»).

Оставалось собрать интересный материал — промокоды — и слать письма. Вот одно из писем, которое мы разослали по группе «Техника — Мужчины» в прошлый «Киберпонедельник»:

С помощью A/B тестирования в Smartresponder подбирали заголовки, учитывающие тематику рассылаемых писем. Тестовые письма рассылали не по всей базе, а только мужчинам, так как «Киберпонедельник» — это в основном распродажа электроники и техники.

Читайте также  Кто такой digital producer?

Этап № 4: Создание писем для каждой тематической группы

После тестовой рассылки анализировали полученные данные об Open Rate и создавали по наиболее успешной схеме заголовки в «Экселе» для массовых рассылок на каждую отдельную группу и подгруппу.

В результате теста можно выявить определённые особенности каждой из групп. Например, одна группа неплохо реагирует на неформальное обращение «Ты», у другой лучше работают заголовки на «Вы». Благодаря этим данным у нас получился довольно широкий спектр различных заголовков для тематических групп.

Вот некоторые заголовки, которые хорошо показали себя в купонной тематике:

— «Владимир, твоя скидка 10% в Adidas по промокоду! Топ-10 промокодов недели».
— «Ирина, твой промокод для Yves Rocher — скидка 25%!».
— «Светлана, сегодня распродажа в Wildberries! Твой промокод:…».

Из примеров видно следующее:

1. К подписчику обращаемся по имени.
2. Предлагаем совершенно конкретный промокод (из тематической группы, где состоялась подписка на рассылку).
3. В заголовке предлагаем промокоды наиболее известных брендов из тематической группы.

Как известно, первая текстовая строка в письме часто отображается в списке писем (например, в «Яндексе», в Mail.ru и т. д.). Поэтому в первой текстовой строке мы продолжали «добивать» подписчика интересными промокодами из его тематической группы. Наша цель на этом этапе — открытие письма.

Этап № 5: Рассылка писем по установленным тематическим группам

Вот пример профиля одного из наших подписчиков:

  • Имя: Василий;
  • Пол: мужской;
  • Интересы: Компьютеры (т. к. был подписан на странице с промокодами одного из ритейлеров компьютерной техники).

Для группы, в которой находится Василий («Компьютеры — Мужчины») у нас были промокоды от «МВидео», «Ситилинк», «Медиа Маркт» и других похожих магазинов.

Мы шлём Василию письмо с заголовком типа «Привет, Василий! Твоя скидка 15% по промокоду для Эльдорадо!». В первой видимой строке мы показываем Василию остальные интересные промокоды, которые он получит в письме: «Скидка 7% по промокоду в Связном, распродажа компьютерных аксессуаров в ОГО! — скидки до 40%!».

Вот пример нашей статистики по одному из разосланных писем в подгруппе «Техника, электроника — Мужчины» в прошлый «Киберпонедельник»:

На картинке видно количество кликов по промокодам и акциям. Напомню, таких тематических групп и подгрупп у нас шесть десятков.

Итоги

После долгой и довольно нудной работы по сегментации всего массива email-подписчиков кластеризация полностью оправдала себя!

(Времени на всю работу уходит часа 4. При помощи Экселя можно довольно удобно раскидать большой массив данных. Эту работу повторяем раз в 2 недели по мере поступления новых подписчиков.)

Цифры:

  • Open Rate до сегментации: 14%;
  • Open Rate после сегментации: 27%.
  • Продажи с одной рассылки* до сегментации: 0,5% от общего количества подписчиков;
  • Продажи с одной рассылки* после сегментации: около 1% от общего количества подписчиков.

*до работы по сегментации базы одно письмо рассылалось по всей базе. После проделанной работы мы разослали 60 различных писем, которые затронули всех подписчиков.

Читайте также  Ради проекта, за который не стыдно перед дочерью

Из полученного результата мы сделали следующие выводы:

1. Кластеризация/сегментация подписчиков очень эффективна;
2. Важно учитывать пол подписчика;
3. Чем конкретнее выявлены интересы группы подписчиков, тем более эффективной получается рассылка;
4. Затраченное время на работу с сегментированием базы приносит свои плоды.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Если у вас есть, что дополнить — будем рады вашим комментариям. Если вы хотите написать статью с вашей точкой зрения — прочитайте правила публикации на Cossa.

Источник: cossa.ru

Violettafan