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.

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.

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