Deli

Osvežitev osnovnega znanja za merjenje učinkovitosti e-poštnega marketinga, ki vam lahko pomaga pri naprednejših taktikah e-poštnega marketinga.

Metrike e-poštnega marketinga: Kaj nam povejo in kdaj jih uporabiti - iPROM - Mnenja strokovnjakov - Lucie Pokorna

Metriki, ki sta nas v dopustniških mesecih najbolj zanimali, sta bili najverjetneje temperatura morja (čim višja) in temperatura piva (po možnosti čim nižja). A ker se poletni dnevi poslavljajo in jesen počasi približuje ter z njo tudi glavna sezona pričetka oglaševalskih kampanj »nazaj-v-šolo« za številne panoge, sem se v današnjem zapisu želela posvetiti temi, ki je ključna za pravilno razumevanje e-poštnega marketinga – merjenju učinkovitosti vaših e-poštnih sporočil.

V zapisu so razložene osnovne metrike e-poštnega marketinga, ki nam pomagajo ugotoviti, ali so naše e-poštne kampanje dosegle naše naročnike in kakšen je bil odziv nanje.

Za vsako vprašanje prava metrika: Ne mešajmo hrušk z jabolki - iPROM - Mnenja strokovnjakov - Lucie Pokorna

Za vsako vprašanje prava metrika – ne mešajmo hrušk z jabolki!

V področje e-poštnega marketinga uvrščamo precejšen nabor metrik, ki pa se rahlo razlikujejo od splošnih digitalnih metrik, ki jih uporabljamo za nadzorovanje spletnih oglaševalskih kampanj ali oglaševanja prek drugih kanalov.

Verjamem, da se tudi vi redno srečujete s stopnjo odprtja, stopnjo klikov, stopnjo zavrnitve e-poštnih sporočil in morda tudi s konverzijsko stopnjo, ko delate na optimizaciji svojega e-poštnega marketinga. Niso pa vse metrike primerne za vse optimizacijske pristope. Zato sem pripravila spodnji pregled metrik, ki jih lahko spremljate v posebnih primerih:

  • Stopnja odprtja e-poštnih sporočil (open rate): To metriko uporabljamo, če želimo primerjati uspešnost naslovov e-poštnih sporočil ali jih A/B testirati. Stopnja odprtja ni ustrezna metrika pri optimizaciji vsebin e-poštnega marketinga, saj nam pove le to, ali je uporabnik odprl prejeto sporočilo, o njegovi interakciji z vsebino pa ne izvemo ničesar.
  • Stopnja klikov (click rate): Pri optimizaciji ali A/B testiranju vsebin posameznih kampanj oziroma elementov znotraj kampanje se splača primerjati stopnjo klikov, ki so jo generirali gumbi, slike in drugi elementi v kampanji.
  • Stopnja zavrnitve e-poštnih sporočil (soft-bounce/hard-bounce): Ti dve metriki, zlasti pa dokončna zavrnitev e-poštnega sporočila, sta pomembni za nadzorovanje zdravja in aktualnosti seznama prejemnikov.

Če vas zanima, kako se vaše podjetje ponaša z uspešnostjo e-poštnih kampanj v primerjavi s svetovnimi povprečji, vam priporočam raziskavo, ki jo je objavilo podjetje MailChimp.

Gremo en korak naprej - »Drugi nivo« analize e-poštnega marketinga - iPROM - Mnenja strokovnjakov - Lucie Pokorna

Gremo korak naprej – druga raven analize e-poštnega marketinga

Z zgoraj omenjenimi metrikami si lahko pomagamo pri analizi, ki se navezuje izključno na uspešnost e-poštnih sporočil in stanje naše baze prejemnikov. Izmerili smo, koliko uporabnikov vidi vsebino naših e-poštnih sporočil in z njimi stopi v interakcijo.
Zanimiv del pa se na tej točki šele začenja – sedaj izvemo, če nam je promet, ki smo ga ustvarili z e-poštnim marketingom, poleg širjenja zavedanja in prepoznavnosti prinesel še kaj. Čas je za spletno analitiko.

Kakovost prometa in vedenje obiskovalcev. Za spremljanje kakovosti prometa in vpletenosti obiskovalcev, ki jih privabimo s svojo e-pošto, uporabljamo vsaj dve klasični analitični metriki:

  • Stopnja obiska ene strani (bounce rate), ki nam pomaga razumeti, ali smo vzpodbudili zanimanje in radovednost obiskovalcev ter jih prepričali, da poleg pristajalne strani raziščejo še dodatne vsebine.
  • Povprečno trajanje seje (session duration) – s to metriko izmerimo, koliko časa se uporabniki zadržijo na našem spletnem mestu. Če je to le nekaj sekund, verjetno obiskovalcev nismo prepričali in obstaja možnost, da imamo težavo z vsebino e-poštne kampanje (ki morda ustvarja napačna pričakovanja).

Kakovost prometa, ki jo merimo z omenjenimi analitičnimi metrikami, nam napove, ali z e-poštnim marketingom na splošno nagovarjamo pravo publiko.

Konverzijska stopnja e-poštnega marketinga - iPROM - Mnenja strokovnjakov - Lucie Pokorna

Ker pa je prvotni cilj podjetij ustvarjanje dobička, imamo še eno ključno metriko:

  • Konverzijska stopnja e-poštnega marketinga (email marketing conversion rate) se od klasične konverzijske stopnje, ki smo jo vajeni na spletni strani, razlikuje le v eni pomembni podrobnosti, in sicer je pri konverzijski stopnji e-poštnega marketinga treba primerjati število dostavljenih sporočil s številom konverzij.

Konverzijsko stopnjo e-poštnega marketinga torej izračunamo po sledeči formuli:

  • Konverzijska stopnja e-poštnega marketinga (v %) = (št. konverzij / število uspešno dostavljenih e-poštnih sporočil) * 100

Za izračun konverzijske stopnje pa ne uporabljajte števila poslanih e-sporočil ali števila prejemnikov na svojem seznamu s številom konverzij, ker bi tako primešali nekaj dodatnih dejavnikov (npr. zdravje seznama prejemnikov), ki lahko vplivajo na rezultat.

Zgornji povzetek osnovnih metrik v e-poštnem marketingu vam pomaga razumeti, kdaj pogledati katero metriko in kako se metrike e-poštnega marketinga povezujejo z bolj klasičnimi analitičnimi metrikami, v naslednjem zapisu pa vam bom predstavila nekaj strategij, ki pomagajo izboljšati konverzijsko stopnjo e-poštnega marketinga.


Za več takšnih vsebin se prijavite na naše E-novice!

iPROM Spletna patrola - prijava
  Več informacij

Vaših osebnih podatkov ne bomo posredovali tretjim osebam in jih ne bomo uporabljali za druge namene.

Kadarkoli lahko zahtevate, da vaše osebne podatke popravimo, dopolnimo ali izbrišemo, s sporočilom na gdpr@iprom.si. Več o vaših pravicah in varstvu osebnih podatkov izveste tukaj.

Deli

O avtorju

Lucie Pokorna je v iPROMu opravljala delo strokovne svetovalke za strateško svetovanje. Trženje v digitalnih medijih je spoznavala v evropski centrali podjetja Google na Irskem, kjer je bila odgovorna za češke in slovaške naročnike. V omenjenem podjetju je kasneje sodelovala pri razvoju globalnih izobraževalnih programov in skrbela za trening novih zaposlenih. Izkušnje je pridobivala tudi v podjetju Sixt v Münchnu, kjer je kot trenerka pripravljala in izvajala izobraževanja za servisni center s 400 zaposlenimi. Lucie je zaposlena kot poslovni analitik v družbi A1.

Vsi prispevki avtorja

Arhiv