Serpstat использует файлы cookie для обеспечения работоспособности сервиса, улучшения навигации, предоставления возможности связаться с командой поддержки, а также маркетинговых активностей Serpstat.

Нажав кнопку "Принять и продолжить", вы соглашаетесь с Политики конфиденциальности

Принять и продолжить

Сообщить об ошибке

Отменить
23002 13 7
Аналитика Читать 14 минут 20 июня 2017

Триггерные email-рассылки: стратегия формирования триггеров с точки зрения аналитика

Триггерные email-рассылки: стратегия формирования триггеров с точки зрения аналитика
Ведущий специалист отдела коммерческой web-аналитики, автор статьи о триггерных рассылках
Татьяна Тюпина
Ведущий специалист отдела коммерческой web-аналитики
В этой статье я расскажу, как попадать в цель и строить прибыльные цепочки писем на основе выбора триггеров. А еще познакомлю с моими практическими наработками аналитика, которые вы сможете внедрить в свой бизнес.
Статья написана в рамках статейного конкурса Serpstat и SEOnews. Условия конкурса
Вряд ли найдется маркетолог, который ни разу не сталкивался с настройкой триггерных рассылок. Кто-то отдает эту сложную задачу на аутсорс и верит в порядочность и качество работы подрядчика, другие же садятся и делают сами.

Увы, глубина проработки триггерных настроек обычно очень низкая: для сферы ритейла настраивают брошенные корзину и просмотры, в инфобизнесе отправляют письма с ответами на комментарии. Что-то более сложное большинство компаний не реализует: то ли рук не хватает, то ли опыта, а может, просто боятся захлебнуться в море всевозможных действий посетителя на сайте. А зря.

Вот пример хорошей стратегии триггерной рассылки — от компании Hoff (картинка была в публичном доступе).
Детальный путь клиента и воронка продаж для триггерной рассылки компании Hoff
Давайте разбираться.

Что такое триггерная рассылка и для чего она нужна

Триггерная рассылка — это последовательность действий, которые совершаются при наступлении определенных событий. Триггеры — это как раз те самые события. Создание триггерной рассылки можно разделить на следующие этапы:
1
Выбор триггера (например, клик по кнопке, посещение заданной страницы, заявка на коммерческое предложение, просмотр хода строительства объекта).
Меню настройки и выбора триггера
В системе автоматизации маркетинга eSputnik эти этапы выглядят так.
2
Добавление условий (например, время отправки, тип письма, определенная совокупность действий посетителя сайта)
Анализируем и редактируем сценарий пути покупателя по сайту
3
Создание письма под заданные условия
Настройка шаблона письма для триггерной рассылки
4
Запуск триггерной рассылки
Запуск кампании для триггерной рассылки
Триггерная рассылка решает проблемы клиента, такие как:

  • низкий средний чек,
  • короткий срок жизни клиента,
  • отсутствие повторных продаж,
  • отсутствие покупок со стороны заинтересованных клиентов.

Триггерные рассылки будут полезны практически любому бизнесу.
Но в первую очередь рекомендую запустить триггерную рассылку:

  • интернет-магазинам, заинтересованным в уменьшении брошенных корзин и завершении воронки продаж покупкой, стимулирующим возврат посетителей, которые не приобретали товары долгое время;
  • сайтам, предлагающим услуги, — для повышения лояльности к бренду и удержания постоянной клиентуры;
  • сервисам, чтобы учить посетителей пользоваться их услугами, и избежать отвалов пользователей на трудоемком этапе;
  • информационным сайтам — для возврата читателей и вовлечения аудитории в обсуждения.

Если прониклись, приступим к ее запуску. Информацию о пользователях можно разделить на три основных блока: поведенческая, транзакционная и персональная. Блок-схема приведена ниже.
Настраиваем рассылку в зависимости от личных данных наших клиентов
Формировать триггеры мы будем отдельно для каждого их трех блоков. Сперва разобьем характеристики пользователей внутри блоков на сегменты (группы), затем найдем взаимосвязи между получившимися группами, создадим на их основе план-схему триггерной рассылки и запустим ее. Связывать посетителя сайта и почтовый адрес будем по ClientId, через отправку в CRM-систему вместе с заполненным почтовым адресом ClientID клиента.

Начнем с поведенческой информации.

Предположим, что на сайте уже настроена воронка продаж и мы отслеживаем все основные паттерны (модели) поведения посетителей. Нам нужно выделить главные. Посетителя любого сайта, будь то онлайн-сервис, услуги или информационные сайты, можно определить к одной из четырех категорий:

- посетитель (был на сайте, не совершил целевое действие);
- новый покупатель (сделал одно целевое действие);
- постоянный покупатель (совершает целевые действия в течение долгого периода времени);
- ушедший покупатель (ранее совершил хотя бы одно целевое действие, но перестал их совершать).

Посетитель

Для посетителей нужно определить степень их заинтересованности в нашем продукте. Для чего отслеживаем не только целевые действия, но и микроконверсии. Например, посещение страницы с контактами, просмотр описания района при покупке квартиры, долгое нахождение на странице с описанием услуги.

Предлагаем всех посетителей разделить на три группы: заинтересован, заинтересован в средней степени, не заинтересован.

Незаинтересованных включать в триггерную рассылку не будем: как минимум она им не нужна, а как максимум — вряд ли у вас появится их почта.

Для заинтересованных в средней степени посетителей создадим цепочку Welcome писем. В ней будем подогревать интерес клиента к нашей услуге. Первое письмо будем отправлять почти сразу со знакомством клиента с нашим сайтом, второе — через 24 часа и третье — через неделю.

Примеры: к среднезаинтересованным посетителям мы отнесли лиц, просмотревших более 5 страниц в разделе шкафы и читавших описание услуги более 6 минут. Тогда WelCome цепочка писем для них будет выглядеть так: 10 причин, почему шкаф надо купить у нас — подарок при покупке шкафа — бесплатная доставка + скидка 10% на популярные модели шкафов. Для сегмента услуг: почему заказать услугу стоит у нас — отзывы наших довольных клиентов — триал-версия услуги на X дней.

Для заинтересованных клиентов микроконверсиями на сайте может быть брошенная корзина, не заполненная до конца форма заказа консультации. Таким клиентам мы будем высылать письма с Брошенной корзиной, брошенным просмотром, предлагать персональные консультации по продукту, помощь в оформлении заказа. Блок-схема:
Анализ таблицы достигнута ли клиентами цель и когда нужно отправлять триггерную рассылку
А теперь немного математики: будет полезно посчитать ограничения на степень заинтересованности и время между отправками писем.

Степень заинтересованности

Нам требуется найти условия разделения посетителей на группы. Для этого:
1
Выбираем микроконверсии и макроконверсии на сайте (микро: использование поиска, добавление в Корзину, скачивание Каталога, просмотр раздела Контакты; макро: оформление заказа).
2
Выгружаем данные из счетчика с идентификатором клиента и выполненными им за средний срок жизни клиента (через какое время отсутствия активности вы будете считать клиента новым клиентом. Например, если спустя полгода отсутствия покупок у вас клиент сделает покупку, то вы будете считать его новым покупателем) действиями.

Т.к. счетчик Google Analytics не позволяет выгружать за раз более 5 000 строк, рекомендуем воспользоваться Google Docs или RStudio для выгрузки данных.
Смотрим в Google Analytics отчет по достигнутым целям
3
Считаем условную вероятность совершения покупки:

  • Заменяем все непрерывные значения на дискретные (значение больше 0 — заменяем на 1, равно 0 — оставляем 0)
Настраиваем подсчет условной вероятности совершения покупки
  • Считаем условные вероятности по формуле Байеса
Подсчет вероятности по формуле Байеса
В нашем случае P(A|B) — это вероятность совершенного заказа при условии, что была совершена одна из микроконверсий. В качестве B мы можем рассматривать не одну из микроконверсий, а целый вектор (пусть B=цель1,цель2,цель3… то есть B=101, когда цель1=1,цель2=0,цель3=1), тогда для подсчета P(заказ=1|при разных значениях условий) надо посчитать следующее:
Соотношение информации с Google Analytics с формулой Баеса
Считаем по таким формулам:
Как подсчитать вероятность транзакции после триггерной рассылки
Из полученных значений мы хотим взять три группы: заинтересованы в большой степени, средне заинтересованы и мало заинтересованы. Выбор зависит только от вас. На полученных данных я бы выбрала следующие условия:

Очень заинтересованы (вероятность заказа выше 15%) — купить=1 и (поиск или магазины = 1)Средне заинтересованы (вероятность заказа ниже 15%, выше 7%) — (купить=1 и каталог=1) или (магазин=1 и поиск=1). Не заинтересованы — все остальные.

На самом деле вся эта математика очень простая, легко подсчитывается в Excel-файле и полезна для распределения посетителей на сегменты, если вы боитесь не угадать с правильными условиями.

Время между отправками писем

Здесь совсем просто. Для каждого выбранного сегмента нужно посмотреть, через сколько дней после того, как человек становится причисленным к сегменту, совершается покупка. Построить гистограмму, определить три максимума по частоте. Рассмотрим на примере сегмента купить=1 и (поиск или магазины = 1)
1
Выгружаем данные
Выгрузка данных после подсчета в таблицах для создания триггерной рассылки писем
2
Сортируем по идентификатору клиента и дате
3
Определяем дату причисления к сегменту
Сортируем и структурируем данные
4
Соединяем даты сегмента и даты заказа
Соединяем даты сегмента и даты заказа
Отрицательная разница между датами нас не интересует, так как в этом случае во время совершения заказа пользователь еще не входил в заданный сегмент.
5
Построение гистограммы и определение интервалов
Как построить гистограмму и определить интервалы для настройки рассылки
Как видим, в нашем случае чаще всего покупка совершается в тот же день, поэтому будет разумным отправлять письмо через час после триггера и через 24 часа, следующий временной промежуток — это 4 дня и 7 дней. Мы бы остановились на отправке третьего письма через 5 дней.

Новый покупатель

Первое целевое действие на нашем сайте совершено. Мы наконец получили какую-то транзакционную информацию по этому покупателю.

Первое — мы знаем, что именно он купил, второе — на какую сумму приобрел товар, третье — у нас наверняка уже собрана статистика по тем, кто чаще всего приобретает именно такие продукты, то есть мы можем предположить некую персональную информацию об этом клиенте. Цепочки писем для таких клиентов мы можем разделить на:

  • письма после покупки, основывающиеся на том, что купили (просьба оставить отзыв о товаре, предложение сопутствующих товаров);
  • кросс-продажи (предложение купить другие товары из той же ценовой категории, которую выбрал человек);
  • информационные письма (цепочки, дающие полезную информацию о сопутствующих товарах, об их использовании, правильном подборе и т.д., содержат ссылки на сами товары на сайте).
Блок-схема:
Визуализация пути клиента с момента оформления подписки на рассылку до покупки
Немного математики:

Для осуществления кросс-продаж и предложений по сопутствующим товарам необходимо понимать, какие товары с какими могут покупать вместе, то есть какие товары являются дополнительными к другим товарам. Чтобы составить такой список, рекомендуем составить матрицу ковариаций. Например, в Power BI есть такая визуализация:
Математическая таблица настройки кросс-продаж
Чем больше размер кружочка и чем насыщеннее его цвет, тем чаще товары покупают друг с другом.

Другой вариант — самостоятельно задать основные категории и их дополняющие. Например, основная категория — велосипед, дополняющая — фонарики для велосипеда, бутылки для велосипеда, чехлы на велосипед и прочее.

Активный покупатель

Покупает много и часто. Такие встречаются только в тех сферах бизнеса, которые характеризуются частыми повторными покупками. Этих посетителей сайта стоит разделить как минимум по нескольким группам. По категориям покупок, по их частоте, по ценовому сегменту.

Тогда мы с помощью рассылок сможем стимулировать человека покупать чаще, начать приобретать более дорогие продукты или пользоваться более дорогими услугами. Используя персональную информацию, мы сможем создавать актуальные и персонифицированные рассылки. Предлагаем использовать:

  • письма для повторных продаж: предлагать товар, когда он планово должен закончиться;

  • письма в зависимости от частоты и среднего чека покупок: реанимационные (не купили, хотя должны были купить), предложения купить никогда ранее неприобретаемые товары из той же категории, но более дорогие, предложения купить сейчас со скидкой и не откладывать на потом (повысить частоту покупок).

Вспомним отдельно ушедшего покупателя (постоянного покупателя, который не купил в ожидаемый срок.) Здесь необходимо действовать очень аккуратно и продуманно. Именно они с наибольшей вероятностью отпишутся от рассылки или же отправят ваше письмо в спам. Рекомендуем использовать сразу все три типа информации о них: транзакционную, персональную и поведенческую.

Как изменилось их поведение с тех пор, как они перестали заказывать у вас товары и услуги? А что заказывали раньше? Выделите основные возможные причины ухода клиентов от вас. Попробуйте для каждой такой причины составить письмо, ее разрушающее или нивелирующее. Протестируйте, начиная с наиболее вероятной причины и заканчивая самой маловероятной.

Блок-схема:
Блок-схема активности покупателя
Немного математики:

Интересными и сложными задачами для такого вида рассылки является вопрос о том, существует ли у клиента заданная частота покупок или он покупает редко, в зависимости от погоды или настроения.

Предположим, что клиент заказывает у нас массаж. Длительность в днях между всеми его заказами составляет 1, 2, 2, 5, 6, 7, 5, 5, 30, 1, 2, 5, 6, 6, 5, 6. Вопрос: какова средняя частота заказа массажа от этого пользователя?
Настройка длительности и группы пребывания пользователя на сайте
Если подумать логически, то посетитель предпочитает сделать несколько сеансов массажа друг за другом, затем еще несколько через неделю, следующий курс массажа он заказывает у нас через месяц и заказывает примерно ту же последовательность процедур.

То есть покупатель не обладает одной средней частотой покупок, у него есть несколько разных частот. Чтобы выявить все эти частоты, предлагаем построить сегментацию.
Для этого мы все длительности между посещениями разобьем на несколько групп, максимально близких друг к другу по расстоянию между членами групп. В нашем случае получим следующее →
Самый простой способ разбить числовой ряд на группы:

  • сортируем по возрастанию числовой ряд;
  • спускаясь вниз по ряду (по увеличению значения числа), считаем среднее значение;
  • считаем разницу между средними значениями;
  • считаем отношение между дельтой и средним значением.
Пример, как можно разбить числовой ряд на группы
В результате, получаем несколько максимальных значений отношений дельты к среднему значению и исходя из них делим числовой ряд на группы.
Результат разбивки числового ряда на группы
Если у нас не так много данных о заказах, например, всего 5 значений, то тоже получается неплохое разделение:
Соотношение дельты и среднего значения
Если в группе меньше 20% длительностей, то эту группу можно считать ошибкой или погрешностью в измерениях.

Вместо заключения

В итоге может получиться примерно следующая схема триггерных рассылок:
Полная блок-схема триггерных рассылок
Похожа на рассылку магазина Hoff, не правда ли?

Используя данный подход к триггерной рассылке, нам удалось существенно улучшить показатели почтовой рассылки в целом:
Open Rate
Процент открытых писем от числа доставленных. Повысили на 28%.
Click to Open Rate
Процент переходов из писем от числа открытых писем. Повысили на 42%.
Конверсия
Процент подписчиков, совершивших целевое действие. Благодаря использованию нашего подхода к триггерным рассылкам мы достаточно быстро переводим посетителя сайта в разряд активных покупателей и держим его на данном уровне максимально долго.
Returning on investments
Возврат инвестиций. Повысили вместе с конверсией.
Unsubscribe Rate и Spam Complain Rate
Unsubscribe Rate (количество отписавшихся) и Spam Complain Rate (количество пожаловавшихся на спам) сократилось на 13% за счет более релевантной рассылки.
Итак, в настройке триггерной рассылки нет ничего сложного. Главное требование — подойти к вопросу разумно. Результатом продуманной настройки станет экономия времени работы маркетолога, более высокая конверсия, а вместе с ней — прибыль.

Оцените статью по 5-бальной шкале

5 из 5 на основе 14 оценок
Нашли ошибку? Выделите её и нажмите Ctrl + Enter, чтобы сообщить нам.
Хотите узнать новые фишки по интернет-маркетингу?
Подпишитесь на нашу рассылку — только полезные статьи, реальные кейсы и новости Serpstat раз в неделю.

Поделитесь статьей с вашими друзьями

Войти Регистрация

Вы исчерпали лимит запросов.

Или email
Забыли пароль?
Или email
Back To Login

Не волнуйтесь! Напишите свой электронный адрес и мы пришлем вам новый пароль.

Вы уверены?

Awesome!

To complete your registration you need to enter your phone number

Назад

Мы отправили код подтверждения на ваш номер телефона

Your phone Resend code Осталось запросов

Что-то пошло не так.

Свяжитесь с нашей службой поддержки
Или подтвердите регистрацию с помощью Телеграм бота Перейдите по этой ссылке
Выберите один из проектов

Знакомство с сервисом

Ознакомьтесь с основными возможностями Serpstat удобным способом!

Отправьте заявку для ознакомления с сервисом и мы свяжемся с вами в кратчайшие сроки. Наш специалист предложит подходящий вариант, который может включать персональную демонстрацию, пробный период, материалы для обучения и повышения экспертизы, личную консультацию, а также комфортные условия для начала работы с Serpstat.

Имя

Email

Телефон

Будем рады вашему комментарию
Увеличить лимиты

Улучшить тариф

Экспорт недоступен для вашего тарифного плана. Вам необходимо улучшить свой тариф до Lite или выше, чтобы получить доступ к инструменту Подробнее

Зарегистрироваться

Спасибо, мы с вами свяжемся в ближайшее время

Пригласить
Просмотр Редактирование

E-mail
Сообщение
необязательно
E-mail
Сообщение
необязательно

У вас закончились лимиты

Вы достигли лимита на количество созданных проектов и больше не можете создавать новые проекты. Увеличьте лимиты или удалите существующие проекты.

Я хочу больше лимитов