E-mail маркетинг для интернет?магазина. Инструкция по внедрению - Алексей Ефимов Страница 36
E-mail маркетинг для интернет?магазина. Инструкция по внедрению - Алексей Ефимов читать онлайн бесплатно
Менять интонацию:
А: Весенняя распродажа: узнайте больше о товарах со скидкой
Б: Весенняя распродажа: на что действует скидка сейчас?
Использовать название разных товаров из письма:
А: Пазлы, головоломки и другие новинки…
Б: Настольные игры, головоломки и другие новинки…
И так далее.
Обычно это не занимает больше 2–3 минут, но порой приносит поистине фантастические результаты:
• Содержание
Содержание писем – тоже широкая область для экспериментов. Оно оказывает влияние на уровень кликов и, соответственно, итоговую конверсию: заказы, отзывы, вступление в сообщества в социальных сетях.
В случае массовой рассылки тестами содержания стоит пользоваться на этапе «обкатки» шаблона первые 2–3 месяца: проверять, в каком месте лучше работают кнопки соцсетей, какие ссылки собирают больше кликов в футере и т. п.
В дальнейшем можно сосредоточиться на сплит-тестировании тем (проводить в каждой рассылке), а к содержанию возвращаться только периодически.
В содержании обычно тестируются:
• количество товаров;
• количество текста;
• призывы к действию;
• элементы шаблона: «шапка», футер, размеры/цвет кнопок, ссылок, иконок и проч.
Вот как это может выглядеть:
Последовательное тестирование тоже играет роль в массовых рассылках. Обращайте внимание, какие товары привлекают подписчиков больше всего, по каким ценам, какие спецпредложения работают успешно, а какие слабо.
Накапливайте «пул» такой полезной информации, чтобы воспользоваться ею при подготовке важных кампаний: анонса крупной распродажи, приглашения на открытие нового магазина и т. д. Во всех таких случаях вы будете знать, по какой схеме составить письмо, на что сделать упор и какой призыв к действию использовать. Первым помощником в этом деле станет ваш предыдущий опыт.
• Время отправки
Время отправки влияет преимущественно на уровень просмотров. Можно тестировать его как последовательно (просто отправляя каждый выпуск рассылки в разное время), так и в режиме сплит-теста (отправляя один и тот же выпуск разным подписчикам в разное время).
В целом не скажу, что время отправки играет серьезную роль. Конечно, если вы разошлете письмо на ночь глядя, то, скорее всего, получите отклик меньше обычного. Но придерживаясь середины недели (вт. – чт.) и примерного времени бодрствования (9–22), вряд ли вы заметите существенную разницу в показателях.
Имеет смысл тестировать время отправки на крупных базах, где и один процент перепада эффективности может означать сотни просмотров и кликов.
Пример тестирования регулярной массовой рассылки ждет вас в приложении 9А.
С автоматическими письмами дело обстоит несколько сложнее. Как правило, механизма сплит-тестов сервисы для них не предусматривают. Приходится полагаться на последовательное тестирование.
Кроме того, автоматические рассылки отправляются в сравнительно небольших объемах (десятки и сотни писем), поэтому зачастую приходится ждать достаточно долго, чтобы получить достоверные результаты.
В тестировании автоответчиков как нигде нужно запастись терпением, а также подойти к задаче системно, чтобы и спустя месяцы понимать, что мы делаем конкретно с этим автоматическим письмом и в какую сторону движемся.
• Имя отправителя
Удобно использовать то же имя отправителя, что и в массовой рассылке. Соответственно, отдельно тестировать его в автоматических письмах не нужно.
• Тема письма
Эффективная тема может значительно повысить как просмотры, так и клики в письме. При тестировании темы автоматических писем действуем следующим образом:
• Запускаем автоответчик с той темой, которую придумали первоначально (вариант А).
• Дожидаемся, когда накопится достаточная статистика (не меньше 100 отправленных писем).
• Измеряем результат по методике из восьмой главы, обращаем внимание на Кпр и Ккл.
Если их уровень нас не устраивает (ниже среднего ожидаемого значения), начинаем оптимизацию:
• Разрабатываем два-три альтернативных варианта темы (Б, В, Г…).
• Меняем тему А на первый из придуманных вариантов – Б.
• Выжидаем неделю или столько времени, сколько необходимо, чтобы было отправлено несколько десятков писем.
• Проводим повторные замеры.
Здесь есть нюансы: нас интересуют показатели только за время действия нового варианта темы. В части рассылочных сервисов можно получать выборку статистики за определенный период – тогда проблемы нет, мы просто указываем в настройках интересующий нас интервал времени: скажем, прошедшую неделю.
Однако во многих сервисах такая возможность отсутствует. В таком случае нам приходится прибегнуть к дополнительным «махинациям» с показателями: фиксируем общие величины за все время действия автоответчика, а затем вычитаем из них предыдущие значения. Так мы получим результат за нужный период:
Сравниваем показатели эффективности вариантов А и Б. В первую очередь Кпр. Он вырос или снизился? Достигли ли мы приемлемого уровня или нужно продолжать эксперименты?
Если Кпр по-прежнему невысок, подставляем тему В, затем Г и т. д. – пока не получим ожидаемые значения или не убедимся, что уперлись в потолок, выше которого нам не подняться, дорабатывая только одну тему.
• Содержание
Над содержанием автоматических писем работаем аналогично – и только в том случае, если Ккл нас не устраивает, а оптимизация темы не повысила его в достаточной мере.
Тестируем тексты, картинки и ссылки. Элементы шаблона удобнее оптимизировать в массовой рассылке, которая выпускается в большем объеме и, соответственно, позволяет получить результат быстрее.
В автоматических рассылках при доработке содержания речь идет скорее об усовершенствовании ключевых предложений. Плохо работает скидка 5 % на второй заказ? Пробуем 10 % или добавляем бесплатную доставку.
Жалоба
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.
Comments