Email-маркетинг *

Utm-разметка для систем сквозной аналитики — тёмный лес или страшный кошмар специалиста?

Ни то ни другое — если сразу придерживаться правил и логики. Да, большинство компаний задумывается о том, что хорошо бы отслеживать коммуникации с клиентом с самого начала. Но происходит это, лишь когда появляется необходимость в сквозной аналитике.

И речь идёт не о том, имеются ли у компании правила разметки для любого из каналов коммуникации. Речь о том, чтобы связать эти каналы воедино и иметь прозрачную структуру utm-меток во всех каналах сразу. И это действительно важная задача.

Чем раньше вы начнёте прорабатывать этот момент, тем лучше. Потратьте сейчас время, изучите базовые правила формирования utm-меток, проведите аудит данных и другие шаги на пути к созданию правильной utm-разметки. А когда бизнес уже будет стабильно расти и внедрение сквозной аналитики станет очевидным — на руках уже будет необходимая история развития.

Блокировка изображений – одна из самых серьезных проблем, с которой сталкиваются маркетологи, когда проводят email-кампании. Обычно причина кроется в настройках по умолчанию или личных предпочтениях получателя. В результате у большого количества подписчиков изображения блокируются автоматически и письма не доносят до человека основную мысль сразу же, а то и вовсе выглядят испорченными. Поэтому важно оптимизировать рассылки для режима отключенных изображений. Как это сделать? Сервис DashaMail делится лайфхаками.

Подписчики часто просматривают электронную почту с мобильных телефонов. Но временами мобильный интернет работает медленно или с перебоями, например, в общественном транспорте. И тогда, если пользователь получает письмо, полностью состоящее из изображения, которые не прогружаются, рассылка выглядит так:

Насколько хорошо вы знаете своих клиентов? Знакомство с ними и поведенческими факторами позволяет организовать лучшую коммуникацию, усилить оффер, увеличить конверсию. Опросы по электронной почте – один из самых эффективных инструментов для постижения объективной реальности.

В нашей прошлой статье мы рассказали, из чего складывается идеальный email-маркетинг. Коротко: база данных должна быть единой и сегментированной, рассылка – автоматизированной и персонализированной, а, чтобы постоянно улучшать показатели, нужно следить за статистикой и использовать сплит-тесты для проверки гипотез.

Сегодня рассказываем, как реализовать это на практике.

Идеальный email-маркетинг решает две задачи: покупателю он несет пользу и поэтому делает его лояльным, а бизнесу увеличивает продажи, оставаясь гибким в управлении.

Рассказываем о 5 элементах, из которых складывается идеальный email-маркетинг.

A/B-тестирование – быстрый и надежный способ узнать, что улучшит рассылку. Рассказываем, какие гипотезы стоит проверять, как это сделать с помощью сплит-тестов на DashaMail, как работает калькулятор достоверности и когда он может пригодиться.

В email-маркетинге понятие «черный список» очень актуально. Сервис email-рассылок Dashamail предлагает подробно рассмотреть все, что связано с блэклистами, в который попадают IP-адреса или доменные имена, замеченные в рассылке спама. 

Разберемся вместе, как подобрать идеальное время для проведения email-рассылки и добиться максимальной эффективности ваших писем / Расскажем о новой функции DashaMail, которая поможет это сделать.

Email остается одним из главных каналов коммуникации компаний с аудиторией. Существует огромное множество инструментов, которые позволяют создавать и отправлять письма, но каждый раз когда дело доходит до выбора какого-то одного – это сразу оказывается непростой задачей. 

Я решила разобраться с тем, какие вообще инструменты создания адаптивных писем существуют сегодня, и выбрал наиболее простые в использовании, функциональные и свежие. Поехали!

1. Небольшая предыстория
2. 7 шагов к реализации
3. Живой пример письма
4. Результаты email-кампании

1. Как вырастет база клиентов?
2. Сколько писем будет отправлено?
3. Как изменятся показатели рассылок?
4. Изменится ли средний чек для заказов с рассылок?

Шаг 1: составить пирамиду метрик

RFM-анализ позволяет взглянуть на базу клиентов по-новому: эти ребята вот-вот от нас уйдут, давайте попробуем их удержать, а вот эти давно потеряли интерес — наши промокоды им что мёртвому припарки.

Работа по составлению RFM-сегментов довольно трудоёмкая. Зато, при правильно построенной коммуникации с этими сегментами вы получаете плоды в виде удержания клиентов и повторных продаж.

RFM-анализ — анализ клиентской базы на основе истории покупок. RFM-анализ происходит по трём показателям:

Recency — давность покупки — промежуток времени с момента последней покупки. Клиенты, которые покупали недавно, с большей вероятностью купят снова.

Frequency — частота покупок — количество покупок за данный период. Вероятность продажи по клиентам будет больше, если человек совершал много покупок.

Monetary — сумма покупок — сумма всех покупок за данный период. Клиенты, потратившие на покупки большую сумму денег, вероятнее всего потратят снова.

В результате RFM-анализа обнаруживаются группы самых лояльных и приносящих больше всего денег клиентов и самых неактивных. В результате на основе RFM-анализа можно выстроить коммуникации так, чтобы стимулировать переход клиентов из одной группы в другую, удерживать их и мотивировать на повторяющиеся покупки.

RFM-подход может быть использован в любом бизнесе, независимо от направления деятельности, а наибольшей наглядностью он обладает, если в базе от 10 000 адресов. Простота и наглядность сегментации — главное преимущество данного подхода.

• как бренды общаются с пользователями во время кризиса;
• стали ли люди активнее взаимодействовать с рассылками, находясь в изоляции;
• стали ли пользователи чаще отписываться.