Основной метод оптимизации рассылок – это тестирование. В зависимости от того, каким образом оно построено, его можно разделить на последовательное и параллельное.

 

Последовательное тестирование

Самый простой (с технической точки зрения) способ организовать тест – сделать это последовательно. Вы придумываете варианты А, Б, В и т. д., а затем проверяете их один за другим.

Например, вам нужно узнать, какое количество товаров в письме вызывает наибольший отклик. Тогда в первой рассылке вы размещаете 3 товара, во второй 6, в третьей – 9 и т. д., пока не получите максимальный уровень кликов.

Если рассылка с 9 товарами показала результат лучше, чем рассылки на 12 и 15 позиций, значит, вы нащупали оптимальный вариант – по крайней мере, на какое-то время.

Рекомендации:

• тестируйте только один параметр единовременно (если ищете лучшее число товаров, не стоит тут же экспериментировать с ценами, иначе сложно будет выяснить, что именно повлияло на результат);

• ведите подробные записи: что и когда поменяли, какой отклик получили, по каким причинам и т. п.

Преимущества последовательного тестирования:

• его можно проводить даже на небольшой базе (менее 1000 подписчиков);

• не нужны дополнительные технические средства – только ваши предположения и таблица Excel.

Недостатки:

• протяженность во времени (вместо того чтобы проверить 4–5 вариантов за одну кампанию, приходится проводить рассылку для каждого варианта; если речь идет о массовой рассылке, то вместо недели на тестирование уходит месяц);

• неоднозначность результатов (поскольку тест проводится не в рамках одной кампании, а в рамках нескольких, которые растянуты по времени, то трудно контролировать, чтобы в письмах менялся только один параметр).

К примеру, что повлияло на клики в рассылке 9 товаров – одно лишь количество товарных предложений в письме или их состав, стоимость, а также удачный момент для отправки?

Поэтому результаты последовательного тестирования лучше перепроверять.

В данном случае сравнить 9 и 15 товаров в рассылке не один раз, а несколько, и оперировать уже усредненными величинами.

 

Параллельное тестирование

Если есть возможность, то предпочтительнее проводить параллельное тестирование. При этом вы так же формируете варианты, но проверяете их уже одновременно – с помощью специального функционала рассылочного сервиса.

Параллельное тестирование одного параметра обычно называют А/Б-тестированием или сплит-тестированием. Проверка двух или более параметров называется многовариантным тестированием.

Применительно к тесту количества товаров в письме: вы готовите несколько вариантов одного и того же письма, в котором отличается только число товарных предложений: 3, 6, 9, 12… Затем отправляете письма на небольшие части подписной базы, отобранные случайным образом. Лучший вариант по отклику досылаете остальным подписчикам спустя некоторое время. Таким образом, вы гарантированно повышаете отклик на кампанию.

Рекомендации:

• Строго контролируйте количество тестируемых параметров (только один параметр для А/Б-тестов, несколько параметров для многовариантных тестов, но тогда желательно – все возможные комбинации).

• Отбирайте подписчиков в тестовые группы случайным образом (это возьмет на себя рассылочный сервис).

• Включайте в каждую тестовую группу не менее 250 подписчиков (чтобы получить достоверные результаты).

• Включайте в каждую тестовую группу не более 20 000 подписчиков (дальнейшее увеличение размера группы не приведет к повышению точности тестирования).

• Проверяйте варианты на меньшей части базы (в идеале – на 10 %, чтобы как можно больше подписчиков получили наилучший вариант; тесты на 50 % базы и выше уже неэффективны).

Впрочем, иногда в тестировании можно задействовать и 100 % базы, если речь идет не о проверке какого-то текущего параметра (темы письма или призыва к действию), а чего-то более общего (цвета/размера кнопок и прочих элементов дизайна).

• Прежде чем разослать лучший вариант по всей базе, выдерживайте паузу не менее 3 часов (еще лучше – 24).

Статистика рассылок со временем меняется, и нередко вариант, лидирующий по истечении первого часа, оказывается далеко не лучшим в итоговом зачете.

Преимущества параллельного тестирования:

• Быстрота (за одну рассылку можно перебрать сразу несколько вариантов, а не уделять каждому отдельную кампанию).

• Точность (результаты можно трактовать однозначно – если достаточная часть базы отреагировала на письмо наилучшим образом, то это действительно самый эффективный вариант).

Но при каких-либо серьезных тестах (например, когда тестируется не тема письма, а формат подачи товаров) лучше все-таки повторять их несколько раз и усреднять результаты для большей достоверности.

Недостатки:

• База должна быть достаточно велика (более 1000 подписчиков).

К примеру, для простого А/Б-теста с минимальным количеством подписчиков в тестовых группах (по 250) понадобится размер выборки А+Б=250+250=500 подписчиков. Если выборка составляет 10 % от базы (идеальный вариант), то вся база должна включать не менее 5000 подписчиков (на практике можно начинать сплит-тесты уже с 1000 подписчиков).

Для многовариантного тестирования база должна быть еще больше. Если тестируется 4 варианта, то размер выборки составляет 250 × 4=1000 подписчиков. Тогда в идеальном случае база должна быть не менее 10 000 подписчиков (не меньше 2000 в не идеальном случае).

• Нужны дополнительные технические средства.

Для параллельных тестов необходим соответствующий функционал. Как правило, в рассылочных сервисах он представлен, но в разной степени. Не все сервисы поддерживают возможность многовариантного тестирования. Некоторые ограничиваются простыми А/Б-тестами по ограниченному набору параметров (имя отправителя, тема письма, время отправки).

Конечно, можно проводить тестирование отчасти вручную – формировать тестовые группы самостоятельно (при помощи программиста или специального приложения), но в таком случае трудоемкость задачи повышается.

 

Подковавшись в основах тестирования, переходим к практике – что именно и как нужно проверять в разных письмах.

 

Регулярная массовая рассылка

Массовая рассылка – пожалуй, самое благодатное и обширное поле для экспериментов. Письма отправляются часто и помногу, обычно в этом участвует рассылочный сервис. То есть в наличии вся необходимая статистика, а также функционал для сплит-тестирования. Мы можем проводить как последовательные, так и параллельные тесты и получать при этом ощутимые результаты.

В массовой рассылке тестируем:

• Имя отправителя

Первое, что подлежит проверке и сказывается на уровне просмотров, – это имя отправителя (отображается в почтовых клиентах слева, в поле «От кого»):

Варианты для тестирования имени:

• Русское/англоязычное (Интернет-магазин/Internet-Shop).

• Длинное/короткое (Интернет-магазин «Мягкие игрушки»/«Мягкие игрушки»).

• Личное/общее (Елена из Интернет-магазина/Новости Интернет-магазина).

При тестировании обращаем внимание на Кпр, но также поглядываем и на Ккл:

Рекомендую тестировать имя отправителя только при запуске массовой рассылки (первые 3–4 кампании). В дальнейшем постоянные эксперименты с именем могут пойти во вред, снижая просмотры – подписчикам придется узнавать вас каждый раз заново. Проведя ряд тестов (лучше параллельных), выберите наиболее эффективное имя и пользуйтесь им постоянно.

Конечно, у всякого правила есть исключения. Изредка можно «взбрыкивать» и уходить в сторону от выбранной тактики: например, при анонсировании важной акции позволить себе вольности с именем, чтобы побороться за просмотры.

• Тема письма

Если бы мне пришлось отказаться от всех видов тестов и оставить только один, я бы без колебаний выбрал сплит-тестирование темы письма. Пожалуй, нет другого способа так быстро и эффективно повысить просмотры и клики, как варьировать тему. Разница в показателях одного и того же письма, в котором отличается только содержание предметной строки (subject line), может составлять десятки процентов.

При этом не стоит забывать и о «воронке продаж» для e-mail:

Повышая просмотры и клики, мы выигрываем и в итоговой конверсии. Поэтому, как только размер базы переваливает за 1000 подписчиков, обязательно начинайте тесты.

Сначала проверяйте только 2 варианта темы: А и Б. По мере роста числа подписчиков наращивайте и число вариантов: А, Б, В, Г… Сам я предпочитаю тестировать 4 темы в каждой рассылке, но слышал о компаниях, где тестируют до 20 тем. В таких случаях речь идет уже даже не о различных формулировках, а об отдельных нюансах: специальных символах (★ ✈ ♥ ☼ ♫ ✿), знаках пунктуации (!!!!?!), оттенках персонализации (коллега/дорогой друг) и т. п.

Как бы то ни было, придумать несколько тем для письма не составляет труда.

Можно перефразировать одну и ту же мысль:

А: Купите два товара и получите третий бесплатно!

Б: Скидка 100 % на 3‑й товар

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.

 

Автоматические рассылки

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.

К примеру, так может выглядеть тест призыва к действию:

А: Отправиться на сайт за покупками

Б: Использовать скидку

Последовательно проводим замеры показателей эффективности для этих вариантов и сравниваем их по Ккл:

Проводим тесты до тех пор, пока не достигнем намеченной цели или не упремся в потолок. Так же, как и в случае с темой, количество отправленных писем для каждого варианта должно быть достаточным (десятки и сотни).

• Время отправки

Момент срабатывания автоответчика влияет на уровень просмотров и в какой-то степени на уровень кликов. Он складывается из:

• дня отправки;

• времени отправки в течение дня.

Эти параметры тестируются раздельно, при этом никакие другие элементы в письмах не меняются (принцип изменения одного параметра за один цикл тестирования).

Начинаем с дня отправки: например, передвигаем welcome e-mail с первого дня подписки на второй, затем на третий и т. д. Сравниваем Кпр. Когда нащупали оптимальный день, переходим ко времени в течение дня: 8 утра, полдень, 16 часов и т. д.

Конечно, варьировать время отправки стоит в определенных пределах. Тот же welcome должен быть отправлен в течение первой недели после подписки, поэтому отодвигать его на более дальний срок нежелательно, как и пытаться сместить время отправки за полночь.

Подобно массовой рассылке, влияние времени отправки на просмотры и клики может быть не столь очевидным. Поэтому за этот инструмент стоит браться, лишь исчерпав другие возможности (дойдя до предела в оптимизации темы).

 

Нотификации

Если с автоматическими рассылками все не так просто, то с нотификациями еще сложнее! Эти письма у нас отправляются через CMS (в редких исключениях – через специализированный сервис, но тогда ситуация полегче). Таким образом, мы не знаем ни уровня доставки, ни просмотров, ни жалоб на спам. Чтобы узнать количество отправленных писем, нам, скорее всего, придется выуживать эту информацию из системы с помощью программиста.

Единственное, о чем мы можем судить достаточно точно, – это количество кликов и заказов. И то и другое нам доступно в сервисе веб-аналитики (благодаря utm-меткам, использованным при внедрении).

Стратегия первых трех месяцев работы с нотификациями – наблюдение. Мы просто набираем статистику, тем более нам есть чем заняться в это время: массовая и автоматические рассылки идут полным ходом.

После сбора данных переходим непосредственно к тестированию (рассмотрим только случай отправки писем через CMS – сервисы обычно дают больше статистики, и, если мы используем для отправки нотификаций специализированный сервис, то тестируем их по тому же принципу, что и автоответчики).

Отвечаем на вопрос: устраивает ли нас то, что мы видим, – количество кликов и заказов? Если нет, устанавливаем конкретные, достижимые цели и беремся за работу.

В качестве объекта для экспериментов выбираем один тип нотификаций – лучше тот, который отправляется чаще всего. Разрабатываем несколько вариантов для теста. Предмет тестирования нотификаций – это тема и содержание (в основном футер). Например, мы можем сделать иконки крупнее, поменять их цвет или состав. Речи о времени отправки не идет, поскольку письма рассылаются сразу после инициирующего события (регистрации, заказа, смены статуса).

Ставим задачу программисту внести изменения в нотификации. Ждем неделю или столько, сколько нужно для отправки не менее сотни писем. Измеряем результат: оцениваем количество кликов и заказов за этот период.

Важно: скорее всего, тестовый период длится меньше месяца, в то время как все предыдущие замеры нотификаций мы проводили раз в месяц. Поэтому пересчитываем средние показатели на количество дней, которое заняло тестирование. Если за месяц нотификация «новый заказ» собирает 400 кликов, то за неделю можно ожидать порядка 100.

Сравниваем пересчитанные показатели с нынешними результатами (не забываем учесть количество отправленных писем в том и другом случае).

Делаем вывод об эффективности нового варианта:

Если результаты неоднозначны, увеличиваем время тестирования (ждем большего объема отправленных писем).

Далее пробуем варианты В, Г и т. д. Конечно, работаем с ограниченным количеством версий, иначе тестирование затянется до бесконечности. По итогам выбираем самый действенный вариант, готовим задание и с помощью программиста внедряем наработки во все нотификации. Через месяц смотрим на общий результат. Если показатели выросли по сравнению с предыдущими значениями – тестирование прошло удачно.

Идеи об усовершенствовании нотификаций могут возникать постоянно, однако нужно уметь остановиться. Это не самый эффективный путь роста. Поэтому, повысив показатели хотя бы на несколько процентов, стоит этим удовлетвориться и отложить новое тестирование как минимум на пару месяцев.

 

Раз уж речь зашла об эффективности путей роста, то оптимизация источников подписки – один из лучших путей.

От темпов пополнения базы зависят практически все показатели, и чем быстрее она увеличивается (конечно, за счет качественных e-mail адресов), тем больших успехов можно достичь.

Тестирование источников подписки проводится в последовательном режиме. Но если есть техническая возможность, организуйте сплит-тест, который позволит быстрее получить результаты.

Принципы тестов те же, что и у рассылок. Только вместо подписной базы тестируется отклик входящего трафика на сайт.

 

Всплывающая (pop-up) форма подписки

Тестирование pop-up-формы – то, с чего следует начинать работу над оптимизацией источников подписки. Поскольку именно всплывающая форма дает наиболее мощный приток e-mail адресов.

Проверке подлежат:

• условия демонстрации формы: время, проведенное на сайте, и количество просмотренных страниц;

• содержание: бонус за подписку (% скидки, подарок, условия предоставления), заголовок, призыв к действию;

• оформление: размеры, кнопки, иконки.

При последовательном тестировании фиксируйте время начала и завершения каждого цикла теста, чтобы можно было четко отследить число новых подписчиков в базе.

Например: 1–7 декабря форма демонстрируется через 30 секунд после первого посещения сайта, 8–14 декабря через 45 секунд, 15–21‑го – через минуту.

Переводите результаты в относительные величины с учетом входящего трафика:

Тестируйте pop-up на достаточном количестве пользователей (сотни и тысячи новых посещений сайта).

Установите разумный предел, которого хотите достигнуть. Понятно, что получать в подписчики 100 % входящего трафика было бы здорово, но какого показателя вы достигли на практике? Каким образом он менялся при использовании разных вариантов формы? Разложите все свои «карты» на столе, а потом отбросьте все, кроме наилучшей.

 

Форма подписки

Форма подписки на каждой странице сайта (на главной странице) тестируется аналогично. Менять можно следующие варианты:

• расположение: сверху/снизу, справа/слева;

• содержание: заголовок, текст, призыв к действию, количество полей для ввода данных (хотя лучше сразу ограничиться одним полем – e-mail);

• оформление: размеры, цвет, иконки, кнопка, обрамление рамкой.

Разработайте варианты, в которых будет отличаться только один параметр. Потом проверяйте их на практике, тщательно измеряя результаты.

 

Подписная страница

Еще один хороший объект для тестирования – подписная страница (при условии, конечно, что на нее поступает достаточный трафик). На странице проверяются:

• содержание: заголовок, количество текста, убеждающие аргументы, интерактивный контент, призыв к действию;

• оформление: картинки, кнопки, дизайн полей для ввода данных.

Например,

вариант А: страница подписки с набором убеждающих аргументов,

вариант Б – та же страница, но еще и с мини-презентацией о рассылке:

Оба варианта получают какое-то количество трафика (желательно несколько сотен посещений).

После чего результаты сводятся в традиционную тестовую табличку вариант/трафик/% подписки.

 

Прочие источники

В первую очередь речь идет об эффективных способах подписки. Источник, который приносит в месяц 2–3 подписчиков, не то что не стоит тестировать – скорее всего, от него лучше просто отказаться.

К примеру, тестировать можно разные формулировки чек-бокса на подписку в форме заказа. Или сам факт наличия/отсутствия галочки в чек-боксе по умолчанию. Или разный призыв к действию при подписке на изменение цены:

А: Узнайте, когда товар подешевеет

Б: Узнайте, когда товар начнет дорожать

И так далее.

Пример теста источников подписки ждет вас в приложении 9Б.

* * *

Тестирование в e-mail маркетинге – верный путь к успеху. В корне не меняя ничего в своей стратегии, однако занимаясь подгонкой отдельных элементов, вы можете получить рост на десятки процентов.

С другой стороны, взявшись за тесты, вы можете обнаружить, что поле для деятельности необъятно. Разумеется, если тестировать сразу массовую рассылку, пятерку автоматических писем, два десятка нотификаций и еще полдюжины источников подписки, легко заплутать в открывшемся потоке данных. Но если действовать постепенно, все получится.

Составьте программу тестирования на ближайшие два месяца. Расставьте приоритеты. Тестировать pop-up-форму стоит. Проводить сплит-тесты темы в массовой рассылке – обязательно. А двигать картинку на один пиксель в четвертом по счету письме welcome-серии – вряд ли:-)