Методология

Проанализированы 100 тысяч email-рассылок от 260 компаний, которые отправляют не менее 10 тысяч писем в месяц. Транзакционные рассылки (например, об оплате заказа) из исследования исключались. В общей сложности было проанализировано 8,9 млрд маркетинговых писем.

В каждой из рассмотренных индустрий было представлено не менее трех клиентов.

Рассылки, попавшие в исследование, были отправлены в период с 1 января по 31 августа 2020 года.

Цель исследования — выяснить, какие факторы влияют на такие показатели эффективности маркетинговых писем как:

• Open Rate (уникальные открытия от доставленных сообщений),
• Click Rate (уникальные клики от доставленных сообщений, клики по ссылкам отписки не учитываются),
• CTR (уникальные клики от уникальных открытий)
• и UTR (клики на отписку от уникальных открытий).

Эффективность email-рассылок по отраслям

Доля открытий у компаний разных отраслей отличается почти в 2 раза. По данным исследования, самый большой показатель открытий (OR) — у компаний из недвижимости (23%), автоиндустрии (20%) и образования (19%). Хуже всего обстоят дела с Open Rate у ювелирных товаров (10%), детских товаров (10%) и зоотоваров (9%):

По Click Rate разница оказалась более значительной — показатели компаний вверху и внизу рейтинга отличаются почти в три раза. Самыми результативными в этом оказались представители недвижимости (3,3%), ритейлеры одежды и обуви (2,4%), компании из сектора туризма и развлечений и ритейлеры мебели и товаров для дома (по 2,1%). Хуже всего кликают по ссылкам в письмах от общепита, продуктовых магазинов, зоотоваров и смешанных товаров — все набрали по 1,3% открытий.

Разброс по CTR тоже оказался значительным — больше чем в 2 раза. В топ по СTR попали ритейлеры одежды и обуви (19,3%), ювелирные товары (18,3%) и детские товары (18,2%). Внизу рейтинга по этому показателю оказались продавцы смешанных товаров (9,2%), общепит (9%) и магазины товаров для ремонта (8,8%).

Чаще всего кликали на ссылки для отписки от рассылки в письмах от продавцов зоотоваров (2,3%), продуктовых магазинов (2,3%), продавцов товаров для ремонта (2,2%) и образовательных организаций (2,2%). Реже всего делали это в автоиндустрии, ювелирных товарах и в письмах ритейлеров одежды и обуви.

Как отмечают эксперты Mindbox, приведенные цифры не означают, что показатели фиксированные и ничего измениться не может — это всего лишь исторический срез успеха рассылок, на которые влияют многие факторы, в том числе отраслевые. Например, для магазинов одежды больше характерны большие объемы баз рассылки и высокая частота писем, что негативно влияет на Open Rate и другие показатели. Для компаний, работающих в недвижимости всё иначе: объем их базы невелик, как и частота отправки писем. Кроме того, в каждой из отраслей есть отдельные представители, которым удается добиться показателей эффективности гораздо больших, чем в среднем по отрасли — за счет персонализированного маркетинга и индивидуальных предложений.

Влияние размера базы на эффективность писем

Эксперты Mindbox выдвинули несколько гипотез о возможных факторах, которые влияют на эффективность писем и проверили их на всей выборке писем. Одна из гипотез была в том, что на эффективность влияет размер базы отправителя.

Изначально тестировалась идея, что чем больше база подписчиков компании, тем ниже будут показатели эффективности. Для анализа мы выделили группы компаний с разными размерами подписочной базы и проанализировали на них разные показатели.

В целом разброс между максимальным и минимальным Open Rate оказался минимальным — от 12 до 16%. Наиболее эффективными по этому показателю оказались компании с самыми маленькими базами (менее 50 тысяч подписчиков).

Однако если изучить влияние размера базы на OR среди игроков из одной отрасли, то тут наблюдается прямая корреляция — чем больше база, тем хуже OR. Так, скажем, у магазина одежды с 50 тысячами подписчиков и менее средний показатель открываемости будет около 16%, а для магазина с базой более 850 тысяч — только 7%. Однако примеры, которые кратно отличаются от средних значений, есть среди компаний с базой любого размера.

Примерно такой же ничтожный разрыв (менее 5 процентных пунктов) наблюдается и у влияния размера базы на CTR. Почему-то самой статистически большой успешности по этому показателю (15,2%) продемонстрировали компании с размером базы от 250 до 850 тысяч.

Вывод: можно утверждать, что размер базы не сильно влияет на эффективность рассылок.

Рекомендация исследователей: вне зависимости от размера базы применять инструменты персонализированного маркетинга (например, индивидуальная частота писем для конкретного адресата, персональные предложение и др.) и тогда вероятность упустить клиентов с ростом базы будет минимальной.

Влияние частоты рассылок на эффективность писем

Частота рассылок показала очень значительное влияние как на открываемость писем, так и на клики. У компаний, которые отправляли письма 1 раз в месяц и реже, OR оказался 17%, в то время как у компаний, которые слали письма своим клиентам больше 16 раз в месяц — всего 7%, причем OR снижался постепенно вместе с увеличением частоты писем.

На CR частота рассылок тоже повлияла — клиенты компаний-любителей редких писем кликали на ссылки в письмах в среднем в 2% писем, а компаний-любителей частых писем — только 1%. Впрочем, такая разница имеет минимальную статистическую значимость и может не приниматься в расчет.

Вывод: частота рассылок прямым образом влияет на открываемость писем — чем чаще компания шлет письма, тем меньший OR получает. Рекомендация исследователей: подстраивать оптимальную частоту рассылок под каждого пользователя, в зависимости от его активности и реакции на ваши письма. Оптимальная частота рассылок для большинства клиентов, основываясь на данных выборки, колеблется от 1 письма в месяц до 2 писем в неделю.

Влияние подтверждения подписки (opt-in) на эффективность писем

Другой важный вопрос для маркетологов — использовать или не использовать подтверждение подписки пользователя (opt-in). С одной стороны, эта опция требует больше усилий по работе с новым подписчиком, с другой — было немного доказательств того, что эта опция значительно влияет на показатели эффективности писем. По этой причине opt-in не так распространен — на сегодня, по данным Mindbox, только 10% компаний используют opt-in в своем email-маркетинге. Однако, как удалось выяснить в рамках данного исследования, эта опция значительно влияет на отписку от писем (UTR).

Влияние opt-in на OR, CR и CTR оказалось статистически незначимым — разница между поведением подписчиков баз с opt-in и без него составляла в лучшем случае 1%.

Однако значительное влияние наличие opt-in оказало на показатель отписок от писем. У компаний, которые пользуются opt-in, UTR оказался на 30% меньше, чем у компаний без opt-in. А при проведении аналогичного анализа внутри индустрий opt-in позволял снизить UTR в десятки раз.

Вывод: применение opt-in не оказывает значимого эффекта на показатели открываемости писем и кликабельность, однако позволяет значительно сократить долю отписок от писем.

Рекомендация исследователей: сегодня компании всё больше склоняются к этичному маркетингу и, как следствие, — к этичному сбору данных о клиентах,, а поэтому opt-in, вполне возможно, скоро станет неизбежен на законодательном (или технологическом) уровне, и с ним нужно учиться работать уже сейчас.