Главное, не теряйте системного подхода, который поможет вам увидеть всю картину целиком. Система проявляется в том, что вы не делаете замеры от случая к случаю, проверяя лишь выборочный набор показателей, а ведете измерения регулярно, строго по графику, планомерно заполняя все ячейки в таблицах Excel и рассчитывая все коэффициенты.

Не бойтесь количества измерений: когда методика отлажена, каждый отдельно взятый этап аналитики займет у вас не более 15 минут. Четверть часа в день (и около получаса на подведение итогов месяца) – не самая высокая цена за абсолютную прозрачность инструмента, которая в конечном итоге позволит вам развиваться.

Если посреди ночи вы неожиданно проснетесь от мысли, что забыли провести аналитику очередной рассылки по расписанию, я за вас совершенно спокоен – с качеством измерений e-mail маркетинга у вас полный порядок:-)

Как показывает практика, рассылка, запущенная с нуля, редко работает идеально. Уровень просмотров и кликов не так высок, как хотелось бы, а заказов недостаточно.

Чтобы вывести e-mail маркетинг на планируемую «высоту полета», приходится вносить изменения по ходу дела. Здесь, как и всегда, добиться успеха помогает систематический подход с подробным фиксированием всех шагов и измерением результатов.

В первую очередь познакомимся со способами оптимизации рассылок, изучим доступный инструментарий и кое в чем дополним уже известную нам методику измерений из восьмой главы. Наконец, применим наши знания на практике и займемся усовершенствованием всех аспектов e-mail маркетинга, начиная с массовой и автоматических рассылок и заканчивая источниками подписки.

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

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.

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.