Kis lista, nagy hatás: amit egy 20 kampányos minta megmutatott
Egy 20 kampányos, egyhónapos minta megmutatta: a küldések 15,7%-a hozta a bevétel 34,6%-át. Lépésről lépésre, hogyan futtasd le ugyanezt a saját listádon.
15,7% a küldésekből, 34,6% a bevételből
Van egy ügyfelem, egy prémium kategóriás szeszesital-webáruház, akinél megnéztem egy hónap, 20 kampány adatait. Kettéálasztottam őket: mekkora a teljes listának kiküldött, nagy tömegű levelek aránya, és mekkora a szűkebb, célzott szegmenseknek szóló leveleké. A célzott kampányok a küldési volumen mindössze 15,7%-át tették ki — miközben a bevétel 34,6%-át és a tranzakciók 30,0%-át hozták.
Ez nem egy trükkös BI-eszközzel készült elemzés. Egy exportált táblázat és fél óra munka volt az egész. És pont ez benne a lényeg: bárki lefuttathatja a saját listáján, aki hozzáfér a kampánystatisztikáihoz.
Ebben a cikkben nem azt magyarázom el, miért működik jobban a szegmentálás — arról már írtam külön cikket. Itt azt mutatom meg, hogyan találod meg te magad, hol rejtőzik az aránytalanul nagy hatás a saját kampányaid között.
Mi ez a fajta elemzés valójában
A módszer egyszerű: fogod az utolsó 20-30 kiküldött kampányod adatait, és minden egyes kampányt két kosár egyikébe teszel — teljes lista (mindenkinek megy) vagy célzott (egy szűkebb, valamilyen szempont szerint kiválasztott csoportnak megy). Utána három arányt hasonlítasz össze kosaronként: mennyi volt a küldési volumen, mennyi lett belőle bevétel, és mennyi tranzakció.
Ha a két arány (küldési részesedés vs. bevételi részesedés) jelentősen eltér egymástól, az azt jelenti, hogy a kampányaid nem egyenlő súllyal termelnek — van egy kisebbségük, ami aránytalanul sokat hoz. A vizsgált mintában a célzott kampányok nyitási aránya 64,1% volt a teljes listás 44,1%-hoz képest, a kattintási arányuk pedig 10,2% a 4,3%-hoz képest — a bevétel-per-küldés hatékonysági indexük 2,8-szorosa volt a teljes listás kampányokénak.
Fontos: ez egyetlen hónap, 20 kampány adata volt — kicsi minta. Nem azt állítom, hogy nálad pontosan ugyanezek a számok jönnek ki, hanem azt, hogy a módszer maga megismételhető és tanulságos.
Lépésről lépésre: így csináld meg a saját listádon
- Exportáld az utolsó 20-30 kampányod adatait — küldési darabszám, nyitási arány, kattintási arány, bevétel, tranzakciószám kampányonként. Ez a legtöbb email-marketing eszközben (így a theMarketerben is) néhány kattintással letölthető.
- Címkézd fel mindegyiket két kategória egyikébe: teljes lista vagy célzott szegmens. Ha nem vagy biztos benne, nézd meg a kampány címzettlistájának méretét a teljes feliratkozói létszámhoz képest — ha jóval kisebb, valószínűleg szegmentált volt.
- Összesítsd kosaronként a küldött darabszámot, a bevételt és a tranzakciószámot, majd számítsd ki mindhárom mutató részesedését (%) a két kosár között.
- Vesd össze a küldési részesedést a bevételi és tranzakciós részesedéssel. Ha a célzott kosár bevételi/tranzakciós aránya jóval magasabb, mint a küldési aránya, ott van a jel: aránytalanul nagy hatású kampányok bújnak meg a kisebbik kosárban.
- Nézz rá a nyitási és kattintási arányra is kosaronként — ez megerősíti (vagy cáfolja) a bevételi jelet, és segít megérteni, hogy a nagyobb bevétel a nagyobb figyelemből, a jobb konverzióból, vagy mindkettőből jön-e.
Mit keress az eredményben
A cél nem az, hogy egy szép táblázatot gyártsál, hanem hogy megtaláld, mely kampánytípusaid azok, amikkel túl ritkán vagy túl kevés embernek kommunikálsz ahhoz képest, mennyit hoznak. Ha a szegmentált kampányaid aránytalanul termelnek, az konkrét kérdéseket vet fel: miért csak a küldések 15,7%-a megy célzottan? Mi történne, ha ez az arány magasabb lenne?
A mintában a legjobban teljesítő szegmentált kampányok nyitási aránya közel a duplája volt a teljes listás átlagnak — ez azt jelzi, hogy nem minden szegmentált kampány egyforma jól teljesít, érdemes azon belül is rangsorolni, melyik szegmentum-logika hozta a legjobb számokat.
A módszer korlátai — hogy ne csapd be magad
Egy 20 kampányos, egyhónapos minta nem statisztikai bizonyíték, hanem diagnosztikai jelzés. Ha nálad is hasonló mintázatot látsz, az irányt mutat, nem garanciát. Érdemes több hónapot is megnézni, mielőtt nagyobb döntést hozol rá — és ha van olyan csatornád (például SMS), aminek a súlya nagyon kicsi a teljes küldési volumenhez képest, annak a mutatóit külön kezeld, mert egy-két kiugró kampány is torzíthatja az átlagot.
A következő lépésed
Ne a teljes marketingstratégiádat írd át egyetlen táblázat alapján. Csináld meg az elemzést, nézd meg, mit mutat, és utána válassz ki egy konkrét, könnyen tesztelhető változtatást — például egy eddig csak teljes listának küldött kampányt bontsál szét két-három szegmensre a következő körben, és megnézed, mi történik a számokkal.
Ha a saját eszközödben nehéz kibányászni ezeket az adatokat, vagy nincs mód valódi szegmentálásra, érdemes megnézni, milyen email marketing megoldás támogatja ezt érdemben.
Ez a cikk a(z) theMarketer esettanulmány: 6,9-szer nagyobb bevétel-hatékonyság automatizációval egy prémium webshopnál esettanulmány kiegészítő anyaga — ott olvashatod a teljes képet.
Gyakori kérdések
- Mennyi adatra van szükségem ahhoz, hogy elvégezzem ezt az elemzést?
- A bemutatott minta 20 kampányt, egy hónap adatait fedte le — ennyi már elég ahhoz, hogy irányt mutasson, de statisztikai bizonyítéknak kevés. Érdemes több hónapot is átnézni, mielőtt nagy döntést hozol az eredmény alapján.
- Mit jelent pontosan az, hogy egy kampány "aránytalanul" teljesít?
- Azt, hogy a küldési volumenből (hány embernek ment ki) való részesedése alacsonyabb, mint a bevételből vagy a tranzakciókból való részesedése — vagyis kevesebb levelél arányosan több eredményt hoz. A vizsgált mintában a célzott kampányok a küldések 15,7%-át adták, de a bevétel 34,6%-át és a tranzakciók 30,0%-át.
- Elég csak a bevételi arányt nézni, vagy a nyitási/kattintási arány is számít?
- Érdemes mindkettőt nézni. A bevételi arány mutatja meg, hol van a hatás, a nyitási/kattintási arány pedig segít megérteni, honnan jön — a mintában a célzott kampányok nyitási aránya 64,1% volt a teljes listás 44,1%-hoz képest, ami megerősítette a bevételi jelet.
- Ez az elemzés csak email marketingre alkalmazható?
- A bemutatott adatok email-kampányokból származnak, de maga a módszer — kosaronként összevetni a volumen-részesedést a bevétel-részesedéssel — bármilyen kampányalapú csatornán elvégezhető, ahol van küldési és eredmény-adatod.