5 ошибок в email-рассылках, из-за которых вы теряете выручку

Компании теряют деньги на email-рассылках не только из-за плохих офферов или слабой базы. Чаще виноваты системные ошибки, которые незаметны в ежедневной работе: неправильная сегментация, слепая вера в метрики отклика, непроверенные гипотезы. В материале разобрали пять таких ошибок с примерами.

Когда компания отправляет одинаковые письма всей базе, часть аудитории получает нерелевантные сообщения. Тот, кто вчера купил смартфон, получает рассылку «Скидка 30% на смартфоны» — и чувствует себя обманутым. Новичок в welcome-цепочке одновременно получает письмо о распродаже и не успевает познакомиться с брендом, прежде чем ему начинают продавать. В обоих случаях компания рискует отпиской.

Сегментация позволяет отправлять письма только тем, кому они сейчас актуальны. Делить клиентов на группы можно по времени последней покупки, жизненному циклу, интересам, поведению на сайте.

В EKONIKA заметили: часть подписчиков месяцами не реагировала на массовые рассылки, но при этом регулярно заходила на сайт и просматривала конкретные категории. Проблема была не в том, что люди потеряли интерес, — им просто приходили не те письма. Команда выстроила сегментацию по 19 параметрам: поведению на сайте, истории покупок, размеру чека. После этого подписчик, который смотрел домашнюю коллекцию, начал получать письмо именно про нее — а не общую рассылку с новинками сезона. Выручка на одного получателя выросла в 6 раз.

Персонализация — это не только имя в теме письма. Содержание тоже можно подстроить под каждого: рекомендовать товары на основе истории просмотров, рассчитывать цену с учетом накопленных баллов, менять оффер в зависимости от сегмента.

Когда всем отправляют одинаковую рассылку со скидкой, компания теряет маржу на тех, кто купил бы без нее. Часть клиентов готова платить полную цену за нужный товар — им скидка не нужна.

В Mario Berlucci маркетологи вручную составляли подборки обуви для каждой массовой рассылки: выбирали бестселлеры, ориентировались на тренды. Логика была понятная — команда знает ассортимент лучше любого алгоритма. Проверили это через AB-тест: половине базы отправили письма с ручными подборками, половине — с автоматическими рекомендациями Mindbox на основе истории просмотров. Алгоритм выиграл по всем срезам: click rate вырос на 0,14–1,89 п. п., CTOR — на 1,64–13,77 п. п. в зависимости от сегмента. Теперь все массовые рассылки бренда собираются автоматически.

Если писем слишком много — клиенты отписываются или отправляют в спам. Слишком мало — забывают о бренде и покупают у конкурентов. Обе крайности снижают продажи, но правильная частота для каждой компании разная: зависит от категории, аудитории и типа контента.

Есть важный нюанс: метрики отклика (open rate, число отписок) и выручка могут двигаться в разные стороны. Ориентироваться только на открытия — значит рисковать недополучить деньги.

В Decathlon команда была уверена, что два письма в неделю сожгут базу — слишком высокая нагрузка на подписчиков. Чтобы проверить эту гипотезу, а не просто принять её за аксиому, запустили тест на двух группах по 100 тысяч человек. Первая получала одно письмо в неделю, вторая — два.

Гипотеза подтвердилась наполовину: у более редкой рассылки open rate действительно вырос, а отписок стало на 35% меньше. Но когда смотрели на выручку, картина перевернулась — группа с двумя письмами приносила больше денег. В итоге Decathlon оставил два письма в неделю для всей базы.

Даже опытный маркетолог не может знать наверняка, что сработает у конкретной аудитории. Без AB-тестов решения принимаются на интуиции — и часто оказываются неверными.

Тестировать можно все: тему письма, оффер, длину, дизайн, расположение блоков. Каждый тест — это данные, которые делают следующие решения точнее. Важно проверять одну переменную за раз и дожидаться статистически значимого результата.

В «ЯКлассе» готовили летнюю рассылку для учителей и спорили про тему письма: одни считали, что скидка в теме — надежный способ поднять открываемость, другие предлагали делать акцент на пользе для класса. Вместо того чтобы выбирать на совещании, запустили тест на выборке почти 100 тысяч человек. Выиграла тема с пользой — open rate оказался выше, чем у скидочного варианта. Если бы не тест, рассылки продолжали бы уходить с акцентом на выгоду, которая аудитории безразлична.

«Глория Джинс» проверяла другую распространенную идею — что товары в письме увеличивают клики, потому что клиент видит ассортимент и хочет зайти на сайт. Добавили к баннеру блок с популярными товарами и протестировали на выборке в 2 млн получателей — в итоге, письмо с товарами проиграло простому баннеру 7 п. п. по click rate.

Рассылки на невалидные адреса повышают bounce rate — и почтовые сервисы начинают хуже пропускать письма даже тем, кто готов их читать. Репутация домена снижается, доставляемость падает. Неактивные подписчики при этом искажают аналитику: open rate и click rate выглядят ниже, чем есть на самом деле среди живой аудитории.

Базу нужно регулярно чистить от невалидных контактов, настраивать double opt-in для новых подписчиков и запускать реактивационные цепочки для тех, кто давно не открывал письма. Тех, кто не отреагировал на реактивацию, лучше удалить.

В TopTop 40% базы составляли неактивные или невалидные контакты. Рассылки формально уходили, но значительная часть из них до реальных людей не доходила. После чистки базы delivery rate вырос с 98,2% до 99,8%, bounce rate снизился с 0,55% до 0,17%. В совокупности с другими изменениями — новыми сценариями, контактной политикой, редизайном — выручка email-канала выросла на 38% год к году, хотя количество рассылок сократили вдвое.

Больше полезных материалов читайте в Mindbox Журнале