Время жизни подписчика — почему вы обязаны его знать

Через какое время после запуска емейл-маркетинга в вашей компании стоит запускать реактивационную цепочку? Кто-то скажет через три месяца, кто-то через полгода. Не стоит гадать, у всех этот момент индивидуален! В этой статье мы научимся считать время жизни подписчика и поймём, когда стоит запустить цепочку реактивации пользователей.

Постоянно занимаясь емейл-маркетингом большого количества различных компаний, мы видим ключевые метрики, интересные нашим клиентам, — это показатели открытий, кликов, отписок, конверсия в покупку, рост базы.

Но среди всего этого многообразия данных достаточно часто забывается такая метрика как время жизни подписчика (CLT — Customer Life Time), а ведь она совсем не заслуживает такой участи! Сейчас мы и расскажем вам, почему это так 🙂

Что такое CLT

Само понятие времени жизни подписчика достаточно простое — это тот промежуток времени после попадания пользователя в базу, в течение которого он проявляет какую-либо активность по отношению к вашим рассылкам — открывает или кликает. Точкой окончания времени жизни считается дата последнего взаимодействия.

Почему этот показатель важен для вашей базы

Понимая промежуток времени, в течение которого пользователь остаётся с вами, вы можете намного более адекватно понимать и оценивать поведение пользователя и делать наиболее подходящие для срока активности механики взаимодействия с подписчиками через триггерные сообщения, вовремя начинать реактивировать пользователя и так же вовремя расставаться с потерянными пользователями в целях оптимизации затрат на канал емейл-маркетинга.

Кроме этого, понимая срок жизни пользователя, вы сможете прогнозировать и ключевые метрики прибыли вашего бизнеса в целом, например, получив много подписок на рассылки в марте в результате проведения, допустим, рекламной кампании в Facebook и имея время жизни подписчика, равное трём месяцам, вы получите отличные данные по заработку в течение марта, апреля и мая, а начиная с июня заработок будет снижаться: мартовские пользователи начинают «умирать» в июне, и количество покупок в целом уменьшается. Поэтому, используя информацию о времени жизни пользователя, вы сможете проецировать эти данные на весь бизнес-процесс в целом и прогнозировать данные о заработке и прибыльности бизнеса.

Как посчитать время жизни подписчика

Тут нам на помощь приходит когортный анализ (привет, матан!).

Когортный анализ — это разделение всех пользователей на определённые группы (когорты), объединённые схожим признаком, и последующий анализ активности этих групп с течением времени. В нашем случае мы возьмём в качестве признака для разделения на когорты дату подписки на рассылки и будем анализировать, как изменяются со временем активности (открытия и клики) когорт.

Как мы делаем — и как вы можете сделать то же самое самостоятельно:

  • Разбиваем базу на когорты по дате подписки на рассылки, в одну когорту попадают пользователи, подписавшиеся в течение одного месяца.
  • С помощью системы сегментации внутри вашей платформы рассылки или же вручную на основе истории активностей пользователей, выгруженной в Excel/csv, собираем статистику: сколько раз пользователи, подписавшиеся в феврале, открывали или кликали в письмах сначала в феврале, затем в марте и так далее — пока не соберём всю статистику по всем когортам.
  • Из полученных данных формируем таблицу.

Чуть подробнее про второй пункт — как сформировать сами цифры по активности, например, в платформе Expertsender, — для этого нужно будет сделать столько сегментов, сколько значений в таблице (для таблицы ниже получилось 66 сегментов), взять затем количество подписчиков в каждом сегменте и перевести информацию об активностях в проценты, чтобы в итоге получить табличку со значениями.

Сегменты делаются по такому шаблону условий:

  • подписка на рассылки произошла в промежуток между месяцами «1» и «2»
  • дата последней активности находится в промежутке между месяцами «1» и «2»

Затем берётся следующий сегмент — подписались в тот же временной промежуток, но последняя активность наблюдалась уже в следующем месяце. И так далее для всех когорт и месяцев 🙂

1

В верхнем блоке задаётся условие по подписке — подписка произошла более 7, но менее 8 месяцев назад. И во втором наборе условий аналогичное условие по дате последней активности (считаются и открытия и клики).

В таких сегментах в итоге вы получаете количество подписчиков, которые «умирают» в каждом конкретном месяце. Затем эту цифру нужно перевести в относительную величину, просто поделив полученное значение на общее количество подписчиков в выбранной когорте — получим процент пользователей, которые ежемесячно перестают реагировать на ваши емейл-рассылки.

Что нужно не забыть сделать дальше — это взять обратную цифру, чтобы видеть количество подписчиков, остающихся активными с течением времени, для этого просто вычитаем получившийся процент из 100 — и наконец находим финальную цифру, которая затем заносится в таблицу для последующего анализа результатов и показывает процент пользователей, оставшихся «живыми» на второй, третий и так далее месяц после подписки на рассылки.

Да, такой метод может показаться неэффективным с точки зрения затрат времени, но зато воспользоваться им сможет любой, у кого есть Excel 🙂

А теперь давайте разберём пример одного интернет-магазина с очень лояльной базой подписчиков, их результаты распределения активности подписчиков по когортам в итоге выглядят следующим образом:

2

В этой таблице представлены данные за промежуток времени с февраля по декабрь 2015 года. Когорты брались по месяцам. В столбце «Прирост» мы видим информацию о том, сколько подписчиков добавилось в базу в конкретном месяце. По горизонтали же находится шкала времени — какова была активность в этом месяце для выбранной когорты. Распределение по цветам: зелёный — высокая активность, красный — самая низкая активность.

По сути, точка пересечения, например, строки «май» и столбца «сентябрь» говорит нам о том, что 50,07 % пользователей, подписавшихся на рассылки в мае, затем открывали письма и в сентябре — то есть на пятый месяц жизни.

Что видно на этом графике в целом

Первое, что бросается в глаза, — это много красного цвета в октябре, и это значит, что рассылки, которые делались в октябре, были крайне неудачными, определённо стоит их проанализировать и попытаться понять, что в них было добавлено и послужило причиной такого резкого снижения интереса по всем когортам.

Второе — что интерес подписчиков очень незначительно падает в принципе, начиная от 70–75 % в первый месяц попадания в базу до 35–38 % в неудачный октябрь.

Если же мы попробуем проигнорировать статистику октября, которая явно была вызвана какими-то внешними вмешательствами в стратегию рассылок или контент писем, — то мы можем заметить, что примерно на пятый месяц пребывания в базе интерес подписчика входит в «оранжевую зону», о чём свидетельствует показатель в 40–50 %. Таким образом, падение интереса на пятый месяц составляет около 40–50 %, то есть почти в два раза.

Полученная информация даёт нам возможность понять, что примерно на пятый месяц интерес подписчика падает достаточно заметно, при этом всё равно оставаясь на очень хорошем уровне для интернет-магазина. Какого-то критичного падения интереса и явного умирания базы для данного ИМ в целом не заметно.

С другой стороны, для какого-то другого магазина может стать совершенно чётко понятно, в какой месяц после попадания подписчика в базу рассылок его интерес начинает критически снижаться, и эти данные дают вам возможность вовремя запустить автоматическую реактивационную цепочку и вернуть подписчика в сегмент активной базы.

Какие действия можно предпринять на основе данных о времени жизни подписчика

Самое базовое, что нужно сделать, — это добавить автоматическую реактивационную цепочку из одного или нескольких писем и предлагать пользователю либо вернуться назад к регулярному взаимодействию с вашим брендом, либо же отписаться навсегда. В этом письме вы можете дать какую-то дополнительную скидку, бесплатную доставку, продлить триальный период пользования вашим сервисом да и просто спросить человека, почему ему не подошёл ваш сервис. В качестве примера можно привести реактивационное письмо от интернет-магазина Missguided (https://www.missguided.eu/), в котором они печалятся об уходе дружбы и добрых отношений с подписчиком, но предлагают возобновить общение, мотивируя на это бесплатной доставкой.

2 (1)

Кроме этого, вы можете корректировать ваши массовые рассылки, делая отправки с учётом даты попадания подписчика в базу и предлагая активным юзерам одну тему, а пользователям, которые готовы покинуть вас, — уже совсем другие темы, делая их более провокационными или предлагая большие размеры скидок, скорейшие сроки доставки либо же какие-то другие дополнительные бонусы, которые могут мотивировать пользователя к целевому действию на вашем сайте.

Таким образом, зная время жизни пользователя, вы можете корректировать рассылки, их темы, контент, частоту, добавлять новые триггеры и возвращать пользователя в круг активных, повышая выручку вашего проекта и продолжаю долгие и добрые отношения с пользователями.

Впервые опубликовано на www.cmsmagazine.ru

Увеличиваем прибыль
С помощью правильного email-маркетинга
Имя
Корпоративный email *
Array
(
    [0] => WP_Term Object
        (
            [term_id] => 1425
            [name] => Статьи
            [slug] => articles
            [term_group] => 0
            [term_taxonomy_id] => 1907
            [taxonomy] => category
            [description] => 
            [parent] => 0
            [count] => 660
            [filter] => raw
            [cat_ID] => 1425
            [category_count] => 660
            [category_description] => 
            [cat_name] => Статьи
            [category_nicename] => articles
            [category_parent] => 0
        )

)
Поделиться статьёй
Подписаться на рассылку