Сегментация подписчиков по трафику

Все мы знаем, что качество аудитории на сайте компании совершенно разное в зависимости от источника трафика. На основе собранной статистики мы даже можем прогнозировать бизнес-метрики для разных источников трафика — показатели отказов, уровень конверсии и т. д. Всё это важные данные для интернет-маркетолога, и пренебрегать ими нельзя. Поэтому в этой статье мы решили разобрать, как работает сегментация по трафику для емейл-маркетинга — ведь тут также можно оценивать эффективность канала привлечения подписчиков и корректировать вашу стратегию.

Сначала о постулатах.

Больше подписчиков — выше заработок

Тут всё достаточно просто: чем больше у вас подписчиков, тем больше целевых действий/проданных товаров/оплаченных аккаунтов вы получите в итоге. При этом надо понимать, что количественный рост базы не должен сопровождаться снижением качества лидов — не стоит покупать общедоступные базы или пускать дешёвый трафик из тизерных сетей и с порносайтов.

Кроме этого, достаточно часто можно видеть ситуацию, когда при росте базы емейл-маркетинг компании становится всё более «базовым» — раз есть большое количество пользователей, зачем утруждать себя настройкой сложных цепочек, когда можно просто отправить всем проморассылку и получить быстрый заработок?

Но такой подход «ковровых бомбардировок» массовыми рассылками крайне негативно сказывается на показателях вовлечения, без персонализации письма просто начинают игнорироваться, и конверсия рассылок снижается. Плюс база просто «выгорает» — люди отписываются, жалуются на спам.

Поэтому следить за качеством коммуникации при росте базы просто необходимо, иначе у вас есть риск даже при существенном увеличении количества подписчиков оставить свой заработок на старом уровне либо получить незначительный рост.

Сегментация по трафику

Когда говорят «сегментация», как правило, имеют в виду либо разбивку базы по параметрам типа женщины/мужчины, Москва/Питер, 18—24/35—55, либо берутся какие-то интересы и истории действий пользователя. Но редко можно встретить сегменты по источникам трафика, хотя тут можно выделить как минимум следующие способы разбивки базы:

По формам сбора — это разные способы подписки. Ими могут быть попап на главной странице, сквозная форма подписки в подвале сайта и форма совершения заказа. Во всех трёх формах ожидания пользователя от подписки совершенно разные, и давать ему один и тот же контент в приветственной серии писем, да и в массовых рассылках будет не совсем корректно.

Простой пример: пользователь, подписавшийся со всплывающего окна со скидкой, будет в дальнейшем ждать от вас скидок постоянно. Тот же пользователь, который самостоятельно ввёл свой емейл в сквозную форму подписки в подвале сайта, по умолчанию более лоялен к вам, раз подписался практически без дополнительного мотиватора с вашей стороны. Как итог — предложение ему скидок в письмах будет неверным потому, что будет просто снижать ваш заработок, ведь такой подписчик готов покупать и без скидки.

По источникам лидов — такая сегментация подразумевает использование данных о том, из какого канала пришёл к вам пользователь — контекстная реклама, социальные сети, сайты партнёров и т. д. Различия в работе с этими источниками будут как чисто контентные по цепочкам писем, так и технические.

  • Контентные различия — юзер, пришедший из социальных сетей вашей компании, по умолчанию более лоялен к вам, чем тот, кто просто увидел объявление в контекстной рекламе. Вам не нужно объяснять такому юзеру, чем вы занимаетесь, какие у вас есть продукты, миссию вашей компании и другие детали — всё это он должен был в идеале узнать уже из сообществ компании в социальных сетях. В то же время пользователя, который пришёл из CPA-сетей, просто необходимо знакомить с брендом. Вы должны выстраивать с таким подписчиком долговременную коммуникацию, рассказывая о компании, преимуществах, команде и прочем, стараясь повысить лояльность к вам в целом.
  • Технические различия — собственно, ради этой части и писалась статья ☺ Некоторые источники трафика являются высокорисковыми для вашей компании, так как могут спровоцировать ошибки доставки, падение репутации компании, блокировку рассылок почтовыми провайдерами, попадание в базу спам-ловушек. Ярким примером такого типа источника являются CPA-сети с оплатой за результат.

О рисках

К сожалению, некоторые партнёрские сети имеют недостаточно жёсткие инструменты проверки веб-мастеров, которые будут затем работать с офферами рекламодателей — то есть и вашим оффером тоже. В результате вы можете получить рассылку вашего оффера по базе емейлов, купленной неизвестно где и не дававшей согласия на получение рекламных материалов. После такой рассылки отправитель получает кучу жалоб на спам по письмам, содержащим ссылку на ваш сайт, а для почтовых провайдеров это будет сигнал о том, что вы как рассыльщик являетесь недобросовестным и используете спам для продвижения. Реакцией со стороны почтового провайдера будет как блокировка спам-рассылки веб-мастера, так и вероятная блокировка ваших собственных писем, отправленных с вашего домена, — просто потому, что репутация домена полностью испорчена из-за ссылок на него в спам-рассылке.

Следующим риском является трафик из ботов или просто автоматически созданных емейлов. Несколько раз в своей практике мы встречались с такой ситуацией у клиента: рассылки идут постоянно, показатели открытий и ошибок доставки стабильные, всё хорошо. Затем в один день появляется резкий пик по количеству ошибок доставки по тем емейлам, которые ещё вчера отлично принимали письма. При этом ошибки доставки были вызваны не блокировкой рассылок клиента в целом, а одновременной блокировкой большого объёма почтовых ящиков на стороне почтового провайдера. У некоторых клиентов в сутки блокировалось до 3–6 тысяч адресов, что является совершенно ненормальным количеством при базе пользователей в 50–100 тысяч емейлов. После некоторого исследования выяснялось, что все эти адреса были подписаны на рассылку около полугода назад в течение короткого промежутка времени и источником этих емейлов была партнёрская сеть — то есть кто-то из веб-мастеров просто отправлял ботов на страницу подписки.

В другой раз оказалось, что источником емейлов, резко давшим ошибки доставки, оказался один из филиалов партнёра — в головной офис, занимающийся рассылками, была прислана база емейлов, собранная в локальном магазине. Эти адреса загрузили в систему, но после нескольких месяцев работы с ними получили блокировку практически всех адресов из этой базы. Оказалось, что администратор магазина просто прислал файл с автоматически сгенерированными емейлами, которые затем были деактивированы почтовым провайдером.

О решениях

Как можно избежать таких некачественных емейлов?

  • Добавить double opt-in для всех источников трафика. Если это офлайн-сбор адресов — то сотрудники, собирающие адреса, должны как минимум сообщать, что будет отправлено письмо подтверждения, и только после этого программа лояльности будет активна. Если это онлайн-сбор, то настройка подписки с подтверждением — это просто обязательная вещь.
  • Добавить в формы подписки специальное скрытое поле. Смысл в следующем: когда робот заполняет форму подписки, чтобы отправить несуществующий адрес вам в базу, он заполняет все поля для ввода текста, которые находит в форме. Соответственно, можно добавить отдельное поле, которое будет невидимо в интерфейсе сайта, но будет существовать и отслеживать, передано ли в него какое-то значение. Если подписку осуществляет робот — то это поле окажется заполненным, если же заполняет человек — то поле будет пустым, ведь обычный посетитель не видит его в принципе.

Сегментация по трафику и отслеживание источников трафика — важные данные для емейл-маркетолога, которые позволяют повысить заработок канала и понять, что произошло в случае какой-либо нестандартной ситуации. Если не знаете с чего начать, обращайтесь к нам. Мы сегментируем базу и найдём подходящие источники трафика для роста вашего бизнеса.

Увеличим продажи
С помощью грамотной сегментации базы
Отправляя заявку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфеденциальности
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] => 533
            [filter] => raw
            [cat_ID] => 1425
            [category_count] => 533
            [category_description] => 
            [cat_name] => Статьи
            [category_nicename] => articles
            [category_parent] => 0
        )

)
Поделиться статьёй
Подписаться на рассылку