Email + Google Analytics 4: Jak zobaczyć rzeczywistą skuteczność każdej kampanii

Wysłałeś kampanię i zebrałeś metryki — co dalej? Open Rate i Click Rate dają pierwszy wynik zaraz po wysyłce, ale prawdziwa wartość analityki ujawnia się później, gdy dane zostaną powiązane z przychodami i zebrane w trend w czasie. Analityka to nie jest raport do odhaczenia. To narzędzie pokazujące, czy strategia działa, i pozwalające prognozować wynik, zanim w ogóle klikniesz „Wyślij".

W tym artykule omówimy:

• jakie metryki śledzić zaraz po wysyłce i co tak naprawdę oznaczają;
• jak połączyć dane e-mailowe z Google Analytics przez tagi UTM i zobaczyć, ile pieniędzy przyniosła konkretna kampania;
• które metryki retention marketingu pomagają ocenić komunikację w dłuższej perspektywie, a nie tylko w jednej wysyłce.

Kluczowe metryki po wysyłce

Kiedy planujemy działanie marketingowe, musimy rozumieć, do czego doprowadzi. Jest tylko jeden sposób, żeby to zrozumieć — spojrzeć na wynik. Dlatego analityka nie jest etapem „po wszystkim innym"; to coś, z czym warto pracować właściwie od samego początku.

Co pokazują otwarcia i kliknięcia

Po wysłaniu kampanii pierwszą rzeczą, którą chcemy wiedzieć, jest to, czy e-mail w ogóle został zauważony. Do tego służy Open Rate: procent osób, które otworzyły wiadomość. Technicznie, otwarcie jest liczone w momencie załadowania obrazka w e-mailu.

Jeśli e-mail został otwarty, logicznym następnym pytaniem jest, czy był interesujący. Click Rate to procent kliknięć linków spośród wszystkich, do których e-mail został dostarczony. Metryka mówi, jak dobrze sama treść trafiła w punkt: promocja, dobór produktów, darmowa dostawa, konkurs — cokolwiek skłoniło kogoś do kliknięcia.

CTOR (Click-to-Open Rate) pokazuje procent kliknięć wśród tych, którzy faktycznie otworzyli e-mail. Open Rate mówi, czy temat zadziałał; CTOR mówi, czy treść w środku okazała się tak przekonująca jak obietnica w temacie. Można mieć wysoki Open Rate i niski CTOR — co oznacza, że nagłówek zrobił swoje, ale e-mail już nie.

Click Rate i CTOR są często mylone, bo oba opisują kliknięcie. Ale Click Rate liczy kliknięcia wobec wszystkich, do których e-mail został dostarczony. CTOR liczy je tylko wobec tych, którzy go otworzyli.

Spójrzmy na przykład:

Kampania A trafia do zimnej bazy: dostarczono 100 000 e-maili, 200 osób otworzyło, 20 z nich kliknęło.

Kampania B trafia do ciepłej, małej bazy: dostarczono tylko 500 e-maili, ale te same 200 osób otworzyło i te same 20 kliknęło.

Bezwzględna liczba otwarć i kliknięć jest identyczna w obu przypadkach — 200 otwarć, 20 kliknięć. CTOR też będzie identyczny: 10% w obu kampaniach (20 z 200). Ale Click Rate opowiada zupełnie inną historię: 0,02% dla zimnej bazy wobec 4% dla ciepłej — wyłącznie dlatego, że dostarczono inną liczbę e-maili, choć treść e-maila i zachowanie osób, które go otworzyły, są takie same.

Właśnie dlatego CTOR jest przydatny jako sprawdzian: pokazuje, czy treść e-maila rzeczywiście działa, niezależnie od rozmiaru i „temperatury" bazy, do której wysłano. Click Rate, w tym sensie, jest bardziej wrażliwy na skład odbiorców niż na jakość samego e-maila.

Gdy znasz swój CTOR w kampaniach, możesz prognozować wynik przed wysyłką. Przykład: średni CTOR w twoich kampaniach wynosi 10%. Jeśli więc 100 osób otworzy następny e-mail, mniej więcej 9–10 użytkowników kliknie link. Co oznacza, że możesz już prognozować koszty i przychody przyszłych kampanii.

Dla porównania zebraliśmy te metryki w jednej tabeli wraz z benchmarkami dla kampanii triggerowych i promocyjnych.

Benchmarki dla kampanii promocyjnych są niemal o połowę niższe niż dla triggerowych. To logiczne: kampanie promocyjne trafiają do masowych odbiorców, podczas gdy triggery to ukierunkowana komunikacja z konkretną osobą — szczególnie gdy są to e-maile po zamówieniu lub po rejestracji.

Jeśli twoja wartość różni się od benchmarku o 1–2%, to najprawdopodobniej normalna zmienność w twojej bazie. Ale gdy odchylenie jest istotne, warto sprawdzić: coś może być błędnie skonfigurowane, albo baza jest po prostu nieaktywna.

Benchmarki są ważne jako punkt odniesienia, ale potem powinieneś analizować własne kampanie w czasie: porównywać z poprzednimi wysyłkami i poprawiać wynik.

Gdy ludzie nie lubią twoich kampanii

Open Rate, Click Rate i Click-to-Open Rate pokazują, jak dobrze zaangażowaliśmy użytkowników kampanią. Teraz porozmawiajmy o metrykach, które pokazują, jak bardzo ludzie nie chcą słyszeć od nas.

To grupa metryk mierzących irytację, a nie zainteresowanie:

• Unsubscribe Rate (wypisania, benchmark <1%)
• Spam Rate (skargi na spam, benchmark <0,3%)
• Bounce Rate (błędy dostarczania, benchmark <5%)

Te metryki pokazują, jak trafna jest twoja komunikacja i jak trafna jest sama baza kontaktów. Wysoki procent wypisań może się zdarzać, gdy użytkownicy zostali obiecani jedno w punkcie zbierania danych, a kampanie nie pasują do obietnicy. Wysoki Bounce Rate wskazuje na problem ze sposobem i miejscem budowania bazy.

Oto przykład z praktyki. Problem klienta: nieprawidłowo wysoki Bounce Rate, mimo że wszystkie techniczne ustawienia domeny zostały zrobione poprawnie.

Okazało się, że przyczyną była logika formularza subskrypcji: kod promocyjny był pokazywany od razu po wpisaniu adresu e-mail, bez żadnej weryfikacji.

Użytkownicy szybko zorientowali się, że mogą wpisać cokolwiek zamiast prawdziwego adresu i od razu otrzymać kod promocyjny. W efekcie baza zapełniła się nieaktualnymi adresami, Bounce Rate wzrósł, a reputacja nadawcy zaczęła spadać — bo dostawcy skrzynek pocztowych odczytują masowe wysyłki do nieistniejących adresów jako sygnał spamera.

Problem rozwiązano przez dodanie weryfikacji e-maila na etapie rejestracji, a przypadek dobrze ilustruje, że metryki to nie tylko liczby do raportu — to sposób na zauważenie problemu w porę i jego naprawienie.

Krótko omówiliśmy kluczowe metryki, na które warto zwracać uwagę po każdej wysyłce. Teraz przyjrzyjmy się, jak pracować z tymi metrykami w dłuższej perspektywie.

Jak połączyć e-mail i Google Analytics

Na co właściciele firm patrzą w Google Analytics w pierwszej kolejności? Na przychody, oczywiście. Przychody są ważne i dla marketera, ale to nie jedyny punkt odniesienia: obok nich trzeba śledzić transakcje, użytkowników i sesje oraz konwersję.

Problem polega na tym, że Google Analytics pokazuje wszystkie te metryki dla całego serwisu, a nie dla konkretnej kampanii. Nawet jeśli integracja twojej platformy z Google Analytics jest już technicznie skonfigurowana, nie oznacza to, że automatycznie widzisz wynik konkretnej kampanii, którą wysłałeś.

Powiedzmy, że przed Black Friday wysłałeś trzy różne kampanie — e-mail, Viber, mobile push. Jak uzyskać statystyki dla każdej z nich? Przeanalizujmy to.

Od kliknięć do sprzedaży

Jak przekazać dane z każdej naszej kampanii do Google Analytics? Za pomocą tagów UTM. Wszyscy o tym narzędziu wiedzą, ale niestety nie wszyscy używają go poprawnie i dobrze.

Tagi UTM można dodać do każdego linku, a do budowania tych linków istnieją dedykowane generatory — Yespo na przykład ma osobną stronę do łatwego generowania UTM-ów.

Do tagu można wpisać łącznie do pięciu-sześciu parametrów, ale trzy są obowiązkowe:

• source — skąd pochodzi kliknięcie. Możesz być tu tak szczegółowy, jak chcesz: po prostu yespo, albo yespo_promo i yespo_trigger, jeśli zależy ci na widoczności typu kampanii, albo jeszcze wężej — promo_women na przykład, dla kampanii promocyjnej do kobiecego segmentu.
• medium — oznacza kanał: Email, Viber, Mob_push, Web_push.
• campaign — nazwa konkretnej kampanii. Wygodnie umieścić tu datę lub nazwę kampanii — 31_10 albo Halloween, na przykład.

Pozostałe parametry (content, term) są opcjonalne: dodaj je, jeśli chcesz odróżnić np. kilka przycisków w jednym e-mailu lub kilka segmentów w jednej kampanii.

Tagi pozwalają zobaczyć w Google Analytics, z którego source, kampanii, reklamy lub przycisku pochodzi ruch, i ocenić skuteczność twoich działań marketingowych.

Możesz też posortować każdą kampanię: według source, kanału (e-mail, web push lub cokolwiek innego), liczby kliknięć, liczby sesji, liczby osób, które dokonały konwersji, i przychodów. To wygodny sposób na ustalenie wyniku każdej pojedynczej kampanii. I te same tagi UTM przydają się później — gdy obliczamy Conversion Rate.

Conversion Rate z perspektywy retention marketera

Google Analytics oblicza Conversion Rate w standardowy sposób: liczba sesji na stronie, które zakończyły się transakcją. Dla retention marketera to za mało — ważne jest, żeby widzieć konwersję osób, które przyszły konkretnie z e-maila, a nie całego ruchu na stronie. Dlatego Conversion Rate oblicza się tu inaczej: od liczby kliknięć z kampanii do liczby transakcji wygenerowanych przez te kliknięcia.

Umożliwia to prognozowanie wyniku przed wysyłką. Przykład: kampania trafia do 100 000 kontaktów, a średni Click Rate w poprzednich wysyłkach wynosi 2%. Tak więc mniej więcej 2 000 osób kliknie link. Jeśli średni Conversion Rate wynosi 10%, około 200 z tych 2 000 kliknięć zamieni się w zakup. Przy średniej wartości zamówienia $100, kampania przyniesie około $20 000.

Jest to szczególnie przydatne w przypadku drogich kanałów, takich jak Viber. Jeśli wysyłka do 20 000 kontaktów kosztuje $35 000, a prognozowane przychody to zaledwie $10 000, możesz ocenić rentowność kampanii, zanim ją uruchomisz — i zdecydować, czy jest warta tej ceny, czy ma sens tylko jako narzędzie brand awareness bez oczekiwania na bezpośrednią sprzedaż.

Metryki retencji

Jedna kampania mówi bardzo niewiele o całościowym obrazie: żeby widzieć trendy, a nie izolowane punkty, trzeba gromadzić dane przez pewien okres i patrzeć na nie całościowo.

W tym celu zespoły prowadzą rejestr danych historycznych — albo oddzielny dokument dla każdego kanału, albo jeden połączony plik, np. w Google Sheets lub Excelu. Po każdej wysyłce zapisuje się liczbę osób, do których e-mail dotarł, ile otworzyło i kliknęło (w liczbach i procentach), CTR oraz dane analityczne: transakcje, przychody, ruch na stronie i procent kontaktów zebranych przez formularz subskrypcji.

Na podstawie tych średnich okresowych firma może prognozować przyszłe przychody. A długa historia ujawnia rzeczy niewidoczne w skali jednej lub dwóch kampanii. Nie wszyscy wiedzą na przykład, że w niektórych niszach — poza oczywistym sezonem wyprzedaży Black Friday, Halloween i Nowym Rokiem — istnieje też ukryty wiosenny skok lub wczesnolétnie ożywienie. W skali jednego kwartału ten wzorzec jest niewidoczny; pojawia się dopiero przy dwóch lub więcej latach danych. Ale jeśli wcześniej wiesz o tych skokach zainteresowania kupujących, możesz przygotować się na sezon i uchwycić dodatkowe konwersje.

Porozmawiajmy teraz o metrykach najczęściej używanych w retention marketingu.

ROI (ROMI): zwrot z inwestycji

Przychody pokazywane przez analitykę to obrót według wartości wpływu, nie zysk. Artykuł kosztuje $100 — analityka zaliczy sprzedaż jako $100, a to wciąż nie to samo co zysk netto. Żeby dojść do prawdziwej cyfry, do obliczenia dodaje się marżę: koszt własny towarów, czynsz, wynagrodzenia zespołu i inne wydatki. To jest ROMI.

ROMI może wyjść ujemny — i nie ma powodów do paniki; to normalna sytuacja robocza. Kampanie promocyjne na przykład często mają niższy ROMI niż triggerowe: kampanie triggerowe to ukierunkowana komunikacja, więc ich ROMI jest zazwyczaj lepszy. Ale to nie znaczy, że należy rezygnować z promo: pieniądze zarobione na kampaniach triggerowych są świadomie reinwestowane w promo, bo promo jest tym, co generuje wyświetlenia produktów, na których trigger potem pracuje.

Ta sama zasada obowiązuje na poziomie kanału, a nie tylko w różnych typach kampanii. Jeśli kanał konsekwentnie przynosi straty — wydaje więcej niż zwraca — jedną z opcji jest przeniesienie części odbiorców do innego kanału, z SMS-a na Viber na przykład. Po drodze możesz stracić niektórych użytkowników, ale wyjść na plus na końcowym zysku.

Churn Rate: odpływ klientów

Baza może rosnąć o kilka tysięcy kontaktów rocznie — i to wygląda jak powód do świętowania. Ale wzrost pokazuje tylko jedną stronę obrazu. Podczas gdy napływają nowe kontakty, część starszych równolegle odpada: przestają czytać, kupować, reagować. Dokładnie to pokazuje Churn Rate.

Jeśli patrzysz tylko na wzrost, łatwo przegapić sygnał, że użytkownicy nie są zainteresowani tym, co oferujesz, i odchodzą — odpływ jest po prostu maskowany przez nowe zapisy. Churn Rate pozwala zobaczyć pełny obraz bazy i rozpoznać w porę, że komunikacja musi się zmienić.

LTV: wartość klienta przez cały jego cykl życia

Lifetime Value to prawdopodobnie najbardziej znana metryka w retencji. Jest obliczana od dawna, a niektórzy duzi gracze — producenci samochodów lub sprzętu AGD na przykład — wiedzą z góry, że po pozyskaniu klienta uzyskają wysoki LTV, bo wróci on po serwis, materiały eksploatacyjne lub kolejny zakup.

Właśnie dlatego takie firmy świadomie sprzedają pierwszy produkt po kosztach, a nawet poniżej. Na pierwszy rzut oka to stratna transakcja, ale w długim terminie — na powtórnych zakupach i serwisie — firma odzyskuje inwestycję i zarabia.

Formuła LTV jest taka sama w każdej niszy; podejście do jej stosowania już nie. W ubezpieczeniach na przykład produkt kupuje się raz w roku, a nie kilka razy w miesiącu jak w typowym ecommerce. Dlatego okres, dla którego ma sens obliczanie Customer Lifetime, jest też inny: stosowanie logiki LTV sklepu odzieżowego czy kosmetycznego, gdzie klienci wracają co miesiąc, do działalności ubezpieczeniowej byłoby błędem.

Repeat Purchase Rate: jak często klienci kupują ponownie

RPR pokazuje, ile zakupów robi użytkownik w wybranym okresie. Razem z LTV ta metryka daje praktyczną wskazówkę: ile ekonomicznie opłaca się wydawać na pozyskanie i utrzymanie konkretnego klienta, jeśli robi on powiedzmy dwa lub trzy zakupy w roku.

Repeat Purchase Rate jest podstawą segmentacji RFM: klienci kupujący często i ci kupujący rzadko są rozdzielani w odrębne grupy i komunikuje się z nimi inaczej. Jeśli wiesz, że klient zazwyczaj kupuje raz na kilka miesięcy, możesz przypomnieć mu dokładnie w momencie, gdy jego wzorzec mówi, że czas — i zarobić dodatkowy przychód z tego przypomnienia, zamiast komunikować się z całą bazą w ten sam sposób.

Podsumowanie

Analityka to narzędzie, z którym warto pracować na każdym etapie: przed budowaniem kampanii i po jej wysyłce.

Open Rate, Click Rate i CTOR pokazują, czy e-mail zainteresował odbiorców. Unsubscribe Rate, Spam Rate i Bounce Rate pokazują, czy osoby, do których piszesz, ci ufają. Tagi UTM łączą te dane z Google Analytics i pozwalają zobaczyć nie tylko ruch na stronie, ale też przychody z konkretnej kampanii, kanału, a nawet przycisku w e-mailu. A metryki retention marketingu dają szerszy obraz: jak dochodowa jest twoja komunikacja w czasie i jak zatrzymywać klientów, a nie tylko pozyskiwać nowych.

Gdy wszystkie te dane są zebrane w jednym systemie, nie zgadujesz już, czy kampania zadziałała — wiesz. I co ważniejsze, możesz prognozować wynik przed wysyłką, zamiast analizować konsekwencje po fakcie.

Chcesz skonfigurować analitykę kampanii, ale nie wiesz od czego zacząć? Zespół Yespo pomoże ci zorientować się w metrykach, skonfigurować śledzenie UTM i zbudować strategię retencji dopasowaną do twojego biznesu.

Zapisz się na bezpłatną konsultację — a pokażemy ci, jak twoje dane mogą zamienić się w prognozowalne przychody.

Special Request Inline