32
Таблица 2
Панель управления № 1
Дата
Тема письма
ОП, к
ДП, к
ПП,
к
КЛ,
к
ОТ,
к
ЖЛБ,
к
DR, %
OR, %
CR, %
UR, %
SR, %
02 декабря 2018 г.
✉ РН БАНК
✉ Одобрение
автокредита
1 500
1 185
944
197
286
158
79,00%
62,93%
13,13%
19,07%
10,53%
Условные обозначения:
к – количество
DR – Уровень доставляемости писем
ОП – Отправленные письма
OR – Уровень открываемости писем
ДП – Доставленные письма
CR – Уровень кликабельности
ПП – Просмотренные письма
UR – Отписавшиеся пользователи
КЛ – Клик
SR – Уровень жалоб на спам
ОТ – Отписка
ЖЛБ – Жалобы
33
Также для удобства оценки анализа уровня конверсии и окупаемости
инвестиций была создана панель управления № 2, образец которой отображен в
виде таблицы Excel (Таблица №3).
Необходимыми пунктами такой таблицы станут:
1. Название рассылки;
2. Количество лидов;
3. Количество посетителей сайта и звонков;
4. Уровень конверсии;
5. Сумма инвестиций;
6. Сумма возврата с инвестиций;
7. Окупаемость инвестиций;
Таблица №3
Панель управления № 2
Название рассылки
КЛ,к
КПСЗ,к
УК,%
СИ,руб
СВИ,
руб
ОИ,%
Кредитное
предложение №1
1 500
170
11,33%
150 000
32 000
-78,67%
Условные обозначения:
КЛ –Количество лидов
СИ – Сумма инвестиций
КПСЗ – Кол-во посетителей сайта и
звонков
СВИ – Сумма возврата с инвестиций
УК – Уровень конверсии
ОИ – Окупаемость инвестиций
Для того чтобы успешно проанализировать первые результаты не всегда
достаточно оценить один или два показателя. Необходимо фундаментально
проверить каждый из показателей и коэффициентов действия. Коэффициент,
который необходимо проанализировать, будет отображен в виде диаграммы
данных.
Первый коэффициент, который был проанализирован – Уровень
доставляемости писем. Данные анализа отображены в диаграмме 1.
34
Диаграмма 1 Уровень доставляемости писем
Данный коэффициент равен соотношению доставленных писем к числу
отправленных. Самым идеальным вариантом коэффициента является 100%
доставка писем до получателя. В нашем случае было доставлено 1 185 писем до
получателя. 315 писем не были получены адресатом. Текущий показатель
является неприемлемым, так как показатель должен быть равен не менее 90%.
После чего была сделана диаграмма, которая отображает показатели
причин недоставки писем, которая отображена в диаграмме 2. Она позволяет
построить последующий план действий для решения вопросов с доставкой писем.
Диаграмма 2. Причины недоставки писем
Доставлено
79%
Не доставлено
21%
62,22%
18,10%
19,68%
Некорректные адреса Неправильный домен Ошибка сервера
35
Коэффициент открываемости писем равен отношению количества
открытых писем к числу доставленных. Хороший средний уровень
открываемости равен более 20%. В нашем же случае показатель является
удовлетворительным, так как составляет 18,14%, что равняется 215 письма от
1 185 полученных клиентами банка. Данные анализа уровня открываемости писем
отображены в диаграмме 3.
Диаграмма 3. Уровень открываемости писем.
Третий коэффициент, который был проанализирован – Уровень
кликабельности писем. Показатели уровня кликабельности отображены в
диаграмме 4.
Диаграмма 4. Уровень кликабельности писем.
Данный коэффициент равен отношению количества кликов на ссылки в
письме к числу доставленных писем. Уклон идет именно на доставленные письма,
так как клиент его откроет и, скорее всего, заинтересуется его содержанием. Для
Просмотрено
18,14%
Не просмотрено
81,86%
Просмотрено Не просмотрено
Да
16,62%
Нет
83,38%
Да Нет
36
массовой рассылки хорошим показателем является уровень от 20% до 40%. В
нашем же случае коэффициент составляет менее 20%, так как всего 197 клиентов
из 1 185 доставленных писем произвели клик по ссылке и перешли на посадочную
страницу.
Коэффициент уровня отписки от писем равен количеству отписавшихся
адресатов к числу доставленных писем. Текущий показатель является
приемлемым, так как всего 45 клиентов из 1 185 доставленных писем отказались
получать рассылку. Из этого можно сделать вывод, что верно подобран сегмент
клиентов, которым интересен контент финансовых услуг. Из оставшихся
клиентов, которые отписались от рассылки, удалось получить информацию о
причине их отписки от сообщений банка. Данные по уровню отображены в
диаграмме 5.
Диаграмма 5. Уровень отписки от писем
Критерии для выбора клиентам причины отписки от писем были
следующие:
1. Содержание направляемых мне писем для меня не актуально;
2. Я получаю от вас слишком много писем;
3. Я вообще получаю слишком много писем;
4. Это ко мне не относится;
5. У вас нет разрешения на отправку мне писем;
6. Другое;
Да
3%
Нет
97%
Да Нет
37
Результаты причин отписки от писем отображены в специально
построенной диаграмме 6.
Диаграмма №6 Причины отписки от писем
Наличие информации по причинам отписки позволяет в будущем также
наличие данной информации помогает в дальнейшем правильно планировать
стратегию рассылки при разработке методики совершенствования процесса e –
mail рассылок в Банке, в случае если содержание направляемых писем клиенту
для него являются неактуальными. В следующей главе при разработке методики
совершенствования процесса данная информация будет учтена.
Пятый коэффициент, который был проанализирован – уровень жалоб на спам
Показатели данного коэффициента отображены в диаграмме 7.
40,0%
44,4%
15,6%
Причины отписки от писем
1. Содержание направляемых мне писем для меня не актуально;
2. Я получаю от вас слишком много писем;
3. Я вообще получаю слишком много писем;
4. Это ко мне не относится;
5. У вас нет разрешения на отправку мне писем;
6. Другое;
38
Диаграмма №7 Уровень жалоб на спам
Коэффициент уровня жалоб на спам равен количеству клиентов, которые
получили письмо и нажали у себя в почтовом сервисе кнопки «Пожаловаться на
спам» или «Спам», после чего вся информация передается в сервис рассылок.
Текущий коэффициент является приемлемым, так только 1,47% клиентов, это 22
клиента из 1 185, нажали на соответствующую кнопку, при среднем показателе
10-20%. Исходя из этого можно сделать вывод, что минимальное количество
клиентов считает получаемую информацию неактуальной. Также наличие данной
информации помогает в дальнейшем правильно планировать стратегию рассылки
при разработке методики совершенствования процесса e – mail рассылок в Банке.
Шестой коэффициент, который подлежал детальному анализу данных, был
уровень конверсии лида с рассылки, которые отображены в диаграмме 8.
Диаграмма №8 Уровень конверсии лида с рассылки
Да
1,47%
Нет
98,53%
Да Нет
Переход
11,33%
Нет
88,67%
Переход Нет
39
Данный коэффициент равен отношению общего количества лидов, в нашем
случае это равно количеству клиентов, кому были направлены сообщения, к
количеству клиентов, посетивших сайт с кредитными предложениями и
сделавших звонок на горячую линию банка для получения консультации с
последующим возможным приобретением кредитного продукта. Текущий
показатель является неудовлетворительным, так как текущие бизнес требования
к рассылке имеют ожидание в диапазоне от 35% до 55%. Текущий коэффициент
напрямую имеет причинно-следственную связь с предыдущими показателями
уровня доставляемости, открываемости и кликабельности писем. Полученная
аналитика позволит учесть специфику разработки совершенствования рассылки
индивидуальных кредитных предложений клиентам банка.
В качестве выводов к первой главе можно изложить следующее:
1. Тенденция использования email – рассылок остается открытой в сфере
интернет – маркетинга в банковской сфере, так как большое количество
клиентов используют интернет для приобретения товаров при помощи
финансовых услуг.
2. Вопрос совершенствования email – рассылок малочисленно рассмотрен
российскими авторами, так как имеет относительно небольшое количество
специализированной и научной литературы. В большинстве, практические
рекомендации и бизнес – практики представлены в интернет статьях. Также
дополнительно нами было отмечено, что большое количество научной и
специализированной литературы имеет иностранную принадлежность. К
примеру, лидерство в написании специализированной литературы
относится к Соединенным Штатам Америки. Исходя их этого стоит сделать
вывод, что в России интернет – маркетинг и в частности email рассылки
переживают «молодость» и еще не сформирован огромный опыт
проведения успешных бизнес кампаний.
3. На постоянной основе необходимо учитывать характеристики и задачи
объекта исследования, так как это позволяет своевременно решать
проблематику, которая может возникнуть на любом из этапов
исследования.
40
ГЛАВА II. ПРОЕКТНАЯ ЧАСТЬ РАЗРАБОТКИ
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ E-MAIL РАССЫЛОК
2.1. Разработка методики совершенствования процесса e – mail
рассылок
2.1.1. Организация исследования
Процесс организации исследования был проведен в АО «РН Банк» в рамках
ежемесячной кампании e – mail рассылок для клиентов Банка.
В процессе изучения и проведения исследования было отправлено 9 000 e –
mail сообщений клиентам Банка с индивидуальными кредитными
предложениями. Исследование проводилось с ноября 2018 г. по март 2019 г. и
включало в себя пять этапов:
Этап №1: ноябрь 2018 г.
На данном этапе была определена область исследования и предварительно
сформулированы: гипотеза, цель, задачи, методы исследования. Проведен анализ
специальной литературы и статей в ресурсах интернета. Проведен анализ
текущего состояния e – mail рассылок и были составлены шаблоны писем для
отправки индивидуальных кредитных предложений клиентам Банка.
Этап №2: декабрь 2018 г.
Была осуществлена первая рассылка 1 500 e – mail сообщений клиентам
Банка с индивидуальным кредитным предложением. Также был проведен анализ
данных и на основании этого были произведены изменения в шаблонах писем для
отправки индивидуальных кредитных предложений клиентам Банка. Данный этап
проводился в АО «РН Банк».
Этап №3: январь 2019 г.
Была осуществлена вторая, третья и четвертая рассылка по 1 500 e – mail
сообщений клиентам Банка с индивидуальным кредитным предложением. Был
проведен анализ данных.
41
Этап №4: февраль 2019 г.
Была осуществлена пятая и шестая рассылка по 1 500 e – mail сообщений
клиентам Банка с индивидуальным кредитным предложением. Был проведен
анализ данных.
Этап №5: март 2019 г.
На финальном этапе работы проведена статистическая обработка полученных
экспериментальных данных, осуществлен анализ результатов исследования. На
основании этого были сделаны выводы и практические рекомендации, а также
был скорректирован и написан окончательный вариант магистерской
диссертации.
2.1.2. Методы исследования
Для решения поставленных задач исследования был использован комплекс
методов:
1. Тестирования уровня доставляемости писем.
2. Тестирование уровня открываемости писем.
3. Тестирования уровня кликабельности.
4. Тестирование уровня отписки от писем.
5. Тестирование уровня жалоб на спам.
6. Метод статистической обработки результатов исследования.
Тестирование уровня доставляемости писем
В программу тестирования уровня доставляемости писем учитывался один
показатель: доставляемость (Delivery Rate).
Данный показатель помогает понять количество «отскоченных писем», то
есть когда почтовая программа на стороне подписчика по каким – либо причинам
откажется принять письмо.
Расчет уровня доставляемости писем производился по следующей формуле:
????
????
Условные обозначения:
X – показатель Delivery Rate;