Pozdravna avtomatizacija deluje, ko na naročnika ustvari več prihodka, kot bi ga isti ljudje ustvarili brez nje — in to lahko vidite le, če merite prihodek na prejemnika, stopnjo konverzije prvega naročila in čas do prvega nakupa, ne stopenj odprtja. Stopnja odprtja vam pove, da je bila zadeva sporočila kliknjena in odprta. O denarju ne pove ničesar. Edina številka, ki jo pri vsaki pozdravni avtomatizaciji preverim najprej, je prihodek na prejemnika: celoten prihodek, ki ga je avtomatizacija pognala, deljeno z vsemi, ki so vanjo vstopili. Če ta številka narašča in vaša konverzija prvega naročila drži, si avtomatizacija zasluži svoje mesto. Če so odprtja visoka in prihodek na prejemnika raven, imate avtomatizacijo, težko od zavzetosti, ki ne prodaja — drugačna težava, ki jo velja diagnosticirati posebej.

Tukaj je opisano, kako jo pravilno izmeriti in katere številke prezreti.

Metrika, ki jo večina lastnikov trgovin spremlja, je napačna

Odprite svoje e-poštno orodje in prva stvar, ki vam jo pokaže, je stopnja odprtja. Velika, zelena, pomirjujoča. 52-odstotna stopnja odprtja na vaši pozdravni e-pošti. Zdi se kot uspeh.

Ni prodajna metrika. Odkar je leta 2021 Applova zaščita zasebnosti pošte (Mail Privacy Protection) začela vnaprej nalagati slike, so stopnje odprtja napihnjene in nezanesljive za velik del vašega seznama — “odprtje” se pogosto sproži ne glede na to, ali je človek pogledal ali ne. Tako je metrika, ki je bila vedno šibka, postala skoraj nesmiselna za presojanje prihodka. Lahko imate 60-odstotno stopnjo odprtja in pozdravno avtomatizacijo, ki ne proda ničesar. Lahko imate 30-odstotno stopnjo odprtja in avtomatizacijo, ki plača za vaš celoten e-poštni program.

Razlog, zakaj je to pomembno: kar merite, je tisto, kar optimizirate. Lovite odprtja in pisali boste vabljive zadeve sporočil, ki e-pošto odprejo in nato razočarajo. Lovite prihodek na prejemnika in popravili boste dejansko vrzel med zanimanjem in nakupom.

Kaj “deluje” dejansko pomeni za pozdravno avtomatizacijo

Pozdravna avtomatizacija ima eno nalogo: svežega naročnika spremeniti v prvič kupca hitreje in po boljši stopnji, kot bi to storila tišina. Torej je “deluje” primerjava, ne absolut.

Odločajo tri vprašanja:

1. Ali kupi več naročnikov in prej kot pred obstojem avtomatizacije? To je stopnja konverzije prvega naročila in čas do prvega nakupa.
2. Ali je vsak naročnik zaradi avtomatizacije vreden več? To je prihodek na prejemnika.
3. Ali avtomatizacija ohranja seznam zdrav, medtem ko prodaja? To je stopnja odjav in pritožb za neželeno pošto — avtomatizacija, ki proda danes, a požge vaš seznam, zastruplja vsako prihodnje pošiljanje.

Če lahko na ta tri odgovorite z resničnimi številkami, veste, ali avtomatizacija deluje. Vse ostalo je okras.

Kje merjenje tiho zaide

Izguba tukaj ni v trgovini — je v tem, kako se številke berejo, in stane vas dobre odločitve.

Pripisovanje krade zasluge. Vaše e-poštno orodje šteje prodajo kot “prihodek pozdravne avtomatizacije”, če je oseba odprla ali kliknila in nato kupila v nekem oknu — pogosto 3 do 5 dni. Marsikdo od teh bi kupil tako ali tako. Prijavili so se, ker so bili tik pred nakupom. Avtomatizacija si prilašča zaslugo za prodajo, ki je ni povzročila. Torej je številka prihodka iz orodja strop, ne resnica.

Povprečja skrijejo pravo zgodbo. Povprečje 4,10 € prihodka na prejemnika (Ponazoritev) je lahko ena e-pošta, ki opravi vse delo, in dve, ki ne delata nič. Ali pa je peščica velikih naročil, ki prikriva, da večina naročnikov ne kupi ničesar. Potrebujete ga razčlenjenega na e-pošto v zaporedju in, idealno, na segment.

Brez izhodišča ni pomena. “Prihodek na prejemnika je 3 €” ni dober ali slab, dokler ne veste, koliko je vreden naročnik, ki ni dobil avtomatizacije. Brez zadržane skupine — majhnega rezine naročnikov, namerno izpuščene iz avtomatizacije — vsaka številka lebdi brez ničesar za primerjavo.

Zadnjo večina trgovin preskoči, zato jo zgradimo.

Praktičen način merjenja, po vrstnem redu

Naredite to od vrha do dna. Zgodnji koraki ne stanejo nič in povedo največ.

1. Za glavno številko izberite prihodek na prejemnika. Celoten prihodek, pripisan avtomatizaciji, ÷ število ljudi, ki so vstopili, merjeno na e-pošto in za avtomatizacijo v celoti. Spremljajte trend čez mesece, ne posameznega tedna. To je številka, o kateri poročate in jo branite.

2. Dodajte stopnjo konverzije prvega naročila. Od vseh, ki vstopijo v pozdravno avtomatizacijo, kolikšen delež odda prvo naročilo, medtem ko je v njej? To vam pove, ali avtomatizacija opravlja svojo dejansko nalogo — ustvarja kupce — ločeno od tega, ali nekaj velikih naročil laska povprečju.

3. Sledite času do prvega nakupa. Koliko dni od prijave do prvega naročila? Če dobra avtomatizacija to skrajša, prihodek prinašate naprej in zmanjšujete okno, v katerem naročnik ohladi. Uporabno zlasti proti izhodišču brez avtomatizacije.

4. Nastavite zadržano skupino. Zadržite majhno naključno rezino novih naročnikov — recimo 5–10 % — iz avtomatizacije ali primerjajte obdobje, preden ste jo zagnali. Razlika v prihodku med skupino z avtomatizacijo in zadržano skupino je resnični prispevek avtomatizacije, očiščen prodaj, ki bi se zgodile tako ali tako. To je poštena različica vprašanja “ali deluje”.

5. Zdravstvene metrike spremljajte kot dno, ne kot cilj. Stopnja odjav in pritožb za neželeno pošto na e-pošto. Naraščajoča stopnja pritožb — celo nekaj desetink odstotka — je zgodnje opozorilo, da bo dostavljivost padla in s seboj potegnila prihodek. Teh ne optimizirate navzgor ali navzdol; poskrbite, da ne izbruhnejo, medtem ko potiskate prihodek.

Primer iz trgovine

Trgovina z izdelki za nego kože, ki dela približno 45.000 € na mesec (Ponazoritev), s štiri-e-poštno pozdravno avtomatizacijo. Nadzorna plošča je izgledala odlično: 58-odstotna povprečna stopnja odprtja, veliko zelenega.

Prihodek na prejemnika je povedal bolj dolgočasno zgodbo — 2,80 € čez avtomatizacijo (Ponazoritev). Razčlenjeno na e-pošto je skoraj vse prišlo iz e-pošte ena, ki je vključevala spodbudo za prvo naročilo. E-pošte dve do štiri so imele močna odprtja in skoraj ničelni prihodek. Bile so brane in niso delale ničesar.

Nato zadržana skupina. Novi naročniki, izpuščeni iz avtomatizacije, so bili v svojem prvem mesecu vredni približno 2,10 € vsak (Ponazoritev). Torej je bil resnični dvig avtomatizacije približno 0,70 € na naročnika, ne 2,80 € — večina tega “prihodka avtomatizacije” so bili ljudje, ki bi kupili ne glede na vse. Še vedno pozitivno, še vedno vredno izvajati. A delček tega, kar je namigovala nadzorna plošča, in jasen signal, da e-pošte dve do štiri potrebujejo predelavo ali odrez, ne čestitk.

Bistvo niso konkretne številke. Je, da so odprtja rekla “odlično”, prihodek na prejemnika je rekel “v redu”, zadržana skupina pa je rekla “ena e-pošta deluje in tri se vozijo zastonj”. Le zadnje branje je uporabno.

Metrike, ki jih velja dejansko spremljati

• Prihodek na prejemnika — glavna. Skupaj in na e-pošto. Trend čez mesece.
• Stopnja konverzije prvega naročila — delež vstopnikov, ki oddajo prvo naročilo v avtomatizaciji.
• Čas do prvega nakupa — dnevi od prijave do prvega naročila; primerjajte z izhodiščem.
• Dvig zadržane skupine — prihodek skupine z avtomatizacijo minus prihodek zadržane skupine. Poštni prispevek.
• Stopnja odjav + pritožb za neželeno pošto — dno za zaščito, ne številka za rast.

Pet številk. Če vam jih orodje lahko pokaže, nikoli več ne rabite ugibati, ali avtomatizacija vleče svoj del. In če se odprtja in prihodek ne ujemata — visoka odprtja, raven prihodek — ima ta specifična vrzel svojo diagnozo v Zakaj pozdravne e-pošte dobijo odprtja, a ne prodaje.

Kako se Omnisend prilega

Da to sploh izmerite, potrebujete pripisovanje prihodka na e-pošto, delujočo zadržano skupino ali čist pogled pred/po in poročanje, ki loči prihodek avtomatizacije od prihodka kampanj. Preizkusil sem Klaviyo in Omnisend, preden sem svoje trgovine pognal na Omnisendu, in za to merilno nalogo so deli, ki štejejo, razčlenitev prihodka na sporočilo znotraj avtomatizacije, poročanje na ravni avtomatizacije, ki pokaže prihodek na prejemnika brez izvoza v preglednico, in segmentno poročanje, da vidite, katere naročnike avtomatizacija dejansko pretvori.

Poštena omejitev: vgrajeno pripisovanje še vedno uporablja okno klika/odprtja, zato bo avtomatizaciji pripisalo preveč zaslug enako kot vsako orodje. Zadržana skupina je tisto, kar to popravi, in nastaviti jo morate namerno — nobeno orodje se ne javi z manj laskavo številko. (Omnisend je orodje, ki ga uporabljam in priporočam; kjer ta članek nosi pridruženo povezavo, je ta odnos razkrit. Merilni pristop deluje enako na kateri koli zmožni platformi.)

Vaš naslednji korak

Odprite poročilo svoje pozdravne avtomatizacije in poiščite prihodek na prejemnika — pravega, ne stopnje odprtja. Nato ga razčlenite na e-pošto. Skoraj zagotovo boste našli eno e-pošto, ki opravi večino dela, in eno ali dve, ki ne delata nič. Že ta pogled vam pove, kje popraviti naslednje. Ko poznate številke, Kako zgraditi pozdravno avtomatizacijo, ki naročnike pretvori v kupce pokrije preoblikovanje šibkih e-pošt, in če želite dokazati, da je sprememba povzročila dvig, namesto da bi ugibali, je Kako A/B testirati pozdravno serijo spletne trgovine naslednje branje.