Как анализировать конверсии после отправки письма
Анализ конверсий после email-рассылки — один из самых недооценённых этапов email-маркетинга. Многие команды ограничиваются open rate и click rate, но не переходят к главному: что реально принесли письма бизнесу. В статье разберём: какие конверсии смотреть, как их правильно считать, какие инструменты использовать и как исправлять слабые места.
Что такое конверсия в email-рассылке
Конверсия — это выполнение целевого действия, которое вы ожидаете от подписчика. Примеры:
- покупка,
- заявка,
- регистрация,
- скачивание файла,
- переход в личный кабинет.
Важно: конверсия ≠ клик по письму. Клик — это действие внутри письма, конверсия — действие на сайте или в продукте.
Какие конверсии измерять
- Покупки и заказы
→ Сколько людей купили товар или услугу после перехода из письма. - Лиды
→ Сколько людей оставили заявку, запрос, подписку. - Регистрации
→ Сколько новых пользователей зарегистрировались. - Скачивания
→ Сколько раз загрузили файл (презентацию, прайс‑лист, e-book). - Выполнение целей в аналитике
→ Например, просмотр 3+ страниц, заполнение анкеты.
Подробнее см. в статье Letteros о метриках эффективности email-рассылок.
Как собирать данные о конверсиях
- Настройка UTM-меток
Добавляйте UTM-метки ко всем ссылкам в письме. Например:
?utm_source=email&utm_medium=newsletter&utm_campaign=sale - Использование аналитики сайта
Подключайте:
- Яндекс Метрика → отслеживание целей, сегментов, конверсий;
- Google Analytics → события, ecommerce, воронки.
- Импорт данных в CRM
Собирайте данные о лидах, которые пришли с рассылки. Сверяйте email → покупка. - Инструменты email-платформ
Как анализировать результаты
- Сравнивайте каналы
→ Сколько конверсий пришло с email, а сколько — с соцсетей, поиска, рекламы. - Считайте стоимость конверсии
→ Затраты на рассылку / количество конверсий = цена одной конверсии. - Оценивайте цепочку
→ Сколько человек открыло → сколько кликнуло → сколько сконвертировалось. - Анализируйте сегменты
→ Какие сегменты базы дают лучшие конверсии: новые, лояльные, спящие.
Проблемы, которые часто выявляет анализ
- Высокий click rate, низкая конверсия → проблемы на сайте.
- Высокий open rate, низкий click rate → слабый контент.
- Высокий bounce rate → проблемы с базой.
- Отписки и жалобы → нерелевантная рассылка.
Подробнее — в статье Letteros о восстановлении неактивных подписчиков.
Как улучшить конверсии после анализа
- Улучшите посадочную страницу
→ Добавьте call to action, отзывы, упрощённый процесс покупки. - Пересмотрите сегментацию
→ Не шлите одно письмо всей базе. Работайте с сегментами. - Тестируйте содержание письма
→ Тема, оффер, кнопка, изображения. - Автоматизируйте ретаргетинг
→ Настройте цепочки: не купил → напомнить → дать бонус.
Какие инструменты использовать
- Яндекс Метрика → отслеживание целей, ecommerce, сегментов.
- Google Analytics → события, воронки, ecommerce.
- Mindbox → объединение email-данных с продажами.
- Retail Rocket → анализ персонализированных рассылок и покупок.
- CRM (AmoCRM, Битрикс24, RetailCRM) → привязка источника лида.
Как строить отчёты
- Выбирайте период
→ Например, неделя или месяц. - Фиксируйте показатели
→ Open rate, click rate, конверсии, отписки. - Добавляйте комментарии
→ Почему выросли/упали показатели, что тестировали. - Делитесь отчётами с командой
→ Выводы → гипотезы → план на следующий месяц.
Отличное замечание! Вот заключение, которое идеально завершит статью и усилит её:
Заключение
Анализ конверсий после отправки письма — это ключевой этап, который помогает превратить email-маркетинг из простого канала коммуникации в инструмент роста бизнеса. Без него все усилия по созданию контента, дизайна и сегментации рискуют остаться недооценёнными.
Важно не просто смотреть на open rate или click rate, а понимать: что происходит после клика, какой сегмент аудитории даёт наибольший результат, где находятся точки роста. Регулярный анализ позволяет находить слабые места и системно улучшать каждую кампанию.
Используйте современные инструменты, фиксируйте результаты, стройте гипотезы и внедряйте изменения — и тогда email-рассылки будут работать не «по наитию», а на основе данных.
Если хотите углубиться в тему, рекомендую статью из блога Letteros о повышении open rate и гайд по работе с неактивными подписчиками.