„Nem küldök levelet csütörtökön, mert szerintem mindenki más is akkor küldi.”
„A legutolsó hírlevelemet már 31% megnyitotta. Ez jó, nem?”
„Mennyi visszapattanás a normális?”
„Egyre több a leiratkozó, mit csinálok rosszul?”
Szinte minden e-mail marketing konzultációkor találkozunk ezekkel a kérdésekkel. Egyértelmű - ez most jó, vagy nem - választ nehéz rá adni. Mihez képest jó vagy rossz? Hogy mégis segítsünk eligazodni a statisztikai adatok között és lásd, hogy mennyire jók a számaid, megmutatjuk a nemzetközi és a hazai - a ListaMesteres - adatokat.
1. Kezdjük a nemzetközivel: Minden évben, január elején a MailChimp megvizsgálja a felhasználói által az előző évben kiküldött e-mail kampányok statisztikáit és megmutatja az átlagértékeket. Mindezt lebontja iparágak szerint. 15 millió felhasználó, sok százmillió kiküldött e-mail. Ennyi adatból már lehet dolgozni. Nézzük, mit hoztak ki belőle!
Milyen számokat mutatnak meg?
- Átlagos megnyitási arány (average unique open rates),
- átlagos átkattintási arány (average unique click rates),
- kemény/lágy visszapattanás (average unique soft/hard bounces),
- spam-nek jelölések aránya (average unique abuse complaint),
- leiratkozási arány (average unsubscribe rate).
A táblázat alatt minden érték magyarázata.
Néhány példa:
Az átlagos megnyitási arány = az összes kiküldött levélből hányat nyitottak meg (megnyitások száma osztva a kiküldött levélszámmal mínusz a visszapattantak)
Átlagos átkattintási arány = hányan kattintottak legalább egy linkre a levélben az összes kiküldött levélből (ez a szám az átkattintó személyek számát jelöli, és nem az átkattintások számát, azaz ha valaki a levélben lévő mindkét linkre kattintott, akkor is csak egyszer számolják)
Kemény/lágy visszapattanás = mennyi levelet nem tudott a rendszer kézbesíteni az összes kiküldött levél közül, mert nem létező, vagy már megszűnt, vagy elírt az e-mail cím (kemény visszapattanás), vagy ideiglenesen nem vette át a címzett szervere (lágy v.) pl. ha ez 0,55% + 0,47%, akkor 10 000 levélből 102 -t nem sikerült kézbesíteni.
Spam-nek jelölések aránya = hányan jelölték az adott kiküldésben a levelet a saját levelezőjükben spam-nek az olvasók közül. (ha ez a szám 0,02% akkor azt jelenti, hogy 10 000 levélből 2-t jelöltek)
Leiratkozási arány = egy adott levélen keresztül hányan iratkoztak le (0,20% esetén ez 10 000-ből 20 főt jelent)
Ha más iparág érdekel, mint amit a példában mutatunk, akkor nézd meg a többi lehetőséget a MailChimp oldalán!
2. Nemzetközi után nézzünk hazai statisztikákat!
Kerestünk, kerestünk, de itthoni adatokat (2014-ből) csak a Direkt és Interaktív Marketing Szövetségnél találtunk. Érdekesség, hogy ők külön nézték a vásárolt és a saját listák statisztikáit. Nagy meglepetésre a vásárolt listáknál jobb eredményeket kaptak. Ezt a saját listák elavultságával, a listák karbantartásának elhanyagolásával, sok nyereményjátékban szerzett feliratkozóval, szegmentáció hiányával magyarázták. (Miért a vásárolt listát jobban szokták szegmentálni?)
Mi teljesen mást tapasztaltunk, nem véletlen, hogy a ListaMesterben nem lehet vásárolt listákat használni. (pontosabban lehet, de csak saját vagy bérelt SMTP szerveren) Ez az összevetés - hogyan teljesít egy vásárolt és egy saját lista - megér egy külön blogbejegyzést, ezért most csak megmutatjuk a DIMSZ számait, a saját véleményünket és esettanulmányokat egy következő bejegyzésben adjuk közzé.
Itt nem visszapattanás szerepel, hanem kézbesítési arány. Ez azt jelenti, hogy az összes kiküldött levélből kivonjuk, amit nem lehetett kézbesíteni, azaz a visszapattantakat. Tehát 10 000 kiküldött hírlevélből 97,58% kézbesítési aránynál 9758 levél érkezett meg.
3. Ezek után nagyon kíváncsiak voltunk, hogy ti, azaz a ListaMester felhasználói milyen eredményekkel küldtétek 2016-ban a hírleveleiteket.
Fogtunk kb. 80 millió levelet (ennél többet küldtünk ki tavaly, de a nagyon kicsi kiküldéseket, a tesztkiküldéseket és a több millió levelet kiküldő ügyfelek leveleit kivettük a számolásból, mert torzították volna az eredményeket) és nekiállítottuk számolni a szervereket.
Alkalmazkodva a korábbi magyar adatokhoz, mi is kézbesítési arányt számoltunk a visszapattanás helyett. A ListaMesterben viszont csak saját listákkal lehet dolgozni, akinek vásárolt listája van, az saját vagy bérelt SMTP szerveren működik.
Mi alapesetben nem egyedi átkattintási arányt (average unique click rates) számolunk, hanem totalt, azaz pl. ha egy olvasó egy levélben két különböző linkre is kattintott, akkor azt kettőnek számoljuk és nem egynek. Ha az egyik linkre kattintott háromszor, a másikra meg kétszer, az már nem számít, akkor is csak két kattintást számolunk az olvasótól. Ezért szerepel a táblázatban az átkattintási aránynál a total szám: 5,62%, felette pedig az egyedi átkattintási arány, amit a nemzetközi táblázatban is látsz.
Miért nem számoltuk a spam-nek jelölések arányát? Valójában számoltunk, de az adat nem pontos, ezért nem használható.
Az átlagos spam-nek jelölések aránya 0,0032% (emlékeztetőül a nemzetközi 0,01 - 0,04% között van) Ez összehasonlítva a nemzetközi adatokkal nagyon-nagyon jó, de sajnos mégsem örülhetünk. Miért? Mert sok (nemzetközi és magyar) levelező nem ad visszajelzést, ha egy leveledet spam-nek jelöli az olvasó benne, tehát vannak olyan spam-nek jelölések, amikről nem tudunk.
Feladat: Nézd meg a Statisztikák - Levelek kiküldésének nyomkövetése menüpontban az egyes kiküldéseid statisztikáit. Figyelem: az átkattintásnál a rendszer total-t számol, nem egyedit! (az egyedi átkattintást megkapod, ha a kiküldési sorban rákattintasz arra a számra - ami egy link - ami a kattintások száma oszlopban szerepel) Ha az átlag fölött vagy, nyugodtan dicsekedj el vele itt, a hozzászólásban! (Következő blogbejegyzés lehet egy esettanulmány a te eredményeidről.)
De amiről biztosan szó lesz a következő blogbejegyzésben: mik a legsűrűbb hónapok a hírlevélküldésben, a nap melyik órában megy ki a legtöbb hírlevél, igaz-e, hogy mindenki csütörtökön küld hírlevet és tartja-e magát még az a hiedelem, hogy többen nyitják meg a hírlevelet, ha ott látják a nevüket a tárgyban.
Új hozzászólás