Автоматизация email-рассылок: экспертный гайд для бизнеса

Автоматические email-рассылки помогают с минимальными тратами времени запускать множество писем при наступлении самых разных событий. Они значительно увеличивают число касаний с аудиторией, повышают лояльность и активность покупателей без нагрузки на сотрудников.

В статье рассказали, какие задачи можно решать с помощью автоматических рассылок писем, и на реальных кейсах рассмотрели эффективные сценарии запуска.

Что такое автоматизированная рассылка писем и кому она нужна

Автоматизированная рассылка позволяет отправлять письма в ответ на определённые действия или бездействие клиентов, или когда наступают заданные события.

Например, рассылки могут автоматически запускаться:

— при регистрации нового пользователя на сайте;

— в день рождения получателя;

— после регистрации на сайте или в приложении;

— при добавлении товаров в избранное;

— когда покупатель долгое время не взаимодействует с магазином, и нужно вернуть его в ряды активных клиентов, и так далее.

Автоматизация рассылок используется во всех сферах. Например, оптовые компании информируют фирм-партнёров об изменении цен в каталоге (B2B-сфера), сеть магазинов «Улыбка радуги» присылает актуальные акции покупателям-физлицам (B2C), а Retail Rocket предлагает пользователям платформы продлить подписку (SaaS-сфера). Это универсальный инструмент, который подходит для любого бизнеса и гибко настраивается под любые задачи и ситуации.

Зачем нужны автоматические email-рассылки

У автоматических email-рассылок есть сразу несколько важных преимуществ.

Они экономят время. Без автоматизации практически невозможно следить за каждым оформленным заказом, наступлением дней рождения клиентов, их историей покупок и предпочтениями, и вручную отправлять письма при каждом событии. Особенно, если в базе компании сотни и тысячи адресатов.

Автоматизированные рассылки маркетолог настраивает один раз, а далее отправка писем происходит без его участия — при срабатывании заранее заданных сценариев.

Увеличивают число касаний с клиентом.Цепочки автоматических рассылок отправляются клиенту при наступлении заданных событий — и в выходные, и вечером, и когда маркетолог в отпуске. Это обеспечивает непрерывную коммуникацию с брендом и даёт больше возможностей повысить активность аудитории.

Увеличивают выручку, снижают количество незавершённых заказов. Компании часто недополучают выручку из-за того, что покупатель не завершил покупку, вовремя не оплатил заказ или не забрал его в пункте выдачи.

Автоматические рассылки обеспечивают непрерывное продвижение клиентов по воронке продаж. Они напоминают, что заказ пора оплатить или забрать, возвращают покупателя к товарам, ранее добавленным в корзину, стимулируют новые заказы, — всё это повышает выручку.

Сегментируют и персонализируют письма для повышения их эффективности. Автоматические платформы на основе искусственного интеллекта и Big data анализируют поведение покупателей и создают рассылки с учётом особенностей каждой группы клиентов. Так получаются эффективные предложения, которые чаще обычных приводят к покупке.

Согласно исследованию Hubspot:

— 96% опрошенных маркетологов считают, что персонализация повышает вероятность того, что покупатели станут постоянными клиентами;

— 94% подтверждает, что персонализированный контент повышает продажи;

— на 215% чаще маркетологи, использующие персонализацию, считают свою маркетинговую

стратегию эффективной.

Интернет-магазин «Максидом» увеличил на 69% число заказов и на 22% — выручку от email-канала с помощью автоматизации и персонализации на базе инструментов Retail Rocket Group. Читать кейс

Возвращают покупателей, которые стали неактивны. Например, если покупатель забыл о существовании компании, чтобы вернуть его активность можно настроить автоматическую рассылку, которая отправится через заданное количество дней/месяцев от последней покупки.

Улучшают сервис без нагрузки на техподдержку. Можно отправлять автоматические оповещения при регистрации на сайте, оформлении или оплате заказа, приближении срока окончания подписки и так далее.

Это даёт клиентам ощущение заботы, снижает тревогу о значимых для них событиях и снижает нагрузку на клиентский сервис компании, так как письма уходят без привлечения сотрудников.

Как сделать автоматическую рассылку

Чтобы создать автоматическую рассылку писем, нужно:

Определить цели рассылки.
Разработать сценарии коммуникации.
Создать содержание рассылки.
Настроить параметры отправки в сервисе.
Протестировать и запустить рассылку.
Оценить результаты.

Рассмотрим самые важные моменты каждого этапа.

Определить цели рассылки

Именно от целей зависят параметры автоматической рассылки — сценарии запуска, содержание и так далее.

Целями автоматизированной email-рассылки могут быть:

увеличение числа заказов и выручки;
конвертация брошенных заказов в продажи;
создание дополнительных инфоповодов для покупки (например, с помощью скидки в день рождения клиента);
возврат активности клиентов, которые совершили покупку лишь однажды, и так далее.

Для каждой из этих целей разрабатывается «дорожная карта» сценариев, которая охватывает разные варианты пользовательского поведения и развития событий.

Автоматизация email-рассылок: кому она нужна + гайд по запуску — Фрагмент дорожной карты событий, которые охватывают автоматические рассылки

Продумать сценарии

Чтобы достичь поставленных целей, можно предусмотреть как простые, так и сложные сценарии с множеством условий, которые зададут параметры и содержание автоматической рассылки.

Например, покупателям, которые добавили товары в корзину и не оформили заказ, через заданное число дней можно отправить одно письмо-напоминание, а можно настроить цепочку из писем:

Напоминание, что заказ не был оформлен (если в первом письме не предлагать скидку, это поможет сохранить маржинальность).
Предложение купить товары в корзине и сопутствующие товары со скидкой, если получатель не отреагировал на первое письмо.

Рассылка в день рождения клиента также может быть настроена по простому или более сложным сценариям, например:

Простой сценарий

Более сложный сценарий

Запускается в дни рождения клиентов, всем предлагается одинаковая скидка на товары из каталога.

Учитывает не только дату рождения клиента, но и историю его взаимодействия с компанией: тем, кто давно не совершал покупок: отправляется промокод на скидку и персональные рекомендации с учётом истории покупок;тем, кто недавно просматривал товары на сайте: предлагаются просмотренные ранее артикулы, на которые сейчас снижена цена.

Автоматизация позволяет предусмотреть столько сценариев рассылок, на сколько хватит фантазии маркетолога, и тратить на их запуск минимум времени.

Инструменты Retail Rocket Group помогают составить карту автоматических триггерных рассылок — это список поведенческих сценариев, которые работают в реальном времени по мере продвижения пользователя по воронке продаж.

Умные триггеры на основе искусственного интеллекта и Big data автоматически генерируют персонализированные сообщения и охватывают каждый этап customer journey, обеспечивая высокую окупаемость вложений в рекламу (ROI).

Примеры эффективных сценариев запуска автоматической рассылки от Retail Rocket Group:

«Брошенная корзина»: предложение вернуться на сайт и продолжить оформление заказа тем.
«Брошенный просмотр категории»: персональные рекомендации товаров из просмотренных категорий для тех, кто просматривал только страницы категорий товаров, не открывая карточки.

«Брошенный просмотр»: напоминание о товарах, которые клиент просмотрел, но не добавил в корзину + рекомендация максимально похожих товаров.
«Брошенный поисковый запрос»: персонализированные рекомендации для тех, кто искал товары с помощью внутреннего поиска сайта и покинул его без покупки.
«Сопутствующие товары к заказу»: рекомендации товаров на основе прошлых покупок пользователя.
«Уведомление о снижении цены на просмотренные товары»: оповещение о скидках на товары, которые клиент просматривал, но не купил неделю назад.
«Уведомление о снижении цены на товары в брошенной корзине»: сообщение о появлении скидки на товары, которые ранее были добавлены в корзину без оформления заказа.
«Подписка на снижение цены»: уведомление о скидке на товар, который клиент добавил в Wish-лист.
«Прогноз следующей наиболее вероятной покупки (Next Best Offer)»: на основе прошлых заказов клиентов инструменты Retail Rocket прогнозируют следующие наиболее вероятные покупки клиентов — что и когда именно им потребуется. Затем в нужный момент запускается рассылка с предложением релевантных товаров.
«Реактивация уснувших пользователей»: уведомление с персональными товарными рекомендациями для тех, кто не посещал сайт долгое время.
«Ретаргетинг просмотренных товаров не в наличии»: письмо с доступными к заказу товарами, максимально похожими на те, что были не в наличии, когда клиент посещал сайт в последний раз.
«Уведомление о возврате товара в продажу»: оповещение о появлении в наличии интересующих покупателя артикулов.
«Письмо с альтернативами отсутствующему товару»: уведомление об отсутствии интересующего товара в наличии спустя заданное время и предложение максимально подходящих альтернатив, которые можно заказать прямо сейчас.
«Рекомендации товаров регулярного спроса»: предложение пополнить запасы товаров регулярного спроса (продуктов питания, косметических и гигиенических товаров и т.д.) в нужный момент на основе прогноза следующих наиболее вероятных покупок.
«Письмо с сопутствующими товарами к заказу, сделанному в розничном магазине»: предложение сопутствующих товаров на основе покупки клиента в розничном магазине.
«Прогноз следующей наиболее вероятной покупки (Next Best Offer) к заказу, сделанному в розничном магазине»: предложения релевантных товаров в нужный момент с помощью прогноза следующих наиболее вероятных покупок клиентов на основе их прошлых заказов в розничных магазинах компании.
«Рекомендации товаров регулярного спроса к заказу, сделанному в розничном магазине»: предложение пополнить запасы товаров регулярного спроса (продуктов питания, косметических и гигиенических товаров и т.д.) в нужный момент с помощью прогноза следующих наиболее вероятных покупок на основе прошлого посещения розничного магазина и так далее.

Лайфхак: чтобы увеличить отклик от автоматических рассылок можно настроить Follow-up — цепочки писем, которые придут, если получатель не отреагировал на первое письмо сценария.

Опыт Retail Rocket Group показывает, что конверсия в заказы у писем-напоминаний зачастую выше, чем у первых рассылок, так как в плотном информационном потоке клиент может пропустить даже важные сообщения. В этом случае цепочки Follow-up писем помогут напомнить о компании и побудить его к активности.

Фоллоу-апы лучше подключить в первую очередь там, где есть значительная разница между количеством отправленных писем и открытиями. Также важно тщательно продумать содержание Follow-up писем — они должны быть полезными для адресата и ненавязчиво приглашать продолжить взаимодействие с компанией.

Пример Фоллоу-апа: если клиент совершил покупку в магазине, чтобы мотивировать его к следующим покупкам, можно попросить оставить отзыв, порекомендовать сопутствующие или похожие товары, рассказать о бонусной программе, предложить скидку на следующий заказ.

Чтобы сценарии автоматических рассылок работали эффективнее, их можно кастомизировать под особенности конкретного бизнеса — например, учесть, какие страницы есть на сайте, работает ли вишлист, есть ли у бренда программа лояльности и так далее. Это подарит больше возможностей для взаимодействия с клиентами и повышения их активности.

Помимо стандартных сценариев для магазина можно предусмотреть и нестандартные:

Попросить обновить информацию в профиле.
Напомнить о брошенном чекауте или незавершенной оплате заказа.
Провести NPS-опрос (Net Promoter Score — показатель удовлетворенности ваших клиентов и их готовности рекомендовать компанию) или письмо о публикации отзыва.
Отправить письма, посвященные баллам и бонусам: об активации программы лояльности, о начислении/сгорании бонусов, персональных скидках и так далее.

Сообщить о снятии товара с производства.
Предложить «Последние вещи в вашем размере» и так далее.

Создание сценариев автоматизированной рассылки требует тщательного анализа поведения целевой аудитории и рассмотрения множества вариантов взаимодействия клиента с компанией.

После того, как разработана карта сценариев, можно переходить к созданию содержания рассылки.

Создать содержание рассылки

Главное на этом этапе — сократить покупательский путь от просмотра товара до совершения целевого действия. Поэтому содержание должно быть лаконичным, ярким и максимально быстро вести клиента по воронке.

Тема и прехедер автоматической рассылки должны ясно говорить получателю о том, какую пользу принесёт ему письмо. Содержание и изображения — соответствовать теме и лаконично передавать суть.

Также в письме следует разместить четкий CTA-элемент, чтобы клиент легко и быстро мог совершить целевое действие — перейти на сайт, оформить заказ и оплатить его.

Чем короче путь пользователя в рассылке, тем меньше вероятность, что его что-то отвлечёт на пути к выполнению целевого действия.

Настроить параметры отправки в сервисе

Следующий этап — настройка выбранных сценариев запуска и создание шаблонов писем в сервисе отправки автоматических рассылок.

Каждый сервис имеет свои особенности, поэтому мы не будем подробно останавливаться на этом шаге.

Упомянем лишь, что важно следить за чистотой базы рассылок — удалять неактивные почтовые ящики, некорректно заполненные адреса и других получателей, которые не принесут пользы, а только испортят статистику по ключевым метрикам. Также лучше сегментировать аудиторию, чтобы каждая группа клиентов получала максимально полезные для себя рассылки.

Также лучше использовать персонализацию, чтобы в рассылках учитывались индивидуальные данные каждого получателя (имя, история покупок, баланс бонусов и так далее), его интересы и поведение. Как упоминалось выше, 94% опрошенных маркетологов подтверждают, что подобная персонализация контента повышает продажи.

Протестировать и запустить рассылку

Тестирование — обязательный этап создания автоматизированных рассылок.

После отправки письмо невозможно будет вернуть. Если в нём есть ошибки или ссылка ведёт не туда — рассылка не принесёт результата.

Нужно проверить:

правильность срабатывания сценариев (в какой момент запускается рассылка, верно ли задана периодичность отправки и т.д.);
корректно ли отображается тема, содержание, иллюстрации на разных устройствах;
верные ли в письмах ссылки, туда ли ведут кнопки и так далее.

Оценить результаты рассылки

Оценить успешность рассылки помогают ключевые метрики. Их собирают спустя некоторое время после отправки и используют для анализа и корректировки параметров рассылки. Анализ метрик позволяет тестировать гипотезы о том, какие письма лучше срабатывают на конкретной аудитории и помогают выбирать самые эффективные сценарии, заголовки, инфографику и так далее.

Основные метрики оценки эффективности автоматической рассылки:

• Delivery Rate (DR) — показатель доставляемости писем. Высокий DR говорит о качестве базы контактов и правильности настроек рассылки. Низкий — о том, что необходимо почистить базу от неактивных пользователей и проверить корректность настроек.

Delivery rate = количество доставленных писем / общее количество отправленных писем х 100%

• Open Rate (OR) — метрика открываемости рассылки. OR показывает, какой процент доставленных писем был открыт получателями, и помогает оценить, насколько тема письма и прехедер заинтересовали аудиторию.

Open rate = количество открытых писем / общее количество отправленных писем х 100%

• Bounce Rate (BR) — доля недоставленных писем. Показатель указывает на количество писем, которые не дошли до получателей из-за технических ошибок, переполненности ящиков или некорректных адресов.

Bounce rate = количество недоставленных писем / общее количество отправленных писем х 100%

• Click-Through Rate (CTR) — показатель кликабельности, демонстрирующий, из скольких доставленных писем получатели перешли по ссылкам. CTR показывает, насколько содержимое письма соответствует интересам аудитории.

Click-through rate = количество писем, в которых получатели перешли по ссылкам / общее количество доставленных писем х 100%

• Unsubscribe Rate (UR) — коэффициент отписок, показывающий, сколько пользователей предпочло отписаться от рассылки после её получения. Высокий UR означает, что нужно пересмотреть содержание или частоту отправки писем.

Unsubscribe rate = количество отписавшихся / общее количество доставленных писем х 100%

Примеры автоматической рассылки

Клиенты Retail Rocket Group успешно используют автоматические email-рассылки для решения самых разных задач. Приведём несколько кейсов.

Кейс интернет-магазина «ВсеИнструменты.ру»

Сайт ВсеИнструменты.ру увеличил конверсию на 40% с помощью настроенных автоматических рассылок.

Сценарий «Брошенный просмотр» был усилен Follow-up письмами: если покупатель просматривал карточки товара, но не переходил на следующий этап Customer Journey, он получал первое автоматическое письмо с благодарностью за посещение сайта и персональными рекомендациями:

Если на эту рассылку не было реакции, клиенту отправлялось следующее послание — follow-up с просмотренными позициями и призывом поспешить оформить покупку пока товары есть в наличии:

Сценарий «Брошенная корзина» был дополнен элементами персонализации: в теме письма использовалась последняя категория, которую просматривал клиент и комфортный для него ценовой диапазон, выявленный по истории просмотров.

Тема с учётом персонализации (на рисунке справа) повысила ключевые метрики: Open Rate на 12,9% и CTR на 10,1%:

Кейс магазина «РЕСПУБЛИКА»

Магазину-клубу РЕСПУБЛИКА удалось увеличить конверсию на 51,3% с помощью автоматических рассылок от Retail Rocket.

Особенно интересны сценарии «Снижение цены на товар в корзине» и «Снижение цена на просмотренные товары». Триггером для запуска рассылки служит снижение цены хотя бы на один из товаров, которые пользователь оставил в корзине или недавно просматривал.

По данным исследования, проведенного аналитиками Retail Rocket, за неделю в сегменте fashion примерно на 10% товаров, добавленных пользователями в корзину, цена снижается на 5% и более. Платформа Retail Rocket Group автоматически следит за снижением цены на все добавленные в корзину и просмотренные пользователем товары и отправляет e-mail при уменьшении цены хотя бы на один из этих товаров:

Кейс магазина «Максидом»

Магазин «Максидом» увеличил выручку на 118,62% с помощью сегментации аудитории и отправки персонализированных рекомендаций.

Специалисты Retail Rocket Group сегментировали клиентскую аудиторию на основе интереса к категории и настроили автоматическую рассылку с учетом «сезонности». Если клиент интересуется товарами для консервирования, на старте нового сезона домашних заготовок можно предложить ему всё необходимое для этого процесса: банки, крышки, закаточные машинки и др. И получатель рассылки с высокой вероятностью заинтересуется подобными предложениями:

Настроить автоматизированную систему коммуникаций несложно, нужно только хорошо знать свою аудиторию, понимать, какую пользу принесет рассылка покупателю и использовать правильный дизайн.

Специалисты Retail Rocket начинают с базового варианта воронки продаж, а затем выстраивают для каждого клиента чёткую индивидуальную систему, которая приносит максимальный результат в кратчайшие сроки.