電子報行銷流言終結者 5:Email 數據判讀

電子報行銷優化

電子報流言終結者來到了第五篇,從 Email 主旨優化寄送方式內容規劃名單管理,到了電子報的最後一個環節:數據分析與成效評估。要掌握電子報行銷成效並逐步調整行銷策略方向,寄送後的分析與評估是不容小覷的一件事。然而,數據判讀看似單純又客觀,卻隱藏了不少需要避開的迷思與陷阱。

最後就來談談關於電子報數據的迷思吧!

迷思1:用單一數據作為評估成效的指標?

答案顯而易見,但仍是有不少行銷人員在做數據分析時常在這裡踢到鐵板。到達率、開信率、點擊率、轉換率…等,可以分析的數據指標不只一種,想用單一關鍵數字就能掌握成效,這種簡潔方便的分析只存在數位行銷人員的夢中。現實是不同的數據都有其優缺點,過度依賴或擴大解釋單一數據,是數據分析的第一個迷思。

說到電子報行銷的數據分析,第一個最容易被想到的指標就是開信率(Open Rate),開信率表示所有寄達的電子報中,有多少比例的信件被使用者打開,這個數字可以用來追蹤每次電子報寄送的效果,當開信率越高,意味著更多讀者看到了你寄出的內容,也就意味著更好的曝光效益。

但開信率是否能用來當成單一的評估指標?首先,開信率並不是一個準確而絕對的數字,特別是當使用者對郵件 APP 設定不自動載入圖片或採用純文字閱讀模式,就可能造成開信率被低估,其實開信率也許比你所看到的數值還要高。另一方面,開信率可以評估內容曝光的成效,卻無法直接關聯電子報帶來的收益成效。以提供活動資訊或課程報名的信件為例,只看開信率是不夠的,因此,需要進一步搭配其他數值,例如點擊率、轉換率,甚至像是每封信件收益(RPE, Revenue per Email),當開信率高但點擊率偏低時,也許調整信件內容比較有幫助,而點擊後轉換率卻不高,則可以思考報名表單是否需要進一步優化。綜合所有指標才能從不同的角度,評估電子報行銷的整體效果,同時,也能看出在行銷活動上可以優化的方向。簡單來說,開信率(或是任何單一指標)不應該被視為一個絕對的值,而應該看成一個相對的數字,用來比較相對的成效變化,而非絕對的衡量標準。

迷思2跟其他產業比較開信率,永遠比不完

俗話說,人比人氣死人。事實上,對於電子報行銷來說,不恰當的比較,也可能是一種迷思。常常聽到行銷人員的對話聽說 A 公司開信率 20%,而 B 公司開信率只有 5%,是否代表 B 公司的電子報行銷成效不如 A 公司?

首先,當兩家公司分屬不同的產業,放在一起比較不太有道理,因為不同的市場條件差異很大,對於某些產業來說,10% 的開信率可能就是業界頂尖,但對於其他產業來說卻可能是十分糟糕的水準。

第二,即使是相同的產業,仍需要考慮其他因素,像是名單來源或是商品屬性。以服飾業為例,,經由官網註冊會員和實體店面填寫客戶資料,兩者的開信率就可能產生極大的差異,也許是因為透過網路購物的消費者與在實體通路購買的會員,收發 Email 的習慣不同所造成的。另外,主打多樣選擇的平台跟強調特定風格的品牌,開信率也不適合直接比較。也就是說,不同管道蒐集來的名單質量差異或是會員黏著度不同,只比較開信率其實沒有太大意義。

第三,開信率是以百分比的方式呈現,換句話說,開信率並不能反應客戶基數的差異。舉例來說(下圖),兩家公司平均開信率為 10% ,同樣以增加  1% 的開信率為目標,對於名單數量 2000人的公司來說,只需要再增加 20 個人開信,就能達成目標;相對之下,對於名單數量 10000 人的公司,則需要增加 100 人開信,才能提升 1%。由於往往無法得知其他公司的名單數量究竟有多少,因此直接比較開信率的高低,或是訂定同樣的優化目標,可能不是那麼適當。

電子報行銷優化

不同的名單基數,光從開信率是看不出來的

第四,從創造收益的角度而言,同樣的開信率下,也可能有很大的差別。舉例來說,根據過往消費經驗而成立的 VIP 消費者名單,和一般消費者名單相比,就算是同樣提高 5% 的開信率,但其消費能力和意願,以及所能帶來的收益的增加完全不可同日而語。

總結來說,由於以上種種條件的差異,開信率並不是很適合拿來和其他不同的公司進行比較。你或許會問,如果不和其他人比較,怎麼知道開信率是否夠高,需不需要修正呢?如果是這樣,比較適合的做法是依據過去進行的電子報成效歷史紀錄,設定一個適合自己的基準點,跟過去的自己比較持續優化,或者透過 A/B test,在同一次行銷活動中進行橫向比較,都是更加精確而有參考價值的方法。

迷思3:成效數據不佳,是主旨和內容設計的問題?

如果數據分析的結果不如預期,該怎麼做?修正主旨、調整內容都是常見的改善方法,但如果只著眼於這些設計技巧,而忽略了從更根本的行銷策略來修正,那就落入這個迷思了。

調整電子報內容,也許可以改善統計數字,但數據分析的最初目的,是幫助我們找出調整行銷策略的方向。因此當發現了開信率下滑、點擊率不佳、轉換率低迷的時候,第一要務並不是思考信件主旨是否不夠震撼,或者內容排版不夠吸引人,而是回過頭檢查行銷策略是否需要調整,例如分眾策略是否有做好,能不能將商品或服務,引薦給最需要和最有興趣的客戶群?

舉例來說,線上音樂服務的電子報行銷,若沒有根據使用者的喜好進行分眾,而是將各種音樂類型都推薦給所有的訂閱者,雖然還是能夠產生一些點擊成效,但是產生的收益和行銷效率,必然遠遠比不上適當的分眾策略,例如推薦新上線的爵士專輯,給常聽爵士樂的用戶來得好。

從分眾策略的角度調整,不僅可以提升電子報行銷的效率,同時還有一個附帶的優點,就是能掌握越來越詳細的使用者偏好與習慣,以便後續的分眾與個人化,形成一種正向循環的效果。

結論

數據分析是透過寄送後會員實際的反應,幫助我們檢視電子報行銷的成效。根本目的是為了找出行銷策略的死角或不足之處,做出改善以進一步提升行銷效益。如果過度糾結在要達到特定的數值,那就落入了盲目追逐數據的陷阱之中,也是在分析電子報行銷的數據時,最需要避免的根本錯誤。

最後想說,眼尖的讀者可能有發現,流言終結者系列,從第一篇主旨至今,總是反覆提到分眾策略、名單管理、信譽(Reputation)等觀念,可見這些觀念對於電子報行銷的重要性。將這些迷思組成系列文,所要傳達的不只是個別的觀念或技巧,更是要強調電子報行銷環環相扣的每一個步驟,以及背後不可或缺的基礎心法。電子報流言終結者要暫時和大家說掰掰,但是電子報行銷的奮鬥才剛要開始,我們一起加油吧!

 

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