Capitolo 9: Analisi e misurazione

La maggior parte dei professionisti del marketing via email controlla il tasso di apertura dopo un invio, si sente bene o male al riguardo, e va avanti. Non è analisi. È leggere un tabellone segnapunti senza capire il gioco.

La vera misurazione significa collegare l'attività email ai risultati aziendali. Significa sapere quali campagne generano effettivamente ricavi, quali segmenti stanno crescendo o diminuendo, e dove si trova il vostro programma rispetto a ciò che è realmente raggiungibile, non solo ciò che il dashboard del vostro ESP vi dice.

Questo capitolo tratta le metriche che contano, i modelli di attribuzione che rivelano la verità (e le bugie), e i framework analitici che separano i programmi email seri da quelli che funzionano a istinto.

KPI per tipo di campagna

Non ogni email dovrebbe essere misurata allo stesso modo. Una serie di benvenuto e una campagna di riengagement hanno compiti completamente diversi, quindi necessitano di scorecard completamente diverse.

Ecco come strutturerei il vostro framework di misurazione:

Alcune cose degne di nota su questa tabella.

L'RPR (ricavo per destinatario) è la singola metrica più importante per qualsiasi email generatrice di ricavi. Normalizza per la dimensione della lista e vi dà un quadro fedele dell'efficienza della campagna. Un'email a 10.000 persone che genera $5.000 ha un RPR di $0,50. Confrontatelo con un'altra email a 50.000 persone che genera $8.000, che raggiunge solo $0,16 di RPR. L'invio più piccolo e più mirato era tre volte più efficiente.

Per le email a freddo, ignorate completamente i tassi di apertura. Sono inaffidabili (specialmente con i cambiamenti alla privacy) e non vi dicono nulla di attuabile. Il tasso di risposta positiva è ciò che conta. Un tasso di risposta positiva del 3-5% significa che il vostro targeting, la riga dell'oggetto e l'offerta stanno funzionando bene insieme. Sotto l'1% qualcosa di fondamentale è rotto. Tracciate anche attentamente il vostro bounce rate e il tasso di segnalazioni spam, perché la deliverability delle email a freddo si degrada rapidamente se si colpiscono indirizzi non validi.

Per le newsletter, il tasso di crescita conta più di quanto la maggior parte delle persone realizzi. Una newsletter con 40% di tasso di apertura ma crescita piatta degli iscritti è un asset che si sta riducendo. Volete tracciare la crescita netta (nuovi iscritti meno disiscritti meno bounce) come percentuale della dimensione totale della lista. Le newsletter sane crescono del 5-10% al mese nelle fasi iniziali, stabilizzandosi al 2-5% mensile una volta superati i 10.000 iscritti.

Il CTOR (tasso di clic sull'apertura) è più utile del CTR grezzo per le campagne di nurture perché isola la qualità del vostro contenuto email dalle vostre prestazioni di deliverability e riga dell'oggetto. Se il vostro tasso di apertura è forte ma il CTOR è debole, il problema è all'interno dell'email. Se entrambi sono deboli, iniziate con la deliverability.

Un'altra metrica che raramente riceve l'attenzione che merita: ricavo per email inviata. Non per campagna, per singola email. Questo cattura il problema dei rendimenti decrescenti che deriva dall'invio eccessivo. Se state inviando tre campagne alla settimana e il vostro ricavo per email inviata è in calo da tre mesi, state affaticando la vostra lista. Inviate meno, guadagnate di più per invio. Ho visto marchi ridurre la frequenza di invio del 30% e vedere i ricavi totali rimanere stabili o addirittura aumentare perché l'engagement per email è aumentato.

Modelli di attribuzione

L'attribuzione è dove il marketing via email diventa politico. Ogni canale vuole il merito per la vendita, e il modello che scegliete determina chi vince.

Ecco l'analisi onesta di ogni modello.

L'attribuzione all'ultimo clic è il predefinito nella maggior parte delle piattaforme analitiche. Assegna il 100% del merito all'ultimo punto di contatto prima dell'acquisto. Semplice, ma profondamente fuorviante per l'email. Se qualcuno vede la vostra pubblicità su Instagram, clicca sulla vostra email due giorni dopo, e poi cerca il nome del vostro marchio su Google per acquistare, la ricerca Google ottiene tutto il merito. L'email non ottiene nulla. Questo modello sottovaluta costantemente l'email e gonfia il valore apparente della ricerca del marchio.

L'attribuzione al primo clic assegna tutto il merito al primo punto di contatto. Buona per capire quali canali guidano la consapevolezza, ma ignora completamente tutto ciò che è accaduto tra la scoperta e l'acquisto. Una sequenza di nurture di sei mesi? Invisibile.

L'attribuzione lineare divide il merito equamente su ogni punto di contatto. Giusta in linea di principio, ma tratta un'impressione casuale allo stesso modo dell'email che ha innescato la decisione d'acquisto. Non è così che funzionano realmente gli acquisti.

L'attribuzione a U (basata sulla posizione) dà il 40% al primo contatto, il 40% all'ultimo contatto, e divide il restante 20% su tutto ciò che sta nel mezzo. Questo è un buon punto di partenza per la maggior parte delle aziende perché riconosce che il momento della scoperta e il momento della conversione contano di più, pur dando ancora un certo merito al nurture nel mezzo.

L'attribuzione a decadimento temporale dà più merito ai punti di contatto più vicini alla conversione. Una mezza vita di 7 giorni è comune, il che significa che un punto di contatto 7 giorni prima dell'acquisto ottiene la metà del merito di uno il giorno dell'acquisto. Questo modello funziona meglio per le aziende con cicli di vendita più lunghi (B2B, acquisti ad alta considerazione) dove i contatti recenti fanno davvero più lavoro pesante.

L'attribuzione basata sui dati usa l'apprendimento automatico per determinare l'effettivo impatto di ogni punto di contatto in base ai vostri dati specifici. Google Analytics 4 lo offre. È il modello più accurato disponibile, ma necessita di un volume di conversione significativo per funzionare correttamente. Se state gestendo meno di 300-400 conversioni al mese, il modello non avrà abbastanza dati per essere affidabile. Per la maggior parte delle piccole e medie imprese, l'attribuzione a U o a decadimento temporale è una scelta pratica migliore.

Ryan Phelan fa un punto importante su tutti questi modelli: concentratevi sull'incrementalità piuttosto che sull'attribuzione dei clic. Non importa quale clic ottiene il merito. Ciò che conta è se l'email ha effettivamente causato un comportamento che non sarebbe avvenuto altrimenti. Ogni modello di attribuzione è una storia di ciò che è accaduto. I test di incrementalità vi dicono cosa è accaduto realmente.

I gruppi di controllo sono il modo più semplice per testarlo. Trattenete casualmente le email da una piccola parte del vostro pubblico (5-10%) e confrontate il loro comportamento d'acquisto con il gruppo che ha ricevuto l'email. La differenza vi dice l'effettivo impatto incrementale di quell'email.

I sottoscrittori multicanale meritano attenzione qui. Le persone che interagiscono con il vostro marchio tramite email, social media e il vostro sito web mostrano tassi di acquisto e valore del ciclo di vita circa il 50% più alti rispetto ai sottoscrittori a singolo canale. L'email spesso svolge il ruolo di collegamento tra questi canali, ma l'attribuzione all'ultimo clic raramente lo mostra. Il sottoscrittore che apre la vostra email, non clicca, ma poi visita direttamente il vostro sito due ore dopo è un modello comune che è invisibile nella maggior parte dei modelli di attribuzione.

L'effetto alone

L'email produce un alone di ricavi misurabile nei giorni di invio, anche tra le persone che non hanno mai aperto l'email. L'ho trattato nel Capitolo 1 perché è fondamentale per capire il valore dell'email. Per fini di attribuzione, ecco la misurazione pratica: estraete i vostri ricavi giornalieri degli ultimi 90 giorni, etichettate ogni giorno come 'invio' o 'non-invio', controllate per il giorno della settimana, e confrontate. La differenza è il vostro effetto alone. I giorni di invio mostrano tipicamente ricavi del sito complessivi del 15-30% più alti.

Se il vostro CFO mette in dubbio il ROI dell'email basandosi sui numeri dell'ultimo clic, mostrate loro l'alone di ricavi del giorno di invio. Supportatelo con dati di incrementalità e avrete costruito un caso difficile da confutare.

Test di incrementalità

I test di incrementalità sono il gold standard per capire cosa l'email contribuisce effettivamente alla vostra attività. È più semplice di quanto la maggior parte delle persone pensi.

Ecco come condurne uno.

Sopprimete casualmente il 5-10% di un segmento da una campagna. Non ditegli della vendita. Non inviate il promemoria del carrello abbandonato. Non inviate l'email di riengagement. Lasciateli fuori. La parte 'casualmente' è critica. Avete bisogno di un vero gruppo di trattenuta casuale, non di un segmento che avete scelto perché era comunque meno coinvolto.

Poi confrontate il tasso di acquisto del gruppo soppresso con il gruppo a cui è stata inviata l'email nello stesso periodo. La differenza tra questi due numeri è il vostro vero ricavo email incrementale. Tutto il resto — gli acquisti che sarebbero avvenuti comunque — è domanda organica di cui l'email si sta prendendo il merito.

Alcuni marketer resistono a questo perché significa deliberatamente non inviare email a potenziali acquirenti. Ma l'insight che si guadagna vale molto di più del piccolo ricavo che si rinuncia da un gruppo di trattenuta del 5-10%. Pensatelo come un investimento per capire il reale valore del vostro programma.

Ecco cosa rivela tipicamente il test. Per le email di carrello abbandonato, spesso troverete che il 30-50% dei carrelli 'recuperati' si sarebbero convertiti comunque. Il cliente stava sempre per tornare. L'email ha accelerato la loro tempistica ma non ha cambiato l'esito. Per le campagne promozionali, l'incrementalità è solitamente inferiore a quanto ci si aspetta. Per le serie di benvenuto e i flussi post-acquisto, l'incrementalità tende ad essere più alta perché si sta modellando il comportamento iniziale.

Eseguite test di incrementalità mensili o trimestrali per mantenere una misurazione continua. L'attribuzione dei ricavi cambia nel tempo man mano che il vostro programma si evolve, la composizione della vostra lista cambia, e il comportamento dei clienti si sposta stagionalmente.

Per un negozio e-commerce ben ottimizzato, aspettatevi che l'email guidi il 25-40% dei ricavi totali. Ma eseguite il test di incrementalità prima di credere al dashboard del vostro ESP. La maggior parte degli ESP utilizza finestre di attribuzione generose (a volte 5 giorni post-clic, a volte anche post-apertura) che gonfiano i loro numeri. Il contributo incrementale reale è quasi sempre inferiore a quanto l'ESP riporta, ma ancora impressionantemente alto rispetto agli altri canali.

Analisi delle coorti per l'email

L'analisi delle coorti risponde a una domanda che le metriche aggregate nascondono: le cose stanno migliorando o peggiorando nel tempo?

Invece di guardare il vostro tasso di apertura complessivo, suddividete i vostri iscritti in coorti per mese o settimana di iscrizione. Poi tracciate la curva di engagement di ogni coorte nel tempo.

Il modello che state cercando è se le coorti più recenti sono più o meno coinvolte rispetto a quelle più vecchie nello stesso momento del loro ciclo di vita. Se gli iscritti che si sono uniti a gennaio hanno un tasso di apertura del 45% nel loro primo mese ma gli iscritti che si sono uniti a giugno raggiungono solo il 35%, qualcosa è cambiato. La vostra fonte di acquisizione potrebbe essere cambiata. La vostra serie di benvenuto potrebbe essersi degradata. Il vostro contenuto potrebbe attrarre un pubblico diverso.

L'analisi delle coorti rivela anche la 'scogliera di engagement' — il punto in cui gli iscritti tipicamente smettono di coinvolgersi. Per la maggior parte dei programmi email, c'è un brusco calo da qualche parte tra il mese 2 e il mese 4. Sapere esattamente quando ciò accade vi consente di temporizzare con precisione le vostre campagne di riengagement, catturando le persone appena prima che cadano invece che mesi dopo che se ne sono già andate.

Tracciate queste metriche per coorte:

• Traiettoria del tasso di apertura (mese 1, 2, 3, ecc.)
• Traiettoria del tasso di clic
• Tasso di acquisto (per l'e-commerce)
• Tasso di disiscrizione per mese
• Tempo al primo acquisto dall'iscrizione

Se gestite una newsletter, l'analisi delle coorti vi dice se la qualità dei vostri contenuti sta migliorando o diminuendo. I lettori che si sono uniti sei mesi fa stanno votando con la loro attenzione, e la loro curva di engagement rispetto alle coorti più recenti dice la verità.

Un esempio pratico: notate che le coorti del primo trimestre di quest'anno hanno un declino di engagement più ripido rispetto alle coorti del primo trimestre dell'anno scorso. Iniziano a tassi di apertura simili ma cadono più velocemente. Questo potrebbe significare che il vostro contenuto è diventato meno convincente dopo le prime email, o che la vostra serie di benvenuto sta creando aspettative che il vostro contenuto regolare non soddisfa. In ogni caso, senza l'analisi delle coorti, questa tendenza sarebbe invisibile nei vostri numeri aggregati.

Create la vostra analisi delle coorti in un foglio di calcolo se il vostro ESP non la offre nativamente. Esportate i dati degli iscritti con le date di iscrizione, poi calcolate le metriche di engagement per ogni coorte mensile a 30, 60, 90, 120 e 180 giorni dopo l'iscrizione. Tracciate le curve. Il visivo racconta la storia più velocemente di qualsiasi tabella.

Valore del ciclo di vita dell'iscritto

La maggior parte dei professionisti del marketing via email può dirvi il loro tasso di apertura a due decimali ma non può dirvi quanto vale un iscritto. Questo è un problema, perché senza quel numero, ogni decisione riguardante la spesa di acquisizione, l'investimento nei contenuti e la gestione della lista è un'ipotesi.

Il valore del ciclo di vita dell'iscritto (LTV) si calcola semplicemente: ricavo medio per iscritto per mese moltiplicato per i mesi attivi medi.

Se il vostro iscritto medio genera $2,50 al mese in ricavi (tramite acquisti, ricavi pubblicitari o altra monetizzazione) e rimane attivo per 14 mesi, il suo LTV è $35. Ora sapete cosa potete permettervi di spendere per acquisire un nuovo iscritto.

Segmentate l'LTV per fonte di acquisizione. Gli iscritti dalla ricerca organica potrebbero avere un LTV di $42 mentre gli iscritti dai social media a pagamento potrebbero essere $18. Questo cambia drasticamente come allocate il budget di acquisizione. Non tutti gli iscritti sono uguali, e la vostra strategia di acquisizione dovrebbe rifletterlo. Ho visto aziende riallocare il 40% del loro budget di acquisizione dopo aver fatto questa analisi per la prima volta, perché hanno scoperto che i loro iscritti più economici erano anche i meno preziosi.

Il rapporto LTV su CAC (costo di acquisizione cliente) dovrebbe essere maggiore di 3:1 per una crescita sostenibile. Al di sotto di ciò state spendendo troppo per acquisire iscritti rispetto a quanto valgono. Al di sopra di 5:1 probabilmente state sottoinvestendo nella crescita, lasciando denaro sul tavolo.

Per le attività di newsletter in particolare, ecco quanto costa tipicamente l'acquisizione degli iscritti:

• Programmi di referral (SparkLoop): $1-3 per iscritto
• Pubblicità sui social media: $2-5 per iscritto
• Cross-promozione con altre newsletter: $3-8 per iscritto
• Pubblicità a freddo (display, programmatic): $5-15+ per iscritto

L'economia cambia in base al vostro modello di monetizzazione. Una newsletter che guadagna $40 CPM sulla pubblicità può permettersi di pagare di più per iscritto rispetto a una che guadagna $20 CPM. Calcolate a ritroso dal vostro ricavo per iscritto per stabilire il vostro costo di acquisizione massimo.

Non dimenticate di considerare la tempistica dei ricavi. Un iscritto acquisito oggi potrebbe non generare il suo primo dollaro per 30-60 giorni. Se la vostra posizione di cassa è tesa, fonti di acquisizione più economiche con periodi di recupero più rapidi potrebbero essere più importanti della massimizzazione complessiva dell'LTV.

Tracciamento dei ricavi email

Ottenere numeri di ricavi accurati dall'email richiede lavoro. Ecco la configurazione pratica.

Usate parametri UTM su ogni link in ogni email: utm_source=klaviyo, utm_medium=email, utm_campaign=[nome_campagna]. Siate coerenti con le convenzioni di denominazione. Se la vostra serie di benvenuto si chiama 'welcome-series' in un'email e 'Welcome_Series' in un'altra, la vostra analisi le tratterà come campagne separate. Documentate la vostra convenzione di denominazione UTM e condividetela con tutti quelli che creano email.

Aggiungete utm_content per il tracciamento dei link individuali all'interno delle email. Usatelo per identificare quale pulsante o link è stato cliccato: utm_content=hero-cta versus utm_content=footer-link. Questo livello di dettaglio vi dice quali parti del vostro design email stanno effettivamente guidando le conversioni.

I ricavi attribuiti dall'ESP saranno sempre più alti dei vostri ricavi attribuiti da Google Analytics. Gli ESP usano finestre di attribuzione generose, a volte accreditando un acquisto all'email se qualcuno ha aperto l'email negli ultimi 5 giorni e poi ha acquistato, anche se è tornato attraverso un canale completamente diverso. GA usa l'ultimo clic per default, quindi se qualcuno ha cliccato la vostra email ma poi ha cercato il nome del vostro marchio su Google per completare l'acquisto, GA accredita Google.

Il vero ricavo email si trova da qualche parte tra questi due numeri. Usate l'attribuzione ESP per il confronto a livello di campagna (quali email si comportano meglio rispetto alle altre) e l'attribuzione GA per la pianificazione del budget a livello di canale (quanto ricavo totale genera l'email rispetto alla ricerca a pagamento, ai social, ecc.).

Per i programmi e-commerce ben ottimizzati, l'email dovrebbe guidare il 25-40% dei ricavi totali. Se siete sotto il 20%, il vostro programma ha un margine di miglioramento significativo. Se siete sopra il 40%, controllate la vostra attribuzione — potreste star contando troppo. I programmi sopra il 50% stanno quasi certamente sovra-attribuendo a meno che non abbiano una spesa media a pagamento molto ridotta.

Configurate un semplice dashboard dei ricavi che mostri:

• Ricavo totale attribuito all'email (ESP e GA fianco a fianco)
• Ricavo per destinatario per tipo di campagna
• Ricavo per iscritto per mese (tendenza nel tempo)
• Percentuale del ricavo totale dall'email (tendenza nel tempo)
• Ricavo per email inviata (per individuare i rendimenti decrescenti dall'invio eccessivo)

Esaminate questo settimanalmente. Le tendenze contano più dei singoli punti dati. Un singolo invio negativo non significa molto. Un declino di tre mesi nell'RPR significa che qualcosa di fondamentale deve cambiare.

Tasso di crescita della lista

La maggior parte dei professionisti del marketing via email può dirvi quanti iscritti hanno. Pochi possono dirvi se la loro lista sta effettivamente crescendo, restringendosi o segnando il passo. Il tasso di crescita della lista è la metrica che risponde a questa domanda, ed è più sfumata che semplicemente contare le nuove iscrizioni.

Tasso di crescita netto della lista = (nuovi iscritti - disiscrizioni - bounce - segnalazioni) / dimensione totale della lista x 100.

Questo è un calcolo mensile. Benchmark sani:

Se il vostro tasso di crescita netto è negativo, la vostra lista si sta restringendo. Questo è più comune di quanto la maggior parte delle persone realizzi. La lista email media si deprezza di circa il 22-25% all'anno per abbandono naturale (persone che cambiano indirizzi email, perdono interesse, cambiano lavoro per il B2B). Ciò significa che è necessario aggiungere almeno il 2% di nuovi iscritti al mese solo per rimanere stabili.

Tracciate questi componenti separatamente:

Aggiunte lorde (nuovi iscritti per mese). Questo vi dice se i vostri canali di acquisizione stanno funzionando. Se le aggiunte lorde sono in calo, investigate i vostri moduli di iscrizione, le fonti di traffico e i lead magnet.

Tasso di abbandono (disiscrizioni + bounce + segnalazioni come percentuale della lista totale). Un tasso di abbandono sano è dello 0,2-0,5% al mese. Sopra l'1% al mese significa che c'è qualcosa che non va con i vostri contenuti, la frequenza o le aspettative del pubblico.

Abbandono per fonte. Gli iscritti dalle pubblicità sui social media a pagamento tendono ad abbandonare a 2-3 volte il tasso degli iscritti organici. Saperlo vi consente di fissare aspettative realistiche per ogni canale di acquisizione e allocare il budget a fonti che producono iscritti che rimangono.

Gli indicatori di qualità della lista contano quanto la dimensione. Una lista di 10.000 iscritti coinvolti vale più di una lista di 50.000 dove solo 3.000 aprono regolarmente. Tracciate la vostra percentuale di iscritti coinvolti (iscritti che hanno aperto o cliccato negli ultimi 90 giorni divisi per la dimensione totale della lista). Sotto il 30% di coinvolti significa che state pagando per archiviare contatti che non generano valore.

Performance di acquisizione

I vostri moduli di iscrizione sono la cima dell'imbuto email. Se sono sottoperformanti, tutto ciò che è a valle ne risente.

Benchmark del tasso di conversione dei popup:

Se il vostro popup converte sotto il 2%, qualcosa non va. I problemi più comuni: si attiva troppo presto (prima che il visitatore abbia qualsiasi contesto), l'offerta non è abbastanza convincente, il modulo chiede troppe informazioni (nome + email + telefono = alta frizione), o il design è intrusivo senza essere prezioso.

I benchmark di acquisizione email su landing page dipendono dalla fonte del traffico e dall'offerta:

Misurate il tasso di acquisizione per fonte di traffico. I visitatori dalla ricerca organica si convertono diversamente dai referral sui social media. Un popup che converte al 5% per il traffico organico potrebbe convertire all'1% per il traffico social perché l'intento del visitatore è diverso. Adattate le vostre offerte e i tempi di conseguenza.

Le metriche da tracciare per l'ottimizzazione continua dell'acquisizione:

• Tasso impressione-a-invio (quale percentuale delle persone che vedono il vostro modulo lo completa effettivamente)
• Tasso di abbandono del modulo (ha iniziato a compilare ma non ha inviato)
• Tasso di acquisizione per dispositivo (mobile vs desktop — i moduli mobile spesso si convertono il 30-50% in meno se non correttamente ottimizzati)
• Tasso di acquisizione per pagina (quali pagine generano più iscrizioni, e ci sono pagine ad alto traffico senza modulo di iscrizione?)
• Tempo al popup vs conversione (testate diversi tempi di ritardo — a volte aspettare più a lungo produce iscritti di qualità più alta anche se il volume totale diminuisce)

La maggior parte degli strumenti popup degli ESP (Klaviyo, OptinMonster, Privy, Justuno) forniscono queste analisi nativamente. Se il vostro non lo fa, configurate il tracciamento degli eventi in GA4 per le impressioni dei moduli e gli invii.

Determinare la frequenza ottimale di invio

La domanda più comune nel marketing via email è "quanto spesso dovrei inviare email alla mia lista?" La risposta onesta: dipende dal vostro pubblico, dal tipo di contenuto e dal modello di business. Ma c'è un modo strutturato per scoprirlo.

Di più è (di solito) meglio, fino a un certo punto. La ricerca mostra che inviare 9-16 email al mese offre un ROI di 46:1 rispetto a soli 13:1 per gli invii mensili. I tassi di apertura rimangono coerenti tra una volta al mese e due volte a settimana — il calo si verifica solo con gli invii giornalieri. Il limite è più alto di quanto la maggior parte dei marchi pensi.

La curva dei rendimenti decrescenti. Ogni email aggiuntiva che si invia per settimana produce incrementalmente meno ricavi per email. La prima email settimanale potrebbe generare $2,00 di RPR. La seconda potrebbe generare $1,50. La terza, $0,80. La quarta, $0,40. Ad un certo punto, il ricavo marginale da una email in più è compensato dall'aumento delle disiscrizioni e dalla diminuzione dell'engagement. La vostra frequenza ottimale è il punto appena prima che ciò accada.

Come trovare il vostro limite di frequenza:

1. Iniziate con la vostra frequenza attuale come baseline. Misurate RPR, tasso di disiscrizione e tasso di engagement.
2. Aumentate la frequenza di un invio a settimana per quattro settimane. Tracciate le stesse metriche.
3. Se l'RPR per email scende ma i ricavi settimanali totali aumentano, l'invio aggiuntivo è utile.
4. Se il tasso di disiscrizione aumenta di più di 0,1 punti percentuali per invio, avete superato il limite.
5. Se il tasso di engagement (aperture, clic) scende di più del 10% complessivamente, ritiratevi.

Linee guida generali sulla frequenza per tipo:

Il ricavo per email inviata è la metrica chiave qui. Non il ricavo totale dall'email. Non il ricavo per campagna. Il ricavo per singola email inviata. Questa metrica cattura il problema dell'invio eccessivo che i numeri aggregati nascondono. Se i vostri ricavi totali dell'email sono stabili ma state inviando il doppio delle email, il vostro ricavo per email inviata è dimezzato. Lavorate il doppio per lo stesso risultato mentre accelerate l'affaticamento della lista.

La frequenza basata sull'engagement (trattata in dettaglio nel Capitolo 3) è il miglior approccio per la maggior parte dei marchi. Invece di una frequenza per tutti, suddividete i vostri invii per livello di engagement. I vostri iscritti più coinvolti ricevono ogni campagna. I moderatamente coinvolti ricevono solo i vostri migliori contenuti. I meno coinvolti ricevono invii minimi mentre tentate di riengaggiarli. Questo approccio tipicamente mantiene o aumenta i ricavi totali riducendo le disiscrizioni del 20-40%.