Как динамическое время отправки помогает улучшить показатели рассылок: 3 кейса и рост RPE в пять раз

Смотрите в каталоге
Системы персонализации

О времени отправки ходит много легенд: одни e-mail маркетологи считают, что нужно отправлять письма только в определенные дни и часы, другие верят, что нужно подстраиваться под потребности клиента в каждом конкретном случае, а третьи и вовсе отрицают влияние времени отправки, мотивируя это тем, что пользователь все равно откроет письмо, когда ему удобно. Когда же лучше всего отправлять рассылку пользователям, чтобы получить максимальную эффективность?

Платформа Retail Rocket умеет автоматически рассчитывать наиболее благоприятное время отправки для каждого пользователя, чтобы доставить рассылку, когда пользователь с наибольшей вероятностью заинтересован в получении предложения от интернет-магазина и, как следствие, максимизировать Open Rate.

Мы не любим верить кому-то на слово и все проверяем опытным путем, поэтому с помощью механики АБ-тестирования мы сравнили результаты рассылки писем при отправке в заранее заданное время e-mail кампании и рассылки с использованием динамического время отправки, которое позволяет автоматически доставлять рассылку в то время, когда пользователь с наибольшей вероятностью откроет письмо.

В нашей платформе реализован расчет динамического времени для одного дня, где алгоритмы подберут наилучший час отправки в течение 24 часов, и для всей недели, где платформа отправит письмо в наилучший день и время в течение 7 дней.

Во всех кейсах мы сравнивали статическое и динамическое время отправки. И хотя основная цель состояла в повышении показателя Open Rate, улучшились результаты по всей воронке продаж вплоть до RPE (Revenue per e-mail — доход на одно отправленное письмо).

Кейс 1. Интернет-магазин Sela

Тематика письма: Интерес к категории отпуск

Подписчикам интернет-магазина Sela.ru, интересующимся товарами для отпуска, была отправлена рассылка с предложениями из этой категории товаров.

Все подписчики были разделены на два сегмента:

  • Первому сегменту отправлялись письма в заданное время e-mail кампании
  • Второй сегмент получал письма на основе автоматического расчета наилучшего часа отправки

Сравнение статического и динамического времени отправок показало следующие результаты: при динамическом времени отправки Open Rate увеличился на 3,35%, а показатель CTR вырос на 7,28%. В тестировании приняло участие более 12 000 человек. Статистическая достоверность результатов составила 99%.

Кейс 2. CIAN.ru

Сервис cian.ru регулярно отправляет своим подписчикам повторяющиеся рассылки по определенным поводам.

Все подписчики были разделены на два сегмента:

  • Первому сегменту отправлялись письма в заданное время e-mail кампании
  • Второй сегмент получал письма на основе автоматического расчета наилучшего часа отправки

Сравнение статического и динамического времени отправок показало следующие результаты: в зависимости от дня недели рассылки при динамическом времени отправки Open Rate показал рост от 5% до 6%, а CTR — от 2,6% до 5,7% со статистической достоверностью результатов 99%. В тестировании приняло участие более 93 000 человек.

Кейс 3. Интернет-магазин ТВОЕ

Самые высокие результаты показала рассылка с использованием динамического времени отправки по подписчикам интернет-магазина ТВОЕ.

Тема письма: Анонс 14 февраля

За несколько дней перед праздником Святого Валентина всем подписчикам интернет-магазина ТВОЕ было отправлено письмо с персональными рекомендациями товаров, которые могут быть интересны пользователям для себя или в качестве подарка.

Все подписчики были разделены на два сегмента:

  • Первому отправлялись письма в заданное время e-mail кампании
  • Второй сегмент получал письма на основе автоматического расчета наилучшего часа отправки

Сравнение статического и динамического времени отправок показало следующие результаты: при динамическом времени отправки Open Rate увеличился на 99,1%, CTR на 181,8%, а конверсия стала выше на 436,36%. В тестировании приняло участие более 220 000 человек. Статистическая достоверность результатов составила 99%.

Тема письма: Новинки со скидками

Всем подписчикам интернет-магазина ТВОЕ было отправлено письмо с персональными рекомендациями новинок со скидками, которые могут быть интересны пользователю.

Все подписчики были разделены на два сегмента:

  • Первому сегменту отправлялись письма в заданное время e-mail кампании
  • Второй сегмент получал письма на основе автоматического расчета наилучшего часа отправки

Сравнение статического и динамического времени отправок показало следующие результаты: при динамическом времени отправки Open Rate увеличился на 49,2%, CTR на 84,8%, а конверсия стала выше на 175%. В тестировании приняло участие более 241 000 человек. Статистическая достоверность результатов составила 99%.

Итоги

По результатам проведения тестов на различных интернет-магазинах, можно сделать вывод о том, что динамическое время отправки в каждом конкретном случае оказывает разный эффект: может незначительно увеличить показатели, а может показать кратный рост всех метрик. В зависимости от ценовых и товарных категорий, результаты могут отличаться, поэтому, чтобы найти эффективное решение, для каждого интернет-магазина необходим индивидуальный подход и постоянное тестирование различных вариантов и инструментов.

Компании и сервисы: Retail Rocket, ТВОЕ, Sela
Автор: Никита Гусев

Подписаться на новости

Читайте также

6 апреля / Комментарии

«Клёв будет!»: история о том, как собрать в четыре раза больше лидов

Проблема интернет-магазинов в том, что обычно они не очень активно работают над лидогенерацией и упускают большую потенциальную возможность дохода. Сегодня мы расскажем вам про то как интернет-магазину подводного снаряжения vlastah.ru удалось собрать в четыре раза больше лидов, которые в результате принесли 28% от общего числа заказов.

далее →

19 марта / Комментарии

Кейс финского бренда FiNN FLARE: как товарные рекомендации увеличили выручку до 13,4%

Сегодняшнему покупателю так просто не угодишь. Ему важны не только ассортимент и цены интернет-магазина, но и возможность быстро найти то, что ему нужно. Эту проблему решают товарные рекомендации, расположенные на разных страницах магазина. Их задача - показать пользователю интересные именно ему товары. Выгоду получают обе стороны: покупатель, который быстро нашел необходимые товары, остается довольным, а магазин получает возможность увеличить прибыль и средний чек. Подробнее о том, как внедрение товарных рекомендаций увеличивает конверсию и выручку магазина, рассказываем на примере интернет-магазина FiNN FLARE.

далее →

6 марта / Комментарии

Growth Hacking в триггерных письмах интернет-магазина ekonika.ru: 4 кейса и рост конверсии на 68%

Сегодня мы расскажем о том, как работа над деталями и тестирование различных психологических триггеров помогла интернет-магазину ekonika.ru увеличить Open Rate, CTR и конверсию триггерных писем.

далее →

7 февраля / Комментарии

Кейс персонализации сайта Baby&Tiener: рост выручки на 13,4%

Персональный подход становится уже не просто нормой, а переходит в раздел musthave для каждого интернет-магазина. Так подумал и крупный игрок ecommerce рынка Нидерландов - магазин товаров для детей Baby&Tiener. Рассказываем, как внедрение персональных рекомендаций на всех страницах сайта позволило ритейлеру увеличить выручку на 13,4%.

далее →

16 января / Комментарии

Кейс персонализации интернет-магазина Dungelmann-Schoenen.nl: рост конверсии на 12,85%

Представьте, как приятно удивляются пользователи, когда видят на главной странице интернет-магазина именно те товары, которые им нравятся. Эти позитивные эмоции, теперь ассоциируются с вашим брендом, приводя к росту лояльности, вместе с которой растет и количество совершаемых покупок. О том, как предугадывать желания пользователей, рассказываем на примере голландского интернет-магазина обуви Dungelmann-Schoenen.nl, которому внедрение персональных рекомендаций принесло рост конверсии на 12,85%.

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook