Przychód z automatów w raporcie platformy mailowej to przychód z zamówień, które platforma połączyła z mailem według swojej reguły przypisywania. Zwykle chodzi o zamówienie złożone w ciągu kilku dni od otwarcia albo kliknięcia maila. To przydatna liczba do porównywania automatów między sobą, ale nie odpowiada na pytanie, ile więcej sklep zarobił dzięki mailom. Część klientów kupiłaby i tak.
Jak platformy przypisują przychód
Każda platforma ma okno przypisania. Zamówienie złożone w określonym czasie po otwarciu albo kliknięciu maila jest liczone jako przychód z tego maila. Okna różnią się między platformami i często da się je zmienić w ustawieniach.
| Reguła | Co liczy | Efekt |
|---|---|---|
| Po otwarciu | Zamówienia po otwarciu maila w oknie czasowym | Najwyższe liczby, bo część otwarć jest automatyczna |
| Po kliknięciu | Zamówienia po kliknięciu w link w oknie czasowym | Niższe, bardziej wiarygodne liczby |
| Google Analytics | Zamówienie przypisane do wizyt i źródeł według modelu atrybucji GA4 | Zwykle niższe dla maila, bo GA widzi tylko kliknięcia, nie otwarcia |
Dlatego platforma mailowa zawsze pokazuje więcej niż Google Analytics. Żadna liczba nie jest „prawdziwa". Każda odpowiada na inne pytanie.
Dlaczego otwarcia zawyżają wynik
Część skrzynek, zwłaszcza Apple Mail, otwiera maile automatycznie, żeby załadować obrazki. Platforma widzi to jako otwarcie. Jeśli przychód jest przypisywany po otwarciu, klient, który nigdy nie przeczytał maila, ale kupił w oknie czasowym, zostaje policzony jako przychód z maila. Ustaw w platformie przypisanie po kliknięciu, jeśli to możliwe, a przynajmniej patrz na oba raporty.
Trzy miary, które lepiej pokazują wartość
Odsetek drugiego zakupu. Jaki procent nowych klientów kupił drugi raz w ciągu 90 dni. Porównaj okres przed uruchomieniem sekwencji po zakupie i po nim. Jeśli wzrósł, automaty działają, niezależnie od tego, co pokazuje przypisanie.
Odzyskane koszyki. Ile porzuconych koszyków zamieniło się w zamówienie w ciągu kilku dni. Porównaj z okresem przed automatem albo z grupą kontrolną.
Grupa kontrolna. Najdokładniejsza metoda. Część osób wchodzących do automatu, na przykład 10 procent, nie dostaje maili. Po kilku tygodniach porównujesz, ile zamówień złożyła ta grupa, a ile grupa z mailami. Różnica to prawdziwy efekt automatu. Klaviyo i niektóre inne platformy pozwalają ustawić podział w automacie. W innych da się to zrobić losowym tagiem.
Co liczyć po stronie kosztów
- Abonament platformy.
- Koszt SMS.
- Czas albo koszt osoby, która ustawia i poprawia automaty.
- Rabaty wydane w automatach, bo obniżają marżę na zamówieniach.
Porównuj efekt z grupy kontrolnej albo wzrost drugiego zakupu z sumą tych kosztów, a nie przychód z raportu platformy.
Liczba z raportu a prawdziwy efekt
W jednym ze sklepów, z którymi zaczynaliśmy współpracę, automat porzuconego koszyka ustawiony dawno temu i nigdy nie poprawiany wysłał w ciągu roku prawie 24 tysiące maili i miał przypisane ponad 10 tysięcy złotych przychodu. To liczba z raportu platformy. Uczciwe pytanie brzmi, ile z tych 10 tysięcy wróciłoby bez maila. Odpowiedź daje dopiero grupa kontrolna.
Pytania
Dlaczego platforma mailowa pokazuje więcej przychodu niż Google Analytics?
Bo używa innej reguły przypisania, zwykle okna czasowego po otwarciu albo kliknięciu. Google Analytics przypisuje zamówienia do wizyt i ich źródeł według swojego modelu atrybucji i nie widzi otwarć maila, tylko kliknięcia z oznaczeniem UTM.
Czy przychód z raportu platformy to dodatkowy zysk?
Nie. To przychód powiązany z mailem. Część klientów kupiłaby bez maila, a od przychodu trzeba odjąć koszty i rabaty.
Jak sprawdzić prawdziwy efekt automatu?
Grupą kontrolną. Część osób nie dostaje maili, a po kilku tygodniach porównujesz zamówienia obu grup.
Jakie okno przypisania ustawić?
Przypisanie po kliknięciu z oknem kilku dni daje wiarygodniejsze liczby niż przypisanie po otwarciu. Najważniejsze, żeby okno było takie samo przy porównywaniu okresów.
Wolisz, żebym zrobił to za Ciebie?
Sprawdzę to w Twoim sklepie i w Twojej platformie mailowej. Zostaw adres sklepu na stronie głównej albo napisz na maciej@lettersight.com.
Porozmawiajmy