Привет! На связи Лиза. В этой статье мы поделимся механиками, первоначальными шагами, методами отчетности по проекту и дальнейшими действиями в рамках проект СОН.ру, которые помогли клиенту окупить email-канал.
Клиент
СОН.ру — интернет-магазин товаров для сна с самым большим ассортиментом матрасов, спальной мебели и аксессуаров для отдыха.
Агентство, которое работало над проектом: Ollo agency
Задача
Внедрить системную работу email-маркетинга на платформе enKod и увеличить выручку с канала:
- Настроить основные триггерные механики: приветственная цепочка, брошенный просмотр, брошенная корзина, NPS опрос;
- Разработать и ввести ежемесячную проверку эффективности email.
Что получилось/результат
За 2 месяца настроили интеграцию между CDP и RetailCRM и внедрили триггерные письма. ROMI от email-канала составил 348%
Как решали задачу
- Написали ТЗ на интеграцию между CDP и RetailCRM для автоматической передачи контактов в enKod;
- Установили скрипт на сайт для отслеживания поведения пользователей интернет-магазина;
- Внедрили попап для дополнительного источника сбора базы, далее от нее уже настроили приветственную цепочку писем.
Следующим этапом внедрили автоматические триггеры в email-канале:
- Приветственную цепочку;
- Брошенную корзину;
- Брошенный просмотр;
- NPS-опрос.
Каждый триггер состоит из нескольких писем и отправляется по приоритетности механик. Например, тем кто находится в цепочке брошенной корзине, не отправляется триггер о брошенном просмотре.
Проверка эффективности email-канала.
Всю отчетность настроили в Google таблицах, в нее сводятся все результаты по каждой массовой рассылке и отправке триггера.
В отчете можно найти информацию:
- О росте базы;
- Статистике по массовым и триггерным письмам;
- Данные о повторных и ассоциативных покупках.
Отзыв клиента
Максим Рожков
ex-Директор по маркетингу son.ru
Мы довольны результатами совместной работы. Оперативно интегрировались и реализовали стандартные механики, которые дали кратный рост выручки с рассылок. Дальнейшие точки роста видим в персонализации, использовании алгоритмов рекомендаций и работе с другими каналами.
