7 месяцев тестировали гипотезы, чтобы улучшить метрики рассылок и сделать письма привлекательнее для аудитории. Делимся удачными (и не очень) решениями, которые использовали в процессе.

Какая задача перед нами стояла

Наш клиент — крупный бренд e-commerce. Мы занимались CRM-маркетингом, в том числе — email-рассылками.

Одной из наших задач было повышение метрик писем в категории fashion. Раньше результаты этих рассылок были хуже, чем у других категорий, у заказчика не было понимания, что интересует покупателя, какая должна быть структура и визуал, чтобы письма лучше кликали.

Мы предложили провести А/В-тестирование и проверить разные гипотезы, чтобы в дальнейшем масштабировать удачные приемы на другие письма.

В эксперименте участвовал большой сегмент мужчин и женщин, которые интересовались одеждой в интернет-магазине заказчика. Это массовые рассылки, они не были персонализированы по поведению клиента.

С чего начали работу

Сначала мы подписались на email-рассылки разных магазинов одежды и обуви (как российских, так и зарубежных) и провели конкурентный анализ. Смотрели на темы писем, структуру, визуал и тематики.

После детально изучили как устроена категория fashion на сайте: какие есть подкатегории, как можно настроить фильтрацию, на какие тематики можно поделить письма. Исходя из этого, сформировали тематические подборки на каждый сезон — что может привлечь покупателя и какая одежда может понадобиться. Затем изучили все тренды сезона: цвета, фасоны, трендовые сочетания.

Мы решили не сегментировать письма по полу, чтобы избежать возможных ошибок. Не все указывают пол, к тому же — женщины могут покупать одежду мужчинам в подарок, и наоборот. Детская одежда и обувь в тестировании не участвовала.

Что сработало, а что — нет

Дальше мы поделимся гипотезами, которые тестировали, и своими выводами, почему они сработали или нет. Вы можете использовать эти инсайты в работе, но важно помнить, что поведение вашей аудитории и результаты могут отличаться.

✔ Эксперименты, которые показали хорошие результаты

1. Категории по цветам. Узнали, какие оттенки в тренде в этом сезоне, и отсортировали базовые вещи по цвету. Письма с такой подборкой имели хороший отклик у подписчиков: CTOR был на 3-4% выше средних показателей других рассылок категории.

2. Подборки трендовых вещей перед сменой сезона. Важно отправлять подобные письма в правильное время, когда в такой одежде еще есть потребность. И разбить одежду и обувь на подкатегории в зависимости от того, что сейчас модно, например: угги, ботфорты, ботинки и т.п. CTOR этих рассылок был на 10-12% выше среднего.

3. Письма с аксессуарами. Рассылки с шапками, шарфами, перчатками и зонтами отлично показали себя осенью и зимой — кликабельность была на 3% выше, чем весной. В весеннее время лучше работали рассылки с солнцезащитными очками и письма с верхней одеждой, в которых аксессуары были отдельным блоком.

4. Событийные тематические подборки. В конце ноября – начале декабря обычно все готовятся к корпоративам и празднованию Нового года, поэтому мы предлагали нарядные платья, брюки, рубашки. В середине декабря — нижнее белье и домашнюю одежду как подарок. В феврале была актуальна рассылка с часами и аксессуарами, а в середине весны — спортивная одежда. Такие подборки хорошо кликали — CTOR вырос на 5-7%.

5. Кнопки категорий на главном баннере. Короткие письма с такой структурой показали неплохие результаты: CTOR был выше в среднем на 1-2%, а GMV — на 40%. Такой макет подойдет для узких тематик, например, аксессуары или сумки, — там мало подкатегорий и их можно уместить на 4-6 кнопок.

6. Кнопки с подкатегориями. Письма, в которых мы использовали разделение на подкатегории в виде кнопок, показали хороший CTOR (на 7-10% выше). Например, вели на подборки по фасону джинс.

7. Блок меню в хедере. Сначала тестировали кнопки, которые ведут на другие категории товаров — электронику, товары для дома и красоты. Но лучший результат показали кнопки, которые относятся именно к разделу фешн, как на примере ниже. Клики у таких писем выросли на 30%.

✖ Приемы, которые не сработали

1. Анимация на главном баннере. CTOR у писем с анимацией либо не менялся, либо наоборот — падал. Поэтому мы перестали использовать анимацию в рассылках и сосредоточились на других гипотезах.

2. Разная структура блоков. Отправляли два варианта писем с различным расположением баннеров категорий, но тесты не показали статистически значимых результатов. Поэтому, главное, чтобы блоки были расположены логически верно, понятно и визуально привлекательно.

3. Большое количество категорий в письме. Сделали серию писем с крупными категориями (верхняя одежда, обувь, сумки и т.д.). Метрики этих рассылок были низкими — видимо, большой выбор сбивал покупателей с толку. Вывод, который мы сделали: чем ýже подборка, тем клиенту проще сделать выбор.

4. Экспресс-доставка под Новый год. 30 и 31 декабря пробовали отправлять письма с предложением экспресс-доставки зимней одежды — результаты оказались крайне низкими: клики упали на 5-8%. Скорее всего, клиенты в это время заняты покупками подарков, а сезонную одежду купили ранее. Поэтому в разгар какого-либо сезона лучше делать рассылки про универсальные вещи, которые носят круглый год: джинсы, одежду для офиса, домашнюю одежду и т.п.

5. Категории по материалам. Разделили одежду по тканям: шерстяная, хлопковая, льняная и т.п. Идея оказалась неудачной, письмо плохо кликали.

6. Письма с моделями и без. Гипотеза, что «CTOR будет выше, если использовать фотографии товара на человеке», оказалась спорной. Мы не смогли получить однозначных результатов: мужскую одежду кликали на 25% лучше без моделей на фото, женскую одежду наоборот — на 20% лучше с моделями.

7. Категории по размерам. Попробовали делать рассылки, где предлагали деление категорий по размерам одежды, но они тоже не были успешны: CTOR снизился на 2%, GMV тоже был ниже среднего.

Выводы и результаты

В целом, рекомендации по фешн-рассылкам будут схожими с другими категориями писем: нужно следить за тенденциями и предлагать то, что сейчас в тренде, предлагать интересные и актуальные тематики, не делать рассылки чаще, чем раз в неделю и постоянно актуализировать сегмент.

Несмотря на то, что не все гипотезы сработали так, как мы хотели, мы узнали много нового о покупателях и их поведении. С помощью А/В-тестов и карты кликов определили работающие гипотезы и внедрили их в последующие письма. Стали лучше понимать покупателя и делать более релевантные рассылки. Определили тематики, которых стоит придерживаться в дальнейшем, а какие менее интересны. Выявили закономерности в сезонах и трендах одежды.

В планах — продолжать эксперимент и тестировать гипотезы, направленные на повышение OR.