Email Marketing: misurare tutto non basta!

post8-32.gifLe attività di email marketing, rispetto a molte altre attività di web marketing in genere, hanno un vantaggio importante a livello di reportistica e tracciabilità. Infatti una volta inviata un email si riesce ad associare, in modo abbastanza preciso, l’attività svolta (aperture, click…) direttamente al singolo utente.
La differenza principale quindi sta nel fatto che mentre i dati di web analytics di un sito web sono solitamente generiche, associate quindi ad un IP o ad un Host, nell’email marketing i dati sono invece associati al singolo indirizzo email, quindi ad un utente ben preciso.
Il discorso non è più vero solo nel caso l’utente si “autentichi”, cioè inserisca una propria username / password sul sito in questione. In questo caso, ovviamente, anche i dati statistici del sito – se ben organizzati – possono arrivare e anche superare i report ottenibili da un’attività di emailing.

Ho notato in questi anni di attività una crescente preparazione dei responsabili marketing sugli aspetti di analisi statistica dei risultati, ci sono però alcuni aspetti che ho notato ancora non sono di pubblico dominio, e che qui voglio approfondire per agevolare lo sviluppo di questo mercato. Poter infatti confrontare i risultati, sia in termini di benchmark di settore, sia in seguito a campagne di email marketing effettuate con diversi operatori, richiede una certa preparazione di base per evitare il classico errore di “sommare le pere con le mele”.

Le metriche dell’email marketing

I dati rilevabili dopo un invio di una campagna di direct emailing (DEM) o di una newsletter sono:
– numero di email inviate
– numero di email errate (si parte da un livello generico hard/soft fino ad arrivare al dettaglio dello specifico tipo di errore (casella piena, errore dns, blocco…)
– numero di email recapitate (inviate meno le errate)
– numero di lettori (utenti che hanno letto almeno una volta il messaggio)
– numero di aperture (quante volte il messaggio è stato aperto)
– numero di email inoltrate ad un amico/collega
– numero di utenti che hanno cliccato su ogni singolo link (“cliccatori”)
– numero di clic totale
– numero di utenti che si sono disiscritti

Prego notare le differenze: un conto sono le email inviate, ed un conto sono quelle recapitate. Allo stesso modo, un conto sono i lettori, da intendersi come unici, e un conto sono le aperture: un lettore può aprire il messaggio anche 4 o 5 volte. Quindi un lettore può avere 4 o 5 aperture. Allo stesso modo si distinguono i cliccatori dai loro clic.

Per capire l’approssimazione che risiede dietro questi numeri, occorre entrare un po’ nel tecnico.
Entrambe le misure (apertura/clic) vengono monitorati – nei sistemi di emailing più evoluti – attraverso l’inserimento di un codice univoco, legato all’indirizzo email del destinatario. Se però il destinatario inoltra il messaggio a 10 persone, e tutte lo aprono a loro volta, dal sistema statistico di invio risulterà 1 lettore che apre il messaggio 11 volte: una palese distorsione, che possiamo chiamare effetto “inoltro”, purtroppo inevitabile.

Stesso discorso nel caso una casella email (es. info@…) venga letta da più persone (effetto “alias”). Lo stesso meccanismo si può incontrare nel calcolo dei clic.

A causa di questo effetto “inoltro” e “alias”, il dato dei lettori, pur apparentemente più accurato, risulta spesso una sottostima del reale numero di lettori. L’impiego del bottone “inoltra ad un collega”, solo raramente intercetta gli inoltri, che il più delle volte vengono effettuati dal proprio client di posta: è più veloce e dispongo già della rubrica dei contatti.
La possibilità di identificare, tramite un’analisi combinata di IP e orario di apertura, questi inoltri, è molto arbitraria e discutibile, perchè oggi un utente può leggere il messaggio da più IP contemporaneamente (dall’ufficio, da cellulare, da casa…) anche in tempi ravvicinati. Allo stesso modo, spesso le aziende si presentano verso l’esterno con un unico IP, o addirittura dietro uno stesso IP (vedi ad esempio i clienti Fastweb) possono esserci migliaia di utenti.

Altra stortura possibile, è il fatto che l’utente apra il messaggio senza scaricare le immagini (che sono bloccate di default in quasi tutti i sistemi di posta). In questo caso il dato dei lettori viene sottostimato, poichè il sistema statistico (di solito) va a contare solo i lettori che hanno scaricato le immagini e i lettori che, pur non scaricando le immagini, hanno dato evidenza di lettura tramite un clic qualsiasi su uno dei link contenuti nel messaggio. Alcuni chiamano questi lettori “lettori nascosti”, noi preferiamo chiamarli “lettori senza immagini”.

Quindi anche qui siamo difronte ad una sottostima del valore dei lettori.
Tipicamente per rilevare una lettura, infatti, viene inserita un’immagine trasparente di 1pixel (univoca): quando l’utente apre il messaggio e scarica le immagini, il sistema di emailing rileva data, ora e utente che ha compiuto l’azione. Come ulteriore raffinatezza, occorre anche valutare in quale posizione questa immagine è collocata. Se posta all’inizio del messaggio tendenzialmente si otterrano risultati superiori in termini di aperture. Se invece è posta alla fine del messaggio, verrà richiamata solo da chi effettivamente si sofferma sul messaggio sufficentemente per richiamare tutte le immagini. Quindi chi scorre velocemente tra i vari messaggi cliccando accidentamente sul mio, verrà conteggiato come lettore nel primo caso, ma non nel secondo.

C’è infine da considerare la modalità di invio. Se infatti invio il messaggio come multipart, quindi nella versione html e nella versione testo, che preparo separatamente, potrò rilevare l’apertura solo di chi lo apre come html e perderò quelli che lo aprono come txt. Anche qui si procede tipicamente per approssimazione. Dal confronto del tasso di clic rilevato tra le due versioni del messaggio, si risale ad un tasso di apetura probabile per i messaggi di solo testo.

Da tutte queste informazioni, se ne traggono tre indicatori fondamentali, come sempre di estrazione anglofona:

– OR (open rate) = tasso di apertura
– CTR (clic through rate) = tasso di clic
– CTOR (clic through open rate) = tasso di clic calcolato sui lettori

Stesso indicatore, risultati diversi!
Purtroppo spesso questi indicatori non sono calcolati in modo univoco, non essendoci uno standard consolidato. Se ne sta discutendo all’interno di alcune organizzazioni, negli USA.
Occorre quindi fare attenzione a quello che si confronta. L’interpretazione corretta dovrebbe partire prendendo come base del calcolo le email recapitate, e non quelle inviate. Infatti se un’email non arriva al destinatario, ad esempio perchè l’indirizzo era errato, non ha senso tenerne conto nel calcolo degli indici di performance.
Altra variabile, nel calcolo dei due indici, è: considero i lettori o le aperture? Entrambi i modi sono corretti, ma portano a risultati evidentemente molto diversi. Le aperture infatti sono sempre molto superiori ai lettori: a volte questo è giustificato dalla presenza di un forte effetto virale di “inoltro”, altre volte dalla presenza di numerose caselle di tipo info@ che vengono poi lette da molte persone in azienda. Per questi motivi può risultare che un lettore apra il messaggio 30 o 40 volte, ed in questo caso sicuramente i lettori reali sono più di uno.
Allo stesso modo, per il calcolo del CTR posso considerare i cliccatori unici o il numero di clic totali.

Se chi fornisce le statistiche ha interesse a massimizzare le performance, probabilmente assumerà come base di calcolo le email recapitate, applicando questa formula:

– OR = aperture / email recapitate
– CTR = totale clic / email recapitate

Questi valori saranno sensibilmente più alti rispetto a quelli calcolati in questo modo:

– OR = lettori unici / email inviate
– CTR = cliccatori unici / email inviate

Un differente approccio, un po’ conservativo ma a mio parere più corretto, è il seguente:

– OR = lettori unici / email recapitate
– CTR = cliccatori unici / email recapitate

Tutte le modalità sono comunque corrette, l’importante quando si riceve un valore è sapere come è calcolato.

La fase successiva è collegare l’attività di tracking legata all’email a quella del sito web, in modo da “seguire” l’utente nella sua attività online, quindi monitorando le conversioni classiche (registrazione, login, download, acquisto…). Questo si ottiene facilmente integrando il codice della web analitycs dinamicamente all’interno dei link tracciati.

Grazie ad una piattaforma professionale di gestione direct emailing e newsletter è possibile rilevare con chiarezza tali dati, calcolabili nelle diverse modalità, in modo da intraprendere le opportune iniziative.

I web bugs dell’email marketing a rischio Privacy

Un ultima considerazione riguardante la privacy. Pochi sanno che, ricevuto un messaggio email, ogni loro singola azione (click, apertura) viene registrata dai sistemi di emailing più evoluti. Questo vuol dire risalire, per ognuno, all’IP, alla data e all’orario di ogni singolo click effettuato. Si tratta di dati che incidono pesantemente sulla privacy, e che sono stati oggetto di una precisa direttiva europea, che definisce genericamente questi sistemi di tracciamento nascosti “web bugs”. E’ quindi buona prassi, sebbene la direttiva non sia ancora recepita in Italia, indicare nell’informativa che si fornisce al cliente, l’esistenza di questi sistemi di tracciamento. Vi sono comunque applicazioni – che solo i fanatici della privacy al momento conoscono – che permettono di aggirare, in parte, il rilevamento di questi dati.

L’articolo, a mio parer molto chiaro è stato scritto da Nazzareno Gorni di www.mailup.it


One response to “Email Marketing: misurare tutto non basta!

  • Chris Tackett

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    Chris Tackett

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