Analytics de e-mail marketing: guia completo

A taxa de abertura deixou de ser um sinal confiável: a proteção de privacidade do e-mail carrega o conteúdo automaticamente e a abertura é registrada mesmo que ninguém tenha visto a mensagem. Meça cliques, conversão e receita por e-mail. A seguir, oito métricas com limites e links para o detalhe de cada tema.

O que quebrou na abertura

O mecanismo é simples. Uma abertura é registrada ao carregar uma imagem invisível dentro do e-mail. A proteção de privacidade pré-carrega essa imagem no lado do provedor, abra a pessoa a mensagem ou não.

Daí duas consequências. O valor absoluto da abertura não significa nada e não se compara com números do setor. Mas a evolução informa: uma queda pela metade indica problema de entrega, não assunto fraco.

Oito métricas e seus limites

Aqui estão todas as métricas ordenadas por confiança. Os limites da terceira coluna não são recomendações, e sim fronteiras onde o comportamento dos provedores muda.

A métrica que mais importa

Se você ficar com uma única métrica, que seja receita por e-mail enviado. Ela une toda a cadeia e traduz o resultado em dinheiro.

Sua grande virtude é permitir comparar o incomparável. Um e-mail de boas-vindas e uma campanha promocional têm aberturas e públicos distintos, mas a receita por e-mail os coloca em uma escala comum.

É a métrica que mostra por que o e-mail automático supera as campanhas regulares: a diferença de receita por e-mail entre eles chega a dezenas de vezes.

Reclamações de spam

De todas as métricas, apenas uma tem um limite externo rígido. Uma taxa de reclamações acima de 0,1% — uma a cada mil e-mails — passa a afetar a entregabilidade de tudo o que você enviar depois, inclusive o e-mail transacional.

Um paradoxo que vale aceitar: um aumento de cancelamentos às vezes é bom. Quem cancela em vez de reclamar preserva a sua reputação como remetente.

Quando testes A/B são possíveis

Um teste A/B válido exige cerca de mil destinatários por variante e um limite de significância de 95%. Com uma lista abaixo de duas mil endereços não há o que testar: qualquer diferença será acaso.

A armadilha em que quase todo mundo cai: as ferramentas mostram um nível de confiança, e uma frase como «vencedor com 87% de confiança» soa convincente. Mas significa que aproximadamente uma vez em oito você coroará uma variante que não é melhor.

Segmentação da base

A segmentação é construída sobre comportamento e não sobre demografia. Gênero, idade e cidade se relacionam pouco com a forma como as pessoas respondem ao e-mail, e os dados precisam vir de algum lugar: um formulário mais longo e menos inscrições.

Os atributos de comportamento se acumulam sozinhos: abriu, clicou, comprou, está há três meses sem aparecer. Se for implantar um só, que seja a atividade: ela afeta tanto o resultado das campanhas quanto a entregabilidade da lista inteira.

Com o que comparar seus números

O erro de avaliação mais frequente é comparar-se com números alheios. Os dados do setor são calculados com métodos diferentes e variam várias vezes entre fontes.

O ponto de referência certo é você mesmo um mês atrás. A segunda referência é a diferença entre tipos de e-mail dentro do seu próprio programa: se os fluxos automáticos não superam as campanhas regulares em receita por e-mail, algo vai mal com eles.

Como montar a medição

Tecnicamente a medição precisa de duas coisas: a mesma estrutura de marcação em todos os links e um objetivo na analítica que registre a ação final, não a visita ao site.

No Mailvex as marcações são configuradas uma vez para o e-mail inteiro e aplicadas a cada link automaticamente, então a estrutura se mantém sem trabalho manual.