EMAIL-маркетинг: Аналитика спам-рассылок

Понедельник отличается от остальных дней только тем, что приносит в три раза больше спама.

Я не люблю спам. Опять прёт негатив… Переформулирую: я люблю, когда мой почтовый ящик свободен от спама. Наши маркетологи очень любят коммуницировать с клиентами (чтобы это ни значило), в том числе с помощью почтовых рассылок. Имеющиеся в системах массовых рассылок отчеты говорят о замечательных результатах в пределах одной рассылки. Выглядят они примерно так:

Понять из этого графика, какая именно рассылка была эффективна (по разным критериям), сколько рассылок терпит пользователь, перед тем как отписаться — я не смог. Меня спросили, может ли QlikView чем-то помочь.

Появилась идея скачать все отчеты из системы массовой рассылки, причесать и проанализировать в QlikView. Ранее мы уже анализировали и фильтровали с помощью QlikView списки рассылки, полученных с выставок и конференций, нормализуя и вычищая данные, но про это неинтересно рассказывать.

У шимпупсиков графики немного более наглядны, но мы используем то что имеем. Идеи, описанные в этом посте могут быть использованы и с другой системой.

Делаем

Чё думать, трясти надоть!

Стандартный функционал web-интерфейса используемой нами системы позволяет скачивать отчеты двух типов.

Отчет о рассылках

Один файл формата CSV на одну рассылку. Имя файла имеет вид

«burst_stats_[O_polze_smeha]_7030946_20160416.csv»

В квадратных скобочках название рассылки, затем 7030946 (внутренний уникальный идентификатор рассылки), завершает название дата формирования отчета.

Сам файл имеет простую структуру и выглядит примерно так

E-mail;»Результат отправки»;»Время обновления»;Имя

anna@atkcg.ru;ok_read;»2016-04-11 20:38:32″;Алексей

andrey2013@mail.uk;ok_link_visited;»2016-04-12 09:35:28″;»Андрей»

Отчет о переходах по ссылкам

Правила формирования названия аналогичные:

«visited_links_[O_polze_smeha]_7030946_20160416.csv»

Структура файла тоже простая

E-mail;Тема;»Заголовок страницы»;Ссылка;»Время перехода»;Имя

anna@atkcg.ru;»О пользе смеха»;»Правила жизни — YouTube»; https://www.youtube.com/watch?v=aNI4Yd8ZdB0;»2016-04-11 19:57:41″;Алексей

andrey2013@mail.uk;»О пользе смеха»;»Правила жизни — YouTube»; https://www.youtube.com/watch?v= yHuXUKGyqrY;»2016-04-11 20:03:14″;Андрей

Не мудрствуя лукаво, строим модель данных «в лоб».

Таблицы связываются по синтетическому ключу Рассылка + email. В данном случае под рассылкой понимается ее наименование. Откуда его взять? Самое простое — из названия файла, например, subfield(replace(‘$(fn)’,’]’,'[‘),'[‘,2), где fn — название файла. Можно также связывать таблицы по номеру рассылки (и это правильно), но все равно нам понадобится поле с наименованием рассылки.

Выводы

Меж ими всё рождало споры

И к размышлению влекло

Как и ожидалось, QlikView показал себя отличным инструментом анализа данных. Уже первая версия приложения (сделанная буквально за пару часов, без онлайн обновления данных с  названием рассылок латиницей и прочими недостатками) дала результат.

Значимая доля писем не читалась получателями в течение, по крайней мере, трех месяцев. Стоимость доставки электронного письма, казалось бы, сущие копейки (на нашем тарифном плане около 40). Выделение сегмента редкочитающих получателей снизило расходы на еженедельные рассылки, а чтобы не потерять контакт совсем были сформированы ежеквартальные дайджесты.

Регулярные читатели рассылок выделились в отдельный сегмент. Для них видимо будет сделано уникальное коммерческое предложение, от которого невозможно отказаться.

Отдел маркетинга получил мощный стимул пересмотреть способы работы с рассылками, не гнаться за количеством и улучшить качество email-базы.

Вместо заключения

Прекрасное должно быть величаво

Искушенные аналитики уже поняли, что мы используем unisender. У этой системы развитый API, позволяющий получать аналитику онлайн.

Полезные методы:

• getCampaigns — получить список рассылок. По сути, справочник рассылок с указанием идентификатора, наименования и т.п.
• getCampaignDeliveryStats — получить отчёт о статусах доставки сообщений для заданной рассылки. По сути, идентичен файлу burst_stats, описанному ранее.
• getVisitedLinks — получить статистику переходов по ссылкам. Аналогичен файлу visited_links.

К сожалению, API отдает данные только в json, поэтому приходится пользоваться сторонними утилитами для получения данных и конвертации. (Это уже описывалось в статье Коллтрекинг и аллитерирующие продажи). Запрос содержит параметр format, но возвращаемый результат не зависит от того, какое значение он принимает (json, xml и т.п.).

Ключ доступа к API жестко привязан к главному аккаунту и не меняется, поэтому рекомендуется использовать метод POST вместо GET (чтобы не оставлять следов ключа в логах). У подчиненных аккаунтов нет доступа к ключу API.

QlikView из коробки, по прежнему, не поддерживает json. Используйте сторонние коннекторы (например, General Web Connecor) для автоматизации ETL.

Послесловие от 26.04.16

Большое спасибо Василию Петренко (http://blog.atkcg.ru/members-3/vasilypetrenko/) за его ценные комментарии. Хотя QlikView из коробки не любит json, оказывается есть бесплатный модуль Qlik REST Connector, который можно скачать по ссылке http://market.qlik.com/rest-connector.html

Он прекрасно справляется с задачей получения данных через REST API (и работает в 12 версии), избавляя нас от использования внешних негуишных утилит. Модуль прекрасно документирован, в примерах вы найдете как подключиться к Google Analitics, LinkedIn, Twitter.

На этом все на сегодня.

Коллеги, делитесь своими комментариями!