Leggere i report quando la consent policy è attiva

Un report individuale di campagna indica cosa è successo in un singolo invio. Per capire perché i risultati sono quelli che sono, e se migliorano, peggiorano o rimangono stabili, è necessario fare confronti su più campagne.

La dashboard dei report delle campagne offre quattro strumenti per farlo: filtri per categoria, filtri per segmento, filtri per tipo di campagna e il selettore del periodo. Usati insieme, permettono di ritagliare i dati in modi che rivelano modelli che un singolo report non mostra mai.

Non confrontare direttamente il tasso di apertura prima e dopo l'attivazione della politica di consenso al tracciamento delle aperture. Dopo l'attivazione, il tasso di apertura riguarda solo i destinatari tracciati, e Flexmail non conta più le aperture ricavate in passato dai clic per i contatti senza pixel. Usa il tasso di clic per confrontare le campagne prima e dopo l'attivazione.

Perché i report individuali non bastano

Un picco di disiscrizioni dopo una determinata campagna si nota facilmente. È molto più difficile sapere se quella campagna ne è stata la causa. Spesso non è così. Un contatto che si disiscrive dopo l'email del mercoledì può essere rimasto contrariato in silenzio già da lunedì. La campagna a cui viene attribuita la colpa è semplicemente arrivata nel momento sbagliato.

La stessa logica vale per i tassi di apertura, i tassi di clic e i rimbalzi. Un tasso di apertura del 2% su una singola campagna è allarmante se il tasso abituale è del 35%, ed è privo di significato se l'invio è avvenuto verso un segmento inattivo mai contattato prima. Il dato ha senso solo rispetto a un valore di riferimento, e tale valore di riferimento nasce dal confronto tra più campagne dello stesso tipo, rivolte allo stesso pubblico, nel corso del tempo.

Impostare le categorie per confronti utili

Le categorie sono etichette assegnate personalmente alle campagne. Flexmail non impone una struttura di categorie fissa. Sei tu a creare le categorie adatte al tuo programma di invio e ad assegnarle al momento della creazione di una campagna oppure in un secondo momento.

Il valore delle categorie risiede interamente nella coerenza con cui vengono usate. Ecco alcuni modi comuni per categorizzare:

• Tipo di contenuto, come newsletter, email promozionale, aggiornamento sul prodotto, invito a un evento, riattivazione. Questo permette di confrontare la reazione del pubblico ai diversi tipi di contenuto su tutti gli invii, non solo all'interno di una sola campagna.
• Lingua, come NL, FR, EN. Se l'invio riguarda destinatari multilingue, filtrare per lingua mostra se i risultati differiscono sistematicamente tra i gruppi linguistici, a prescindere dal contenuto.
• Divisione aziendale o marchio, utile quando l'account include diversi prodotti, servizi o team che inviano messaggi a gruppi di destinatari separati.
• Serie di campagne, utile se invii una newsletter mensile ricorrente o una promozione stagionale. Contrassegnare tutte le edizioni con la stessa categoria rende semplice monitorare l'andamento della serie nel tempo.

Usare i filtri per approfondire

I filtri compaiono in cima alla dashboard dei report delle campagne. I filtri attivi sono visualizzati come chip e possono essere rimossi singolarmente. Puoi combinare più filtri contemporaneamente

e la dashboard si aggiorna per mostrare solo le campagne che soddisfano tutti i filtri attivi. All'interno della selezione filtrata puoi ordinare la tabella delle campagne in base a qualsiasi colonna, come tasso di apertura, tasso di clic, tasso di disiscrizione o data di invio, cliccando sull'intestazione della colonna. Ordinare per tasso di apertura mostra subito le campagne con i risultati migliori e peggiori nella selezione. Ordinare per data permette di leggere l'andamento in ordine cronologico.

Filtrare per categoria

Applica un filtro per categoria per confrontare le prestazioni di un singolo tipo di campagna. Filtrando ad esempio sulla categoria delle newsletter ed estendendo il periodo a sei mesi, vedi se il tasso di apertura su tutte le edizioni della newsletter cresce, diminuisce o resta stabile, senza che gli invii promozionali o altri tipi di campagne alterino il quadro generale.

Passare da una categoria all'altra mostra differenze strutturali nel modo in cui il pubblico reagisce ai diversi contenuti. Se le email promozionali registrano costantemente un tasso di clic inferiore rispetto alle newsletter, questo fornisce informazioni sulle offerte o sui testi promozionali, non sull'email come canale.

Filtrare per segmento

I filtri per segmento sono particolarmente utili per analizzare le disiscrizioni e i rimbalzi. La stessa campagna inviata ai contatti più coinvolti e a un segmento inattivo genera numeri molto diversi. Se osservi il tasso di disiscrizione complessivo senza separare questi gruppi, il segmento inattivo gonfia il dato e fa sembrare problematico un programma che invece funziona bene.

Filtrare per segmento aiuta a rispondere a domande concrete: i contatti inattivi si disiscrivono più rapidamente a prescindere da cosa invii? Il segmento VIP fa clic con una frequenza tre volte superiore rispetto alla lista generale? Il segmento francofono reagisce in modo diverso da quello olandese allo stesso tipo di campagna?

Filtrare per tipo di campagna

Il tipo di campagna distingue gli invii standard dai test A/B e da altri formati di campagna. Filtrare solo sui test A/B ti permette di visualizzare tutti i risultati dei test in un unico punto. Questo serve a farsi un'idea precisa di quali variabili (come lunghezza dell'oggetto, orario di invio, struttura del contenuto) facciano la differenza in modo costante su più test, invece di trarre conclusioni da un singolo risultato.

Combinare i filtri per confronti precisi

I filtri lavorano insieme. Alcuni esempi di combinazioni utili per i tuoi confronti:

• Categoria: newsletter + Segmento: contatti FR, per mostrare come risponde il pubblico francofono della newsletter rispetto a un filtro separato per i contatti NL. Se i tassi di apertura divergono in modo significativo e la tendenza dura da mesi, è un segnale che merita un approfondimento.
• Categoria: promozionale + Periodo: ultimi 90 giorni, per isolare gli invii promozionali recenti e verificare se una modifica al tipo di offerta, all'impostazione dell'oggetto o alla frequenza di invio ha prodotto un effetto misurabile.
• Categoria: riattivazione + Segmento: inattivi, la combinazione più indicata per valutare se le campagne di riattivazione portano davvero risultati sui contatti dormienti.

Cosa cercare nei risultati filtrati

Dopo aver impostato il filtro su un insieme significativo di dati, i KPI e la tabella delle campagne nella dashboard mostrano solo quelle campagne. Presta attenzione a:

Tendenze e non singoli dati isolati

Una singola campagna insolita dice poco. Tre campagne consecutive dello stesso tipo con tassi di apertura in calo indicano invece un cambiamento reale. Controlla la tabella delle campagne ordinata per data e cerca una traiettoria, non solo un valore isolato. Un aumento progressivo delle disiscrizioni nella categoria promozionale lungo tre mesi è un segnale per rivedere la frequenza o la pertinenza delle offerte, perché non dipende da una singola campagna in quell'arco di tempo.

Differenze tra categorie

Confronta i KPI aggregati passando da un filtro di categoria all'altro. Se la categoria delle newsletter registra un tasso di apertura del 40% e quella promozionale il 22%, la differenza è normale: si tratta di contenuti diversi con aspettative diverse da parte del pubblico. Se entrambi scendono insieme mese dopo mese, la causa probabile è la stanchezza della lista o un cambiamento nel ritmo di invio.

Casi anomali a livello di segmento

Filtrare per segmenti diversi e confrontare i KPI nella parte superiore della dashboard mostra subito quali gruppi di destinatari sono coinvolti e quali no. Un segmento con un tasso di disiscrizione sempre alto su diversi tipi di campagne indica che quei destinatari non vogliono ricevere comunicazioni con l'attuale frequenza o con i contenuti proposti, a prescindere dal rendimento delle singole campagne sugli altri segmenti.

Combinare i dati dei filtri con i motivi di disiscrizione

Flexmail mostra come impostazione predefinita un questionario di uscita sulla pagina di disiscrizione. I contatti che annullano l'iscrizione possono indicare il motivo del loro abbandono. Puoi consultare queste risposte nella scheda Contatti.

I dati del questionario di uscita diventano più utili se letti insieme ai risultati dei filtri. Se la dashboard delle campagne mostra un aumento del tasso di disiscrizione nella categoria promozionale negli ultimi due mesi, e il questionario riporta "troppe email" come motivo principale nello stesso periodo, i due segnali insieme confermano un problema di frequenza con molta più chiarezza rispetto a ciascun dato isolato. Se il questionario indica "non più rilevante" come motivazione prevalente e l'aumento del tasso si concentra in un solo segmento, il problema riguarda la segmentazione più che la frequenza.

Un punto di partenza pratico

Se non hai ancora usato le categorie, un buon primo passo consiste nell'esaminare le campagne degli ultimi tre-sei mesi e assegnare le categorie in modo coerente. Anche una struttura semplice a due livelli, basata su tipo di contenuto e lingua, offre basi sufficienti per iniziare confronti utili.

In seguito, prendi l'abitudine di esaminare la vista filtrata anziché la dashboard completa quando valuti i risultati. La dashboard completa è adatta a un controllo rapido dello stato generale. La vista filtrata è invece il punto in cui individui i fattori che determinano davvero i tuoi numeri.

Passaggi successivi

• Vedi "Report delle campagne" per maggiori dettagli su come leggere un singolo report di campagna.
• Vedi "Costruire un piano di contenuti per l'email marketing" per indicazioni su come strutturare il programma di invio in modo da facilitare l'analisi per categorie.
• Leggi "Il mito della disiscrizione" nel Knowledge Center di Flexmail per approfondire l'interpretazione dei dati di disiscrizione nel loro contesto.