Email: 18,2% выручки магазина
За семь месяцев переработали рассылки магазина одежды: очистили базу, разделили аудиторию и внедрили триггерные сценарии. Доля email в выручке выросла до 18,2%, открываемость — до 23,5%.
- 18,2%Доля email в выручкена старте — 4,8%
- 23,5%Открываемость писемна старте — 7,2%
- 7 месяцевПериод работытехническая настройка и сценарии
Задача
Восстановить качество рассылок и развить email как канал.
Что сделали
Очистка базы, техническая настройка, RFM-сегменты и триггеры.
Результат
За семь месяцев доля email 4,8% → 18,2%, открываемость 7,2% → 23,5%.
Мультибрендовому магазину одежды требовалось превратить нерегулярные рассылки в управляемый канал. В проекте объединили email-маркетинг, работу с качеством базы, сегментацию и автоматические сценарии.
Основной результат — изменение доли канала в общей выручке магазина. Это отдельный показатель: рост доли email не означает, что весь оборот магазина вырос на тот же процент.
Точка входа: репутационный кризис и «заснувшая» база
В базе было 300 000 адресов, собранных за несколько лет. Рассылки отправлялись без системной сегментации, а технической настройке и репутации отправителя уделяли недостаточно внимания.
На старте email приносил 4,8% общей выручки, открываемость составляла 7,2%, доля жёстких отказов доставки превышала 6%. Не были настроены SPF, DKIM и DMARC. По итоговой таблице проекта доля попадания во входящие до работ составляла около 60%.
Этап 1. Техническая реанимация и гигиена данных
Первые полтора месяца посвятили качеству данных и репутации отправителя.
- Проверка базы. Исключили более 50 000 проблемных адресов: ошибки, неработающие ящики и контакты с риском для рассылки.
- Техническая настройка. Настроили SPF, DKIM и DMARC, подключили мониторинг Postmaster Google и Mail.ru.
- Постепенное увеличение отправок. Начали с небольших партий наиболее вовлечённым сегментам вместо одной массовой отправки всей базе.
Этап 2. RFM-сегментация и персонализация
Разделили аудиторию по давности, частоте и сумме покупок — RFM-подходу. Группы получили разные сценарии общения.
- VIP-клиенты: закрытые распродажи и ранний доступ к коллекциям.
- Клиенты с одной–двумя покупками: предложения для повторного обращения.
- Неактивные более четырёх месяцев: серия реактивационных писем.
- Новые подписчики: приветственная цепочка и знакомство с брендом.
Подборки товаров адаптировали под данные о предпочтениях подписчика. Сегментация помогала выбирать содержание и повод для сообщения вместо одинакового письма всем адресатам.
Этап 3. Автоматизация и триггерные сценарии
Внедрили более 15 автоматических сценариев. Три основных примера связывали сообщение с конкретным событием.
Брошенная корзина и просмотр
В напоминание добавили сочетающиеся товары и отзывы покупателей. По результатам проекта сценарий позволял возвращать до 12% брошенных заказов.
Снижение цены на избранное
При изменении цены система отправляла уведомление о товаре, к которому посетитель уже проявлял интерес. Конверсия этих писем в проекте оказалась в 4,3 раза выше, чем у массовых рассылок.
После покупки
Через 14 дней после получения заказа отправляли просьбу оставить отзыв и бонус на следующую покупку. Такой сценарий продолжал общение после первой продажи.
Результаты: эффективность в цифрах
Сравнение по данным кейса
За семь месяцев доля email в выручке выросла с 4,8% до 18,2% — на 13,4 процентного пункта. Открываемость увеличилась с 7,2% до 23,5%.
| Показатель | До | После |
|---|---|---|
| Доля email в выручке | 4,8% | 18,2% |
| Открываемость | 7,2% | 23,5% |
| ROI канала | 140% | 490% |
| Попадание во входящие | Около 60% | 99,2% |
ROI увеличился на 350 процентных пунктов: 490% — итоговый показатель, а не 250%. Относительное изменение ROI составляет 250%, его нельзя называть ростом всей выручки магазина.
Частоту массовых рассылок сократили в пользу сценариев, связанных с действиями клиента. Отток подписчиков снизился в 2,5 раза.
Итоги и рекомендации
В проекте сработало сочетание технической настройки, качественной базы и сценариев под разные этапы отношений с покупателем. Массовая рассылка стала одним из инструментов, а не единственным способом общения.
Следующий этап — оценивать вклад цепочек и сегментов, контролировать качество базы и частоту контактов. CRM-маркетинг помогает связать сообщения с историей покупок и дальнейшим результатом.
