Когда email приносит деньги, но перестает расти
TopTop - российский fashion-ритейлер с собственными брендами женской одежды, обуви, аксессуаров и косметики (TOPTOP, TOPTOP Studio, Lera Nena и другие). Компания работает с 2015 года, развивает интернет-магазин, шесть офлайн-точек и четыре партнерских шоурума по всей стране.
В 2021 году команда TopTop запустила email-рассылки. За два года канал вырос до 16% от общей выручки. Но потом рост остановился. Доходы от рассылок вышли на плато, и маркетологи начали искать, что можно изменить, чтобы сдвинуть показатели.
Перезапуск email-маркетинга занял год. За это время команда провела полный аудит, почистила базу подписчиков, перестроила автоматические сценарии, ввела ограничения на частоту отправок и обновила дизайн. Результат: выручка email-канала выросла на 38% год к году, при этом количество отправок сократилось вдвое.
Что показал аудит: четыре проблемы канала
Перед тем как что-то менять, команда детально разобрала текущее состояние email-маркетинга. Нашлось четыре серьезных проблемы.
Проблема 1. Слишком мало автоматических сценариев
Работали всего три автоматических цепочки: welcome-серия, брошенная корзина и реактивация. Они приносили половину выручки email-канала, но потенциал автоматизации использовался слабо. Письма были однотипными, без сегментации по поведению покупателей.
Проблема 2. Никаких ограничений на частоту
Пользователь мог получить до пяти писем в день. Естественно, это раздражало подписчиков. Росли отписки, bounce rate держался на уровне 0,55%. Open rate составлял 13,89% - ниже рыночной медианы в 17%. Click rate - всего 0,54% при медиане 1,8%.
Проблема 3. «Мертвая» база
Из 300 тысяч контактов в базе 40% были невалидными или неактивными. Рассылки на такие адреса портили репутацию домена и снижали доставляемость. Компания платила за хранение данных, которые не приносили никакой пользы. А главное - «мертвые» контакты искажали статистику и мешали адекватно оценивать эффективность кампаний.
Проблема 4. Устаревший дизайн
Верстка писем некорректно отображалась в темной теме. Для fashion-бренда визуал критичен: письмо должно влюблять в продукт и вести к заказу. Старый дизайн с этой задачей не справлялся.
Шаг 1. Чистка базы подписчиков
Первое, что сделала команда, - разобралась с качеством контактной базы. Из нее удалили невалидные адреса и неактивных подписчиков, которые не заходили на сайт и не открывали письма в течение длительного времени.
После чистки delivery rate вырос с 98,2% до 99,8%, а bounce rate упал с 0,55% до 0,17%. Расходы на хранение данных в CRM-платформе снизились на 30%.
Параллельно внедрили DOI (double opt-in) - подтверждение подписки через email. Это помогло отсечь невалидные адреса еще на входе. Open rate DOI-письма составил 29,6%, click rate - 17,7%.
Теперь подписчиков распределяют по сегментам на основе активности. Тех, кто регулярно открывает письма и покупает, относят к активным. Тех, кто перестал взаимодействовать с рассылками, помечают как «открывают email редко» и снижают частоту отправок до одного раза в две недели. Если подписчик неактивен длительное время, его автоматически удаляют из базы.
Шаг 2. Перестройка автоматических сценариев
До аудита работали три автоматические цепочки. После перезапуска их стало тринадцать. Доля автоматических сценариев в выручке email-канала выросла с 50% до 62%.
Welcome-цепочка
Раньше новый подписчик получал одно приветственное письмо со скидкой 15%. Проблема в том, что скидку получали все - даже те, кто и так готов был купить. Деньги на дисконт уходили впустую.
Новая welcome-цепочка стала умнее. Первое письмо приходит без скидки - с подборкой бестселлеров и информацией о бренде. Если подписчик не конвертируется, следующее письмо предлагает промокод. Так скидку получают только те, кому она реально нужна для принятия решения.
Просмотренный товар снова в наличии
Один из новых сценариев - оповещение о возврате товара в наличие. Если покупатель просматривал товар, которого не было на складе, а потом он появился снова, система отправляет уведомление. Такие письма дают высокую конверсию, потому что адресат уже проявил интерес к конкретному товару.
Брошенная корзина: три сегмента вместо одного
Старый сценарий работал только с одним сегментом: корзина от 15 000 рублей, скидка 15%. Покупателей с меньшей корзиной система игнорировала.
В новом сценарии появилось три сегмента с разными офферами:
- Корзина от 9 999 рублей - скидка 1 500 рублей
- Корзина 10 000-14 999 рублей - скидка 10%
- Корзина от 15 000 рублей - скидка 15%
Количество писем в цепочке сократили с пяти до трех. Аналитика показала, что основная масса заказов приходится на первые два письма, остальные только раздражают подписчиков.
Каскад работает так: сначала уходит веб-пуш через 30 минут после добавления в корзину. Через 20 минут - email-напоминание. Еще через 12 часов - письмо с промокодом. Средняя конверсия в заказ выросла с 1,13% до 3,5%, а средний чек увеличился на 12%.
Реактивация: три сегмента оттока вместо одного
Раньше подход был прямолинейным: кто не заходил на сайт 30 дней, получал промокод. Проблема в том, что средний интервал между покупками у TopTop превышает 30 дней. Получалось, что скидки отправляли лояльным покупателям, которые и так бы вернулись.
Теперь реактивация разбита на три сегмента:
- Три месяца без открытий и покупок. Цель - хотя бы вернуть подписчика к чтению рассылок. Ему предлагают самый выгодный оффер.
- Покупали раньше, но не открывают письма. Этих подписчиков пробуют вернуть через серию из нескольких писем с разными акцентами.
- Давно не покупали, но читают рассылки. Таких пользователей подталкивают к покупке через персонализированные подборки товаров.
Выручка от обновленных сценариев реактивации выросла на 52%, а средняя конверсия увеличилась с 0,28% до 0,64%.
Шаг 3. Контактная политика и ограничение частоты
Одно из самых простых, но действенных изменений - ограничение на частоту автоматических рассылок. Если клиент получил автоматическое письмо за последние 12 часов, рассылки из других цепочек он не получит.
Для массовых рассылок тоже изменили подход. Раньше письма уходили на всю базу. Теперь их отправляют только активным подписчикам - тем, кто открыл хотя бы одно письмо за последние четыре месяца. Сегмент «открывают email редко» получает массовые рассылки примерно раз в две недели.
Число отписок снизилось вдвое. При этом суммарная отправка сократилась, но выручка выросла - потому что письма стали попадать к тем, кто действительно готов их читать и покупать.
Шаг 4. Обновление дизайна писем
Команда переработала визуал всех шаблонов. Исправили ошибки в верстке, адаптировали письма для темной темы. Для fashion-ритейлера это особенно критично: если товар на фото выглядит плохо из-за верстки, конверсия в клик и заказ падает.
Массовые рассылки переделали под новый формат. Каждую неделю команда составляет подборки товаров - бестселлеры, новинки, товары со скидками. Подборки основаны на данных о популярности и сочетаемости товаров.
Итоги: цифры за год
Спустя год после перезапуска email-маркетинга TopTop получил следующие результаты (сравнение 2024 года с 2023):
- +38% к выручке email-канала (при вдвое меньшем количестве отправок)
- +16 п. п. к open rate
- +1,3 п. п. к click rate
- Bounce rate снизился с 0,55% до 0,17%
- Отписки снизились с 0,13% до 0,11%
- Доля автоматических сценариев в выручке: 62% (было 50%)
- Конверсия «брошенной корзины»: 3,5% (было 1,13%)
- Выручка реактивации: +52%
Что можно извлечь из этого опыта
История TopTop показывает несколько принципов, которые работают не только в fashion-ритейле.
Меньше отправок - больше денег. Парадоксально, но сокращение объема рассылок привело к росту выручки. Когда письма получают только заинтересованные подписчики, растет и вовлеченность, и конверсия, и репутация домена.
Чистка базы окупается моментально. Удаление 40% «мертвых» контактов снизило расходы на хранение на 30% и сразу улучшило все метрики доставляемости. Статистика перестала врать, и команда смогла принимать решения на основе реальных данных.
Сегментация офферов экономит бюджет на скидки. Одинаковая скидка для всех - расточительство. Когда TopTop начал дифференцировать офферы в welcome-цепочке и брошенной корзине, конверсия выросла, а средний размер скидки снизился.
Автоматизация масштабируется лучше ручных рассылок. Рост с 3 до 13 автоматических сценариев поднял их долю в выручке канала с 50% до 62%. Автоматические цепочки срабатывают в нужный момент, не перегружают команду и приносят стабильный доход без ежедневного ручного труда.
Контактная политика защищает от выгорания базы. Ограничение «не больше одного автоматического письма за 12 часов» и снижение частоты для неактивных подписчиков - простые правила, которые сохраняют лояльность аудитории в долгосрочной перспективе.
