Скорость — не инсайт: Кевин Стеба о том, для чего на самом деле нужна аналитика писем
Вероятно, вы уже сталкивались с такой проблемой: у вашей аналитической команды появился новый инструмент, но подготовка отчетов от этого не стала быстрее. Или же ответы на ваши вопросы теперь находятся быстрее, но по-прежнему неясно, стали ли решения, основанные на этих данных, более эффективными. Возможно, в какой-то момент вы также задавались вопросом, где пролегают границы возможностей AI в аналитике и можно ли доверять предоставляемой им информации.
Мы поговорили с Кевином Стеба, соучредителем и CEO платформы SEINō, специализирующейся на аналитике электронной почты и CRM, и поинтересовались его мнением об использовании данных при принятии решений.
Ключевые выводы
- Электронная почта — один из немногих каналов, где креативные решения практически мгновенно влияют на бизнес-результаты. Вы можете протестировать идею и увидеть результат в тот же день.
- Рассматривайте открываемость и кликабельность как диагностические индикаторы для выявления тенденций или технических проблем, а не как показатели успеха. Важными являются те KPI, которые связаны с бизнес-результатами: количество транзакций, выручка, выручка на одно письмо и пожизненная ценность клиента.
- Данные оправдывают себя тогда, когда они ставят под сомнение убеждения команды, а не когда их подтверждают.
- AI не заменит суждения маркетолога, и его ценность полностью зависит от лежащих в его основе данных. Опираясь на достоверные данные, он выявляет паттерны, которые специалист мог бы упустить.
Эксперт
Кевин Стеба — Email Analytics Specialist из Нидерландов, а также соучредитель и CEO компании SEINō — платформы для аналитики электронной почты и CRM, которая помогает маркетинговым командам принимать более эффективные решения на основе данных. Имея за плечами более 20 лет опыта в сфере цифрового маркетинга, CRM и аналитики, он работал как в агентствах, так и на стороне клиентов.
Кевин часто выступает на профильных мероприятиях, где делится практическими инсайтами в области email-маркетинга и аналитики. Он с большим энтузиазмом помогает командам, работающим с CRM-системами, понимать данные, доверять им и принимать на их основе решения.
Как данные и код привлекли фронтенд-разработчика и удержали его
Stripo: Вы создавали компании с 17 лет, занимались разработкой, CRM, организацией кампаний, а сейчас — аналитикой. Оглядываясь назад, что именно привлекло вас в email-маркетинге и что до сих пор удерживает в этой сфере после стольких лет практической работы?
Кевин: На самом деле все началось после продажи моего цифрового агентства в 2017 году. Я присоединился к CRM-команде Schiphol Airport в качестве фриланс-разработчика фронтенда, чтобы переработать все их шаблоны писем и кампании жизненного цикла.
В те времена большинство фронтенд-разработчиков ненавидели верстать шаблоны писем (а может и сейчас ненавидят!), но меня увлекло то, как данные, дизайн и персонализированный контент объединяются в одном канале. Электронная почта находится на стыке технологий, маркетинга и клиентского опыта.
Что удерживает меня в сфере электронной почты: это один из немногих каналов, где креативность и измеримый бизнес-эффект так тесно взаимосвязаны. Можно запустить какой-то проект утром, а уже к полудню узнать, верны ли были ваши предположения. По сути, электронная почта — просто возможность вести личные беседы в масштабе. Будь то письма или какой-то другой канал в будущем, помощь компаниям в более личной коммуникации — вот что до сих пор вдохновляет меня.
Когда сигнал прерывается: переосмысление KPI для писем
Stripo: Когда такой показатель, как открываемость, перестает работать, простое изменение его определения — это тактика без долгосрочной стратегии. Об этом вы прямо упомянули в своем посте в LinkedIn. Так как же в 2026 году будет выглядеть по-настоящему устойчивая система KPI, когда показатель, на который email-маркетологи полагались на протяжении двух десятилетий, перестанет быть надежным?
Кевин: Наиболее надежные системы KPI позволяют отделить диагностические показатели от бизнес-результатов. Показатели открываемости и кликабельности по-прежнему полезны для выявления тенденций или определения технических проблем, но их больше не следует рассматривать в качестве основных индикаторов успеха.
По-настоящему важные KPI — это те, которые напрямую связаны с бизнес-целями: количество транзакций, выручка, выручка на одно отправленное письмо, пожизненная ценность клиента или, для B2B-компаний, ценные конверсии типа запросов на демо или заполненных контактных форм.
Кевин Стеба,
Каждый бизнес уникален, но принцип у всех один. Начните с того бизнес-результата, на который вы стремитесь повлиять, и двигайтесь в обратном направлении. Показатели вовлеченности помогают объяснить, почему что-то произошло, а бизнес-показатели показывают, действительно ли ваш маркетинг создал ценность.
Stripo: Фраза «основанный на данных» незаметно превратилась в то, за чем команды прячутся: то чтобы задним числом оправдать интуитивное решение, то чтобы затянуть процесс, погрузившись в аналитический паралич. По вашему опыту, в каких случаях данные действительно меняют мнение маркетолога, а в каких — лишь подтверждают то, что он и так уже решил сделать?
Кевин: Мне доводилось видеть, как команды возлагали вину за неудачные результаты кампании на креатив, тогда как на самом деле проблема заключалась в усталости аудитории, частоте показов или устаревшем списке рассылки.
Самые большие сдвиги в мышлении происходят тогда, когда данные опровергают то, в чем люди были твердо уверены.
Кевин Стеба,
Именно здесь AI тоже находит свое применение. Не для замены суждения маркетолога, а для выявления паттерна, который никто не догадался проверить, например: конкретный сегмент, проигнорированный в трех рассылках подряд.
Stripo: Создание полноценной системы KPI — это не просто выбор нескольких показателей для отчета. Какую самую большую ошибку допускают опытные email-маркетологи при составлении отчетов для стейкхолдеров?
Кевин: Одна из самых серьезных ошибок — сообщать о результатах, не объясняя факторов, которые на них повлияли.
Маркетолог не контролирует все факторы, влияющие на выручку. Ценообразование, доступность и запасы товаров часто находятся в компетенции других отделов. В сферу влияния маркетологов входят качество подписчиков, рост аудитории, частота проведения кампаний, их сроки, текст сообщений и креатив.
Отчетность становится более ценной, когда в ней проводится разграничение между показателями, за которые вы несете ответственность, и показателями, которые вы просто отслеживаете. Только в этом случае можно вести конструктивные беседы о том, что следует улучшить, а не просто сообщать цифры.
|
Показатели, за которые вы отвечаете |
Показатели, которые вы отслеживаете |
|
качество подписчиков |
ценообразование |
Еще одной распространенной проблемой является отсутствие контекста. Рассмотрение отдельной кампании в отрыве от общего контекста редко позволяет понять, почему что-то произошло. Чтобы понять эффективность, нужно отступить на шаг назад и проанализировать долгосрочные тенденции, поведение аудитории и исторические бенчмарки.
Stripo: Команда может значительно сократить время на подготовку отчетов, но при этом по-прежнему приходить на те же самые совещания с теми же самыми дашбордами, по результатам которых никто не принимает никаких мер. Так действительно ли «более быстрая подготовка отчетов» является узким местом для большинства команд? И когда время на подготовку отчетов сокращается с нескольких часов до нескольких минут, что на самом деле делают команды с выигранным временем?
Кевин: Главное отличие заключается не в том, что маркетологи экономят несколько часов каждое утро в понедельник. Дело в том, что они перестают рассматривать любой вопрос как проект, требующий недельного цикла. Если кто-то на совещании спрашивает: «Почему рассылка во вторник не оправдала ожиданий?», раньше отвечали: «Я вам позже отвечу». Теперь же они открывают сегмент прямо во время совещания и отвечают на вопрос тут же.
Цель заключается не в экономии времени на составлении отчетов, а в принятии более эффективных решений. Это меняет то, на что команды тратят свое время. Меньше времени уходит на сбор и форматирование данных, а больше — на тестирование новых сегментов, переработку неэффективных тем писем или выявление проблем с доставляемостью, прежде чем они превратятся в квартальную проблему.
Кевин Стеба,
Где место AI в аналитике
Stripo: Вы проводили встречи по совместному созданию решений на базе AI со своими клиентами, чтобы сформировать функционал SEINō в этой области, поэтому вы своими глазами увидели, чего на самом деле хотят люди, в отличие от того, что звучит убедительно в питче. Сейчас рынок переполнен решениями типа «AI для писем». А если говорить конкретно об аналитике, где проходит грань между AI, который повышает эффективность анализа кампаний, и «театральным» AI, который лишь добавляет шума? Есть ли что-то, что AI может сделать для анализа, чего не может опытный аналитик-человек?
Кевин: Крупные языковые модели сами по себе не являются хорошими аналитиками; они — хорошие коммуникаторы.
Качество результатов полностью зависит от качества исходных данных, бизнес-контекста и аналитической модели, лежащей в их основе. AI приобретает реальную ценность, когда опирается на достоверные наборы данных, исторические показатели, математические модели и специализированные знания в конкретной области.
AI исключительно хорошо справляется с обработкой огромных объемов информации, выявлением закономерностей и объяснением сложных результатов на естественном языке. Опытный аналитик, безусловно, может прийти к аналогичным выводам, но AI способен сделать это гораздо быстрее и проанализировать гораздо больше комбинаций, чем человек.
Я не считаю, что AI заменит аналитиков. На мой взгляд, он даст каждому маркетологу возможность задавать более качественные вопросы, а каждому аналитику — значительно повысить свою продуктивность.
В чем ценность, когда создание писем становится стандартизированным
Stripo: Разработка писем — это особый вид страданий: причуды рендеринга и темный режим. Как человек, начинавший с написания фронтенд-кода, как вы думаете, уходит ли в прошлое ручная верстка писем, учитывая, что AI-генераторы кода и модульные системы компонентов быстро развиваются? И если этот процесс станет массовым, сдвинется ли реальное конкурентное преимущество полностью в сторону данных и стратегии?
Кевин: Да, ручная верстка писем в том виде, в каком ее знают сегодня большинство людей, уходит в прошлое. AI и модульные компонентные системы уже достаточно совершенны, чтобы справляться с капризами рендеринга и пограничными кейсами темного режима, которые раньше отнимали у верстальщика целый день.
Но понимание того, как все устроено, всегда будет полезным, даже если вы больше не пишете каждую строку кода самостоятельно.
Я твердо верю в то, что работу с наибольшим количеством препятствий следует автоматизировать. Но есть один нюанс: автоматизация приносит пользу только в том случае, если вы понимаете, как она работает. Если невозможно проверить код, генерированный AI, или объяснить принцип его работы, вы просто перенесли риск в скрытое место.
Кевин Стеба,
Примечание от Stripo
Модульный email-дизайн подразумевает создание писем из уже имеющихся блоков: хедеров, футеров, кнопок, карточек товаров, баннеров и т. д. Вместо создания этих элементов с нуля каждый раз вы формируете библиотеку модулей и повторно используете их по мере необходимости.
Кроме того, имеет смысл заранее подготовить различные модули для разных типов кампаний, будь то промоакция или триггерная кампания. Когда придет время отправить новое письмо, вам останется лишь выбрать нужные блоки и скомпоновать их.
В Stripo также можно синхронизировать модули. Достаточно один раз обновить модуль, и изменения отобразятся во всех шаблонах, в которых он используется. Кроме того, можно «зафиксировать» дизайн модуля, чтобы предотвратить нежелательные изменения, а также добавлять в модули AMP и другие интерактивные элементы. Для этого не требуется никаких технических навыков.
Пользователи Stripo сократили время подготовки писем более чем в 3,7 раза, сохранив при этом целостность стиля бренда во всех отправляемых письмах.
Так что да, сам процесс разработки становится стандартизированным. Но то, что не становится стандартизированным, — это достаточно глубокое понимание своей аудитории, позволяющее с самого начала определить, что именно нужно создавать. Именно в этом заключается конкурентное преимущество: в понимании клиентов и принятии стратегических решений, а не в быстром наборе текста.
Stripo: Становятся ли современные email-маркетологи слишком узкоспециализированными, или кроссфункциональные знания по-прежнему необходимы для построения высокоэффективных программ?
Кевин: Специализация делает вас эффективным, но любознательность делает вас ценным.
Лучшие специалисты по CRM, с которыми мне доводилось работать, разбираются во всем понемногу. Они знают HTML на уровне, достаточном для разработки писем, аналитику — настолько, чтобы правильно интерпретировать данные, UX — настолько, чтобы улучшать путь клиента, и бизнес-стратегию — настолько, чтобы понимать, почему кампании вообще важны.
Необязательно становиться экспертом во всех дисциплинах, но наличие комплексных знаний помогает видеть то, что упускают из виду другие, более эффективно взаимодействовать и, в конечном итоге, принимать более взвешенные решения.
Проблема доступа к данным как причина медленной подготовки отчетов
Stripo: Часто существует разрыв между тем, что на самом деле нужно email-маркетологам от martech-вендоров, и тем, что, по мнению вендоров, им нужно. Учитывая, что вы работали и на стороне клиента, и в качестве основателя компании, где вы видите этот разрыв наиболее явно?
Кевин: Мне кажется, что разработчики иногда создают функции только из-за их технической привлекательности, тогда как клиенты покупают софт, чтобы избавиться от проблем.
Я понял, насколько важно поддерживать тесный контакт с клиентами. Поскольку мы ориентируемся на очень конкретную аудиторию — специалистов по CRM и email-маркетингу — у нас есть преимущество: наши клиенты сталкиваются со многими одинаковыми проблемами. Это значительно упрощает разработку нашей дорожной карты совместно с ними вместо создания гипотез.
Чем шире становится аудитория, тем сложнее глубоко понять потребности каждого. Мне не раз приходилось сталкиваться с крупными программными комплексами, когда собеседник на самом деле не был знаком с повседневными проблемами пользователей.
Я считаю, что софтверные компании должны уделять меньше времени разработке функций, которые звучат впечатляюще в анонсах о запуске, и больше времени — решению проблем, с которыми их клиенты сталкиваются каждый день.
Stripo: SEINō обещает помочь маркетологам упорядочить данные и быстрее анализировать результаты. Как именно вы помогаете в этом и как это облегчает работу email-маркетологов?
Кевин: Одной из самых больших проблем для маркетологов является не анализ данных, а, в первую очередь, получение доступа к ним.
Данные о кампаниях разбросаны по ESP, CRM, а иногда и в хранилище данных, и для их объединения обычно приходится обращаться в IT-отдел или ждать, пока команда аналитиков разберется с накопившимися задачами. Мы создали SEINō, чтобы маркетологи могли подключать свои данные и сразу же задавать вопросы без тикетов.
Отличие SEINō от обычного BI-инструмента заключается в том, что SEINō уже «понимает» язык CRM: кампании, рассылки, клики, конверсии, выручку, аудитории, бенчмарки и целевые показатели. Кроме того, он оснащен специализированными AI-навыками и аналитическими инструментами, разработанными специально для CRM и email-маркетинга.
Реальный сдвиг происходит не в ускорении отчетности. Его суть в том, что маркетологи перестают ждать, пока кто-то другой предоставит им готовый ответ. Они самостоятельно анализируют свои данные, составляют отчет за то время, которое раньше уходило на его запрос, или просто задают вопрос простым языком и получают реальный ответ. Именно в этом направлении мы и движемся: меньше времени на ожидание данных, больше времени на принятие решений на их основе.
От канала к идентичности: куда на самом деле движется электронная почта
Stripo: Что ждет нас в будущем: учитывая требования Gmail и Yahoo к отправителям, неуклонное сокращение объема данных от сторонних источников, а также то, как AI меняет процесс создания писем и их доставки на почту, как вы думаете, в каком направлении будет развиваться сам канал электронной почты в ближайшие несколько лет?
Кевин: Я считаю, что одно из самых значительных изменений происходит не только в самой электронной почте, но и в сфере цифровой идентичности.
Электронная почта стала одним из самых надежных идентификаторов, доступных нам в цифровых системах. Даже несмотря на то, что люди все чаще общаются через мессенджеры, AI-ассистентов или совершенно новые интерфейсы, электронная почта зачастую остается базовым элементом, связывающим данные о клиентах между различными платформами.
В то же время ужесточение требований к отправителям и растущие ожидания в отношении конфиденциальности будут и дальше повышать планку качества. Успеха добьются не обязательно те организации, которые рассылают больше писем, а те, которые проводят более релевантную, авторитетную и персонализированную коммуникацию.
Технологии будут меняться, но суть электронной почты останется прежней. Люди по-прежнему хотят вести содержательные, своевременные и актуальные диалоги с брендами, которым доверяют. Я не думаю, что AI изменит это; он просто повышает ожидания относительно того, насколько хорошо мы справляемся с этой задачей.
В завершение
Благодарим Кевина за его мнение о системах KPI и о роли, которую AI может сыграть в аналитике. Из нашей беседы ясно одно: данные нужны не для того, чтобы подтвердить правильность ваших предположений. Иногда их самая полезная функция заключается в том, чтобы опровергнуть то, в чем вы были уверены.
Простой способ применить это на практике — взглянуть на последний отчет, который вы отправили стейкхолдеру. Отметьте каждый показатель как «то, за что вы отвечаете» или «то, что вы наблюдаете». Все, на что нельзя повлиять, следует поместить в раздел «Контекст», а не в раздел «Результаты».
Хорошая аналитика должна помочь вам понять, что на самом деле происходит, и использовать эти знания для принятия более взвешенных решений. Инструменты будут меняться, но вы сможете извлечь из них максимальную пользу, если позволите данным указывать вам на ваши ошибки.
0 комментариев