Facebooktwitterredditpinterestlinkedinmailby feather

In mijn blog van vorige week heb ik je een stappenplan laten zien om meer actiegerichte inzichten te halen uit de resultaten van je e-mail campagnes.

In deze blog laat ik je 5 praktijkvoorbeelden zien om deze inzichten te gaan vertalen naar concrete actiepunten. De mogelijkheden om je e-mail campagnes te optimaliseren met Google Analytics zijn zeer uitgebreid. Daarom heb ik gekozen voor onderstaande praktijkvoorbeelden om je een beeld te geven over de mogelijkheden om je e-mail campagnes te optimaliseren:

  1. Het werven van loyale abonnees;
  2. De geopende mailings per e-mail lijst en campagne bepalen;
  3. Het juiste tijdstip voor je mailings bepalen;
  4. Test de onderwerpregel die de meeste impact heeft op je geopende mailings;
  5. Zet een aparte mailing op voor je meest loyale abonnees.
  6. Bonus: handleiding e-mail marketing met Google Analytics.

Disclaimer bij bovenstaande voorbeelden: ik ga hierbij niet in op de implementatie van de metingen voor de e-mail campagnes, maar puur op de business inzichten die je via Google Analytics achterhaalt.

Indien je meer wilt weten over de implementatie van bijvoorbeeld de geopende mails in Google Analytics, adviseer ik je om deze blog te lezen.

Klaar om van start te gaan met het 1ste praktijkvoorbeeld?

Werf loyale abonnees

Pas sinds dit jaar zet ik gestructureerd e-mail campagnes in om leads te werven. Ik gebruik hiervoor dynamische pop-ups en een statisch formulier.

Het voordeel van een pop-up voor je nieuwsbrief-inschrijvingen is dat je deze op specifieke pagina’s kunt tonen. Bijvoorbeeld op alleen de pagina’s met je blogs en niet op de homepage of contact pagina. Ik toon bijvoorbeeld mijn pop-ups alleen op onderstaande onderdelen van mijn site:

pagina's pop vertoningen

Dat is veel lastiger te implementeren voor een statisch formulier. Wanneer je dit geïmplementeerd hebt, wil je natuurlijk weten hoeveel nieuwsbrief-abonnees dit heeft opgeleverd? En misschien nog wel belangrijker: melden ze zich binnen enkele maanden niet af als abonnee?

inschrijvingen per maand

Begin dit jaar had ik 120 nieuwsbrief-abonnees. Uit bovenstaand voorbeeld kun je afleiden dat dit jaar meer dan 200 bezoekers zich hebben ingeschreven voor mijn nieuwsbrief. 95% van deze inschrijvingen zijn afkomstig via de ingezette pop-ups.

Daarnaast kijk ik natuurlijk ook kritisch naar het aantal afmeldingen voor mijn nieuwsbrief. Op dit moment heeft slechts 2% van de nieuwe abonnees zich weer afgemeld.

Het werven van nieuwsbrief-abonnees is natuurlijk een middel en geen uiteindelijk doel. Want hoe activeer je deze nieuwe abonnees?

Ik verstuur standaard naar mijn nieuwe abonnees een welkomstmailing om ze te bedanken voor hun inschrijving. Daarnaast ontvangen ze in deze mail een 1ste tip of een onlangs geschreven handleiding.

Mijn ervaring is dat deze welkomstmailing verantwoordelijk is voor meer geopende mailings en kliks dan vanuit een reguliere nieuwsbrief.

welkomst mail

Tip: kijk op welke pagina de nieuwe abonnees zich hebben ingeschreven. Mijn advies is om deze informatie te gebruiken voor de content binnen je mailings.

Bepaal de geopende mailings per lijst en campagne

Nu wil je natuurlijk ook gaan bepalen hoe vaak je abonnees de verstuurde mailings openen. Met onderstaand aangepast rapport achterhaal je deze informatie:

geopende mails per maand

Uit bovenstaande data kun je concluderen dat de geopende mailings zijn gestegen in de afgelopen maanden. Dat is natuurlijk een positieve ontwikkeling, maar ik wil dit ook per e-mail lijst kunnen bepalen. Bijvoorbeeld voor mijn e-mail cursus:

e-mail lijst opens

Daarnaast wil ik weten welke e-mail campagnes verantwoordelijk zijn voor deze stijging:

visual opens per campagne

Welke informatie achterhaal je hiermee?

  • Vooral mijn mailing gericht op de Google Analytics tests zijn verantwoordelijk voor de stijging van het aantal geopende mailings;
  • Het is wel opvallend dat de gemiddeld actieve tijd op de site lager is vanuit de campagne test dan de overige e-mail campagnes. Je kunt je dan afvragen of de content uit de Google Analytics test mailing wel inspeelt op de informatie behoefte van de abonnees.

Tot slot wil je ook de loyaliteit van je e-mail campagnes kunnen bepalen. Voorbeeld: is de loyaliteit vanuit mijn e-mail cursus hoger dan de blog update? Deze informatie achterhaal je via het standaard rapport doelgroep >  cohort-analyse:

Voor mijn e-mail lijsten Blogupdate en e-mail cursus heb ik een segment ingesteld, zodat ik de loyaliteit van beide e-mail lijsten met elkaar kan vergelijken:

 

loyaliteit mailins

Uit bovenstaand voorbeeld kun je afleiden dat de abonnees vanuit de e-mail cursus vaker terugkeren op de site dan de abonnees vanuit de blogupdate.

Disclaimer hierbij: ik verstuur mijn tips voor de e-mail cursus wekelijks en de blogupdate ééns per 2 weken.

Daarom dien je ook naar de loyaliteit per week te kijken, indien je wekelijks mailings verstuurt:

loyaliteit per week

Hoe kun je inspelen op bovenstaande informatie? Bijvoorbeeld door een blogupdate per week te versturen of door tips te mailen voor je e-mail cursus zoals in week 9.

Verstuur je mailings op het juiste tijdstip

Ik wil mijn mailings versturen wanneer de abonnees in de gelegenheid zijn om mijn mailing te openen en te lezen. Daarom kijk ik standaard in Google Analytics op welke dagen de abonnees de mailing openen:

 

openings per dag van de week

Vervolgens klik ik op de woensdag om de geopende mailings per uur te bekijken:

visual tijdstippen

 

Welke informatie achterhaal je hiermee?

  • Op de woensdag openen de meeste abonnees de verstuurde mailing;
  • Om 14:00 uur openen de meeste abonnees de mailing;
  • Het is opvallend dat de abonnees die de mailing  vroeger of later openen langer actief zijn op de site dan om 14:00 uur.

Tip: test het juiste tijdstip voor jouw mailing via je E-mail service leverancier zoals bijvoorbeeld MailChimp.

Onderstaand is een voorbeeld van een dergelijke test waarbij ik als verzend tijdstippen 11:00 uur en 14:00 uur heb aangehouden:

test verzend data

Op basis van bovenstaand rapport kun je concluderen dat  meer abonnees de mailing openen om 11:00 dan 14:00 uur en dat zij langer op de site actief zijn.

Bepaal het type onderwerpregel dat de meeste impact heeft op het aantal geopende mails

Ook de onderwerpregel (titel) heeft een grote impact op het aantal geopende mailings en de kliks vanuit je mailing. Daarom adviseer ik om verschillende type onderwerpregels te testen en deze testresultaten te gebruiken om zo het aantal geopende mailings naar een hoger niveau te tillen.

Onderstaande weergaven zijn voorbeelden van tests die ik heb uitgevoerd. Mijn hypothese bij deze tests was als volgt: hoe specifieker de onderwerpregel, hoe hoger het aantal geopende mailings.

test onderwerpregel

 

onderwerpregel dashboards

Wat heb ik hiervan geleerd?

  • Communiceer niet alleen waar de mailing over gaat, maar ook de voordelen voor de abonnee om je mailing te lezen.

Tip: test naast de onderwerpregel ook de naam van de afzender.  Bijvoorbeeld de naam van de verantwoordelijke voor de klantenservice vs. bedrijfs/merknaam.

Zet een aparte mailing op voor je meest loyale abonnees

Iedere mailinglijst bevat loyale en niet-geactiveerde abonnees. Mijn mailinglijst bevat meer dan 350 abonnees. Daarnaast openen gemiddeld 50-60% van de abonnees mijn mailings.

Mijn advies is om verder te kijken dan naar je totale aantal abonnees en het gemiddelde aantal abonnees dat je mailings openen. Veel belangrijker is om je loyale abonnees te identificeren. Wie zijn de meest loyale abonnees qua geopende mailings? Hoe lang zijn zij actief op de site? Hoeveel campagnes zijn verantwoordelijk voor het aantal geopende mails?

Onderstaand rapport geeft antwoord op deze vragen:

Welke informatie achterhaal je met bovenstaand rapport?

  • Mijn top 14 abonnees zijn verantwoordelijk voor bijna 40% van de geopende mailings;
  • De site betrokkenheid (gem. sessieduur) is hoger dan gemiddeld. Vooral abonnee 1/4/6 en 8 vallen hierbij in positieve zin op.

Bovenstaande informatie heb ik gebruikt voor een mailing gericht op mijn meest loyale abonnees. Voor deze campagne heb ik naast de totale geopende mails ook de geopende mails per campagne meegenomen. Onderstaand is de weergave van het aantal campagnes die verantwoordelijk zijn voor de e-mail opens van abonnee nummer 1:

geopende campagnes

 

Onderstaand waren de resultaten van deze mailing gericht op loyale abonnees:

loyaliteit_resultaten

Welke informatie achterhaal je hiermee?

  • De loyale abonnees hebben deze mailing gemiddeld 3x geopend; (63/22)
  • Het doorklikpercentage vanuit deze mailing was bijna 4x zo hoog dan bij een reguliere mailing. (40,91% vs. 10,77%)
  • De gemiddeld actieve tijd op de site (gem. sessieduur) was nagenoeg gelijk aan een reguliere mailing.

Wat heb ik van deze mailing geleerd?

  • Het is heel belangrijk om je loyale abonnees regelmatig te belonen. Houd hierbij wel rekening met de informatie behoefte van je loyale abonnees.

Afsluitende tips

Ik hoop dat deze 5 praktijkvoorbeelden je inspiratie hebben gegeven om actiegerichte inzichten te gaan halen uit de resultaten van je e-mail campagnes. Tot slot enkele tips om hiermee daadwerkelijk aan de slag te gaan:

  • Stuur aan iedere nieuwe abonnee een welkomstmail om hen te activeren;
  • Test de frequentie van je mailings. Mijn ervaring is dat 2 x per week een mailing versturen geen negatief effect hoeft te hebben op het aantal geopende mailings. Wees vooral relevant en concreet in je mailings.
  • Maak onderscheid tussen niet-geactiveerde en loyale abonnees. Zet voor ieder type abonnee een aparte campagne op.
  • Test zowel het design als de inhoudelijke content van je mailing.

Kortom: test ieder onderdeel binnen je mailing om het aantal geopende mailings en conversie naar een hoger niveau te tillen.

Bonus: handleiding e-mail marketing met Google Analytics

Wil je de basisbeginselen + praktijkvoorbeelden in één PDF kunnen raadplegen voor de optimalisatie van je e-mail campagnes?

Via deze link kun je de handleiding aanvragen

 

 

Wat zijn jouw ervaringen met het optimaliseren van e-mail campagnes?

Ik lees jouw ervaringen graag bij de reacties!

 

Over Gerard Rathenau

Ik ben Gerard Rathenau en Digital Analist. Ik ben de oprichter van deze blog over Google Analytics. Begonnen bij PauwR online marketing als AdWords adviseur heb ik mijzelf ontwikkeld tot Digital Analist. Gericht op onderbouwde adviezen voor duurzame conversie optimalisatie. En workshops (1,5 dag) om (online) marketeers op weg te helpen inzichten uit Google Analytics te halen. Daarnaast ben ik schrijver van het 1ste Nederlandstalige handboek over Google Analytics. (2014) Sinds 2015 deel ik wekelijks mijn kennis over Google Analytics aan > 500 abonnees. Daarnaast schrijf ik 1x per maand een diepgaande blog op Digital Analisten. Vooral gericht op het halen van inzichten uit Google Analytics.

Facebooktwitterredditpinterestlinkedinmailby feather
Er zijn nog geen reacties.

Geef een reactie

Je kunt deze HTML tags en attributen gebruiken: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.