Hướng dẫn đo lường hiệu quả và tối ưu hoá chiến dịch email marketing với phân tích dữ liệu

Tỷ lệ mở email (Open Rate)

Tỷ lệ mở email là phần trăm số người nhận email đã mở email đó. Đây là chỉ số quan trọng đầu tiên để đánh giá mức độ quan tâm của người nhận đối với email và sự hiệu quả của tiêu đề email. Tỷ lệ Open Rate cao cho thấy email của bạn thu hút và có nội dung đáng chú ý. Ngược lại, nếu Open Rate thấp thì có khả năng tiêu đề của bạn kém thu hút hoặc email đã bị rơi vào mục spam của khách hàng. 

Một số yếu tố ảnh hưởng tới Open Rate: 

• Dòng tiêu đề (Subject Line): Dòng tiêu đề cần ngắn gọn, hấp dẫn và liên quan đến nội dung email. Bạn có thể sử dụng các từ khóa gây chú ý và cá nhân hóa dòng tiêu đề có thể tăng tỷ lệ mở.
• Tên người gửi (Sender Name): Sử dụng tên người gửi quen thuộc và đáng tin cậy để tạo sự thân thiện và tin tưởng.
• Thời gian gửi email: Gửi email vào thời điểm mà người nhận có khả năng kiểm tra hộp thư cao nhất, chẳng hạn như sáng sớm hoặc cuối buổi chiều.
• Phân khúc danh sách người nhận: Gửi email đến đúng nhóm đối tượng quan tâm để tăng khả năng mở email.

Tỷ lệ click (Click-through Rate)

Tỷ lệ click là phần trăm số người mở email và nhấp vào một hoặc nhiều liên kết trong email đó. Chỉ số này cho thấy mức độ hấp dẫn và giá trị của nội dung email, đồng thời đo lường sự tương tác của người nhận với CTA (lời kêu gọi hành động) có trong email. 

Các chỉ số ảnh hưởng tới tỷ lệ click: 

• Nội dung hấp dẫn và liên quan: Cung cấp nội dung giá trị, hấp dẫn và phù hợp với đối tượng mục tiêu.
• Thiết kế email: Sử dụng thiết kế bắt mắt, dễ đọc và có nút kêu gọi hành động (CTA) rõ ràng.
• CTA mạnh mẽ: Đảm bảo các nút CTA dễ nhìn, hấp dẫn và khuyến khích người nhận nhấp vào.
• Phân khúc danh sách email: Gửi nội dung phù hợp đến đúng đối tượng để tăng tính tương tác.

Tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate)

Tỷ lệ chuyển đổi là phần trăm số người nhấp vào liên kết trong email và thực hiện hành động mong muốn, chẳng hạn như mua hàng, đăng ký hoặc tải xuống tài liệu. Đây là chỉ số đo lường sự thành công cuối cùng của chiến dịch email marketing.

Một số yếu tố ảnh hưởng tới Conversion Rate: 

• Trang đích (Landing Page/Google Form,...): Đảm bảo trang đích liên quan trực tiếp đến nội dung email và có thiết kế tối ưu để chuyển đổi.
• Lời kêu gọi hành động rõ ràng, hấp dẫn (CTA): Sử dụng ngôn từ thúc đẩy hành động và dễ hiểu.
• Ưu đãi hấp dẫn: Cung cấp ưu đãi hoặc khuyến mãi độc quyền để khuyến khích người nhận thực hiện hành động.

Tỷ lệ hủy đăng ký (Unsubscribe Rate)

Tỷ lệ hủy đăng ký là phần trăm số người nhận email chọn hủy đăng ký nhận email từ bạn. Nguyên nhân có thể do nội dung không liên quan, tần suất gửi email quá cao hoặc email không đáp ứng kỳ vọng của người nhận.

Một số yếu tố ảnh hưởng tới Conversion Rate: 

• Nội dung bài viết: Nội dung bài viết không hữu ích và không phù hợp với nhu cầu của người đọc. 
• Tần suất gửi email: Thông thường, việc gửi email quá nhiều trong một khoảng thời gian cũng khiến khách hàng cảm thấy phiền và làm tăng tỷ lệ huỷ đăng ký. 

Tỷ lệ email bị đánh dấu spam (Spam Rate)

Tỷ lệ email bị đánh dấu spam là phần trăm số email bị người nhận đánh dấu là spam. Chỉ số này cao có thể dẫn đến việc email của bạn bị chặn hoặc bị đưa vào mục spam, ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận người nhận.

Một số yếu tố ảnh hưởng tới tỷ lệ spam email: 

• Sử dụng danh sách người nhận ảo/không hợp pháp: Đảm bảo bạn chỉ gửi email đến những người đã đăng ký hoặc cho phép nhận email từ bạn.
• Nội dung email không liên quan hoặc có hình thức quảng cáo quá nhiều sẽ dễ khiến khách hàng đánh dấu email của bạn là spam. 
• Vi phạm quy định và chính sách của email, ví dụ như GDPR hay CAN-SPAM. 

Tỷ lệ email bị đánh dấu spam (Spam Rate) là chỉ số quan trọng để đo lường hiệu quả chiến dịch email marketing

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Hầu hết các công cụ email marketing hiện nay như Mailchimp, Hubspot, Trigger, Constant Contact,... đều cung cấp tính năng thu thập dữ liệu tự động. Bạn có thể dễ dàng thu thập các chỉ số quan trọng như: tỷ lệ mở, tỷ lệ click, tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ huỷ đăng ký hay tỷ lệ bị đánh dấu là spam,... 

Ngoài ra, để theo dõi nguồn gốc lưu lượng truy cập trong email, bạn cần cài UTM parameter vào các liên kết trong email. Sau đó, bạn sử dụng Google Analytics để thu thập và đẩy dữ liệu về một trung tâm xử lý dữ liệu (ví dụ như Google Sheet, Microsoft Excel hoặc Datawarehouse) và bắt đầu phân tích thông qua 1 số công cụ phổ biến như Looker Studio, SQL hay nâng cao hơn là Python. 

Bước 2: Phân tích hành vi người nhận email 

Một số chỉ số bạn cần chú ý khi phân tích hành vi người nhận email như: 

Thời gian mở email: Bạn cần xác định các khung giờ và ngày trong tuần mà email có tỷ lệ mở cao nhất. Từ đó, tối ưu hóa thời gian gửi email cho các chiến dịch sau.

Thiết bị sử dụng: Bạn cần thu thập dữ liệu về loại thiết bị (máy tính, điện thoại di động, máy tính bảng) mà người nhận sử dụng để mở email. Từ đó, xem xét tỷ lệ mở trên các thiết bị khác nhau để tối ưu hóa thiết kế email. Đảm bảo email hiển thị tốt trên tất cả các thiết bị, đặc biệt là trên di động.

Tương tác với nội dung: Bạn cần thu thập dữ liệu về các liên kết được nhấp, thời gian tương tác với email, phần nào của email được quan tâm nhiều nhất. Các phần mềm email có tính năng bản đồ nhiệt (heat map) để xem vùng nào trong email nhận được nhiều click nhất. Từ đó, cải thiện cấu trúc và nội dung email như thêm các lời kêu gọi hành động (CTA) ở nơi được quan tâm nhất. Ngoài ra, bạn cũng cần xem dữ liệu về việc khách hàng tương tác với các email trước đó như thế nào. Từ đó, gửi các nội dung liên quan và hấp dẫn dựa trên những gì người nhận đã tương tác trước đó.

Hành vi mua hàng: Bạn cần thu thập dữ liệu về lịch sử mua hàng, các sản phẩm đã xem, sản phẩm đã thêm vào giỏ hàng nhưng chưa mua. Từ đó, bạn có thể gửi thêm các email khuyến mãi, nhắc nhở giỏ hàng bị bỏ quên hoặc gợi ý thêm các sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng của khách hàng. 

Bước 3: Tạo các phân khúc khách hàng để tối ưu hoá chiến dịch nội dung email

Phân tích dữ liệu cũng có thể giúp bạn phân chia phân khúc người nhận email. Từ đó, bạn có thể cá nhân hoá nội dung email phù hợp với từng đối tượng. 

Ví dụ, với chiến dịch email marketing cho một trung tâm anh ngữ, bạn có thể chia phân khúc khách hàng theo những cách sau: 

Cách 1: Phân khúc theo hành vi học tập 

Bạn cần thu thập các loại dữ liệu như: Lịch sử đăng ký khóa học, số giờ học, kết quả kiểm tra. Từ đó, bạn có thể nhóm khách hàng thành học viên mới, học viên hiện tại, học viên hoàn thành khóa học. Sau đó, thực hiện gửi các ưu đãi và nội dung phù hợp cho từng nhóm. Ví dụ, giới thiệu các khóa học tiếp theo cho học viên hiện tại. 

Cách 2: Phân khúc theo nhân khẩu học 

Với cách này, bạn cần thu thập dữ liệu về độ tuổi, giới tính, vị trí địa lý. Ví dụ, với nhóm khách hàng ở xa trung tâm, bạn có thể gửi email giới thiệu về khóa học trực tuyến hoặc các lợi ích khi học trực tuyến,... 

Cách 3: Phân khúc theo tương tác email

Dữ liệu cần thu thập của cách này là tỷ lệ mở email, tỷ lệ click, thời gian tương tác với email. Sau đó, bạn tạo các nhóm như học viên tương tác cao, học viên ít tương tác, học viên không tương tác. Điều chỉnh tần suất và nội dung gửi email cho phù hợp với mức độ tương tác của từng nhóm (ví dụ: gửi email nhắc nhở hoặc khuyến mãi đặc biệt cho học viên ít tương tác).

Bước 4: Tạo báo cáo đo lường hiệu quả chiến dịch 

Một báo cáo phân tích về email marketing thường có: 

• Mục tiêu chiến dịch: Ví dụ như tăng doanh số bán hàng, thu hút khách hàng mới, tăng lượng truy cập trang web,... 
• Các chỉ số cơ bản như: Tổng số email gửi đi, tổng số người nhận email. 
• Các biểu đồ đường, cột hoặc bảng báo cáo tỷ lệ mở, tỷ lệ click, tỷ lệ đăng ký, tỷ lệ huỷ đăng ký,...  Bạn có thể sử dụng các công cụ như Excel, Google Sheets, hoặc các công cụ báo cáo chuyên nghiệp như Power BI, Tableau, Google Data Studio để trực quan hoá dữ liệu thành các bảng, biểu phù hợp. 
• Phân tích và nhận xét: Tổng hợp lại các nguyên nhân, vấn đề,.. đã tìm ra ở bước phân tích trên và đưa ra những giải pháp hoặc đề xuất để tối ưu hiệu quả chiến dịch cho giai đoạn tiếp theo. 

Một số công cụ phân tích dữ liệu kênh email hiện nay có thể kể đến như: 

Google Analytics: là công cụ phân tích web mạnh mẽ, cung cấp thông tin chi tiết về lưu lượng truy cập trang web và hành vi người dùng. Google Analytics giúp theo dõi các chiến dịch email marketing thông qua UTM parameters, phân tích hiệu suất trang đích và hành vi của người dùng sau khi nhấp vào email.

Mailchimp: là một nền tảng email marketing phổ biến với nhiều tính năng tự động hóa và phân tích dữ liệu, giúp cung cấp các báo cáo về tỷ lệ mở, tỷ lệ click, tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ hủy đăng ký và phân tích đối tượng người nhận.

HubSpot: là một nền tảng quản lý khách hàng toàn diện (CRM) kết hợp với các công cụ marketing như email,... Hubspot giúp bạn phân tích chi tiết về email marketing, quản lý danh sách khách hàng, tạo báo cáo tùy chỉnh và tự động hóa tiếp thị.

Campaign Monitor: là một công cụ email marketing tập trung vào thiết kế email chuyên nghiệp và phân tích chi tiết. Công cụ này cung cấp các báo cáo về hiệu suất chiến dịch, khả năng tạo và tùy chỉnh báo cáo, phân tích đối tượng người nhận.

Google Data Studio, Power BI: là các công cụ được sử dụng để trực quan hoá dữ liệu thành bảng, biểu đồ dễ đọc. Google Data Studio có thể kết nối với Google Analytics, Google Sheets, Google Ads cho phép bạn thực hiện các biểu đồ phân tích phức tạp trên các ứng dụng này. Power BI có thêm khả năng phân tích mạnh mẽ. Ngoài ra, công cụ này có thể  kết nối được với nhiều nguồn dữ liệu, bao gồm cả các dịch vụ của Microsoft và các nền tảng bên ngoài.

Cần phân loại đối tượng nhận email 

Phân loại hay phân khúc nhóm đối tượng nhận email luôn là công việc quan trọng khi thực hiện chiến dịch email marketing. Như đã nói ở trên, bạn có thể phân loại khách hàng dựa trên thông tin nhân khẩu học, hành vi, sở thích hay lịch sử tương tác. Không nên gửi cùng một nội dung email cho toàn bộ danh sách mà không phân loại đối tượng. Điều này rất dễ khiến email của bạn có tỷ lệ mở thấp, và các email sau trong chiến dịch email của bạn dễ rơi vào hộp thư spam. 

Cần thực hiện A/B Testing thường xuyên

Bạn cần thường xuyên thực hiện kiểm tra A/B các yếu tố quan trọng của email như tiêu đề, nội dung email, thiết kế, CTA, thời gian gửi để giúp hiểu rõ hơn về sở thích và hành vi của người nhận email. Từ đó, có thêm các điều chỉnh phù hợp để khiến cho email thu hút hơn. 

Cần theo dõi tỷ lệ chuyển đổi

Dù là một hình thức inbound marketing, nhưng mục tiêu cuối cùng của chiến dịch email vẫn là tỷ lệ chuyển đổi. Vậy nên, bạn không nên chỉ tập trung vào các chỉ số như tỷ lệ mở, tỷ lệ click mà quên đi tỷ lệ chuyển đổi. Bạn nên thiết lập các mục tiêu cụ thể từ email đến hành động mong muốn (mua hàng, đăng ký, tải tài liệu...). Điều này giúp đo lường được giá trị thực sự của chiến dịch email marketing.

Cần phải nhất quán trong việc đo lường

Bạn nên xây dựng một hệ thống đo lường và báo cáo rõ ràng, sử dụng cùng một phương pháp, cùng các chỉ số và công cụ để đảm bảo tính nhất quán. Điều này giúp dễ dàng so sánh và đánh giá hiệu quả của các chiến dịch.

Cần cập nhật và làm sạch danh sách email

Việc không thường xuyên cập nhật và làm sạch danh sách email, dẫn đến việc gửi email đến các địa chỉ không còn hoạt động hoặc không quan tâm. Vì vậy, bạn nên thường xuyên làm sạch danh sách email bằng cách loại bỏ các địa chỉ không hoạt động, giảm tỷ lệ email bị trả lại (bounce rate) và email bị đánh dấu là spam.

Theo dõi thường xuyên các phản hồi của người nhận email

Rất nhiều marketer khi làm email marketing đều không chú ý  đến phản hồi của người người nhận email về nội dung, các thắc mắc về sản phẩm hay các phàn nàn về tần suất gửi email. Hãy thường xuyên lắng nghe phản hồi từ khách hàng qua các kênh như khảo sát, phản hồi trực tuyến, hoặc theo dõi tỷ lệ huỷ đăng ký đăng ký. Từ đó, sử dụng phản hồi này để điều chỉnh nội dung và tần suất gửi email phù hợp hơn. 

Trên đây là hướng dẫn đo lường và tối ưu hoá chiến dịch marketing với phân tích dữ liệu. 

Nếu bạn Nếu bạn muốn học thêm kỹ năng phân tích dữ liệu để làm việc trong các ngành Marketing Analyst, Data Analyst thì có thể tham khảo KHÓA HỌC DATA ANALYSIS tại MindX, giúp bạn có các kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu, có thể áp dụng trong mọi ngành nghề, giúp bạn thành thạo các công cụ phân tích quan trọng, nắm vững tư duy và các phương pháp phân tích cho nhiều loại dữ liệu khác nhau.

Xem lộ trình học tập chi tiết tại đây: 

KHOÁ HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU CHẤT LƯỢNG