電子報行銷流言終結者 5：Email 數據判讀
電子報流言終結者來到了第五篇，從 Email 主旨優化、寄送方式、內容規劃、名單管理，到了電子報的最後一個環節：數據分析與成效評估。要掌握電子報行銷成效並逐步調整行銷策略方向，寄送後的分析與評估是不容小覷的一件事。然而，數據判讀看似單純又客觀，卻隱藏了不少需要避開的迷思與陷阱。
最後就來談談關於電子報數據的迷思吧！
迷思1：用單一數據作為評估成效的指標？
答案顯而易見，但仍是有不少行銷人員在做數據分析時常在這裡踢到鐵板。到達率、開信率、點擊率、轉換率…等，可以分析的數據指標不只一種，想用單一關鍵數字就能掌握成效，這種簡潔方便的分析只存在數位行銷人員的夢中。現實是不同的數據都有其優缺點，過度依賴或擴大解釋單一數據，是數據分析的第一個迷思。
說到電子報行銷的數據分析，第一個最容易被想到的指標就是開信率（Open Rate），開信率表示所有寄達的電子報中，有多少比例的信件被使用者打開，這個數字可以用來追蹤每次電子報寄送的效果，當開信率越高，意味著更多讀者看到了你寄出的內容，也就意味著更好的曝光效益。
但開信率是否能用來當成單一的評估指標？首先，開信率並不是一個準確而絕對的數字，特別是當使用者對郵件 APP 設定不自動載入圖片或採用純文字閱讀模式，就可能造成開信率被低估，其實開信率也許比你所看到的數值還要高。另一方面，開信率可以評估內容曝光的成效，卻無法直接關聯電子報帶來的收益成效。以提供活動資訊或課程報名的信件為例，只看開信率是不夠的，因此，需要進一步搭配其他數值，例如點擊率、轉換率，甚至像是每封信件收益（RPE, Revenue per Email），當開信率高但點擊率偏低時，也許調整信件內容比較有幫助，而點擊後轉換率卻不高，則可以思考報名表單是否需要進一步優化。綜合所有指標才能從不同的角度，評估電子報行銷的整體效果，同時，也能看出在行銷活動上可以優化的方向。簡單來說，開信率（或是任何單一指標）不應該被視為一個絕對的值，而應該看成一個相對的數字，用來比較相對的成效變化，而非絕對的衡量標準。
迷思2：跟其他產業比較開信率，永遠比不完？
俗話說，人比人氣死人。事實上，對於電子報行銷來說，不恰當的比較，也可能是一種迷思。常常聽到行銷人員的對話聽說 A 公司開信率 20%，而 B 公司開信率只有 5%，是否代表 B 公司的電子報行銷成效不如 A 公司？
首先，當兩家公司分屬不同的產業，放在一起比較不太有道理，因為不同的市場條件差異很大，對於某些產業來說，10% 的開信率可能就是業界頂尖，但對於其他產業來說卻可能是十分糟糕的水準。
第二，即使是相同的產業，仍需要考慮其他因素，像是名單來源或是商品屬性。以服飾業為例，，經由官網註冊會員和實體店面填寫客戶資料，兩者的開信率就可能產生極大的差異，也許是因為透過網路購物的消費者與在實體通路購買的會員，收發 Email 的習慣不同所造成的。另外，主打多樣選擇的平台跟強調特定風格的品牌，開信率也不適合直接比較。也就是說，不同管道蒐集來的名單質量差異或是會員黏著度不同，只比較開信率其實沒有太大意義。
第三，開信率是以百分比的方式呈現，換句話說，開信率並不能反應客戶基數的差異。舉例來說（下圖），兩家公司平均開信率為 10% ，同樣以增加 1% 的開信率為目標，對於名單數量 2000人的公司來說，只需要再增加 20 個人開信，就能達成目標；相對之下，對於名單數量 10000 人的公司，則需要增加 100 人開信，才能提升 1%。由於往往無法得知其他公司的名單數量究竟有多少，因此直接比較開信率的高低，或是訂定同樣的優化目標，可能不是那麼適當。
不同的名單基數，光從開信率是看不出來的
第四，從創造收益的角度而言，同樣的開信率下，也可能有很大的差別。舉例來說，根據過往消費經驗而成立的 VIP 消費者名單，和一般消費者名單相比，就算是同樣提高 5% 的開信率，但其消費能力和意願，以及所能帶來的收益的增加完全不可同日而語。
總結來說，由於以上種種條件的差異，開信率並不是很適合拿來和其他不同的公司進行比較。你或許會問，如果不和其他人比較，怎麼知道開信率是否夠高，需不需要修正呢？如果是這樣，比較適合的做法是依據過去進行的電子報成效歷史紀錄，設定一個適合自己的基準點，跟過去的自己比較持續優化，或者透過 A/B test，在同一次行銷活動中進行橫向比較，都是更加精確而有參考價值的方法。
迷思3：成效數據不佳，是主旨和內容設計的問題？
如果數據分析的結果不如預期，該怎麼做？修正主旨、調整內容都是常見的改善方法，但如果只著眼於這些設計技巧，而忽略了從更根本的行銷策略來修正，那就落入這個迷思了。
調整電子報內容，也許可以改善統計數字，但數據分析的最初目的，是幫助我們找出調整行銷策略的方向。因此當發現了開信率下滑、點擊率不佳、轉換率低迷的時候，第一要務並不是思考信件主旨是否不夠震撼，或者內容排版不夠吸引人，而是回過頭檢查行銷策略是否需要調整，例如分眾策略是否有做好，能不能將商品或服務，引薦給最需要和最有興趣的客戶群？
舉例來說，線上音樂服務的電子報行銷，若沒有根據使用者的喜好進行分眾，而是將各種音樂類型都推薦給所有的訂閱者，雖然還是能夠產生一些點擊成效，但是產生的收益和行銷效率，必然遠遠比不上適當的分眾策略，例如推薦新上線的爵士專輯，給常聽爵士樂的用戶來得好。
從分眾策略的角度調整，不僅可以提升電子報行銷的效率，同時還有一個附帶的優點，就是能掌握越來越詳細的使用者偏好與習慣，以便後續的分眾與個人化，形成一種正向循環的效果。
結論
數據分析是透過寄送後會員實際的反應，幫助我們檢視電子報行銷的成效。根本目的是為了找出行銷策略的死角或不足之處，做出改善以進一步提升行銷效益。如果過度糾結在要達到特定的數值，那就落入了盲目追逐數據的陷阱之中，也是在分析電子報行銷的數據時，最需要避免的根本錯誤。
最後想說，眼尖的讀者可能有發現，流言終結者系列，從第一篇主旨至今，總是反覆提到分眾策略、名單管理、信譽（Reputation）等觀念，可見這些觀念對於電子報行銷的重要性。將這些迷思組成系列文，所要傳達的不只是個別的觀念或技巧，更是要強調電子報行銷環環相扣的每一個步驟，以及背後不可或缺的基礎心法。電子報流言終結者要暫時和大家說掰掰，但是電子報行銷的奮鬥才剛要開始，我們一起加油吧！
