Как настройка welcome-цепочки увеличила значимость канала в 11 раз. Кейс онлайн-школы «Среда обучения»

Главное о кейсе

- OR первого письма из welcome-цепочки увеличился в 1,7 раза по сравнению с аналогичным.
- Значимость емейл-канала по сравнению с другими выросла в 11 раз за 2 месяца
- В 15 раз увеличилось количество продаж с канала.
Из канала, который живет за счет скидок и приносит маленькую выручку, емейл всего за 2 месяца превратился в значимый. При этом рост произошел за счет создания более экспертного контента и работы со входящей базой, а не за счет скидок.

Бизнес-задача и ее решение

У клиента не было welcome-цепочки и вся работа в канале до 2022 года состояла в рассылке промокодов. Это приводило к тому, что база подсаживалась на скидки, мотивации покупать курс просто так не хватало, а сами письма со скидками все чаще не доставлялись до пользователей.

Нужно было разработать на точке входа такой автоматический сценарий, который:
- будет конвертировать входящую базу в студентов курса;
позволит сегментировать входящую базу за счет вовлечения в продукт.
- определить и вычистить показатель спама

Прочая информация о кейсе

Описание кейса
«Среда обучения» — это онлайн-университет, который включает 9 факультетов. В отличие от массовых образовательных проектов, обучение здесь длится в среднем 6 месяцев, а обучение проходит в живом формате.
Кейс охватывает период с августа по ноябрь 2022 года. За этот период мы разработали автоматический пользовательский сценарий в емейле, провели редизайн шаблона писем и сегментацию пользователей на точке входа.

Задача клиента и ее решение
У клиента не было welcome-цепочки и вся работа в канале до 2022 года состояла в рассылке промокодов. Это приводило к тому, что база подсаживалась на скидки, мотивации покупать курс просто так не хватало, а сами письма со скидками все чаще не доставлялись до пользователей.

Нужно было разработать на точке входа такой автоматический сценарий, который:
будет конвертировать входящую базу в студентов курса;
позволит сегментировать входящую базу за счет вовлечения в продукт.
определить и вычистить показатель спама

Этап 1. Реактивация старой базы.
На первом этапе мы валидировали базу: проверяли домен на существование, а также делали проверку на некорректные символы в синтаксисе и перевели клиента на платформу EnKod. В результате валидации осталось 95% пользователей для дальнейшей работы. На этой базу мы прогрели IP помощью письма.
Для прогрева было создано письмо с приглашением присоединиться в закрытый клуб «Среды обучения». Фактически письмо создало инфоповод и оживило интерес аудитории.
После валидации вычистили еще 4% активной базы Пользователи хорошо реагировали на контент, и мы учли это на дальнейшем этапе.

Этап 2. Разработка концепции welcome-цепочки.
Далее разработана логика welcome-цепочки: 5 писем, длительностью всего 3 дня. Важно отметить, что короткая длительность обусловлена пониманием портрета клиента. Шлом много, желание учиться, как правило, стихийно. Мы сразу решили, что у нас есть не больше двух писем на пользователя, чтобы его заинтересовать в автоматическом сценарии, а остальное уже будет подхватывать массовые рассылки.
Здесь мы одновременно начали выбирать общую концепцию рассылок. Для массовых рассылок мы оставили промокоды и разработали концепции экспертного сторителлинга с обратной связью (клиент в процессе запуска этих писем).
Для welcome-писем решили визуализировать смысловой посыл.
Начали с 3-х вариантов визуализации для первого письма:
Сделать карту кампуса (как у Гарвардского университета), где каждое отдельное здание на карте — это факультет «Среды обучения».
Подобрать двери, каждая из которых олицетворяет вход в направление / факультет «Среды обучения»(визуальная айдентика факультетов заключалась в различии цветовой гаммы дверей и заданий факультетов на карте)
Ввести героев и персонализировать с их помощью факультет под каждого отдельного героя. У героев должна быть своя легенда и набор преимуществ обучения на факультете.

В итоге Концепции 2 и 3 были переосмыслены в более строгую, а все 3 концепции как есть взяты в разработку на другие этапы сценария. Мы долго совещались и пришли к выводу, что резкое сокращение дистанции (если мы сразу вводим героев) может обрушить нам концепцию.
Вместо долгих A/B тестов, которые в условиях welcomе-цепочки будет не репрезентативными, мы решили опереться на знание команды «Среда обучения» о своих клиентах и как можно быстрее начать работу.

Логика сценария
С первого письма происходит сегментация пользователей по параметру по 3-м целям клиента (цели = основные факультеты компании):
- карьера в маркетинге;
- знакомство с креативной киноиндустрией
- обучение для себя (например, оказание психологической помощи)
+ если пользователь ещё не определился, он попадает в свою ветку. Мы считаем его интересующимся «Средой» и более лояльным бренду в принципе.

OR первого письма в первый месяц работы составил 47.2%. CTOR 17.8%
Если пользователь не кликнул из первого письма, мы решили отправлять дополнительное письмо. OR этого письма 29.8% CTOR 23.23%.
Далее контент, в зависимости от кликов из первого письма, каждый потенциальный студент попадет в свой сегмент и в свою ветку сценария. OR в таких письмах от 42 до 60%
Все, кто не кликнул на первое письмо, автоматически попадают в рассылки, которые «Среда обучения» ежемесячно отправляет по базе.

Этап 3. Разработка правил контента для welcome-цепочки
В школе 9 факультетов, но 3 из них имеют чёткую направленность и различаются по целям: это факультеты маркетинга, кино и психологии. Мы решили сегментировать базу на 3 этих больших части, а тем, кто еще не определился, помогать с выбором новой профессии.
Письма должны приносить пользу, поэтому в welcome-цепочке для каждого сегмента есть набор топовых статей по теме курса, во-вторых, тест на профориентацию.
Письма по сегментам созданы на основе экспертизы школы и выращивают лояльных клиентов. Если на этапе welcome-цепочки студент ничего не купил, далее у нас будет шанс довести его до покупки, посылая экспертный контент.

Результаты
- OR первого письма из welcome-цепочки увеличился в 1,7% раза по сравнению с аналогичным.
- Значимость емейл-канала по сравнению с другими выросла в 11 раз за 2 месяца
- В 15 раз увеличилось количество продаж с канала.
Из канала, который живет за счет скидок и приносит маленькую выручку, емейл всего за 2 месяца превратился в значимый. При этом рост произошел за счет создания более экспертного контента и работы со входящей базой, а не за счет скидок.

How setting up a welcome chain increased the importance of the channel by 11 times.
Case of the online school "Learning Environment"

Case description

"Learning Environment" is an online university that includes 9 faculties. Unlike mass educational projects, studying here lasts an average of 6 months and takes place in a live format.
The case covers the period from August to November 2022. During this period, we have developed an automatic custom script in email, redesigned the email template and conducted segmentation of users at the entry point.

Client's problem and its solution

The client did not have a welcome chain, and all the work in the channel until 2022 consisted of sending emails with discounts. This led to the fact that the database got hooked on discounts, they did not have enough motivation to buy courses without them, and these emails were increasingly not delivered to users.
It was necessary to develop an automatic script on the entry point that:
● will convert the incoming base into students;
● will allow segmenting the incoming base through involvement in the product;
● identify and clean up the spam rate.

Step 1. Reactivation of the old mailing database
At the first stage, we validated the database: checked the domain for existence, and also checked for incorrect characters in the syntax and transferred the client to the EnKod platform. As a result of validation, 95% users remained for further work. On this database, we warmed up the IP using a specially prepared for this goal letter.
For warming up, a letter was created with an invitation to join the "Learning Environment" closed club. In fact, the letter created a newsbreak and revived the interest of the audience.
After validation, another 4% of the active base was cleaned up. Users reacted well to the content, and we took this into account at a later stage.
Step 2. Development of the welcome chain concept
Next, the logic of the welcome chain was developed: 5 letters, lasting only 3 days. It is important to note that the short duration is due to understanding the client's portrait. We immediately decided that we have no more than two letters per user in order to get him interested in the automatic script, the rest will be picked up by mass mailings.
Here we simultaneously began to choose the general concept of mailings. For mass mailings, we left promotional codes and developed the concepts of expert storytelling with feedback (the client is in the process of launching these letters).
For welcome emails, we decided to visualize the message.
We started with 3 visualization options for the first letter:
1. Make a campus map (similar to Harvard University), where each individual building on the map is the "Learning Environment" faculty.
2. Pick up the doors, each of which represents the entrance to the "Learning Environment" faculty (the visual identity of the faculties was the difference in the colors of the doors and buildings of the faculties on the map)
3. Introduce heroes and personalize the faculty for each individual hero with their help. Heroes should have their own legend and a set of benefits of studying at the faculty.
As a result, concepts 2 and 3 were rethought to be more rigorous one, all 3 concepts as is are taken into

development for other stages of the script. We deliberated and came to the conclusion that a sharp reduction in the distance (if we immediately introduce heroes) can bring down the concept.
Instead of long A/B tests, which would not be representative in the welcome chain, we decided to rely on the knowledge of the "Learning Environment" team about their customers and start working as quickly as possible.

Script logic

From the first email, users are segmented by parameter according to 3 goals of the student who is choosing a faculty to study (goals = main faculties of the company)& We decided that our goal from the welcome emails is to help him/her to help them to make this choice by providing with answers to FAQ about study process in logical way through further emails that are following the after segmentation:
- a career in marketing
- introduction to the creative industry
- study for self help or to help others ( for instance, psychological help)
+ if the user has not decided yet, he gets into a separate branch. We consider him to be interested in "Learning Environment" and more loyal to the brand in general.
The OR of the first letter in the first month of work was 47.2%. CTOR 17.8%
If the user did not click in the first email, we decided to send an additional one. OR of this letter 29.8%, CTOR 23.23%.
Further, depending on the clicks from the first letter, each potential student will get into his own segment and into his own script branch. OR in such letters from 42 to 60%.
All those who did not click on the first letter are automatically included in the mailings that the "Learning Environment" sends to the database every month.

Step 3. Development of content rules for the welcome chain

The school has 9 faculties, but 3 of them have a clear focus and differ in goals: these are the faculties of marketing, cinema and psychology. We decided to segment the database into 3 of these large parts, and for those who have not yet decided, to help with choosing a new profession.
Letters should be useful, so in the welcome chain for each segment there is a set of articles on the topic of the course, and secondly, a career guidance test.
Segmented emails are built on the school's expertise and grow loyal customers. If at the stage of the welcome chain the student did not buy anything, then we will have a chance to bring him to the purchase by sending expert content.

Results

- OR of the first letter from the welcome chain increased by 1.7%.
- The importance of the email channel compared to others has grown 11 times in 2 months
- The number of sales from the channel increased by 15 times.

From a channel that lives off discounts and brings in little revenue, email has turned into a significant one in just 2 months. At the same time, growth occurred due to the creation of more expert content and work with the incoming database, and not due to discounts.

Скриншоты

Комментарий заказчика

Что мне понравилось в работе и что отличает команду Елизаветы Буниной от других — это азарт. От процессов, которые кажутся сложными и невыполнимыми, от новых подходов и экспериментов (а их действительно много). И от первых результатов.

Я понимаю, что могу положиться и рассчитывать на компетентную поддержку smarketing.pro в вопросах CRM и емейл маркетинга .

Благодаря прогреву и welcome-цепочке мы смогли отсегментировать базу по 4 важным для дальнейшей продажи критериям, влияющим на принятие решения подписчиком о покупке, улучших доставляемость и положить начало будущим автоматическим кампаниям в емейле.

Спасибо команде smarketing.pro и платформе enKod, так как без них нам сложно было бы достичь таких результатов!