или как за 1,5 минуты получить анализ email-рассылок и составить рекомендации по повышению открываемости (OR) и кликабельности (CTR)
Недавно мне нужно было подготовить отчёт для директора по маркетингу по нашим рассылкам. С дочерью времени не особо много, вручную сидеть и считать средние показатели, искать закономерности и ломать голову над выводами — вообще не вариант, заняло бы больше недели.
🌟Поэтому загрузила файл со статистикой из Sendsay прямо в ChatGPT и прописала промпт:
Ты - эксперт в email-маркетинге. Подходишь к работе критически, смотришь на цифры и факты, строишь гипотезы. Проанализируй приложенный файл с результатами массовых email-рассылок клиентам, которые используют продукты [ваша компания]. Проанализируй метрики - open rate, клики. Проанализируй зависимость между днем недели и временем отправки на open rate, в какой день недели и время дня открывают чаще всего письма. Какие темы писем самые интересные. Проанализируй насколько разные заголовки влияли на open rate. Обоснуй свои результаты. Предложи гипотезы, почему метрики получились именно такими. Предложи гипотезы для повышения метрик open rate и CTR.
Итого за пару минут мы получаем:
✔️ Общую статистику по рассылкам (средние показатели OR, CTR, CTOR)
✔️ Анализ влияния дня недели и времени отправки на открываемость
✔️ Список тем, которые лучше всего зашли аудитории
✔️ Рекомендации, как улучшить показатели открытий и кликов
Результаты я подправила под себя, закинула в нейросеть Gamma и получила симпатичную и минималистичную презу с анализом (можно затем экспортировать в pp, pdf, png)
Конечно, результат может быть не супер идеальным, нужно за ним проверять. Но общая картина будет быстро ясна и можно определять дальнейший путь по задачам и обновление стратегии email-рассылок (или любых других) 👌