Mindenhol arról olvasni, milyen fontos, hogy adatokkal és számokkal alá tudjuk támasztani az eredményeinket. Ezzel teljesen egyetértek én is, sőt, született már cikk is ebben a témában, ma viszont egy kicsit másik aspektusát szeretném bemutatni a kérdésnek: mi történik akkor, ha a meglévő számokat helytelenül kezeljük, és megbízhatatlan eredményekre alapozzuk a munkánkat? Van egy metrika, aminél elég gyakran bele lehet futni ebbe a problémába – ez nem más, mint az e-mail megnyitási arány.

A technikai ok: a megnyitási arány számítási elve

A hírlevelek megnyitási arányának mérésére mind a mai napig egyetlen működő megoldás létezik: a hírlevélkiküldő alkalmazás (pl. Maileon, Mailchimp) elrejt egy átlátszó, aprócska, pixelnyi képet valahol a levélben, és valójában az kerül mérésre a program által, hogy az adott képet egy felhasználó hányszor tölti be. Ez felvet egy olyan problémát, hogy ahányféle e-mail kliens és platform létezik, annyi különböző módon viselkedik egy-egy kép az e-mailben: simán lehet, hogy ami pl. Outlookban automatikusan megjelenik mindenkinek, az Gmail-ben vagy telefonról csak egy piros X-ként tűnik fel, tehát nem töltődik be, és nem fog beleszámítani a megnyitási arányba. Tovább bonyolítja a dolgot, hogy vannak olyan eszközök – jellemzően a mobilos e-mail böngészők -, amik alapból szöveges formátumban jelenítik meg a leveleket, de olyan kliensek is használatban vannak, ahol létezik előnézeti mező, ami szintén torzítja a megnyitási arányokat.

Érezhető tehát, hogy elég nagy a bizonytalanság a megnyitási arány számítási elvében, épp ezért kijelenthetjük, hogy önmagában ez a mérőszám nem pontos. Ha egy levél megnyitási aránya 25%, az nem feltétlenül jelenti azt, hogy minden negyedik ember olvasta a leveledet – lehet, hogy valójában ennél sokkal magasabb a szám, csak a különböző platformok miatt torzult az arány.

Az emberi tényező: a megnyitási arány valódi jelentősége

Létezik egy másik aspektus is, ami aláássa egy kicsit a megnyitási arány megbízhatóságát, ez pedig az emberi tényező. Hajlamosak vagyunk ugyanis túl nagy jelentőséget tulajdonítani ennek az egyetlen számnak: ebből következtetünk rá, hogy mennyire lett jó a levél tartalma, szövegezése, vizuális világa, mennyire ment át az üzenet, és így tovább… Pedig valójában ennél sokkal kevesebbet mutat a szám: ahogy a nevében is szerepel, csak annyit, hogy hányan nyitották meg az adott levelet. Nem derül ki belőle, mennyire volt jó a tartalom (hiszen nem tudjuk, hogy egyáltalán hányan olvasták végig a levelet), nem derül ki, jó színeket és képeket használtunk-e benne, és az se, hogy mennyire ment át a fő üzenet; ezeket ilyen módon nem, csak egymással összehasonlítva tudjuk mérni, de erre még később visszatérünk.

Van pár olyan tényező, melyekkel ha ügyesek vagyunk, tudatosan befolyásolhatjuk a megnyitási arányt: ilyen például a levél tárgya, feladója, kiküldésének időpontja. Sajnos azonban a mérleg másik oldalán rengeteg olyan egyéb tényező van, ami kívül esik a hatáskörünkön – lehet, hogy valaki azért nem nyitotta meg, mert épp nem volt hozzá kedve, nem volt rá ideje, vagy pont benne volt egy másik feladatban. Bizonyára számodra is ismerős szituációk ezek, melyek mind-mind szerepet játszanak a hírlevelek olvasottságában.

De akkor mire használható a megnyitási arány?

Mielőtt végleg eltemetnénk szegény megnyitási arányt, mint mérőszámot, nézzünk rá a lehetőségekre is: arra, hogy mire lehet ténylegesen használni, illetve milyen alternatívával tudjuk kiváltani, hogy reális visszajelzéseket kaphassunk hírleveleink hatékonyságáról.

Ahogy korábban is írtam, a megnyitási arány önmagában nem működik jól, de mi a helyzet, ha megnyitási számok egész sorozata áll a rendelkezésünkre? Így már mindjárt más a helyzet, hiszen az ebből kirajzolódó trendek és minták már tényleges, használható adatok. Ha hat hónapon keresztül minden héten kiküldünk egy rendszeres hírlevelet ugyanannak a célközönségnek, de más-más tárggyal, és van, hogy a megnyitási arány 60%, míg máskor csak 30%, annak oka van: bizonyos témák jobban betalálnak az olvasóknál, míg mások kevésbé. Pont ezért egyébként A/B tesztelésre is ideális ez a mérőszám, melyről korábban itt írtam:

Hírlevél A/B tesztelés – minden, amire érdemes odafigyelned

Egy másik megoldás, amivel kiküszöbölhető a megnyitási ráta pontatlansága, az az, ha áttérünk inkább a kattintási arány mérésére: ez egy sokkal egyértelműbb és reálisabb visszajelzés arra nézve, hogy hány embert érdekel ténylegesen az adott téma. Itt nincsenek platformonként vagy kliensenként eltérő körülmények, és annak is viszonylag kevés az esélye, hogy valaki csak úgy, véletlenül kattintson a hírlevélben elhelyezett valamelyik linkre – a kattintás egy világos kinyilatkoztatása annak, hogy kvázi megnyertük magunknak az olvasót.

A tanulság tehát nagyon röviden összefoglalva két dolog:

• A megnyitási arány fenntartásokkal kezelendő adat – önmagában nem értelmezhető, csak összehasonlításban, trendek kimutatására, vagy A/B tesztek során.
• Már a levél megírásának pillanatában gondolkodjunk előre, és tegyünk linkeket, call to actionöket a szövegbe, amikről később megbízható, pontos kattintási arányokat kaphatunk.

További cikkek az analitika témakörében itt – de ha van olyan kérdésed vagy gondolatod, ami szerinted még ide kívánkozna, keress nyugodtan!