ROI ของอีเมลคือกำไรที่งานอีเมลมาร์เก็ตติ้งของคุณสร้างได้ เมื่อเทียบกับต้นทุนในการดำเนินงาน สไลด์นำเสนอส่วนใหญ่อ้างตัวเลข “$36 ต่อทุก $1 ที่ใช้จ่าย” ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนที่นักการตลาดตอบไว้ในแบบสำรวจ ไม่มีใครวัดตัวเลขนี้จริง และตัวเลขนี้ก็ไม่ได้บอกอะไรเกี่ยวกับงานอีเมลของคุณเลย

ด้านล่างนี้คือที่มาของตัวเลข $36 และวิธีที่เราใช้แทน ได้แก่ นับต้นทุนทุกรายการ กำหนดกฎแอตทริบิวชันไว้ล่วงหน้า และใช้กลุ่มควบคุมที่ไม่ได้รับอีเมล (holdout) เพื่อดูว่าอีเมลเป็นสาเหตุของผลลัพธ์ใดบ้าง

ประเด็นสำคัญ

• ตัวเลข $36 เป็นค่าเฉลี่ยแบบ “รายงานโดยไม่ระบุตัวตน” จากแบบสำรวจของ Litmus ปี 2020 ซึ่งเก็บจากนักการตลาดกว่า 2,000 คน โดยมีไม่ถึง 1 ใน 4 ที่บอกว่าบริษัทของตนวัด ROI ของอีเมลได้ดี
• ตัวเลขของ DMA สหราชอาณาจักร (£42.24 ในปี 2019 และ £38.33 ในปี 2021) เป็นคำตอบของคำถามในแบบสำรวจเรื่อง “ผลตอบแทนโดยประมาณ” จึงเป็นค่าประมาณเช่นกัน
• นับต้นทุน 4 รายการ ได้แก่ ค่าแพลตฟอร์ม เวลาของบุคลากรตามอัตรารายชั่วโมงที่รวมค่าโสหุ้ยแล้ว งานครีเอทีฟและเครื่องมือ และต้นทุนการหาผู้รับข่าวสารแบบตัดจำหน่าย
• ทำแอตทริบิวชันจากการคลิก ไม่ใช่การเปิด เพราะ Apple Mail Privacy Protection ดึงพิกเซลติดตามมาโหลดไม่ว่าจะมีคนอ่านอีเมลหรือไม่
• กันรายชื่อ 5% ถึง 10% ไว้เป็นกลุ่ม holdout อย่างน้อย 1 วงจรการซื้อ ที่อัตราการซื้อ 2% การตรวจจับผลที่เพิ่มขึ้น 20% ด้วยกลุ่ม holdout 10% ต้องใช้ผู้รับข่าวสารราว 109,000 ราย
• รายงาน ROI จากรายได้ที่นับว่ามาจากอีเมลคู่กับ ROI จากกำไรส่วนเพิ่ม ส่วนต่างระหว่างสองตัวเลขนี้คือรายได้ที่จะเกิดขึ้นอยู่แล้วแม้ไม่มีอีเมล

ตัวเลข $36 มาจากไหน

ตัวเลขนี้สืบย้อนไปได้ถึงแบบสำรวจนักการตลาด 2 ชุด ได้แก่ Litmus ในสหรัฐฯ และ Data & Marketing Association (DMA) ในสหราชอาณาจักร

Litmus: คำตอบจากแบบสำรวจที่ไม่ระบุตัวตน

Litmus เผยแพร่ตัวเลข “38:1” ในปี 2018 โดยบทความ The ROI for Email Marketing: The Good News and the Bad News ของ Litmus ระบุว่ามาจาก “แบบสำรวจของ Litmus ที่ทำกับนักการตลาด 372 คนทั่วโลก” และบอกว่ามีแบรนด์เพียง 30% ที่วัด ROI ของอีเมลได้ “ดีหรือดีมาก” ส่วนข่าวประชาสัมพันธ์เมื่อวันที่ 11 ตุลาคม 2018 ระบุว่างานวิจัยนี้ “อิงจากข้อมูลของนักการตลาดเกือบ 400 คนทั่วโลก”

ในปี 2019 ตัวเลขขยับขึ้นเป็น 42:1 ตามบทความ Why You Should Invest in Email Now More Than Ever จากนั้น State of Email Report, Fall 2020 ซึ่งเป็นแบบสำรวจนักการตลาดมืออาชีพกว่า 2,000 คน ระบุว่า:

“ROI ของงานอีเมลมาร์เก็ตติ้งที่รายงานโดยไม่ระบุตัวตนลดลง โดยลดจาก 42:1 ในปี 2019 เหลือ 36:1 ในปี 2020”

นั่นคือที่มาของตัวเลข $36 ถัดไปอีกไม่กี่หน้า รายงานยังระบุว่า “ไม่ถึง 1 ใน 4 เชื่อว่าบริษัทของตนวัด ROI ของงานอีเมลมาร์เก็ตติ้งได้ดีหรือดีมาก” และ “45% บอกว่าการวัดผลอยู่ในระดับแย่ แย่มาก หรือไม่มีการวัดผลเลย”

Litmus ยังคงอ้างตัวเลขนี้อยู่ หน้า ROI ของอีเมลของ Litmus ซึ่งแก้ไขล่าสุดเมื่อมิถุนายน 2025 เปิดด้วยประโยค “โดยเฉลี่ยแล้ว อีเมลสร้าง ROI ได้ $36 ต่อทุกดอลลาร์ที่ใช้จ่าย” ส่วนอินโฟกราฟิกเรื่อง ROI ที่เผยแพร่เมื่อเดือนกรกฎาคม 2025 ระบุว่าตัวเลขในอินโฟกราฟิกนั้น “มาจาก 2020 State of Email Survey ของ Litmus”

DMA: คำถามเรื่อง “ผลตอบแทนโดยประมาณ”

Marketer Email Tracker ของ DMA พิมพ์คำถามไว้ข้างแผนภูมิว่า “ผลตอบแทนโดยประมาณที่คุณได้กลับมาจากทุก 1 ปอนด์ที่ใช้กับอีเมลมาร์เก็ตติ้งคือเท่าไร?” รายงานปี 2019 และรายงานปี 2021 ให้คำตอบตามตารางด้านล่าง

ทำไมตัวเลขนี้จึงไม่ควรใช้วางแผน

เป็นตัวเลขที่รายงานด้วยตัวเอง: ข้อมูลแต่ละจุดคือการคาดเดาของนักการตลาด จากกลุ่มที่มีไม่ถึง 1 ใน 4 บอกว่าตนวัด ROI ได้ดี การนำการคาดเดามาเฉลี่ยกันไม่ได้ทำให้กลายเป็นการวัดผล

ไม่มีใครนิยามรายได้: ผู้ตอบรายหนึ่งอาจนับทุกคำสั่งซื้อภายใน 30 วันหลังการเปิด ขณะที่อีกรายนับเฉพาะคำสั่งซื้อที่มีการคลิกภายใน 24 ชั่วโมง หากคุณได้ตัวเลขอื่นที่ไม่ใช่ 36 คุณจะไม่รู้ว่างานอีเมลของคุณแย่กว่า หรือแค่กฎของคุณเข้มงวดกว่า

เป็นค่าเฉลี่ย ไม่ใช่ผลตอบแทนหน่วยสุดท้าย (marginal return): Chad White ซึ่งตอนนั้นเป็นผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยของ Litmus กล่าวไว้ในข่าวประชาสัมพันธ์ปี 2018 ว่า “ROI ที่สูงลิ่วเหล่านี้แท้จริงแล้วเป็นสัญญาณของการบริหารที่ผิดพลาด” และบริษัทควรลงทุนเพิ่มจน ROI ลดลง “มาใกล้ราว 20:1 หรืออาจต่ำกว่านั้น” การตัดสินใจเรื่องงบประมาณขึ้นอยู่กับผลตอบแทนของเงินดอลลาร์ถัดไป ซึ่งมักต่ำกว่าค่าเฉลี่ย

ผู้เผยแพร่ขายเครื่องมืออีเมล: CMO's Guide to Email ROI ใช้ข้อมูลจากแบบสำรวจเดียวกันเพื่อบอกว่าแบรนด์ที่ใช้ Litmus Email Analytics “สร้าง ROI ได้ 45:1 โดยเฉลี่ย” ซึ่งอาจเป็นจริง แต่ก็เป็นการตลาดด้วย ให้มองตัวเลขชุดนี้เป็นงานวิจัยของผู้ขายเครื่องมือ

ขั้นตอนที่ 1: นับต้นทุนทุกรายการ

ใช้ช่วงเวลาเดียวกันสำหรับต้นทุนและรายได้ ซึ่งมักเป็นรายเดือน ต้นทุน 4 รายการนี้สำคัญที่สุด ส่วนบทความเรื่อง ROI ของอีเมลมาร์เก็ตติ้งของเรามีเช็กลิสต์ที่ละเอียดกว่านี้

ส่วนลดที่ให้เฉพาะทางอีเมลก็ต้องนับด้วย โดยนับไว้ตรงนี้หรือหักออกจากรายได้ อย่างใดอย่างหนึ่ง ไม่ใช่ทั้งสองทาง

ขั้นตอนที่ 2: ให้เครดิตรายได้ตามกฎที่เขียนไว้ล่วงหน้า

รายได้ที่นับว่ามาจากอีเมลคือรายได้ที่เครื่องมือของคุณให้เครดิตแก่อีเมลตามกฎที่คุณเลือก ตัวเลขนี้พิสูจน์อะไรไม่ได้ในเชิงเหตุและผล แต่คุณได้ตัวเลขนี้สำหรับทุกการส่ง

เลือกช่วงเวลาและการกระทำที่ได้รับเครดิต

กฎจะกำหนดว่าการกระทำใดได้รับเครดิต (การคลิก การเปิด หรือการนำส่ง) และคำสั่งซื้อที่เกิดขึ้นหลังจากนั้นนานแค่ไหนยังนับอยู่ ค่าเริ่มต้นของแต่ละเครื่องมือไม่เหมือนกัน เอกสารแอตทริบิวชันของ Klaviyo ระบุว่าบัญชีใหม่ใช้โมเดล last-touch โดยมี “5 วันสำหรับการคลิกอีเมล” และ “5 วันสำหรับการเปิดอีเมล” ส่วน Google Analytics 4 ใช้ช่วงย้อนหลัง (lookback) 90 วันเป็นค่าเริ่มต้นสำหรับเหตุการณ์สำคัญ (key event) ส่วนใหญ่ และใช้แอตทริบิวชันตามข้อมูล (data-driven attribution) เป็นโมเดล ดังนั้น ESP ของคุณกับ GA4 จึงให้ตัวเลขไม่ตรงกัน โดยที่ไม่มีฝั่งไหนผิดพลาด

เราจะใช้ last-touch ที่อิงการคลิก โดยตั้งช่วงเวลาให้ตรงกับระยะเวลาที่ลูกค้าใช้ตัดสินใจซื้อ ได้แก่ 1 ถึง 5 วันสำหรับอีคอมเมิร์ซที่ซื้อแบบไม่ต้องคิดนาน และ 14 ถึง 30 วันสำหรับการซื้อที่ต้องใช้เวลาพิจารณาและช่วงทดลองใช้ SaaS เขียนกฎนี้ไว้ในทุกรายงาน และอย่าเปลี่ยนกลางไตรมาส

ทำไมแอตทริบิวชันที่อิงการเปิดจึงใช้ไม่ได้แล้ว

Apple ประกาศ Mail Privacy Protection เมื่อวันที่ 7 มิถุนายน 2021 โดยระบุว่าฟีเจอร์นี้ “ป้องกันไม่ให้ผู้ส่งใช้พิกเซลที่มองไม่เห็นเพื่อเก็บข้อมูลเกี่ยวกับผู้ใช้” และตามหน้าความเป็นส่วนตัวของ Apple ตัวเลือก Protect Mail Activity “จะดาวน์โหลดเนื้อหาระยะไกลในเบื้องหลังโดยค่าเริ่มต้น ไม่ว่าคุณจะมีปฏิสัมพันธ์กับอีเมลหรือไม่”

ช่วงเวลาที่อิงการเปิดจึงให้เครดิตแก่อีเมลสำหรับคำสั่งซื้อจากคนที่อาจไม่เคยเห็นอีเมลนั้นเลย บทความเรื่องการติดตามคอนเวอร์ชันของ Klaviyo ระบุว่า “คอนเวอร์ชันจะถูกติดตามหากมีคนเปิดหรือคลิก หรือหาก Apple Mail Privacy Protection (MPP) เปิดอีเมลโดยอัตโนมัติ” และมีการตั้งค่าให้ไม่นับการเปิดจาก MPP ตรวจดูการตั้งค่าที่เทียบเท่ากันในเครื่องมือของคุณ หรือเลิกใช้การเปิดไปเลย บทความเรื่องตัวชี้วัดอีเมลของเราอธิบายว่าการเปิดยังบอกอะไรคุณได้บ้าง

ติดแท็กให้ทุกลิงก์

คู่มือ URL แคมเปญของ Google ระบุพารามิเตอร์ utm_source, utm_medium และ utm_campaign โดยยกตัวอย่าง “email” เป็นค่า medium ใช้พารามิเตอร์เหล่านี้กับทุกลิงก์อย่างสม่ำเสมอ:

https://example.com/spring?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=2026-03-spring-sale&utm_content=hero-button

ขั้นตอนที่ 3: คำนวณตัวชี้วัดต่อหน่วย

ตัวชี้วัด 4 ตัวนี้ใช้เปรียบเทียบการส่ง เดือน และเซกเมนต์ต่าง ๆ ได้อย่างเท่าเทียม

Revenue per recipient (RPR)       = attributed revenue / delivered emails
Revenue per 1,000 delivered (RPM) = RPR x 1,000
Revenue per send                  = attributed revenue credited to one send
Revenue per subscriber per month  = email revenue in the month / average subscribed contacts emailed (holdout excluded)

ให้หารด้วยจำนวนอีเมลที่ส่งถึง ไม่ใช่จำนวนที่ส่ง เพื่อไม่ให้อีเมลตีกลับฉุด RPR ให้ต่ำลง รายได้ต่อผู้รับข่าวสารต่อเดือนมีประโยชน์ที่สุด เพราะนำไปเทียบกับต้นทุนการหาผู้รับข่าวสาร 1 รายได้

ขั้นตอนที่ 4: วัดผลส่วนเพิ่มด้วยกลุ่ม holdout

กลุ่ม holdout (หรือกลุ่มควบคุม) คือรายชื่อส่วนหนึ่งที่สุ่มแยกไว้และตั้งใจไม่ส่งอีเมลถึง เมื่อครบช่วงเวลาที่กำหนด ส่วนต่างของยอดซื้อต่อคน คูณด้วยขนาดของกลุ่มที่ได้รับอีเมล คือรายได้ที่เกิดจากอีเมล แอตทริบิวชันบอกว่าใครคลิกก่อนซื้อ ส่วนกลุ่ม holdout บอกว่าอะไรจะเกิดขึ้นอยู่แล้วแม้ไม่มีอีเมล

ตั้งค่าให้ถูกต้อง

1. สุ่มการแบ่งกลุ่ม ใช้ตัวเลขสุ่ม ไม่ใช่วันที่สมัคร ภูมิภาค หรือการมีส่วนร่วม กลุ่ม holdout ที่มีแต่ผู้ติดต่อที่ “ไม่มีความเคลื่อนไหว” วัดอะไรไม่ได้เลย
2. ตัดสินใจว่ากลุ่ม holdout จะไม่ได้รับอะไร กลุ่ม holdout ระดับภาพรวม (global holdout) จะไม่ได้รับอีเมลการตลาดเลย และใช้วัดงานอีเมลทั้งหมด ส่วนกลุ่ม holdout ระดับแคมเปญจะข้ามการส่งหรือโฟลว์เพียงรายการเดียว ทั้งนี้ใบเสร็จและอีเมลรีเซ็ตรหัสผ่านยังส่งถึงทุกคน
3. กำหนดตัวชี้วัดและวันสิ้นสุดไว้ก่อน การหยุดก่อนกำหนดเมื่อผลดูดีจะทำให้ผลลัพธ์สูงเกินจริง
4. วัดรายได้ทั้งหมด เปรียบเทียบทุกคำสั่งซื้อของทั้งสองกลุ่มในระบบร้านค้าหรือระบบเรียกเก็บเงินของคุณ ไม่ใช่เฉพาะคำสั่งซื้อที่นับว่ามาจากอีเมล

กลุ่ม holdout ต้องใหญ่แค่ไหน

ขนาดขึ้นอยู่กับอัตราการซื้อที่เป็นค่าฐาน และผลที่เพิ่มขึ้นขนาดเล็กที่สุดที่คุณสนใจ แนวทางเรื่องกลุ่มควบคุมของ Braze ระบุว่าควรมีผู้ใช้ไม่น้อยกว่า 1,000 คน และไม่เกิน 10% ของกลุ่มเป้าหมาย หรือสูงสุด 15% สำหรับกลุ่มเป้าหมายที่มีไม่ถึง 10,000 คน ตัวเลขนี้เป็นเพียงขั้นต่ำ ตารางด้านล่างใช้การทดสอบสัดส่วนสองกลุ่ม (two-proportion test) แบบใช้ความแปรปรวนแยกกลุ่ม (unpooled variance) ที่ความเชื่อมั่น 95% และอำนาจการทดสอบ 80% โดยเครื่องคำนวณของ Evan Miller ให้ตัวเลขตรงกันในกรณีแบ่งกลุ่มเท่ากัน และคู่มือการทดสอบ A/B ของเราก็ใช้ตรรกะเดียวกันกับการส่ง

รายชื่อขนาด 20,000 คนควรทดสอบงานอีเมลทั้งหมด ไม่ใช่ทดสอบหัวเรื่อง คำสั่งซื้อใหญ่ ๆ ไม่กี่รายการก็ทำให้รายได้ต่อผู้รับข่าวสารแกว่งได้มาก จึงควรทดสอบด้วยอัตราการซื้อ และรายงานรายได้พร้อมช่วงของค่า

ควรใช้นานแค่ไหน และมีต้นทุนเท่าไร

ให้ทำอย่างน้อย 1 วงจรการซื้อ และไม่น้อยกว่า 4 สัปดาห์ สุ่มใหม่ทุก 1 หรือ 2 ไตรมาส เพื่อไม่ให้คนกลุ่มเดิมถูกกันออกไปตลอด และคงขนาดไว้ที่ 5% ถึง 10% เพราะกลุ่ม holdout ทำให้เสียรายได้ไปราวขนาดของกลุ่มคูณด้วยรายได้ส่วนเพิ่มต่อผู้รับข่าวสาร

ตัวอย่างประกอบ (ตัวเลขสมมติ)

ตัวเลขทุกตัวในส่วนนี้แต่งขึ้น ไม่ใช่เบนช์มาร์ก

ร้านค้าที่มีผู้รับข่าวสาร 120,000 รายกันไว้เป็นกลุ่ม holdout 12,000 ราย (10%) เป็นเวลา 30 วัน และส่งอีเมลถึงคนที่เหลือตามปกติ ได้แก่ แคมเปญ 4 แคมเปญและระบบอัตโนมัติ มูลค่าคำสั่งซื้อเฉลี่ยอยู่ที่ $75 และอัตรากำไรขั้นต้น 45%

เดือนเดียว วัดได้ 2 แบบ แอตทริบิวชันให้เครดิตแก่อีเมล $64,000 ขณะที่กลุ่ม holdout บอกว่าอีเมลทำให้เกิดรายได้ราว $32,400

COSTS (month)
  Platform                          $1,000
  People: 60 h x $85                $5,100
  Creative and tools                  $600
  List acquisition, amortized       $1,300
  Total cost                        $8,000
 
ATTRIBUTED (5-day click window, from the ESP)
  Attributed revenue               $64,000
  Delivered emails                 420,000
  RPR = 64,000 / 420,000            $0.152   (RPM $152)
  Revenue per subscriber/month      $0.59    (64,000 / 108,000)
  Revenue ratio = 64,000 / 8,000    8:1
 
INCREMENTAL (all orders, from the store)
  Emailed group purchase rate        2.4%    (2,592 of 108,000)
  Holdout purchase rate              2.0%    (240 of 12,000)
  Incremental revenue per emailed subscriber
    = (0.024 - 0.020) x $75          $0.30
  Incremental revenue = 0.30 x 108,000      $32,400
  Incremental gross profit = 32,400 x 0.45  $14,580
  Incremental profit ROI = (14,580 - 8,000) / 8,000 = 82%

แอตทริบิวชันบอกว่า 8:1 ส่วนกลุ่ม holdout บอกว่าอีเมลสร้างกำไรขั้นต้นกลับมา $1.82 ต่อทุกดอลลาร์ที่ใช้จ่าย ให้วางแผนด้วยตัวเลขหลัง

ข้อควรระวังคือ เมื่อมีกลุ่ม holdout 12,000 ราย ช่วงความเชื่อมั่น 95% ของส่วนต่างอัตราการซื้ออยู่ที่ราว 0.13 ถึง 0.67 จุด หรือคิดเป็นรายได้ส่วนเพิ่มราว $10,800 ถึง $54,000 ซึ่งครอบคลุม ROI จากกำไรตั้งแต่ราว -39% ถึง 204% และยังถือว่ามูลค่าคำสั่งซื้อคงที่ ซึ่งในความเป็นจริงไม่ใช่ ข้อมูลเดือนเดียวบอกได้ว่าอีเมลน่าจะเพิ่มรายได้จริง แต่ยังบอกไม่ได้ว่าคุ้มทุนแล้ว การเก็บข้อมูลต่ออีกสองสามเดือนจะทำให้ช่วงนี้แคบลง

LTV ที่เพิ่มขึ้นและมูลค่าของผู้รับข่าวสาร 1 ราย

ตัวเลขรายเดือนจะนับผลของอีเมลต่ำกว่าความจริง เมื่อผลนั้นค่อย ๆ สะสมผ่านการซื้อซ้ำ การเลิกใช้บริการ หรือการต่ออายุ กลุ่ม holdout ที่ใช้ต่อเนื่องเป็นเวลานานจะจับผลนี้ได้ในช่วง 6 หรือ 12 เดือน:

LTV uplift per subscriber = (12-month revenue per emailed subscriber
                             - 12-month revenue per holdout subscriber) x gross margin

รายได้ส่วนเพิ่มต่อผู้รับข่าวสารยังช่วยตีราคาการเพิ่มรายชื่อได้ด้วย ในตัวอย่างนี้ ผู้รับข่าวสาร 1 รายมีมูลค่า $0.30 x 45% = $0.135 ของกำไรขั้นต้นต่อเดือน หากต้นทุนการหาผู้รับข่าวสาร 1 รายคือ $2.00 จะใช้เวลาคืนทุนราว 15 เดือน ตรวจอัตราการเลิกใช้บริการและอัตราการยกเลิกการรับข่าวสารของคุณก่อนจะลงเงินซื้อการเติบโตของรายชื่อ

วิธีทำใน Brew

Brew ให้ข้อมูลฝั่งการมีส่วนร่วมของวิธีนี้ ส่วนระบบร้านค้าหรือระบบเรียกเก็บเงินของคุณให้ข้อมูลรายได้

รายงานการมีส่วนร่วม: ภาพรวมการวิเคราะห์ครอบคลุม “ส่งแล้ว”, “ส่งถึง”, “เปิดอ่าน”, “คลิก”, “ตีกลับ”, “ร้องเรียน” และ “ยกเลิกการรับข่าวสาร” พร้อมอัตราของแต่ละรายการ จำนวนการเปิดไม่นับการเปิดจากเครื่อง และจำนวนคลิกไม่นับคลิกจากบอต เอเจนต์ได้ตัวเลขชุดเดียวกันจากเครื่องมือ MCP get_email_analytics ส่วนโค้ดได้จาก /v1/analytics ดูเอกสารเรื่องการอ่านข้อมูลการวิเคราะห์

รายได้อยู่ในระบบวิเคราะห์ของคุณเอง: ตามเอกสารเรื่องตัวชี้วัดและคำศัพท์สำคัญ คอนเวอร์ชัน “ถูกติดตามในแพลตฟอร์มวิเคราะห์ของคุณเอง ไม่ใช่ใน Brew” ให้ติดแท็ก UTM กับลิงก์ และนับคำสั่งซื้อใน GA4 หรือในระบบร้านค้าของคุณ

การเชื่อมคลิกเข้ากับคำสั่งซื้อ: รายงานเหตุการณ์ (get_email_analytics หรือ /v1/analytics/events) ส่งข้อมูลกลับมาเหตุการณ์ละ 1 แถว พร้อมเวลา ประเภทเหตุการณ์ ผู้รับ การส่ง และอีเมล ให้เชื่อม (join) แถวที่เป็นการคลิกเข้ากับคำสั่งซื้อด้วยที่อยู่อีเมลและ timestamp เพื่อใช้ช่วงเวลาตามกฎของคุณเอง

ข้อมูลคำสั่งซื้อในผู้ติดต่อ: การเชื่อมต่อ Shopify และ Stripe เริ่มระบบอัตโนมัติจากเหตุการณ์ของร้านค้าและการเรียกเก็บเงิน และซิงค์ฟิลด์อย่าง shopify_last_order_total, shopify_last_order_at และ stripe_lifetime_value_cents เข้าไปในผู้ติดต่อแต่ละราย ให้ใช้ฟิลด์เหล่านี้เพื่อแบ่งเซกเมนต์และตรวจความสมเหตุสมผลของข้อมูล ไม่ใช่เพื่อแอตทริบิวชัน

กลุ่ม holdout: โหนดแยกเส้นทางในระบบอัตโนมัติแบ่งเส้นทางตามตัวกรอง ไม่ใช่ตามเปอร์เซ็นต์แบบสุ่ม จึงควรสร้างแฟล็กสุ่มในข้อมูลของคุณเอง เขียนค่าลงในฟิลด์ผู้ติดต่อที่กำหนดเอง (ผ่านการนำเข้า CSV หรือ POST /v1/contacts) แล้วกันผู้ติดต่อเหล่านั้นออกจากกลุ่มเป้าหมายที่จะส่ง

คำถามที่พบบ่อย

ROI ของอีเมลมาร์เก็ตติ้งคือ $36 ต่อทุก $1 จริงหรือไม่?

ตัวเลขนั้นเป็นค่าเฉลี่ยของสิ่งที่นักการตลาดรายงานในแบบสำรวจ State of Email ปี 2020 ของ Litmus ไม่ใช่ผลจากการวัดจริง และในรายงานฉบับเดียวกัน มีไม่ถึง 1 ใน 4 ที่บอกว่าบริษัทของตนวัด ROI ของอีเมลได้ดี ROI ของคุณอาจสูงหรือต่ำกว่านี้มาก

ROI ของอีเมลมาร์เก็ตติ้งที่ดีคือเท่าไร?

งานอีเมลใดก็ตามที่กำไรขั้นต้นส่วนเพิ่มสูงกว่าต้นทุนทั้งหมด (ROI จากกำไรสูงกว่า 0%) ถือว่าคุ้มทุนแล้ว ค่าเฉลี่ยที่เผยแพร่กันอยู่ใช้กฎการนับรายได้ที่ไม่มีการนิยาม จึงควรติดตาม ROI ของคุณเองแบบเดือนต่อเดือนด้วยนิยามที่คงที่

คำนวณ ROI ของอีเมลอย่างไร?

แบบที่อิงกำไรคือ (กำไรขั้นต้นส่วนเพิ่ม ลบ ต้นทุนงานอีเมล) หารด้วยต้นทุนงานอีเมล หากมีแค่รายได้ที่นับว่ามาจากอีเมล ให้รายงาน (รายได้ที่นับว่ามาจากอีเมล ลบ ต้นทุน) หารด้วยต้นทุน โดยระบุช่วงเวลาแอตทริบิวชันที่ใช้กำกับไว้ ส่วนตัวเลขส่วนเพิ่มได้มาจากกลุ่ม holdout

ควรใช้ช่วงเวลาแอตทริบิวชันเท่าไรสำหรับอีเมล?

ใช้ช่วงเวลาที่อิงการคลิกให้ตรงกับวงจรการซื้อของคุณ โดยทั่วไปคือ 1 ถึง 5 วันสำหรับอีคอมเมิร์ซที่ซื้อแบบไม่ต้องคิดนาน และ 14 ถึง 30 วันสำหรับการซื้อที่ต้องใช้เวลาพิจารณาหรือช่วงทดลองใช้ อย่าใช้ช่วงเวลาที่อิงการเปิด เพราะ Apple Mail Privacy Protection โหลดพิกเซลติดตามไม่ว่าจะมีคนอ่านอีเมลหรือไม่

กลุ่ม holdout สำหรับอีเมลควรใหญ่แค่ไหน?

ใหญ่พอที่จะตรวจจับผลที่เพิ่มขึ้นในระดับที่คุณสนใจ ที่อัตราการซื้อ 2% การตรวจจับผลที่เพิ่มขึ้น 20% ที่ความเชื่อมั่น 95% และอำนาจการทดสอบ 80% ต้องมีคนในกลุ่ม holdout 10% ราว 10,900 คน จากรายชื่อทั้งหมดราว 109,000 คน แนวทางของ Braze ที่ให้มีอย่างน้อย 1,000 คนและไม่เกิน 10% ของกลุ่มเป้าหมายเป็นเพียงขั้นต่ำ ไม่ใช่การรับประกัน