뉴스레터 오픈율, 클릭률 이 정도면 좋은 건가요?
이 글은 스티비 2023 이메일 마케팅 리포트 세미나에서 발표한 내용을 정리하여 기록한 글입니다.
안녕하세요. 데이터리안의 보민입니다. 이번에 좋은 인연으로 스티비 2023 이메일 마케팅 리포트 데이터 분석을 함께 해보았고, 세미나까지 함께 진행했는데요.
이번 글에서는 이메일 마케팅 리포트 분석을 함께한 사람이면서 동시에 스티비를 통해 뉴스레터를 보내고 있는 데이터리안의 멤버로서, 이번에 이메일 마케팅 리포트를 만들면서 어떤 고민을 했었는지, 이메일 마케팅 리포트를 어떻게 활용하면 좋을지, 뉴스레터를 성장시키기 위해서는 또 어떤 데이터들을 어떻게 보면 좋은지 이야기를 해보려고 합니다. 세미나에서 미처 못다 알려드린 데이터리안의 뉴스레터 데이터 활용 사례도 몇 가지 더 추가했어요.
실무자분들이 아주 궁금해하시는 아래 두 가지 질문을 중심으로 이야기해 보겠습니다. 두번째 질문에 대한 답변은 ‘어느 요일, 몇 시에 메일을 보내야 할까요?’에서 보실 수 있어요.
뉴스레터 오픈율, 클릭률 이 정도면 좋은 건가요?
어느 요일, 몇시에 메일을 보내야 할까요?
2023이메일마케팅리포트.jpg
뉴스레터 오픈율, 클릭률 이 정도면 좋은 건가요?
뉴스레터 오픈율, 클릭률 이 정도면 좋은 건가요? 정말 많은 분들이 궁금해하실 것 같습니다. 아마 이 궁금증이 있는 분들 중에는 오픈율, 클릭률의 기준, 정답을 정해줬으면 좋겠다 하시는 분들도 계실 것 같습니다.
하지만 뉴스레터 오픈율, 클릭률의 절대적인 기준이나 정답을 구하는 건 현실적으로 불가능합니다. 뉴스레터를 발송하는 사람들 전체를 대상으로 오픈율 평균이나 클릭율 평균을 보는 건 의미가 없는 일이기 때문에 그렇습니다. 구독자가 5명인 뉴스레터와 구독자가 50,000명인 뉴스레터의 오픈율을 비교하는 건 말이 안 되니까요. 마찬가지로 게임 관련 콘텐츠를 발행하는 뉴스레터랑 부동산 콘텐츠를 발행하는 뉴스레터를 비교할 수도 없는 노릇이거든요.
오픈율 클릭률 정답.jpg
그러면 대체 데이터를 어떻게 봐야 하는 걸까요?
일단 저는 답을 찾고 싶은 실무자분들의 마음도 충분히 공감이 갑니다. 이메일 마케팅 하고는 있는데 오픈율이 몇퍼센트 라고만 나오면 이게 좋은 건지 나쁜 건지 알 수가 없으니까요. ‘이메일 마케팅 한다던데 잘 되고 있어요?’ 라고 동료들이 물어봤을 때도 대답하기가 어렵죠.
저희도 처음에 뉴스레터를 발송하고 나서 이 부분을 고민 많이 했었는데요. 데이터리안이 참고하고 있는 데이터들을 몇가지 알려드릴 테니 여러분도 참고해서 데이터를 확인해 보시면 좋겠습니다.
1. 이메일 리포트를 참고하기
우선 가장 쉽고 간단한 방법은 스티비 이메일 마케팅 리포트를 참고하는 것 입니다. 저희도 처음에 뉴스레터를 보내고 오픈율, 클릭률을 확인할 때 스티비 리포트에 수록 되어있는 지표를 벤치마크 지표로 많이 참고했습니다.
리포트 중에서도 섹션 3에 있는 이메일 성과 지표를 참고하시면 좋습니다. 이번에 스티비 2023 이메일 마케팅 리포트에서 이 섹션을 만들 때 스티비 팀과 논의를 많이 했습니다. 오픈율, 클릭률을 어떻게 계산해야할지, 그래프를 어떻게 보여드려야할지, 설명을 이렇게만 해도 문제가 없을지 등등 고민이 많았는데요. 이야기를 많이 나눈 끝에 나온 결과들이 이번 리포트에 잘 반영이 되었습니다.
이 섹션에서는 회사/단체 발행하는 뉴스레터와 개인이 발행하는 뉴스레터의 오픈율과 클릭률을 비교해서 볼 수 있고요. 구독자 수별 오픈율, 클릭률이나 업종별 오픈율 클릭률도 마찬가지로 참고해 보실 수 있습니다.
2023스티비이메일마케팅리포트_섹션3.jpg
2. 스티비 업종별 이메일 지표 참고하기
두 번째 방법은 스티비에서 제공해 주는 업종별 이메일 벤치마크 지표를 참고하는 방법입니다.
스티비 벤치마크 지표.jpg
이 데이터는 스티비 고객들의 평균 오픈율, 클릭률 데이터를 업종별로 한눈에 확인해 볼 수 있는 자료입니다. 사실 이메일 마케팅 리포트와 같은 자료는 지금 당장 현황을 파악하기에는 유용하지만, 시간이 지나면 낡은 데이터가 됩니다. 그에 비해 이 벤치마크 데이터는 스티비팀에서 계속 업데이트를 해주는 데이터이기 때문에, 가장 최근 스티비 고객들의 이메일 성과와 내 뉴스레터 성과를 비교해 보고 싶다면 이 데이터를 확인해 보는 것도 도움이 될 겁니다.
‘저도 스티비 쓰는데 이런 데이터 어디서 보는지 모르겠어요’ 하시는 분들도 있을 것 같습니다. 이메일 대시보드의 ‘성과’ 섹션 오른쪽 하단 ‘벤치마크 보기’를 클릭하시면 벤치마킹할 수 있는 업종별 이메일 지표를 보실 수 있습니다.
대시보드.jpg
3. 내 뉴스레터 데이터 분석하기
마지막 세 번째 방법은 내 뉴스레터 데이터를 비교하고 분석하는 방법입니다. 사실 ‘우리가 이메일 마케팅을 잘하고 있는지, 뉴스레터가 성장하고 있는지’가 정말 궁금한 거라면 다른 뉴스레터와 비교하기보다는 우리가 보낸 이전 메일보다 지표가 얼마나 좋아졌는지 우리 구독자들이 꾸준히 뉴스레터를 잘 열어보고 있는지 등을 확인하는 것이 더 중요합니다.
내 뉴스레터 데이터 분석하기.jpg
비슷한 콘텐츠로 비슷한 수의 구독자들에게 메일을 보내고 있는데 지표가 크게 상승, 하락한다면 의심의 여지 없이 뭔가 달라진 것일 테니까요. 이전에 뉴스레터를 보낸 적이 없고, 새롭게 발행을 시작하는 거라면 쌓아놓은 데이터가 없으니까 리포트 또는 벤치마크 지표라도 참고를 해봐야 하는데요. 이미 이메일을 꾸준하게 발행하고 있고, 데이터가 이미 쌓여있는 상태라면, 내 뉴스레터 데이터를 잘 분석해 보는 게 뉴스레터를 성장시키기 위해서 필요한 일이라고 생각합니다.
여기서 ‘나는 이메일 마케팅 리포트도 참고해 봤고, 벤치마크 데이터도 참고해 봤는데 뭔가 쪼끔 부족하다’, ‘내 뉴스레터 데이터 분석해 보고 싶은데 어떻게 해야 할지 모르겠다’고 생각한 분들이 계실 것 같아요. 이런 분들을 위해 데이터리안은 뉴스레터 데이터를 이용해서 추가로 어떤 분석을 하고 있는지 소개해 드리도록 하겠습니다.
데이터리안이 뉴스레터 데이터 분석하는 법
지금까지 오픈율, 클릭률에 정답이 있는 건지, 정답이 없는 거라면 도대체 무엇을 기준으로 데이터를 봐야 하는지 이야기를 해봤습니다. 글을 이렇게 마무리하면 그래서 어떤 데이터를 어떻게 보라는 건지 좀 막막하실 것 같아요. 그래서 저희 데이터리안에서 뉴스레터를 보내고 성과를 확인하는 방법을 알려드리려고 합니다.
1. 월별 오픈 리텐션 분석
데이터리안에서는 뉴스레터 데이터가 어느 정도 쌓인 이후에 스티비에서 다운로드 받을 수 있는 뉴스레터 데이터를 활용해서 분석을 하고 있습니다. ‘이전에 발송한 뉴스레터 대비 이번에 발송한 뉴스레터에서는 오픈율, 클릭률이 어떻게 변화했는지’ 또는 ‘구독자들의 특징에 따라 오픈율, 클릭률에 어떤 차이가 있는지’를 확인하고 있는데요.
코호트별 리텐션 분석1.jpg
이 이미지는 데이터리안 뉴스레터의 구독 N개월 후 뉴스레터 오픈 리텐션을 분석해본 차트입니다. 아마 뉴스레터 발송하시는 분들 중에 ‘구독자들이 매월 발송하는 뉴스레터를 꾸준히 보고 있을까?’ 궁금하신 분들이 많이 계실 것 같은데요. 저희도 이 부분이 궁금해서 월별 뉴스레터 오픈 리텐션 데이터를 확인해 보고 있습니다.
코호트별 리텐션 분석2.jpg
리텐션이라는 개념을 처음 접하시는 분들을 위해 예를 들어 설명을 해드리면, 리텐션은 사용자들이 지속적으로 서비스를 사용하는지를 측정하기 위해 확인하는 지표입니다.
뉴스레터 오픈 리텐션을 예시로 잠깐 설명을 해보면, 3월에 데이터리안 뉴스레터 구독을 시작한 사람이 100명이라고 할 때, 그중에 3월 뉴스레터를 받아서 열어본 사람이 54명이면 당월 오픈율은 54%입니다. 3월에 신규 구독한 사람 중에서 4월에 메일을 열어 본 사람이 30명이라면 1개월 리텐션은 30%라고 할 수 있습니다. 또 그다음 달에는 20명이 뉴스레터를 열어봤다면 2개월 리텐션은 20%라고 할 수 있어요.
리텐션에 대해 더 알아보고 싶으신 분들은 리텐션 (1) Classic Retention 글을 읽어보세요.
코호트별 리텐션 분석3.jpg
저희는 리텐션 지표를 구독자들이 뉴스레터를 신규 구독한 월별 코호트로도 나누어서 보고 있습니다. 3월 신규 구독자들은 구독 후 N개월 동안 리텐션이 어떻게 변화하는지, 4월 신규 구독자들의 리텐션은 어떻게 변화하는지를 따로따로 나눠 보는 거예요.
이렇게 따로 나눠보는 이유는 월별로 특별한 이벤트가 있을 수 있기 때문인데요. 예를 들어 저희는 작년에 헤이조이스 오프라인 행사에 참여하여 뉴스레터를 홍보한 적이 있었습니다. 만약 해당 월에 뉴스레터를 구독한 구독자들의 행동 패턴이 다른 월에 신규 구독한 구독자들의 행동 패턴과 다르다면, 이때 오프라인 행사로 구독한 구독자들의 행동 패턴이 다른가보다 생각 할 수 있겠죠. 이렇게 데이터를 나눠서 보면 조금 더 보이는 것들이 있습니다.
2. 구독 경로별로 오픈율 분석
앞서 신규 구독자들이 구독을 시작한 월별로 데이터를 나눠서 본다고 말씀드렸는데요. 사실 정확하게 구독자들이 어떤 채널을 통해 구독했는지 구분해서 보려면 구독 경로별 오픈율을 따로 분석해 봐야 합니다.
데이터리안에서는 구독자들이 처음 뉴스레터를 구독하게 된 경로를 기준으로 ‘구독 그룹’을 분류하고, 구독 그룹별 구독자들의 오픈율이 어떻게 다른지를 월별로 확인하고 있어요.
구독그룹별 리텐션 분석1.jpg
이렇게 데이터를 보다 보면 평균보다 오픈율, 클릭률이 더 높은 그룹들이 있는데요. 공통점을 찾아보니, 웹사이트에서 블로그 글을 보다가 뉴스레터를 구독하신 분들, 세미나 페이지를 보다가 뉴스레터를 구독한 분들, 웹사이트 메인 페이지에서 뉴스레터를 구독한 분들 등 뉴스레터를 구독하기 위해 보다 적극적인 액션이 필요한 채널에서 뉴스레터를 구독해 주신 분들이 많았습니다.
구독그룹별 리텐션 분석2.jpg
데이터리안 블로그 하단에 보시면 뉴스레터 구독을 유도하는 영역이 있는데요. 근데 블로그 글 최하단에 있어서 눈에 띄기가 쉽지는 않습니다. 또 이 영역을 봤다고해도 그냥 훑어보고 넘어가기 쉬운데요. 이런 악조건을 뚫고 해당 영역을 통해서 구독한 분들은 그만큼 웹사이트의 콘텐츠를 꼼꼼히 봐주신 분들이거나 그만큼 블로그의 콘텐츠가 마음에 들어서 뉴스레터도 꼭 받아보고 싶었던 분들이라고 생각해 볼 수 있습니다.
그래서 비록 뉴스레터를 구독하는 수는 많지 않을지라도, 일단 구독하고 나면 다른 그룹에 비해 뉴스레터를 더 많이 오픈하고 클릭하는 것으로 생각됩니다.
이렇게 구독 그룹별로 데이터를 나누어 보게 되면 기존에는 볼 수 없었던 구독자들의 패턴이나 성향을 확인할 수 있습니다. 해당 구간을 통한 구독자 유입을 늘리고 싶다면, 웹사이트에서 뉴스레터 구독하는 영역을 좀 더 쉽게 발견할 수 있도록 개선하거나 좀 더 쉽게 구독할 수 있도록 개선해 볼 수 있을거에요.
뉴스레터 전환영역.jpg
[Tip] 스티비에서 구독 경로 확인하는 방법 알고 싶어요.
데이터 이렇게 보면 좋은 거 알겠는데 경로별로 구독 그룹 나누는 걸 어떻게 하는지 모르겠다 하시는 분들도 계실 것 같습니다.
스티비에서 제공하는 구독 신청한 구독자를 그룹으로 자동 분류하기: 구독 폼 URL 파라미터 기능을 이용하시면 되는데요. 간단히 얘기하면 뉴스레터 구독 신청을 받는 곳 별로 구독 링크를 조금씩 다르게 만들어서 넣어두면, 각각의 링크를 통해 구독한 사람들을 특정 그룹으로 자동 분류할 수 있도록 도와주는 기능입니다.
아마 기능이 있는지 몰라서 못쓰셨던 분들도 꽤 있으셨을 것 같은데요. 이번 기회에 이 기능을 이용해서 유입 채널별로 구독자 그룹을 따로 관리하고, 분석해 보시는 것도 좋겠습니다.
URL이 어떻게 생겼는지 궁금하신분 중에 아직 데이터리안 뉴스레터를 구독하지 않으신 분들이 계시다면 이 링크를 통해 뉴스레터를 구독해보세요. 이 링크를 통해 구독한 구독자분들은 데이터리안 블로그 글을 통해 유입된 구독자 그룹으로 관리됩니다.
* 참고로 지금 스티비에서는 구독 그룹을 20개까지만 만들 수 있다고 해요.
블로그 그룹.png
3. 유료 광고 성과 측정(SAC, Subscriber Acquisition Cost)
마지막으로 저희는 뉴스레터 구독자를 모으기 위해 유료 광고도 진행하고 있는데요. 지금까지 이야기했던 것들을 종합하면, 광고 성과도 간단히 측정해 볼 수 있습니다. 보통 사용자 한 명을 데려오기 위해 사용하는 금액을 CAC라고 이야기하는데요. 지금은 뉴스레터 구독자를 한 명 데려오기 위해 사용하는 금액이니까 SAC(Subscriber Acquisition Cost)라고도 할 수 있겠습니다.
뉴스레터 광고 1.jpg
앞서 얘기했던 것처럼 유입 경로별로 구독 그룹별로 나눠서 데이터를 확인하게 되면, 각 유입 채널별로 지출한 금액 대비 어느 정도의 신청이 들어왔는지를 알 수 있게 됩니다. 예를 들어 인스타그램에 뉴스레터를 광고하는 금액으로 2만 원을 사용했는데 인스타그램 광고를 통해 신규 구독한 뉴스레터 구독자가 총 10명이었다고 해볼게요. 그러면 구독자 한 명을 확보하기 위해 사용된 SAC는 2,000원이라고 할 수 있습니다.
마무리
지금까지 ‘뉴스레터 오픈율, 클릭률 이 정도면 좋은 건가요?’라는 궁금증에 대해 데이터 분석가 입장에서 답변을 해보았습니다. 뉴스레터 데이터를 가지고 참 여러가지 분석을 해볼 수 있죠?
리텐션 분석과 구독 그룹 분석과 관련한 자세한 내용은 모두 데이터리안 혜정님이 써주신 ‘뉴스레터 담당자는 이런 데이터가 궁금해요!’ 글에 들어가 보시면 자세하게 설명이 나와 있으니 궁금하신 분들은 블로그 글 참고해 보세요.
‘어느 요일, 몇 시에 메일을 보내야 할까요?’ 이 질문에 대한 답변이 궁금하신 분들은 다음글 어느 요일, 몇 시에 메일을 보내야 할까요? 를 읽어주세요.


conversion_type

시리즈 내 순서

conversion_text

멤버 전용

대표 이미지

공개 가능

작성일

예상 읽기 시간

전환 텍스트

글쓴이

시리즈

상단 노출

전환 유형

요약

제목