Případová studie · ANALÝZA e-mail marketing

Mailing strategie
fleppi.cz × Leadhub × Shoptet

Jak jsme pomohli českému stationery e-shopu k odhalení příčin klesajícího výkonu emailového marketingu a sestavení konkrétního plánu obnovy — vše na základě dvouletých dat, bez přístupu k API.

02 · VÝCHOZÍ STAV

Před analýzou

Měl fleppi funkční emailový marketing s uvítací sekvencí, pravidelným newsletterem a segmentací na Klub (loajální zákazníci) a širší zákaznickou databázi. Přesto meziročně klesal obrat i zájem zákazníků — bez jasné odpovědi proč.
API přístup do Leadhub nebyl při zahájení projektu dostupný. Celá analýza proto proběhla nad CSV exporty z Leadhub a Shoptet — dvouletá data o stovkách kampaní a desítkách tisíc objednávek.

Co chybělo

• Meziroční pohled na výkon — nebylo vidět kde a proč klesá.

• Pochopení vazby mezi emailovou aktivitou a obratem po měsících.

• Kvantifikace dopadu jednotlivých automations.

• Cross-sell příležitosti identifikované z dat objednávek.

• Srovnání výkonu Klub vs. zákaznická databáze.

Co fungovalo

• Uvítací sekvence s vysokým open rate a konverzí.

• Klub newsletter — konzistentně nejsilnější formát.

• Pravidelné rozesílky v průběhu roku.

• Abandoned cart automations ve třech krocích.

• Sezónní kampaně v Q4.

Zásadní problém:

Zákazníci emaily otvírali, ale přestávali klikat
— tím se propad v emailovém výkonu přímo přenášel do obratu. Email přitom tvoří téměř polovinu celkových tržeb, takže každý výkyv v email kanálu je okamžitě cítit v číslech.

03 · POSTUP

Řešení

Analýza probíhala jako živá spolupráce s majitelkou fleppi — průběžné výsledky byly sdíleny v reálném čase a majitelka doplňovala kontext (stěhování skladu, rozhodnutí o letních kampaních, vývoj sortimentu), který pomohl data správně interpretovat.

1. Import a validace dat CSV exporty ze Shoptetu a z Leadhub — kampaně, automations i objednávky za dvouletý horizont. Čistění dat, sjednocení formátů, ověření konzistence.

2. Meziroční srovnání objednávek Každý kalendářní měsíc rok po roku — obrat, počet objednávek, průměrná hodnota košíku, zákazníci, retence. Přesná identifikace měsíců a příčin propadu.

3. Analýza emailových kampaní Stovky broadcast kampaní a automations za dva roky. Open rate, CTR, revenue a revenue na odeslaný email — po měsících i po kampaních. Identifikace top performers a slepých skvrn.

4. Market basket analýza Z desetitisíců objednávek identifikace nejčastějších produktových kombinací — základ pro cross-sell automations a produktově zaměřené newslettery.

5. Sestavení strategie a 365denního plánu Všechna zjištění přetavena do konkrétního akčního plánu s odůvodněním a odhadovaným přínosem každého úkolu.

04 · ZJIŠTĚNÍ

Co ukázala data

Pokles výkonu nebyl náhodný ani plošný — měl konkrétní příčiny v konkrétních měsících. Data jasně ukázala, kde a proč.

Emailová aktivita = obrat:

V měsících s výrazně vyšší emailovou aktivitou byl obrat prokazatelně vyšší a naopak. Výpadky kampaní v létě 2025 se okamžitě projevily na tržbách.

Absence jednoho emailu = ztráta:

Ztráta, která se nedohoní. Letní sezóna nám odkryla nevyužitý potenciál. Přímé srovnání stejných letních měsíců ze dvou let ukázalo že, tam kde bylo méně kampaní, byl obrat výrazně nižší. Letní mystery box z roku 2024 přinesl z jednoho emailu výsledek srovnatelný s celými průměrnými kampaněmi a v roce 2025 neměl náhradu.

Klub newsletter — zlaté aktivum:

Segmentovaný Klub newsletter generuje výrazně vyšší revenue na odeslaný email než standardní rozesílky — konzistentně a napříč celým sledovaným obdobím. Tento segment je nejhodnotnějším aktivem celé databáze.

Uvítací sekvence jako nejsilnější automation:

První uvítací email s kódem má open rate přes 60 % a generuje revenue na email výrazně přesahující jakoukoliv broadcast kampaň. Emaily 2–4 mají velký prostor pro optimalizaci — timing a obsah mohou výrazně zlepšit jejich výkon.

Cross-sell = skrytá příležitost:

Více než třetina objednávek obsahuje zároveň dvě klíčové kategorie — přesto neexistuje automation, která by zákazníka po prvním nákupu aktivně nasměrovala na komplementární produkty.

Klesající zájem o obsah kampaní:

Open rate zůstal výrazně nad oborovým průměrem, ale CTR meziročně klesl na méně než polovinu. Zákazníci jsou s brandem v kontaktu — ale obsah nebo CTA přestal být dostatečně přesvědčivý.

Pozitivní signál:

Měsíce, kde emailová aktivita naopak rostla: „narozeninová série”, „akce pro malé firmy” — vykázaly meziroční růst obratu. Zákazníci reagují. Problém není databáze, je to obsah a frekvence.

05 · DOPORUČENÍ

Co jsme navrhli

Každé doporučení vychází přímo z dat a je zakotveno v konkrétním zjištění. Vše je odvozeno od chování zákazníků fleppi.

Letní mystery box

Vrátit do kampaňového kalendáře: Data 2024 jasně ukazují, co jeden dobře připravený letní email dokáže.

Série teaser

Spuštění → last call může obnovit letní peak, který v 2025 chyběl.

Back-to-school série

Srpen jako strategický měsíc: Srpen je přirozeným nákupním triggerem pro cílovou skupinu. Data ukazují, že výpadek kampaní v tomto měsíci přímo způsobil výrazný propad obratu — série 4–5 emailů je nejrychlejší cesta k nápravě.

Cross-sell automation

Propojit nejsilnější kategorie: Třetina zákazníků kupuje obě klíčové kategorie, ale automation neexistuje. Post-purchase email do 7 dní s konkrétními komplementárními produkty může probudit latentní zájem.

Klub newsletter

Zvýšit frekvenci a investici do obsahu: Nejlepší rev/email v celém portfoliu, přesto pouze jednou měsíčně. Přidání jednoho Klub emailu navíc při zachování kvality je nejjistější krátkodobý krok k růstu revenue.

Adresovat propad CTR:

Systematické testování předmětů (A/B testování ) a CTA na třech kampaních odhalí, kde se ztrácí proklik. Open rate je zdravý — problém je v obsahu nebo výzvě k akci, ne v databázi.

RFM segmentace

Personalizace dle nákupní aktivity: Rozdělení databáze na aktivní zákazníky, zákazníky v riziku odchodu a spící kontakty umožní posílat relevantní obsah a snížit odhlašování.

06 · VÝSTUP PROJEKTU

Co klient dostal

Výstupem není obecný report, ale strategický dokument přizpůsobený přesně datům a situaci fleppi.

• Dvouletá analýza s meziročním srovnáním:
  Každý měsíc, každá kampaň.
  

• Co rostlo, co padlo a proč:
  Identifikace příčin poklesu: konkrétní měsíce, konkrétní chybějící kampaně, konkrétní vazba na obrat, ne dohady, ale data.
   

• Analýza top kampaní a automations:
  Co funguje, co nefunguje a proč, s doporučeními jak replikovat nejsilnější formáty.
   

• Cross-sell mapa z reálných dat:
  Nejčastější produktové kombinace zákazníků, základ pro automations a produktové newslettery.
   

• Obecná marketingová doporučení:
  RFM segmentace, NPS, SEO, Pinterest, atribuční model — nad rámec emailu.
   

• 365denní akční plán:
  40+ konkrétních úkolů s prioritou, kategorií a odůvodněním přínosu.