Как посчитать email frequency fatigue в SQL

Зачем frequency fatigue

Если шлёте 5 писем в неделю, юзеры начинают пропускать → open rate падает. Шлёшь 7+ → unsubscribe растёт. Frequency fatigue — точка, где marginal letter перестаёт давать revenue и начинает съедать список. Маркетинг-команды часто оптимизируют volume, но не учитывают это.

Сигналы

• падающий open rate за неделю при росте sending volume
• рост unsubscribe rate
• рост spam complaints
• падение click-through

Frequency в SQL

WITH user_emails AS (
    SELECT
        subscriber_id,
        DATE_TRUNC('week', sent_at)::DATE AS week,
        COUNT(*) AS emails_sent,
        COUNT(*) FILTER (WHERE was_opened) AS opens,
        COUNT(*) FILTER (WHERE was_clicked) AS clicks,
        MAX(CASE WHEN was_unsubscribed THEN 1 ELSE 0 END) AS unsubscribed
    FROM email_log
    WHERE sent_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL '12 weeks'
    GROUP BY subscriber_id, DATE_TRUNC('week', sent_at)
)
SELECT
    emails_sent,
    COUNT(*) AS users_at_this_volume,
    AVG(opens::NUMERIC / emails_sent) * 100 AS avg_open_rate_pct,
    AVG(unsubscribed) * 100 AS unsubscribe_rate_pct
FROM user_emails
GROUP BY emails_sent
ORDER BY emails_sent;

Видно, как растёт unsubscribe с frequency.

Optimum frequency

Максимум revenue / unsubscribe trade-off:

WITH frequency_revenue AS (
    SELECT
        emails_sent,
        SUM(revenue) / COUNT(DISTINCT subscriber_id) AS revenue_per_user,
        AVG(unsubscribed) AS unsubscribe_rate
    FROM email_revenue_view
    GROUP BY emails_sent
)
SELECT
    emails_sent,
    revenue_per_user,
    unsubscribe_rate * 100 AS unsub_pct,
    revenue_per_user - unsubscribe_rate * 50 AS revenue_minus_churn_cost  -- $50 = average LTV per unsubscribe
FROM frequency_revenue
ORDER BY revenue_minus_churn_cost DESC;

Максимум revenue_minus_churn_cost = optimal sending frequency.

Personal frequency cap

Каждый customer имеет свой optimum:

WITH user_history AS (
    SELECT
        subscriber_id,
        AVG(was_opened::INT) AS open_rate_at_current_freq,
        COUNT(*) FILTER (WHERE sent_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days') AS recent_emails
    FROM email_log
    WHERE sent_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'
    GROUP BY subscriber_id
)
SELECT
    subscriber_id,
    recent_emails,
    open_rate_at_current_freq,
    CASE
        WHEN open_rate_at_current_freq < 0.05 AND recent_emails >= 5 THEN 'reduce_to_2_per_week'
        WHEN open_rate_at_current_freq < 0.10 AND recent_emails >= 3 THEN 'reduce_to_1_per_week'
        WHEN open_rate_at_current_freq > 0.25 AND recent_emails <= 2 THEN 'can_increase_to_3'
        ELSE 'keep_current'
    END AS recommendation
FROM user_history;

Smart sending = разная частота для разных segments.

Частые ошибки

Ошибка 1. Frequency cap = same for all. Champion может получать 5 emails/week. Dormant — max 1. Сегментируйте.

Ошибка 2. Считать только open rate. MPP-inflated. Используйте click + revenue в knowledge base.

Ошибка 3. Оптимизировать только short-term. Daily emails дают peak revenue в неделю 1, но decay списка через 6 месяцев. Long-term view.

Ошибка 4. Не различать types. Transactional, newsletter, promo — разные fatigue thresholds.

Ошибка 5. Считать на all senders. Domain-aware: Gmail-юзеры терпят больше, чем Outlook. Сегментируйте.

Связанные темы

• Как посчитать unsubscribe rate в SQL
• Как посчитать email engagement score в SQL
• Как посчитать email open rate в SQL
• Как посчитать email list decay в SQL

FAQ

Сколько emails/week оптимум?

B2C: 1-3. B2B: 1-2. Daily — рискованно, нужны personalized triggers.

Frequency cap — что?

Maximum emails per period (e.g., 3/week). Cross-campaign enforcement.

Smart sending — это?

ML-based: алгоритм решает кому, что и когда. Brevo, Mailchimp Predictive.

Fatigue per segment?

Yes — VIP-segment может терпеть 5/week, casual — 1.

Когда suppress?

После 90 дней без open + 3+ emails sent — кандидат на suppression.