Optimización del envio de mails para mejorar resultados

Seguimos desmenuzando el canal email, un canal que como comentábamos puede aportar grandes beneficios que conseguimos gestionar y generar una comunidad activa alrededor del mismo.

Ahora toca dar un paso más y definir una serie de tips que tenemos que tener en cuenta a la hora de optimizar el resultado de los envíos que hagamos, conseguir una mayor tasa de openers y por ende, tratar de optimizar el resultado de las conversiones.

ENVÍOS Y SEGMENTACIÓN

Para comenzar optimizar el rendimiento de nuestra base de datos, tenemos que tener segmentada la misma en función del comportamiento que tengan los usuarios: Si son usuarios activos y, por lo tanto, abren con frecuencia nuestros mails, si son semiactivos y sus aperturas están decayendo o si no son activos y tenemos que tener un tratamiento especial con ellos… o obviar su presencia en el caso de que sean leads irrecuperables.

¿Por qué es importante conocer el comportamiento y tener segmentada la base de datos? Porque a cada registro le enviaremos un mensaje acorde a su estado. Por ejemplo, a usuarios que son activos y compradores recurrentes es recomendable “agradecer” la fidelidad con información exclusiva, lanzamientos previos, descuentos y ofertas de fidelización. Hacer envíos especiales a estos grupos puede hacer que aumenten la conversión.

Para los usuarios que son semiactivos, por ejemplo, podemos segmentar por tipo de productos que compro: Si sabemos que nos compró unos zapatos sport, pero del resto de comunicaciones que le hemos enviado con productos distintos ha “pasado” de nuestro mensaje, enviémosle productos relacionados.

Para aquellos que son inactivos, por ejemplo, podemos empezar por recordarles que hace tiempo que no se pasan por nuestra web y que tenemos productos que pueden ser de su interés. En este caso, “tocar la fibra” del usuario y recordarle que en un tiempo pasado (no muy lejano) mostró interés por nuestros productos.

DÍAS DE LA SEMANA Y NÚMERO DE ENVÍOS

A la hora de realizar el envío de los mails tenemos que tener en cuenta que días/horas suelen ser los mejores en cuanto a respuestas de nuestros usuarios. Datos como valores de aperturas únicas o conversiones conseguidas tienen que ser los que nos definan qué día es el mejor para enviar.

Para productos de moda, por ejemplo, los mejores días para envío de newsletters suele ser los jueves. Mi recomendación: Dedicar una serie de envíos a probar diferentes horarios (8.00, 14.00, 21.00) y diferentes días… Medir resultados y optar por los que más valor aporte.

Una buena estrategia podría ser segmentar nuestra base de datos de envío y hacer los envíos parciales en varios días y varios horarios a la semana para con un mismo contenido de mail tener la información de cómo se comportan los usuarios.

REALIZAR TEST A/B

Si tenemos dudas sobre qué mensaje enviar, qué imágenes utilizar, etc… siempre podemos hacer test A/B (que normalmente la gran mayoría de plataformas de envío de mail soportan).

Para ello lo que hacemos en preparar 2 versiones de un mismo mail (aquí se recomienda cambiar un elemento del que tengamos dudas: El asunto, la imagen principal, el producto destacado, etc…) y realizar un envío muestreado.

Para el envío de muestra lo que hacemos es seleccionar la base de usuario que vamos a usar (por ejemplo, un 10% de los destinatarios normales) y enviamos el modelo A a un 5% y el modelo B al otro 5%. Definimos un periodo de delay (por ejemplo 6 horas) y una variable que nos defina qué datos es que marca el mail ganador (mayor número de aperturas, mayor número de clics, etc…)

Pasado el tiempo establecido, la plataforma de envío analiza cuales son los resultados y, según el parámetro que defina la versión ganadora, se ejecuta el envío de dicho mail ganador al 90% restante de la base de datos

APERTURAS Y CLICS

Es importante analizar estos datos del histórico de mails enviado porque nos van a ayudar a definir el contenido del siguiente mail.

Por ejemplo, si tenemos tasas de apertura muy buenas indica que el primer impacto (asunto) es atractivo y convincente. Si el usuario no abre, hay que preparar asuntos con más gancho.

Si las aperturas son buenas pero los clics no acompañan es que el contenido del mail hay que trabajarlo más. Datos de aperturas únicas mayores del 40% son datos bastante optimizados. Todo aquello que presente aperturas por debajo del 15% hay que optimizar sí o sí.

PERSONALIZACIÓN Y CREATIVIDAD

Como hemos comentado anteriormente, ser creativos con el asunto del mail (primer impacto en el usuario) es fundamental.

Asimismo, es muy importante trabajar la personalización. Recibir un email personalizado del tipo “Juan Enrique estas son las ofertas que hemos pensado para tí” suele tener un retorno positivo en el volumen de aperturas. Humanizar el mensaje y tratar de forma personalizada al usuario es muy bueno.

Todo esto se puede hacer si de cada registro de nuestra base de datos tenemos las variables que nos definen a cada usuario y su comportamiento.

En cuanto a la estructura/diseño del mail, es recomendable ir variando la misma y no enviar siempre el mismo formato: Definir al menos 3-4 formatos e ir rotando las mismas según el tipo de mail que vayamos a enviar. Además, es recomendable que los mails vayan “enriquecidos” (fotos atractivas, producto, textos, llamadas a la acción, etc…).

Aquí damos por hecho que los mails están pensados en formato responsive, porque su apertura puede realizar en cualquier dispositivo.

MEDIR

Altamente necesario medir el resultado de cada envío. Analizar el comportamiento que tienen los usuarios en relación al contenido que le estamos enviando.

Aquí podemos detectar patrones de comportamiento (por ejemplo, ver si un tipo de contenido tiene más repercusión que otros, si los usuarios muestran más interés hacia un tipo de estructura de mail u otra, etc…)

Para ello, además de las estadísticas que incluye cada plataforma de envío, es recomendable incluir píxel de conversión para conocer cuántas conversiones con exactitud viene del canal mail.

En resumen, para mejorar resultados tenemos que:

• Segmentar nuestra base de datos según el comportamiento que tengan los usuarios
• Definir el mejor horario para envío de mails (según nuestro histórico de resultados)
• Realizar test A/B para comprobar mejores versiones de mails
• Ser creativos con el mensaje y personalizar contenidos
• Usar contenidos atractivos, diferentes y responsive
• Analizar resultados y detectar patrones de comportamiento