Mejora exponencialmente la efectividad de tus emails (ejemplo real)

Acabo de terminar una consultoría centrada exclusivamente en las campañas de newsletter. Contactó conmigo un cliente B2B para que le ayudase con su base de datos para las campañas de email marketing. Quería aumentar el tamaño de la base de datos y al mismo tiempo, aumentar el ratio de apertura que tenía, un ridículo 7%. Objetivo: doblar el open rate y establecer unas pautas para que la base de datos se vaya incrementando de forma natural.

El primer paso, en estos casos es analizar las estadísticas de los distintos envíos para poder sacar conclusiones de lo que funciona y lo que no. A partir de estos datos ya tendremos una línea a seguir.

Antes hay que recordar la máxima para las campañas de email: CENTRARSE EN LA CALIDAD (de las listas) Y NO EN LA CANTIDAD.

Estadísticas de los envíos por email

Al tratarse de un caso real, me voy a centrar solo en las estadísticas más importantes de este caso:

Email enviados: 17.732
Email no enviados: 724
Emails leidos: 1.242 (7%)
No leídos: 11.607 (65,4%)
Rebotados: 4.883 (27,5%)

Nota: Las estadísticas de los envíos anteriores a éste son de porcentajes parecidos, así que no los voy a poner.

Una vez con estas estadísticas en las manos ya nos ponemos a analizarlas y lo que destaca de forma exagerada son los email no leídos (65,4%) y los rebotados (27,5%).

El porqué de los rebotes

Una cantidad porcentual de rebotes, que se van repitiendo en los distintos envíos sólo se puede deber a una cosa: el origen de la base de datos de emails es antiguo, y los email ya no existen y son devueltos con error tipo 500.

Hablando con el cliente, me confirma que su base de datos esta compuesta por varias listas que compraron hace un par de años, sin saber si estaban segmentadas, depuradas, …

Mi consejo es que nunca hay que comprar listas, nos las tenemos que crear nosotros mismos usando métodos de captación distintos con doble opt-in para verificar que los datos son correctos, aunque tardemos más tiempo.

PRIMER PASO

El primer paso a realizar fue configurar correctamente el programa de newsletter para que diera las bajas de los rebotes reincidentes de forma automática. De esta manera el programa mismo realizaría una depuración de la base de datos.

Con esto conseguimos limpiar la base de datos, aunque no conseguiremos aumentar los email leidos. De momento :-)

Análisis de los email no leídos

Una de las principales causas de la baja apertura de los email es no tener la lista segmentada y el origen de la misma, ya que compraron unas bases de datos generales del sector, no estaban enfocadas a cárgos de empresa ni a ninguna otra información, ya que no es lo mismo enviar un newsletter con una oferta al director general, que al director de marketing o a un empleado.

Pero hay otros factores que influyen en mayor o menor medida: periodicidad de los envíos, momento (día) del envió, titular del email, contenido del email, …

Ahora tocaba analizar el contenido de los emails, periodicidad y otros.

Al analizar los emails enviados pude comprobar que el 100% eran publicidad pura y dura de la empresa, con promociones y ofertas. No digo que esté mal hacer estos emails, al contrario, pero no puede ser que el 100% de los email tengan estos contenidos, ya que cansan y aburren.

SEGUNDO PASO

Mejorar titulares y contenidos de los email. Todos los email enviados por esta empresa eran tipo “DESCUENTO ESPECTACULAR”, “MEJOR IMPOSIBLE” y otras joyas literarias por el estilo.

El contenido de los emails seguiría incluyendo en todos ofertas y promociones (así lo quiso el cliente), pero no destacarían en el titular (o al menos no en todos) y tendrían más contenidos, contenidos pensando en el receptor del email, que le pudieran interesar y al mismo tiempo ser útiles.

El contenido ampliado incluía artículos y vídeos relacionados con el sector que podían ayudar a los lectores del newsletter, como por ejemplo como reparar e instalar algunas de las piezas que vendía el cliente, trucos para mejorar rendimientos de los motores, usabilidad en su uso, … Los titulares de los envíos se modificaron para reflejar el contenido más interesante de los email.

Por otro lado, realizamos varias pruebas de envíos en distintos días y horarios para optimizar la tasa de apertura, y al mismo tiempo la periodicidad del envió, que pasó a ser semanal.

TERCER PASO

El tercer paso consistió en aumentar la base de datos para los envíos. Aplicamos distintos métodos de captación que todavía continúan, y así seguirá en el futuro. En un próximo artículo hablaré de ellos ;-)

Resultados 2 meses después

Dos meses después ya se cumplió el primer objetivo con holgura, ya que los 3 últimos envíos tuvieron una tasa de apertura superior al 16,5%, porcentaje sobre los 17.732 emails enviados originalmente, para que la comparativa sea más fiel. El segundo objetivo de ir aumentando la base de datos no tiene final, ya que la captación de nuevos email para la base de datos tiene que ser un trabajo continuo para todas las empresas, pero desde que implementé la metodología a seguir en la empresa, la base de datos a aumentado todas las semanas (excepto agosto, que cerraron por vacaciones).

Aumenta el ratio de apertura (Open Rate) en las campañas de email marketing

La métrica más importante, a mi parecer, en las campañas de email marketing es el Ratio de Apertura (Open Rate). Este ratio muestra el porcentaje de email abiertos en una campaña de newsletter o de otro tipo. El cálculo es bastante sencillo: total de mensajes abiertos dividido por el total de mensajes entregados, hay que restar a los mensajes entregados los emails rebotados. Por eso, es importante tener el Ratio de Apertura (Open Rate) más alto posible, ya que eso significa más impactos de la campaña.

¿Cual es el Ratio de Apertura (Open Rate) promedio?

Esa es la pregunta del millón. Al tratarse de una campaña de publicidad, el promedio acostumbra a ser entre el 20 y 40 % de apertura. Aunque pueda parecer poco, es el promedio en la mayoría de campañas de email marketing, aunque ahora explicaré distintos métodos para intentar aumentar este ratio.

Hay que tener en cuenta, que son campañas de marketing, y muchos usuarios, aunque estén suscritos a nuestro newsletter estarán saturados de mensajes, no les interesará el asunto del mensaje, o cualquier otro imponderable. Si el envío no fuera de una campaña de marketing y fuera por ejemplo, una factura, entonces la tasa de apertura se acercaría al 100%.

Cuando más grande sea la base de datos de direcciones más baja acostumbra a ser el Ratio de Apertura (Open Rate) y eso es fácil de entender con este ejemplo: Si tienes 10 suscriptores lo normal es que mantengas relaciones más personales con todos ellos, con 100.000 suscriptores la relación personal se diluye.

La base de datos de nuestro newsletter o campana/s es como ser vivo: si la cuidas y alimentas crecerá sana y fuerte, si la descuidas morirá.

Métodos para mejorar el Ratio de Apertura (Open Rate):

Calidad y origen de la base de datos

Un factor que influye en el Ratio de Apertura (Open Rate) es el origen de la base de datos. Si la has comprado, la tasa de apertura variará del 5 al 12% dependiendo de la segmentación de la misma. Si es general lo normal es una tasa de apertura del 5%, si la tenemos segmentada podemos llegar al 12%. Tenemos que saber que la calidad de la base de datos es fundamental.

Doble Opt-it, frente al Opt-in y Opt-out

El método más efectivo para un Ratio de Apertura (Open Rate) mayor es haber conseguido los email mediante el doble Opt-it, ya que nos garantiza que los email suministrados son válidos, disminuyendo la tasa de rebote.

Por si desconoces su significado:
Opt-out son los datos que has conseguido offline: de tarjetas de visitas, en reuniones, por teléfono, … y tienen poca tasa de apertura y un gran número de rebotes.
Opt-in: Las direcciones email las hemos conseguido a través de un formulario (por ejemplo, a través de nuestra web) y no hemos validado el email, por lo que no sabremos si es válido.
Doble Opt-it: Usamos el mismo método que en el Opt-in, pero antes de incorporar la dirección a nuestra base de datos, enviamos un email de confirmación a través del cual nos validará la dirección. Es más engorroso para los usuarios, pero nos confirma que el email existe.

Depuración de la base de datos

La mayoría de los programas la realizan automáticamente, ya que detectan cuentas inexistentes, buzones llenos, rebotes recurrentes, … y (si así lo has configurado) realiza las bajas de forma automática, depurando así nuestra base de datos.

Actualización continua de la base de datos

Hay que ir captando nuevos suscriptores (mediante formularios, campañas, concursos, regalos, …) de forma continua para nuestra base de datos, ya que esta sufrirá bajas, cierres de cuentas, … e irá disminuyendo. La pérdida de suscritores se denomina fátiga o tasa de cancelación (churn rate) y puede llegar al 30% anual.

Diseño del newsletter

Una vez abierto el email, mucho usuarios tiene la opción de leer el email con o sin imágenes. Para poder medir el Ratio de Apertura (Open Rate) se usa una imagen alojada en nuestro servidor, que nos sirve de contador de descargas, por lo que si el suscritor lee el email sin cargar imágenes no lo podremos contabilizar. Por eso, necesitamos unos titulares atractivos para que activen las imágenes. También es importante mostrar el contenido importante en la parte superior del mensaje. Sin olvidarnos de realizar un diseño atractivo del newsletter.

Mensaje del asunto

Otros puntos importantes que nos pueden hacer mejorar la tasa de apertura:
– La frase del Asunto del mensaje.
– Frecuencia de envío.
– Día y hora del envío.

A través de la práctica podrás optimizar estos tres últimos puntos.

Mi recomendación es que no tenemos que preocuparnos si en los primeros envíos tenemos un Ratio de Apertura (Open Rate) bajo, ya que según como hayamos conseguido la base de datos es normal. Lo importante es trabajar la base de datos y los componentes del newsletter para ir aumentando el ratio de forma continua y no dejarla aparcada, ya que con el tiempo iría perdiendo efectividad.

Imagen de ePublicist / Flickr.com