Aunque hay reglas generales que nos ayudan a poner en marcha una Estrategia de e-Mail Marketing ganadora, la realidad es que cada empresa tiene sus propias palancas de éxito.
Para encontrarlas, no hay más remedio que recurrir al método de "Prueba y Error", analizando continuamente los resultados obtenidos para:
- Mantener la base de datos con Usuarios Activos y Valiosos.
- Mejora el contenido y la estructura de Newsletter.
- Enviar información relevante en el momento y lugar adecuados.
- Mejorar el retorno sobre la inversión de las campañas.
- Optimizar las páginas de aterrizaje y los cambios de conversión asociados a las campañas.
Aprende cómo la analítica de e-Mail Marketing puede ayudarte a mejorar los resultados de tus comunicaciones.
2. Obje0vos
del
Webinar
1. Controlar
los
resultados
obtenidos
mediante
el
E-‐mail
Marke0ng
2. Tomar
decisiones
para
mejorar
los
resultados.
3. Índice
1. Conceptos
básicos
2. Obje0vos
en
la
Estrategia
y
el
Plan
de
E-‐mail
Marke0ng
3. Analí0ca
de
e-‐mail
marke0ng
1. Analí0ca
de
Listas
2. Analí0ca
de
campañas
1. Respuesta
de
campañas
2. Comportamiento
Web
3. Resultados
de
negocio
4. Mailchimp
5. Herramientas
5. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Conceptos básicos
¿Qué es?
Es la práctica por la que una persona u organización, el remitente, envía un correo
electrónico con información de diferente índole a una o varias personas, los
destinatarios.
En el sentido amplio del término, cualquier correo electrónico enviado a un Cliente o
Prospecto podría considerarse una acción de e-mail marketing.
Objetivos generales
1. Ventas
2. Fidelizar Clientes
3. Información administrativa
6. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Conceptos básicos
Tienda
on-‐line
o
Web
corpora?va
[www.tuempresa.com]
Estrategia
de
Marke0ng
on-‐line
y
Plan
de
Acción
SEO
SEM
Redes
Sociales
Afiliaición
E-‐mail
marke0ng
Marke0ng
de
contenidos
Seguimiento
y
Control:
Analí0ca
Web,
Op0mización
y
Reputación
online
Formación
Equipo
Empresa
7. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Conceptos básicos
Tipos de envíos en función de quién lo envía
1. Transaccionales: Son aquellos que se desencadenan en base a acciones realizadas
por los Usuarios en la web de la empresa.
El principal objetivo es remitir información relativa a la acción que lo desencadena,
si bien, gracias a sus buenas tasas de apertura [Superiores al 50%], son
herramientas perfectas para fidelizar clientes, introducir otros servicios y realizar
ventas cruzadas.
2. Directos o manuales: Son los lanzados en base a requerimientos comerciales de la
organización o persona que los envía, sin responder a una acción concreta de los
destinatarios. Se envía a una lista completa o a un segmento de la misma. Tasas de
apertura de entre el 20% y el 35% en función del sector.
9. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Conceptos básicos
Ejemplos contenidos envíos transaccionales
Ejemplo:
Se
u0liza
un
correo
transaccional
con
obje0vos
administra0vos
para
realizar
una
comunicación
comercial
11. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Conceptos básicos
Conceptos básicos de analítica para el correo
1. Campaña: Cada uno de los envíos realizados a un grupo de
destinatarios concreto con la herramienta de e-mail marketing.
2. Aperturas: Se produce cuando un destinatario visualiza el correo
enviado. Un mismo destinatario puede tener 2 o más aperturas. Tener
en cuenta las previsualizaciones.
3. Clics: Se produce cuando un destinatario pulsa sobre alguno de los
enlaces contenidos en el cuerpo del mensaje enviado. Un mismo
destinatario puede hacer clic en dos o más enlaces de una misma
campaña.
4. Desuscripciones: Se producen cuando un Usuario se da de Baja de una
lista de subscripción.
12. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Conceptos básicos
Conceptos básicos de analítica para el correo
5. Rebotes: [Bounces]: Son correos que no han podido ser entregados a sus
destinatarios.
1. Suaves: Cuando el destinatario es identificado, pero su servidor de
correo lo devuelve porque el buzón de entrada está lleno o porque la
cuenta está temporalmente no disponible.
2. Fuertes: Son correos rechazados porque la cuenta de destino no es
válida o por algún error inesperado durante el envío.
6. “Spam”: [Correo basura]: Se llama así a los mensajes no solicitados, no
deseados o de remitentes no conocidos [correo anónimo], habitualmente
de tipo publicitario y generalmente enviados en grandes cantidades que
perjudican de alguna forma al receptor [Fuente: Wikipedia].
13. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Conceptos básicos
Conceptos básicos de analítica web
1. Visitas: Número de veces que los Usuarios visitan la web. Un mismo Usuario
puede realizar dos o más visitas a la web en diferentes momentos.
2. Rebotes en la web: Se producen cuando los Usuarios que aterrizan en una web
salen sin ver una segunda página.
3. Tiempo medio duración visita: Es el tiempo medio que duran las visitas de los
Usuarios. Se agrupan los datos por campaña. No se muestra por usuarios
individualizados.
4. Páginas vistas de media: Número medio de páginas que ven los Usuarios que
aterrizan en la web. Se agrupan los datos por campaña.
5. Conversión: Es la realización concreta de una acción en la web de destino que de
alguna forma supone un retorno de la inversión para el remitente.
14. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Conceptos básicos
Atributos de una gran métrica
Relevante
negocio
Sencilla
Oportuna
Útil al
instante
Fuente:
Avinash
Kaushik
16. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Definición de Estrategia y Plan
Pasos para planificar el E-mail Marketing
1. Fijar Objetivos
2. Definir Público objetivo / Lectores
3. Hacer una lista de temáticas. Cuanto más grande mejor.
4. Discutir, filtrar y ordenar por importancia.
5. Detallar lo que se quiere decir de cada temática.
6. Preparar Plan de Envíos [Manuales y Automáticos]:
1. Listar Campañas.
2. Definir los destinatarios: posibles segmentos.
3. Definir responsables y fijar una fecha para el envío y otra fecha para la
redacción.
7. Crear campañas y probarlas en diferentes gestores de correo electrónico
17. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Definición de Estrategia y Plan
¿Cuáles son los objetivos?
1. Realizar ventas mediante transacciones on-line.
2. Conseguir contactos para presupuestos o servicios.
3. Llevar tráfico a nuestra página web: Blog, revista, clasificados, etc.
4. Mejorar la notoriedad de la marca.
5. Conseguir más seguidores en las Redes Sociales.
18. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Definición de Estrategia y Plan
Objetivos SMART
1. Specific: Específicos. Hay que concretar la acción a realizar.
2. Measurable: Medibles y que nosotros podamos medir. Punto de partida y dónde se
quiere llegar.
3. Achievable: Alcanzables con los recursos de que se disponen.
4. Realistic: Que se pueda alcanzar realmente y que se ajuste a los objetivos generales
de la empresa o actividad.
5. Timely: Definidos para un periodo temporal razonable.
Ejemplos:
1. Realizar
10.000€
en
ventas
entre
mayo
y
diciembre
de
2014.
2. Conseguir
4.000
nuevos
suscriptores
entre
mayo
y
diciembre
de
2014.
20. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica
Fuentes de datos
1. Herramienta
e-‐mail
marke?ng
[Ejemplo:
Mailchimp]
1. Suscriptores
2. Campañas
2. Herramienta
analí?ca
web
[Ejemplo:
Google
Analy6cs]
1. Comportamiento
Usuarios
2. Resultados
de
negocio
[Mailchimp
permite
importar
datos
de
resultados
de
negocio]
21. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica
Alcance analítica de e-mail marketing
Analí0ca
E-‐mail
Marke0ng
Listas
suscriptores
Campañas
/
Envíos
Alta
Mantenimiento
Respuestas
campañas
Comporta
miento
web
Resultados
negocio
23. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de listas
Indicadores listas de suscriptores
% Tasa de conversión suscriptores web
Número
de
visitas
a
la
web
Número
de
suscriptores
por
la
web
% Usuarios inactivos
Usuarios
Totales
Usuarios
que
no
abren
para
un
periodo
de
0empo
24. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de listas
Indicadores listas de suscriptores
Calidad de Usuarios
1. Una estrella: Valoración negativa. Este usuario se dio de baja y se resuscribió en
el pasado o ha tenido un rebote suave en el pasado.
2. Dos estrellas: Sin actividad. O es un nuevo usuario o es un usuario que no ha
tenido actividad o ha tenido actividad en el pasado, pero ahora está dormido.
3. Tres estrellas: Actividad limitada. Usuario que abre o clica en las campañas.
4. Cuatro estrellas: Actividad media. Usuario que abre o clica en las campañas
frecuentemente.
5. Cinco estrellas: Actividad alta. Usuario que abre o clica en las campañas
siempre.
25. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de listas
Hacer crecer una lista propia rápidamente
1. Decidir
qué
información
se
va
a
necesitar
de
cada
Subscriptor
a) Correo
electrónico
[Imprescindible]
b) Nombre
c) Cortesía:
Sr.
o
Sra.
[Género]
d) Intereses:
Categorías
de
producto
o
de
información.
e) Edad,
Población,
etc.
2. Definir
uno
o
varias
campañas
de
promoción
que
incen?ven
el
alta.
a) Invitación
a
un
evento
para
conseguir
la
subscripción:
cursos
y
seminarios.
b) Ofrecer
información
especial
como
ebooks
o
informes.
c) Premios
relacionados
con
sorteos
periódicos
entre
subscriptores.
Recomendación:
Empezar
con
la
menor
can0dad
de
campos
y
luego
ir
pidiendo
actualizaciones
de
datos
con
diversas
campañas
periódicas.
27. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de listas
Ejemplos de formularios de subscripción
Importante:
Es
importante
controlar
las
aperturas
de
las
ventanas
modales.
Sólo
a
Usuarios
que
NO
han
visitado
nuestra
web
anteriormente
y
una
única
vez.
28. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de listas
Borrado de Usuarios. No es tan malo…
1. Mejora
las
tasas
de
entrega
de
nuestras
campañas.
2. Ayuda
a
ahorrar
costes
relacionados
con
el
mantenimiento
de
la
base
de
datos.
¿Cómo hacerlo?
1. Proceso
de
3
envíos
en
los
que
se
pregunta
al
Usuario
si
quiere
renovar
su
subscripción
a
la
lista
de
nuestra
organización
o
persona.
2. Duración
total
del
proceso
de
3
semanas.
Un
envío
por
semana.
3. Siempre
en
posi0vo.
4. Enviar
únicamente
a
aquellos
Usuarios
que
NUNCA
abren
nuestros
envíos.
29. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de listas
Segmentar o morir
Indicador
%
Variación
Aperturas
+
14,44%
Clics
+
14,99%
Rebotes
+
0,80%
Quejas
-‐
0,01%
Desubscripciones
+
0,63%
Fuente:
2.000
usuarios
de
Mailchimp
que
realizaron
11.000
envíos
a
9
millones
de
subscriptores
Variaciones
experimentadas
en
los
principales
indicadores
de
e-‐mail
marke0ng
tras
llevar
a
cabo
la
segmentación.
30. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de listas
Segmentos que funcionan
1. Opción
1:
En
base
a
Fecha
de
Subscripción
a) Serie
de
bienvenida
b) 1er
envío
al
momento
de
subscribirse
c) 2do
envío
a
la
semana.
d) 3er
envío
a
las
dos
semanas
2. Opción
2:
Por
ac?vidad
de
subscriptores
a) Recién
llegados.
b) Nunca
abren.
c) Aperturas
pero
no
clic.
d) Aperturas
y
clics.
e) Empeoran
valoración.
31. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de listas
Segmentos que funcionan
3. Opción
3:
En
base
a
datos
sociodemográficos
a) Tipo
de
cliente.
b) Género.
c) Edad.
d) Población
o
código
postal.
4. Opción
4:
Por
grupos
de
interés
a) Zapatos.
b) Ropa.
c) Complementos.
d) Accesorios.
33. Embudo de conversión
ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de campañas
4
1.000
De
200
a
350
De
100
a
150
Importante:
Las
op0mizaciones
en
los
caminos
de
conversión
deben
empezar
por
la
parte
más
ancha
de
la
pirámide,
puesto
que
los
resultados
serán
mayores.
Subscriptores
Aperturas
Clics
Conversiones
1.050
Entregas
34. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de campañas
Indicadores de campañas
% Tasa de entregabilidad
Nº
de
correos
enviados
Nº
correos
enviados
–
Nº
de
rebotes
% Tasa de apertura
Nº
de
correos
enviados
Nº
de
correos
abiertos
35. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de campañas
Indicadores de campañas
% Tasa de clics sobre correos abiertos
Nº
de
correos
abiertos
Nº
clics
% Rebotes de correos
Nº
de
correos
enviados
Nº
de
correos
con
rebotes
36. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de campañas
Indicadores de campañas
% Tasa de desuscritos
Nº
de
correos
enviados
Nº
desuscritos
% Tasa de retención de suscriptores
Nº
suscriptores
Nº
suscriptores
–
Nº
rebotes
–
Nº
desuscritos
38. Factores para mejora de tasas de apertura
1. Asunto:
Atrac0vo
y
relevante.
2. Equilibrio
entre
expecta0vas
lectores
y
oferta
contenido.
3. Credibilidad
remitente.
4. Segmentación.
5. Periodicidad
de
los
envíos.
6. Momento
del
envío.
ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de campañas
39. Factores para mejora de tasas de clics
1. Correspondencia
entre
Asunto
y
Contenido.
2. Atrac0vo
de
la
oferta.
Interés
de
contenidos.
3. Estructura
contenidos.
4. Segmentación.
5. Periodicidad
de
los
envíos.
6. Momento
del
envío.
ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de campañas
41. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de campañas
Indicadores de comportamiento Web
1. Tiempos
de
la
visita:
El
0empo
óp0mo
dependerá
del
contenido
de
la
página
de
aterrizaje.
2. Número
de
páginas
vistas:
Superior
a
1
página
a
no
ser
que
sea
un
Blog.
42. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de campañas
Indicadores de comportamiento Web
% Tasa de Rebotes Campañas
Nº
total
de
visitas
Campaña
Nº
visitas
Campaña
que
ven
sólo
1
página
43. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de campañas
Factores para mejora de rebotes y tiempos
1. Tiempo
de
carga.
2. Correspondencia
entre
propuesta
Newslerer
y
contenidos
Página
de
aterrizaje.
3. Estructura
de
contenidos
clara
en
Página
de
aterrizaje.
4. Llamadas
a
la
acción
claras
en
Página
de
aterrizaje.
5. Palancas
de
decisión.
Resolución
de
dudas.
44. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de campañas
¿Qué son las páginas de aterrizaje?
Las páginas de nuestra web donde los Lectores llegarán al pulsar sobre algunos de los
enlaces del Newsletter.
¿Existente o nueva?
1. En caso de ser una página existente en tu sitio web, a ser posible, que sea diferente
de la Home.
2. Una página nueva creada para una campaña concreta.
45. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de campañas
Claves para construir páginas de aterrizaje
1. Debe
ser
una
página
concreta
del
servicio,
producto
o
contenido
al
cual
se
hace
referencia.
Evitar
llevar
a
la
portada,
porque
dispersa
la
atención.
2. Asegurarse
de
que
haya
una
esté0ca
similar
entre
el
Newslerer
y
las
páginas
de
des0no
a
las
que
se
enlaza.
3. Tener
claros
los
obje0vos
de
conversión
perseguidos
con
cada
enlace.
4. Hacer
unos
caminos
claros
en
la
Web
para
alcanzarlos,
resolver
dudas
y
u0lizar
llamadas
a
la
acción
para
guiar
al
Lector
por
dichos
caminos
en
caso
de
aceptar
nuestra
Propuesta
de
Valor.
5. Información
del
Newslerer
debe
coincidir
con
la
información
ofrecida
en
las
páginas
de
aterrizaje.
Por
ejemplo,
en
el
caso
de
promociones,
iden0ficarlas
de
forma
visible
en
Newslerer
y
Página
de
Aterrizaje.
6. Controlar
los
rebotes
y
el
0empo
de
la
visita
para
saber
que
los
visitantes,
en
su
mayoría,
han
encontrado
lo
que
buscaban,
aunque
no
conviertan.
46. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de campañas
Ejemplos Páginas de Aterrizaje
Resolución
de
dudas:
Se
pone
la
información
que
puede
hacer
las
veces
de
palancas
de
decisión,
resolviendo
“in
situ”
las
posibles
dudas
del
Usuario.
Llamada
a
la
acción
clara:
Botón
de
“Añadir
al
carrito”
bien
visible
y
destacado
del
resto
de
información.
47. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de campañas
Elementos a probar
1. Titulo
y
propuesta
de
valor.
2. Llamadas
a
la
acción.
3. Colores.
4. Imágenes.
5. Can0dad
de
contenido.
49. Indicadores de Resultados de Negocio
1. Conversiones:
Número
de
ventas,
contactos,
registros
de
usuario,
etc.
2. Valor
medio
suscriptor
ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de campañas
50. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de campañas
Indicadores de Resultados de Negocio
% Tasa de Conversión Campañas
Nº
total
de
visitas
Campaña
Nº
transacciones
visitas
Campaña
51. Factores para mejora de resultados de negocio
1. Tiempo
de
carga.
2. Correspondencia
entre
propuesta
Newslerer
y
contenidos
Página
de
aterrizaje.
3. Llamadas
a
la
acción
claras
en
Página
de
Aterrizaje.
4. Palancas
de
decisión.
Resolución
de
dudas.
5. Caminos
de
conversión
sencillos
6. Promociones
y
ofertas
exclusivas
y
relevantes
ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Analítica de campañas
55. ANALÍTICA E-MAIL MARKETING
Cómo conseguir usuarios y mantenerlos
Herramientas
1. E-‐mail
Marke?ng
a) Mailchimp:
hrp://www.mailchimp.com
b) Campaign
Monitor:
hrp://www.campaignmonitor.com/
2. Páginas
de
aterrizaje
a) Landerapp:
hrp://sales.landerapp.com/doppler
b) Unbounce:
hrp://go.unbounce.com/pricing/
c) Instapage:
hrp://www.instapage.com/
3. Analí?ca
Web
a) Google
Analy0cs:
hrp://www.google.es/intl/es/analy0cs/