E-mail marketing orientado por dados: estratégias para desbloquear mais conversões e crescimento

Todo profissional de marketing enfrenta o desafio de se destacar em uma caixa de entrada lotada. Depender apenas da intuição e da experimentação pode dificultar a obtenção de resultados. Uma abordagem mais estratégica e orientada por dados pode fazer toda a diferença. Com mais de 4,3 bilhões de usuários de e-mail no mundo todo, há dados suficientes para eliminar o achismo.

O e-mail marketing orientado por dados extrai insights dos dados dos clientes para criar e-mails personalizados e contextuais que convertem. O e-mail é um canal de marketing com ótimo custo-benefício, entregando um ROI médio de e-mail marketing de US$ 36 para cada dólar investido. Você pode aproveitar ao máximo o investimento utilizando os dados de e-mail marketing para atender às necessidades e aos interesses dos usuários.

Este artigo vai abordar a importância dos dados no e-mail marketing, os tipos de dados e e-mails orientados por dados que os profissionais de marketing podem usar, um guia passo a passo para construir uma estratégia de e-mail marketing orientada por dados, boas práticas para implementar e armadilhas comuns a evitar. Também vamos apresentar alguns exemplos reais de e-mails orientados por dados.

O que é e-mail marketing orientado por dados?

O e-mail marketing orientado por dados depende dos dados dos clientes para criar, personalizar e otimizar campanhas de e-mail hiper-relevantes e dinâmicas, visando a máxima eficácia. Esses dados podem ser obtidos analisando a demografia dos clientes, o comportamento, as preferências e o histórico de engajamento com a marca.

O e-mail marketing tradicional era estático e usava e-mails genéricos com newsletters de disparo em massa, na esperança de que a mensagem gerasse ressonância. Ele dependia mais do feeling do que de insights acionáveis, viabilizados pelo acesso a métricas de engajamento do cliente e ao comportamento do usuário em tempo real.

Por que os dados são importantes no e-mail marketing

Nem todos os clientes estão na mesma etapa da jornada de compra. Não faz sentido enviar o mesmo e-mail para um novo usuário e para um comprador recorrente. O novo usuário precisa de um guia de onboarding, enquanto o comprador recorrente está em busca de novas recomendações de produtos ou formas de usar a atualização mais recente.

Como os profissionais de marketing podem identificar essa diferença e enviar e-mails relevantes para cada grupo de usuários?

A resposta é: DADOS.

Dados comportamentais, psicográficos e demográficos podem ser usados para segmentar o público e escrever e-mails com conteúdo que gera ressonância com cada segmento. Esses dados também podem ser usados para hiperpersonalizar linhas de assunto, recomendações de produtos e mensagens, aumentando o engajamento. As ferramentas de e-mail marketing usam dados dos clientes para automatizar o disparo de sequências de e-mail acionadas pelo comportamento ou pela ação do usuário.

E-mails personalizados orientados por dados geram mais leads do que e-mails genéricos, com uma taxa de abertura 29% maior e taxa de cliques 41% maior. Os dados ajudam a visualizar o que está funcionando e o que não está em uma campanha de e-mail marketing. Ignorar os dados pode levar a gastar recursos em e-mails irrelevantes que não convertem ou em e-mails considerados spam que não chegam à caixa de entrada do assinante.

Principais tipos de dados de e-mail marketing que você deve acompanhar

Acompanhe estes cinco tipos-chave de dados de usuário para ter uma estratégia de e-mail marketing orientada por dados bem-sucedida.

1. Dados demográficos

Dados sobre idade, gênero e localização dos usuários ajudam a criar segmentos de clientes e alinhar as ofertas às preferências regionais. Por exemplo, dados sobre o fuso horário do cliente permitem que os profissionais de marketing enviem e-mails no melhor horário e nos horários de pico de atividade daquela região.

2. Dados comportamentais

O histórico de compras, a atividade no site e as comunicações anteriores do usuário revelam seu comportamento e seus padrões de interação com a marca. As marcas podem usar dados de segmentação comportamental para enviar e-mails de abandono de carrinho ou recomendações de produtos personalizadas com base no histórico de compras.

3. Dados transacionais

Informações como detalhes do pedido e frequência de compra ajudam a criar e-mails transacionais e identificar oportunidades de upsell e cross-sell.

4. Dados de engajamento

Acompanhe métricas de engajamento como taxa de abertura, taxa de cliques, taxa de rejeição e taxa de cancelamento de inscrição para entender o quanto o conteúdo gera ressonância com diferentes segmentos de público e otimizar os e-mails de acordo.

5. Dados de preferência

Os dados de preferência dos clientes, coletados por meio de formulários de opt-in e pesquisas, mostram aos profissionais de marketing o tipo de conteúdo, a frequência e o contexto que cada cliente prefere. Isso possibilita uma comunicação centrada no cliente, alinhada aos seus interesses.

Tipos de e-mails orientados por dados que funcionam

A seguir estão três tipos de e-mails orientados por dados que você pode usar.

1. E-mails de marketing direto

E-mails de marketing direto são e-mails com mensagens promocionais enviadas diretamente a clientes potenciais ou existentes. Eles divulgam produtos ou serviços, oferecem promoções especiais ou compartilham detalhes de próximos eventos de marketing, segmentando os destinatários por preferência, demografia ou histórico de compras. O objetivo é aumentar o reconhecimento de marca, melhorar as conversões e gerar mais vendas.

2. E-mails transacionais

Os e-mails transacionais são acionados por ações do usuário, como uma compra, um cadastro ou uma solicitação de devolução, para fornecer as informações necessárias. Alguns exemplos incluem e-mails de confirmação de pedido, e-mails de geração de fatura, detalhes de envio e entrega, e e-mails de redefinição de senha.

3. E-mails baseados em comportamento

Os e-mails baseados em comportamento são usados para enviar conteúdo oportuno e relevante aos usuários com base em como eles interagem com a marca. Alguns exemplos incluem recomendar produtos semelhantes aos que foram visualizados, enviar e-mails de lembrete de abandono de carrinho e campanhas de reengajamento ou reconquista para usuários inativos.

Como construir uma estratégia de e-mail marketing orientada por dados: um guia passo a passo

Vamos ver os diferentes passos para construir estratégias eficazes de e-mail marketing orientadas por dados.

Passo 1: Defina metas claras

Defina metas SMART antes de construir a estratégia, para garantir um melhor acompanhamento e otimização. Os dados que orientam a estratégia de e-mail marketing serão definidos pelo objetivo da campanha e pelos objetivos de negócio. Por exemplo, os dados que você coleta vão depender se os e-mails têm como foco adquirir novos clientes, reter os existentes, gerar mais vendas ou reengajar usuários inativos com uma campanha de reconquista.

Passo 2: Escolha as ferramentas e plataformas certas

Escolha plataformas de e-mail marketing que se integrem às suas ferramentas de gestão de relacionamento com o cliente (CRM) e plataformas de dados de clientes já existentes. Seu provedor de serviço de e-mail (ESP) e sua ferramenta de analytics (que muitas vezes já vem com a plataforma de e-mail marketing) devem se integrar perfeitamente à sua stack de marketing, garantindo fluxo de dados sem interrupções, personalização em tempo real e automação de e-mail avançada. Certifique-se de que a plataforma de e-mail marketing ofereça testes A/B e multivariados, segmentação de público e recursos de conteúdo dinâmico.

Passo 3: Colete e centralize os dados dos clientes

Centralize em uma única plataforma os dados de clientes coletados de todas as fontes. Cubra todos os pontos de contato. Obtenha os dados do Google Analytics sobre como os usuários interagem com seu site. Colete dados sobre interações por e-mail, histórico de compras, dados de formulários de opt-in e pesquisas, taxas de abertura e cliques, engajamento e taxa de conversão de e-mail para ter uma visão de 360 graus dos seus usuários em uma única plataforma.

A CleverTap fornece insights acionáveis em tempo real, essenciais para segmentação avançada, personalização e mapeamento de campanhas ao longo do ciclo de vida do cliente.

Passo 4: Segmente seu público de forma inteligente

Não agrupe todos os seus clientes na mesma categoria. Segmente-os com base em dados demográficos, comportamentais, transacionais e de engajamento. Agrupe os usuários por intenção, preferência ou etapa da jornada do cliente.

Com a CleverTap, você pode usar uma segmentação de e-mail avançada que permite aos profissionais de marketing enviar mensagens relevantes que gerem ressonância com cada grupo.

Passo 5: Personalize conteúdo e timing com base no comportamento

Com todos os dados sobre o comportamento do usuário à disposição, é hora de personalizar o conteúdo de acordo com a intenção do usuário. O objetivo é ir além de mencionar apenas o primeiro nome na personalização. Por exemplo, as marcas podem usar conteúdo dinâmico nos e-mails para recomendar produtos com base no histórico de navegação ou nas compras anteriores do usuário.

As linhas de assunto podem ser personalizadas com esses dados para fazer referência a interações recentes. As ferramentas de e-mail marketing também analisam o comportamento do cliente para recomendar os melhores horários e a frequência ideal de envio dos e-mails.

Passo 6: Automatize campanhas com base em gatilhos e workflows

Escale seus esforços de e-mail marketing orientado por dados automatizando sequências de e-mail acionadas pelo comportamento ou pela ação do usuário. Por exemplo, envie uma série de e-mails de onboarding para novos clientes assim que um novo cliente se cadastrar. Configure workflows de automação de e-mail que acompanham a inatividade do usuário ao longo do tempo e disparam e-mails a cada 30 dias para reengajar clientes inativos.

Passo 7: Analise, teste e otimize continuamente

Os dados são dinâmicos e, à medida que mudam com o tempo, a estratégia de e-mail marketing também precisa mudar. Os profissionais de marketing precisam testar e analisar continuamente o desempenho das campanhas e usar os dados para otimizar. Siga as boas práticas de copywriting para e-mail para acertar no conteúdo. Faça testes A/B com diferentes elementos do e-mail, como linhas de assunto, CTAs e layout de design, para escolher o que tem melhor desempenho.

Como coletar e analisar dados de e-mail marketing

A coleta ética de dados reflete os valores da sua marca e ajuda a construir confiança. Cumpra os padrões de privacidade de dados e as leis de proteção ao consumidor, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR). Colete dados de forma responsável e obtenha o consentimento explícito dos clientes antes de reunir informações pessoais. Informe como os dados serão usados e ofereça formas fáceis de opt-out. Use double opt-in, mantenha suas políticas de privacidade de dados transparentes e respeite as preferências dos usuários.

As empresas podem coletar dados de e-mail marketing de diversas fontes. Algumas delas estão listadas abaixo:

• Formulários no site para capturar dados de cadastro e preferências dos clientes.
• Dados demográficos, etapa do ciclo de vida e histórico de comunicação obtidos de sistemas de CRM.
• Dados sobre preferência de produtos e comportamento de compra reunidos a partir do histórico de compras.
• Pesquisas e formulários de feedback para entender os níveis de satisfação.
• Acompanhamento de aberturas, cliques, rejeições e cancelamentos de inscrição na plataforma de e-mail marketing.

Agora que a etapa de coleta de dados está concluída, como você vai analisar esses dados? Aqui estão três formas.

• Faça testes A/B com linhas de assunto, CTAs, conteúdo e layout para entender o que tem melhor desempenho.
• Realize análise de cohort. Segmente os usuários em grupos com base em atributos compartilhados, como data de cadastro ou comportamento de compra. Analise como o engajamento e as conversões variam entre esses cohorts.
• Use plataformas de e-mail marketing com modelos de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina para análises preditivas — prevendo risco de churn, recomendações de produtos e os melhores horários de envio.

Como a CleverTap pode ajudar a colocar suas estratégias de e-mail marketing orientadas por dados em prática

A plataforma de e-mail marketing avançada da CleverTap já ajudou mais de 2.000 empresas a confiar nos dados dos usuários para engajar seus clientes de forma eficaz. Veja como a CleverTap ajuda as empresas a executar campanhas de e-mail marketing orientadas por dados bem-sucedidas.

• O IntelliNode recomenda o melhor horário e a frequência ideal de envio com base nos dados dos clientes.
• Integra-se a uma variedade de plataformas de dados de clientes (CDPs), eliminando o desafio dos silos de dados.
• A plataforma oferece automação de e-mail marketing para disparar sequências de e-mail com base em comportamento ou ação.
• O Clever AI usa IA/ML para segmentação baseada em intenção em nível granular, prevendo risco de churn e resultados de negócio. Isso ajuda a prever o mapeamento da jornada do cliente.
• O Scribe, da CleverTap, cria conteúdo inteligente, gerado por IA, emocionalmente hiperpersonalizado, que gera ressonância com cada segmento de usuários.
• Analisa dados dos usuários para gerar recomendações de produtos personalizadas.
• Permite testes A/B e multivariados para escolher as versões de e-mail com melhor desempenho.

Exemplos reais de campanhas de e-mail marketing orientadas por dados bem-sucedidas

Aqui estão mais três exemplos reais de campanhas de e-mail marketing orientadas por dados que funcionam com base em dados de e-mail marketing.

Como a Booky teve um aumento de 36% nas taxas de abertura de e-mail

A Booky, um aplicativo de lista telefônica digital e reservas de restaurantes, usou a plataforma de e-mail marketing da CleverTap para criar jornadas de e-mail automatizadas, otimizar a entregabilidade dos e-mails e aproveitar oportunidades de upsell e cross-sell. A empresa registrou um aumento de 36% nas taxas de abertura de e-mail. Veja como a CleverTap ajudou:

• A marca usou a análise comportamental da CleverTap para monitorar o desempenho da jornada do usuário em tempo real e usou esses insights para otimizar suas campanhas.
• A Booky usou testes A/B avançados para tomar decisões orientadas por dados na entrega das melhores versões de e-mail para seus usuários.
• A marca criou e-mails hiperpersonalizados construindo um perfil de usuário rico. Ela usou a CleverTap para capturar insights granulares, como as assinaturas mais recentes do usuário, para executar campanhas de upsell.
• A Booky combinou os recursos da CleverTap com seu parceiro de dados de localização para mapear as jornadas dos clientes. Em seguida, usou esses dados para engajar os clientes em diferentes pontos de contato — logo após o login, após o vencimento do período de teste gratuito, ou quando ele está prestes a vencer.
• A Booky proporcionou aos seus usuários uma experiência de engajamento hiperpersonalizada, enviando lembretes sempre que eles estavam perto de um local onde já haviam resgatado ofertas no passado.

Leia o case completo aqui.

Asana: uma série de e-mails de boas-vindas

A Asana, uma plataforma de gestão de trabalho, envia uma série de e-mails de boas-vindas hiperpersonalizados.

E-mail 1: incentiva o usuário a começar a usar o Asana Enterprise. O e-mail fala sobre os recursos de segurança, destacando os benefícios de pagar por uma conta Enterprise, e depois guia o usuário pelos próximos passos.

Email 2: Once the user has set up their account, Asana welcomes them and nudges them to take action, in this case, the action is to create a task on Asana. Because this is a new user, the email also shares tips to get started.

E-mail 3: enviado depois que o usuário configura um projeto na Asana. O e-mail mostra uma checklist de itens que o usuário pode fazer a seguir, ao mesmo tempo em que promove os cursos da Asana Academy (upsell). Isso dá ao usuário uma boa visão de até onde ele já chegou com o produto e o que falta para subir de nível.

E-mail de abandono de carrinho da Nykaa

Este e-mail da Nykaa, uma loja online de beleza, bem-estar e moda, usa personalização dinâmica para enviar um e-mail de recuperação de abandono de carrinho.

O e-mail destaca a queda de preço de um item no carrinho do usuário, incentivando-o a concluir a compra. Ele também oferece cupons para produtos que o usuário costuma comprar. Isso é feito por meio da análise do histórico de compras e dos padrões de navegação.

E-mail de reconquista da Khan Academy

Este e-mail de reconquista da Khan Academy, uma organização educacional sem fins lucrativos, usa o medo de ficar de fora (FOMO) e um aviso de desativação de conta para reengajar clientes inativos.

Principais desafios e como superá-los

Aqui estão alguns desafios comuns na execução de uma campanha de e-mail marketing orientada por dados bem-sucedida, e formas de superá-los.

• Ferramentas e plataformas desconectadas resultam em silos de dados, e os profissionais de marketing não conseguem criar uma jornada do cliente unificada. Integre todas as plataformas relevantes usando APIs para sincronizar os dados em tempo real.
• Uma lista de e-mails com assinantes inativos ou dados inválidos gera atrito na campanha, reduzindo a entregabilidade e aumentando o risco de ser marcado como spam. Mantenha a higiene da lista de e-mails com auditorias regulares para remover contatos inválidos e inativos.
• Os dados dos clientes são sensíveis e privados. Violar as leis de privacidade resulta em penalidades e afeta a reputação da marca. Use processos de opt-in transparentes e cumpra a GDPR, a CCPA e outras regulamentações.
• O excesso de dados pode ser avassalador, então foque em interpretar e analisar os dados alinhados ao objetivo da campanha de e-mail marketing.

Boas práticas para o sucesso do e-mail marketing orientado por dados

Siga estas boas práticas de e-mail marketing para conversões mais altas.

• Comece com campanhas pequenas e focadas, e otimize as iterações com base nos dados de desempenho.
• Envie menos e-mails, mas altamente direcionados e relevantes, que realmente gerem ressonância. Priorize a relevância em vez do volume de e-mails.
• Use dados comportamentais, demográficos e psicográficos para a hiperpersonalização. Não se limite a usar apenas o primeiro nome e achar que já basta.
• Limpe e atualize sua lista de e-mails regularmente para manter uma alta entregabilidade.
• Teste continuamente elementos do e-mail, como linhas de assunto, CTAs, horários de envio, conteúdo e design, por meio de testes A/B ou multivariados.

A mudança da intuição para os insights

O e-mail marketing tradicional passou por uma transformação orientada por dados. A versão atualizada não depende mais da intuição do mercado que, como tudo que é humano, está sujeita a erros. Os dados são concretos e não mentem.

Faça a transição do feeling para campanhas de e-mail marketing orientadas por insights e dados. Quantifique o comportamento e o engajamento dos usuários, e alinhe-os aos objetivos de negócio para medir o sucesso das campanhas.

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