Email marketing basado en datos: estrategias para desbloquear más conversiones y crecimiento

Todo profesional de marketing enfrenta el desafío de destacar en una bandeja de entrada saturada. Depender únicamente de la intuición y la experimentación puede dificultar la obtención de resultados. Un enfoque más estratégico y basado en datos puede marcar toda la diferencia. Con más de 4.300 millones de usuarios de email en todo el mundo, hay datos suficientes para eliminar las conjeturas.

El email marketing basado en datos extrae insights de los datos de los clientes para crear emails personalizados y contextuales que conviertan. El email es un canal de marketing con excelente costo-beneficio, con un ROI promedio de email marketing de 36 USD por cada dólar invertido. Puedes aprovechar al máximo la inversión utilizando los datos de email marketing para atender las necesidades e intereses de los usuarios.

Este artículo abordará la importancia de los datos en el email marketing, los tipos de datos y emails basados en datos que los profesionales de marketing pueden usar, una guía paso a paso para construir una estrategia de email marketing basada en datos, buenas prácticas para implementar y errores comunes que evitar. También presentaremos algunos ejemplos reales de emails basados en datos.

¿Qué es el email marketing basado en datos?

El email marketing basado en datos depende de los datos de los clientes para crear, personalizar y optimizar campañas de email hiperrelevantes y dinámicas, buscando la máxima eficacia. Estos datos pueden obtenerse analizando la demografía de los clientes, el comportamiento, las preferencias y el historial de Engagement con la marca.

El email marketing tradicional era estático y usaba emails genéricos con newsletters de envío masivo, esperando que el mensaje conectara con la audiencia. Dependía más del instinto que de insights accionables, posibles gracias al acceso a métricas de Engagement del cliente y al comportamiento del usuario en tiempo real.

Por qué los datos importan en el email marketing

No todos los clientes están en la misma etapa de su journey de compra. No tiene sentido enviar el mismo email a un usuario nuevo y a un comprador recurrente. El usuario nuevo necesita una guía de onboarding, mientras que el comprador recurrente busca nuevas recomendaciones de productos o formas de aprovechar la última actualización.

¿Cómo pueden los profesionales de marketing identificar esta diferencia y enviar emails relevantes a cada grupo de usuarios?

La respuesta es: DATOS.

Los datos de comportamiento, psicográficos y demográficos se pueden usar para segmentar la audiencia y redactar emails con contenido que conecte con cada segmento. Estos datos también pueden usarse para hiperpersonalizar líneas de asunto, recomendaciones de productos y mensajes, aumentando el Engagement. Las herramientas de email marketing usan los datos de los clientes para automatizar el lanzamiento de secuencias de email activadas por el comportamiento o la acción del usuario.

Los emails personalizados basados en datos generan más leads que los emails genéricos, con una tasa de apertura 29 % más alta y una tasa de clics 41 % más alta. Los datos ayudan a visualizar qué está funcionando y qué no en una campaña de email marketing. Ignorar los datos puede llevar a invertir recursos en emails irrelevantes que no convierten o en emails marcados como spam que no llegan a la bandeja de entrada del suscriptor.

Principales tipos de datos de email marketing que debes rastrear

Rastrea estos cinco tipos clave de datos de usuario para tener una estrategia de email marketing basada en datos exitosa.

2. Datos de comportamiento

El historial de compras, la actividad en el sitio web y las comunicaciones anteriores del usuario revelan su comportamiento y sus patrones de interacción con la marca. Las marcas pueden usar datos de segmentación conductual para enviar emails de abandono de carrito o recomendaciones de productos personalizadas basadas en el historial de compras.

3. Datos transaccionales

Información como los detalles del pedido y la frecuencia de compra ayuda a crear emails transaccionales e identificar oportunidades de upsell y cross-sell.

4. Datos de Engagement

Rastrea métricas de Engagement como la tasa de apertura, la tasa de clics, la tasa de rebote y la tasa de cancelación de suscripción para entender qué tan bien conecta el contenido con los diferentes segmentos de audiencia y optimizar los emails en consecuencia.

5. Datos de preferencias

Los datos de preferencias de los clientes, recopilados mediante formularios de opt-in y encuestas, indican a los profesionales de marketing el tipo de contenido, la frecuencia y el contexto que prefiere cada cliente. Esto permite una comunicación centrada en el cliente, alineada con sus intereses.

Tipos de emails basados en datos que funcionan

A continuación, te presentamos tres tipos de emails basados en datos que puedes usar.

1. Emails de marketing directo

Los emails de marketing directo son emails con mensajes promocionales enviados directamente a clientes potenciales o existentes. Promocionan productos o servicios, ofrecen promociones especiales o comparten detalles de próximos eventos de marketing, segmentando a los destinatarios según sus preferencias, datos demográficos o historial de compras. El objetivo es aumentar el reconocimiento de marca, mejorar las conversiones y generar más ventas.

2. Emails transaccionales

Los emails transaccionales se activan por acciones del usuario, como una compra, un registro o una solicitud de devolución, para brindar la información necesaria. Algunos ejemplos incluyen emails de confirmación de pedido, emails de generación de factura, detalles de envío y entrega, y emails de restablecimiento de contraseña.

3. Emails basados en el comportamiento

Los emails basados en el comportamiento se usan para enviar contenido oportuno y relevante a los usuarios según cómo interactúan con la marca. Algunos ejemplos incluyen recomendar productos similares a los que navegaron, enviar emails de recordatorio de abandono de carrito y campañas de reengagement o reconquista para usuarios inactivos.

Cómo construir una estrategia de email marketing basada en datos: una guía paso a paso

Veamos los diferentes pasos a seguir para construir estrategias de email marketing basadas en datos efectivas.

Paso 1: Define objetivos claros

Asegúrate de definir objetivos SMART antes de construir la estrategia, para lograr un mejor seguimiento y optimización. Los datos que orientan la estrategia de email marketing estarán definidos por el objetivo de la campaña y los objetivos de negocio. Por ejemplo, los datos que recopiles dependerán de si los emails se enfocan en adquirir nuevos clientes, retener a los existentes, generar más ventas o reenganchar a usuarios inactivos con una campaña de reconquista.

Paso 2: Elige las herramientas y plataformas correctas

Elige plataformas de email marketing que se integren con tus herramientas de gestión de relaciones con el cliente (CRM) y plataformas de datos de clientes ya existentes. Tu proveedor de servicios de email (ESP) y tu herramienta de analítica (que muchas veces ya viene incluida con la plataforma de email marketing) deben integrarse sin problemas con tu stack de marketing, garantizando un flujo de datos sin interrupciones, personalización en tiempo real y automatización de email avanzada. Asegúrate de que la plataforma de email marketing tenga capacidades de pruebas A/B y multivariantes, segmentación de audiencia y contenido dinámico.

Paso 3: Recopila y centraliza los datos de los clientes

Centraliza en una sola plataforma los datos de clientes recopilados de todas las fuentes. Cubre todos los puntos de contacto. Obtén los datos de Google Analytics sobre cómo interactúan los usuarios con tu sitio web. Recopila datos sobre interacciones por email, historial de compras, datos de formularios de opt-in y encuestas, tasas de apertura y clics, Engagement y tasa de conversión de email para tener una vista de 360 grados de tus usuarios en una sola plataforma.

CleverTap ofrece insights accionables en tiempo real, esenciales para la segmentación avanzada, la personalización y el mapeo de campañas a lo largo del ciclo de vida del cliente.

Paso 4: Segmenta tu audiencia de forma inteligente

No agrupes a todos tus clientes en la misma categoría. Segméntalos según datos demográficos, de comportamiento, transaccionales y de Engagement. Agrupa a los usuarios por intención, preferencia o etapa del journey del cliente.

Con CleverTap, puedes usar una segmentación de email avanzada que permite a los profesionales de marketing enviar mensajes relevantes que conecten con cada grupo.

Paso 5: Personaliza el contenido y los tiempos según el comportamiento

Con todos los datos sobre el comportamiento del usuario a tu disposición, es momento de personalizar el contenido según la intención del usuario. El objetivo es ir más allá de mencionar solo el primer nombre en la personalización. Por ejemplo, las marcas pueden usar contenido dinámico en los emails para recomendar productos según el historial de navegación o las compras anteriores del usuario.

Las líneas de asunto se pueden personalizar con estos datos para hacer referencia a interacciones recientes. Las herramientas de email marketing también analizan el comportamiento del cliente para recomendar los mejores horarios y la frecuencia óptima de envío de los emails.

Paso 6: Automatiza campañas basadas en triggers y workflows

Escala tus esfuerzos de email marketing basado en datos automatizando secuencias de email que se activan según el comportamiento o la acción del usuario. Por ejemplo, envía una serie de emails de onboarding para nuevos clientes en cuanto un nuevo cliente se registre. Configura workflows de automatización de email que rastreen la inactividad del usuario a lo largo del tiempo y activen emails cada 30 días para reenganchar a los clientes inactivos.

Paso 7: Analiza, prueba y optimiza continuamente

Los datos son dinámicos y, a medida que cambian con el tiempo, la estrategia de email marketing también debe cambiar. Los profesionales de marketing deben probar y analizar continuamente el desempeño de las campañas y usar los datos para optimizar. Sigue las buenas prácticas de copywriting para email para acertar con el contenido. Haz pruebas A/B con diferentes elementos del email, como líneas de asunto, CTAs y diseño, para elegir el que tenga mejor desempeño.

Cómo recopilar y analizar datos de email marketing

La recopilación ética de datos refleja los valores de tu marca y ayuda a generar confianza. Cumple con los estándares de privacidad de datos y las leyes de protección al consumidor, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). Recopila los datos de forma responsable y obtén el consentimiento explícito de los clientes antes de reunir información personal. Indica cómo se usarán los datos y ofrece formas fáciles de darse de baja. Usa double opt-in, mantén tus políticas de privacidad de datos transparentes y respeta las preferencias de los usuarios.

Las empresas pueden recopilar datos de email marketing de diversas fuentes. Algunas de ellas se mencionan a continuación:

• Formularios del sitio web para capturar datos de registro y preferencias de los clientes.
• Datos demográficos, etapa del ciclo de vida e historial de comunicación obtenidos de sistemas de CRM.
• Datos sobre preferencia de productos y comportamiento de compra reunidos a partir del historial de compras.
• Encuestas y formularios de feedback para entender los niveles de satisfacción.
• Seguimiento de aperturas, clics, rebotes y cancelaciones de suscripción en la plataforma de email marketing.

Ahora que la etapa de recopilación de datos terminó, ¿cómo vas a analizar estos datos? Aquí tienes tres formas.

• Haz pruebas A/B con líneas de asunto, CTAs, contenido y diseño para entender qué tiene mejor desempeño.
• Realiza análisis de cohortes. Segmenta a los usuarios en grupos según atributos compartidos, como la fecha de registro o el comportamiento de compra. Analiza cómo varían el Engagement y las conversiones entre estas cohortes.
• Usa plataformas de email marketing con modelos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para analítica predictiva: predice el riesgo de Churn, recomendaciones de productos y los mejores horarios de envío.

Cómo CleverTap puede ayudarte a dar vida a tus estrategias de email marketing basadas en datos

La avanzada plataforma de email marketing de CleverTap ya ha ayudado a más de 2.000 empresas a confiar en los datos de los usuarios para generar Engagement de forma efectiva con sus clientes. Así es como CleverTap ayuda a las empresas a ejecutar campañas de email marketing basadas en datos exitosas.

• IntelliNode recomienda el mejor horario y la frecuencia óptima de envío según los datos de los clientes.
• Se integra con una variedad de plataformas de datos de clientes (CDPs), eliminando el desafío de los silos de datos.
• La plataforma ofrece automatización de email marketing para activar secuencias de email basadas en comportamiento o acción.
• Clever AI usa IA/ML para la segmentación basada en intención a nivel granular, prediciendo el riesgo de Churn y los resultados de negocio. Esto ayuda a predecir el mapeo del journey del cliente.
• Scribe, de CleverTap, crea contenido inteligente, generado por IA, emocionalmente hiperpersonalizado, que conecta con cada segmento de usuarios.
• Analiza los datos de los usuarios para generar recomendaciones de productos personalizadas.
• Permite pruebas A/B y multivariantes para elegir las versiones de email con mejor desempeño.

Ejemplos reales de campañas de email marketing basadas en datos exitosas

Aquí tienes tres ejemplos reales más de campañas de email marketing basadas en datos que funcionan con base en datos de email marketing.

Cómo Booky logró un aumento del 36 % en las tasas de apertura de email

Booky, una app de directorio telefónico digital y reservas de restaurantes, usó la plataforma de email marketing de CleverTap para crear journeys de email automatizados, optimizar la entregabilidad de los emails y aprovechar oportunidades de upsell y cross-sell. La empresa registró un aumento del 36 % en las tasas de apertura de email. Así es como ayudó CleverTap:

La marca usó la analítica de comportamiento de CleverTap para monitorear el desempeño del journey del usuario en tiempo real, y usó esos insights para optimizar sus campañas.

• Booky usó pruebas A/B avanzadas para tomar decisiones basadas en datos al entregar las mejores versiones de email a sus usuarios.
• La marca creó emails hiperpersonalizados construyendo un perfil de usuario enriquecido. Usó CleverTap para capturar insights granulares, como las suscripciones más recientes del usuario, para ejecutar campañas de upsell.
• Booky combinó las funciones de CleverTap con su partner de datos de ubicación para mapear los journeys de los clientes. Luego usó estos datos para generar Engagement con los clientes en diferentes puntos de contacto: justo después de iniciar sesión, después de que vence su período de prueba gratuito, o cuando está por vencer.
• Booky ofreció a sus usuarios una experiencia de Engagement hiperpersonalizada, enviándoles recordatorios cada vez que se encontraban cerca de un lugar donde habían canjeado ofertas en el pasado.

Lee el caso de éxito completo aquí.

Asana: una serie de emails de bienvenida

Asana, una plataforma de gestión de trabajo, envía una serie de emails de bienvenida hiperpersonalizados.

Email 1: anima al usuario a comenzar a usar Asana Enterprise. El email habla sobre las funciones de seguridad, destacando los beneficios de pagar por una cuenta Enterprise, y luego guía al usuario a través de los próximos pasos.

Email 2: una vez que el usuario configura su cuenta, Asana le da la bienvenida y lo anima a actuar; en este caso, la acción es crear una tarea en Asana. Como se trata de un usuario nuevo, el email también comparte tips para comenzar.

Email 3: se envía después de que el usuario configura un proyecto en Asana. El email muestra un checklist de próximos pasos que el usuario puede seguir, al mismo tiempo que promociona los cursos de Asana Academy (upsell). Esto le da al usuario una buena visión de cuánto ha avanzado con el producto y qué necesita para subir de nivel.

Email de abandono de carrito de Nykaa

Este email de Nykaa, una tienda online de belleza, bienestar y moda, usa personalización dinámica para enviar un email de recuperación de abandono de carrito.

El email destaca la baja de precio de un artículo en el carrito del usuario, incentivándolo a completar la compra. También ofrece cupones para productos que el usuario suele comprar. Esto se logra analizando el historial de compras y los patrones de navegación.

Email de reconquista de Khan Academy

Este email de reconquista de Khan Academy, una organización educativa sin fines de lucro, usa el miedo a perderse algo (FOMO) y una advertencia de desactivación de cuenta para reenganchar a los clientes inactivos.

Principales desafíos y cómo superarlos

Aquí tienes algunos desafíos comunes al ejecutar una campaña de email marketing basada en datos exitosa, y formas de abordarlos.

• Las herramientas y plataformas desconectadas generan silos de datos, y los profesionales de marketing no pueden crear un journey del cliente unificado. Integra todas las plataformas relevantes usando APIs para sincronizar los datos en tiempo real.
• Una lista de emails con suscriptores inactivos o datos inválidos genera fricción en la campaña, reduciendo la entregabilidad y aumentando el riesgo de ser marcado como spam. Mantén la higiene de tu lista de emails con auditorías periódicas para eliminar contactos inválidos e inactivos.
• Los datos de los clientes son sensibles y privados. Violar las leyes de privacidad genera sanciones y afecta la reputación de la marca. Usa procesos de opt-in transparentes y cumple con el GDPR, la CCPA y otras regulaciones.
• El exceso de datos puede ser abrumador, así que enfócate en interpretar y analizar los datos alineados con el objetivo de la campaña de email marketing.

Buenas prácticas para el éxito del email marketing basado en datos

Sigue estas buenas prácticas de email marketing para lograr más conversiones.

• Comienza con campañas pequeñas y enfocadas, y optimiza las iteraciones según los datos de desempeño.
• Envía menos emails, pero altamente segmentados y relevantes, que realmente conecten. Prioriza la relevancia por encima del volumen de emails.
• Usa datos de comportamiento, demográficos y psicográficos para la hiperpersonalización. No te limites a usar solo el primer nombre y darlo por hecho.
• Limpia y actualiza tu lista de emails regularmente para mantener una alta entregabilidad.
• Prueba continuamente elementos del email, como líneas de asunto, CTAs, horarios de envío, contenido y diseño, mediante pruebas A/B o multivariantes.

El cambio de la intuición a los insights

El email marketing tradicional ha recibido una transformación basada en datos. La versión actualizada ya no depende de la intuición del mercado que, como todo lo humano, es propensa a equivocarse. Los datos son concretos y no mienten.

Haz la transición del instinto a campañas de email marketing basadas en insights y datos. Cuantifica el comportamiento y el Engagement de los usuarios, y alinéalos con los objetivos de negocio para medir el éxito de las campañas.

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