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¿Quién no ha leído, bajo titulares como “las x claves para el éxito en una campaña de Email Marketing”, artículos y tribunas de opinión sobre el e-mail marketing?, extensas reflexiones en las que se analiza cómo debe ser la creatividad para obtener los mejores resultados en sus campañas: consejos sobre la longitud del asunto, el estilo del contenido, el tamaño de la creatividad, el día de la semana más adecuado para realizar el envío…

Sin embargo, hay un elemento esencial, pero olvidado, el “otro” protagonista de esta historia, que es la base de datos a la que se dirige el envío. Es un hecho indiscutible que, por muy buena creatividad de la que dispongamos e incluso eligiendo el mejor momento para realizar el envío, si la base de usuarios a la que enviamos la campaña no tienen “calidad”, el resultado será, en el mejor de los casos, flojo. Y hay que tener en cuenta que la calidad de una base de datos no es directamente proporcional al número de usuarios.

Hablar de calidad es, en primer lugar, hablar del origen de la suscripción. El tipo de site, el contenido del mismo y su temática nos dará una “afinidad por origen” hacia el producto. Para ello, es esencial seleccionar propietarios de listas en cada sector, porque aumenta la afinidad del público al que va dirigida la comunicación con el mensaje. Si, por ejemplo, una marca de productos alimenticios quiere llegar a potenciales compradores, es más probable que lo consiga a través de la base de datos de una web de contenidos especializados en cocina. De hecho, hemos comprobado que si las comunicaciones se realizan en nombre del propietario de la base de datos (en este caso, la página web de cocina) el usuario lo reconoce y aumenta su respuesta (tasas de apertura, click y post-click).

En este mismo sentido, el tipo de registro que el usuario haya realizado, con confirmación o doble optin, asegura al menos que la dirección de correo electrónico existe (o ha existido).

Pero realmente lo que va a determinar la calidad real de la base de datos es la actividad de los usuarios que la componen. Podemos medirla como el índice de interacción (apertura de correos) en un periodo que parte del momento actual y retrocede en el tiempo. El criterio de actividad por usuario nos da una idea más precisa de la calidad de los datos: cuanto más reducido sea el periodo de tiempo desde la última interacción, menor será volumen de usuarios a los que se llegará con el mensaje, pero éstos serán mucho más activos. Eso supone que las probabilidades de que el receptor abra el correo, son mucho mayores, ya que se sabe que es un usuario activo. Al elegir una base de datos cuyo índice de interacción es de 30 días, el porcentaje de personas que abrirán el mensaje puede alcanzar el 40%, como indica el gráfico.

Sin embargo, la calidad de la base de datos puede empeorar si no te tiene en cuenta la tendencia, representada en el gráfico con una línea discontinua, que indica el desgaste de la base de datos a lo largo del tiempo. Para evitarlo y mantener los niveles de actividad o incrementarlos, es necesario captar nuevos usuarios para la base de datos, suficientes como para superar esta tendencia de desgaste, ya que los nuevos usuarios suelen ser más activos. En ese sentido, las bases de datos son como un ser vivo, evolucionan, no permanecen inalteradas simplemente por el hecho de no enviar ninguna comunicación sobre la misma (la dirección de e-mail permanece pero el usuario que representa cambia, desvirtuando el dato). Es necesario que las políticas de fidelización (para mantenerla) y captación (para incrementarla) vayan de la mano, y es algo que el anunciante debe tener en cuenta, tanto si la base de datos es suya, como si es de terceros.

Una buena herramienta de e-mail marketing permite detectar qué direcciones de e-mail no están recibiendo los mensajes, eliminándolas en el caso de persistencia en la no recepción de los mismos y también detectar qué usuarios abren los mensajes y clican en los enlaces o links, seleccionando a los más activos.

Estas son las medidas generales de control. Sin embargo, desde Estados Unidos y Europa están llegando nuevas herramientas que multiplican las posibilidades del e-mail marketing y que buscan afinar más aún, trabajando las bases de datos de manera exhaustiva con el objetivo de optimizar cada campaña.

Un ejemplo de esto es el Collaborative filtering, muy utilizado en e-commerce y que ahora estamos comenzando a aplicar en este campo. Gracias a él se puede comprobar que los intereses “declarados” por el usuario son sus intereses “reales”, ya que “no somos lo que decimos, somos lo que hacemos”. Esta técnica estadística permite conocer el comportamiento del usuario hacia ofertas segmentadas y, por tanto, contrastar los intereses “declarados/reales” e inferir afinidades a nuevos productos (“a los usuarios que compraron este producto les interesará también éste otro”). El historial de un usuario en campañas previas nos ayuda a establecer su comportamiento a nuevos productos basados en modelos de probabilidades.

Todas estas variables: el origen de la base de datos, el uso de bases optin y la actividad y comportamiento de los usuarios nos permiten llegar a un nivel de segmentación por variables socio-demográficos, áreas de interés y comportamiento totalmente nuevos en el e-mail marketing que garantizan los objetivos de cualquier anunciante para su campaña.