Ejemplo de Email Marketing: estrategias de reactivación de segmentos inactivos en Email Marketing

En este post queremos compartir un posible abordaje de una estrategia de reactivación y los resultados obtenidos a partir de un caso real. El contexto es el de un pure player cuyo único canal de venta es su e-commerce.

ANTECEDENTES

El cliente, con una base de más de un millón de usuarios registrados, detectó que entorno a un tercio de la misma eran usuarios inactivos. Estos usuarios cumplían los siguientes criterios: no eran compradores y no habían abierto nunca una campaña de email marketing.

Dos eran los principales efectos que podían producirse de seguir impactando a un número tan considerable de usuarios inactivos:

  1. En primer lugar, se estaba erosionando la reputación del remitente. El hecho de de tener un porcentaje tan elevado de usuarios que llevaban más de un año recibiendo emails sin abrirlos es una práctica que los ISP penalizan.
  2. En segundo lugar, podía haber usuarios que efectivamente ya no estaban interesados en las ofertas de la marca y por consiguiente no abrían los emails, mientras que otros simplemente habían desarrollado el hábito de tan solo leer los asuntos, aunque mantenían, latente y menos acentuado, un interés real. El no “atacar” directamente a este segmento  de usuarios representaba asumir un coste de oportunidad.

ESTRATEGIA
Así las cosas, decidimos desarrollar la siguiente estrategia de reactivación.

Lo primero que se hizo fue clasificar a los usuarios inactivos en Dormidos e Inactivos. Los primeros eran usuarios que cumplían el criterio de inactividad y cuyo registro en la base de datos se había producido en los últimos 12 meses. El universo de Inactivos lo componían usuarios que cumplían el criterio de inactividad y cuya fecha de registro había sido anterior a los 12 últimos meses.

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El razonamiento detrás de esta segmentación es que existe una relación directa y proporcional entre recencia y propensión a la respuesta. Dicho de otro modo, cuanto más reciente ha sido la última interacción del usuario con la marca, mayor es la probabilidad de que responda a una llamada a la acción y viceversa.

Esta diferenciación permitió crear dos tipos de mensajes distintos adaptados a la realidad de cada uno de los grupos. Puesto que el registro de los usuarios Dormidos era más reciente, pensamos que sería más interesante reactivarlos mediante el uso de un incentivo en su primera compra. Así, se crearon dos versiones para los usuarios Dormidos: un incentivo de un descuento de 10€ en la compra online y otro con el ahorro de los gastos de envío (en ambos casos se exigía un mínimo de compra para disfrutar del incentivo). El contenido que se preparó para los usuarios Inactivos consistió en un email en el que se solicitaba al usuario que indicara si deseaba o no seguir recibiendo comunicaciones por email. En cierto sentido, la acción de reactivación sobre usuarios inactivos fue una acción de “re optinización”.

Una vez definidos los segmentos y los contenidos que iban a enviarse a cada uno de los grupos, el siguiente paso consistió en establecer un calendario de envíos. Puesto que esperábamos unas tasas de aperturas muy bajas dada la naturaleza de la base, podía comprometerse la reputación del remitente. Con esto en mente, decidimos limitar el volumen de envíos a no más de 25.000 emails diarios

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En una tercera fase se ideó e implementó una sistemática de testeo con el objetivo de determinar qué asuntos generaban una mayor tasa de aperturas y de click to open.
El testeo fue fundamental para mejorar los resultados que se obtuvieron al finalizar el proyecto de reactivación. Así, en algunos casos se llegó a un incremento de las aperturas de hasta un 770% gracias al testeo, lo que en valores absolutos supuso reactivar a un gran número de usuarios inactivos. En este sentido, todo el aprendizaje obtenido en las fases iniciales del proyecto, permitió mejorar rápidamente los ratios de open y click to open en las ulteriores.

RESULTADOS
Tasa de reactivación: 5,89% de los usuarios inactivos

Otro aspecto destacable que obtuvimos con esta acción fue el aprendizaje, gracias a los A/B testing, de cómo distintas orientaciones de los calls to action afectaban al comportamiento del ususario. Este aprendizaje ha servido para optimizar los resultados de envíos ulteriores.

 

 

 

 

 

 

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