{"id":13573,"date":"2022-06-27T08:52:47","date_gmt":"2022-06-27T08:52:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.digitalresponse.es\/?p=13573"},"modified":"2022-06-27T08:52:47","modified_gmt":"2022-06-27T08:52:47","slug":"usos-del-sql-en-email-marketing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.digitalresponse.es\/en\/usos-del-sql-en-email-marketing\/","title":{"rendered":"Uses of SQL in Email Marketing"},"content":{"rendered":"

Uno de los efectos de la tecnificaci\u00f3n del marketing ha sido la proliferaci\u00f3n y dispersi\u00f3n de bases de datos con datos de clientes entre distintas soluciones: CRM almacena datos de contacto del usuario y de comunicaciones con el servicio de atenci\u00f3n al cliente, e-commerce almacena datos de transacciones (pedidos, fechas, productos), el Email Service Provider almacena informaci\u00f3n acerca de los consentimientos para recibir informaci\u00f3n comercial, datos de engagement<\/em> con el canal email, etc.<\/p>\n\n\n\n

Cuantos m\u00e1s datos tengamos de nuestra base de clientes, m\u00e1s pertinente, personalizada y respetuosa con el usuario podr\u00e1 la comunicaci\u00f3n. Ahora bien, de nada servir\u00e1 tener todos estos datos si no disponemos de un lugar com\u00fan en el que sean accesibles y de un m\u00e9todo fiable para consultarlos.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Las modernas plataformas de gesti\u00f3n del marketing (Email Service Providers y Marketing Clouds) est\u00e1n pensadas para ser ese lugar com\u00fan donde se alojan y consultan los datos provenientes de distintas fuentes. As\u00ed, se han convertido en herramientas de marketing muy potentes. <\/p>\n\n\n\n

En estas plataformas podemos usar el sistema de segmentaci\u00f3n propio (crear filtros y combinaciones de filtros). Las funciones de segmentaci\u00f3n \u201cuser friendly\u201d m\u00e1s habituales son operadores l\u00f3gicos del tipo:<\/p>\n\n\n\n

  • AND<\/strong>: analiza dos condiciones y devuelve \u00fanicamente valores en los que se cumplen ambas.<\/li>
  • OR<\/strong>: analiza dos condiciones y devuelve valores en los que una de las dos es cierta.<\/li>
  • NOT<\/strong>: devuelve el valor contrario de la expresi\u00f3n que se plantea.<\/li>
  • <<\/strong> Menor que<\/li>
  • ><\/strong> Mayor que<\/li>
  • <><\/strong> Distinto de<\/li>
  • <=<\/strong> Menor \u00f3 Igual que<\/li>
  • >=<\/strong> Mayor \u00f3 Igual que<\/li>
  • =<\/strong> Igual que<\/li>
  • BETWEEN<\/strong>: indica un intervalo de valores.<\/li>
  • LIKE<\/strong>: expresa una comparaci\u00f3n.<\/li>
  • IN<\/strong>: especifica una relaci\u00f3n de valores determinados.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

    Sin embargo, a medida que avanzamos en la creaci\u00f3n de segmentos m\u00e1s finos y espec\u00edficos, surge la necesidad de \u201ccruzar\u201d tablas. En mi plataforma marketing puedo tener alojadas y actualizadas, por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n

    • Una tabla proveniente del e-commerce con el listado de todos los compradores.<\/li>
    • Una tabla una proveniente del e-commerce con con todas las transacciones para cada usuario (la fecha, el importe y el c\u00f3digo del item comprado).<\/li>
    • El estado \u201centregable \/ no entregable\u201d de un email en la lista de usuarios suscritos al canal email.<\/li>
    • La fecha en la que el usuario se ha suscrito al canal email.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

      Supongamos que necesito crear una comunicaci\u00f3n por email orientada a fidelizar a los usuarios que han comprado en los \u00faltimos 30 d\u00edas del mes anterior, con un gasto anual de entre 80\u20ac y 200\u20ac, que se hayan suscrito al programa de email marketing en los \u00faltimos 7 d\u00edas y que sean opt-in.<\/em> En este caso necesitar\u00e9 consultar y cruzar tablas.<\/p>\n\n\n\n

      Es en este punto ser\u00e1 muy \u00fatil recurrir al SQL. Una de las principales operaciones de este lenguaje ser\u00e1 la uni\u00f3n \u201cJOIN\u201d. Permitir\u00e1 mostrar columnas de varias tablas como si se tratase de una sola, combinando entre s\u00ed los registros relacionados usando para ello claves externas.<\/p>\n\n\n\n

      Por otro lado, podremos utilizar sentencias SQL que aportar\u00e1n m\u00e1s flexibilidad a la gesti\u00f3n de los datos desde marketing:<\/p>\n\n\n\n

      Funciones agregadas SQL<\/strong>, que devolver\u00e1n un s\u00f3lo valor calculado con los valores de una columna.<\/p>\n\n\n\n

      • AVG() – La media de los valores<\/strong><\/li>
      • COUNT() – El n\u00famero de filas<\/strong><\/li>
      • MAX() – El valor m\u00e1s grande<\/strong><\/li>
      • MIN() – El valor m\u00e1s peque\u00f1o<\/strong><\/li>
      • SUM() – La suma de los valores<\/strong><\/li>
      • GROUP BY – Es una sentencia<\/strong> que va muy ligada a las funciones agregadas<\/li><\/ul>\n\n\n\n

        Este tipo de funciones ser\u00e1n muy \u00fatiles para segmentar una base de datos en base al valor del usuario.<\/p>\n\n\n\n

        Funciones escalares SQL<\/strong> que devovler\u00e1n un s\u00f3lo valor bas\u00e1ndose en el valor de entrada.<\/p>\n\n\n\n

        • UCASE() – Convierte un campo a may\u00fasculas<\/strong><\/li>
        • LCASE() – Convierte un campo a min\u00fasculas<\/strong><\/li>
        • MID() – Extrae<\/strong> caracteres de un campo de texto<\/li>
        • LEN() – Devuelve la length<\/strong> de un campo de texto<\/li>
        • NOW() – Devuelve la hora y fecha<\/strong> actuales del sistema<\/li>
        • FORMAT() – Da formato a un format<\/strong> para mostrarlo<\/li><\/ul>\n\n\n\n

          Ser\u00e1n muy \u00fatiles para, por ejemplo, garantizar el formato adecuado de las variables de personalizaci\u00f3n del contenido cuando haya dudas sobre el formato en el momento de la captaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

          <\/p>\n\n\n\n

          Si bien escribir consultas SQL ha sido tradicionalmente del dominio de los ingenieros y analistas de datos, aprender a escribir consultas SQL b\u00e1sicas es una forma en que cualquier especialista en marketing puede obtener mejores segmentos e informaci\u00f3n. Por otro lado, hoy en d\u00eda la mayor\u00eda de proveedores tecnol\u00f3gicos ofrecen la posibilidad de lanzar consultas SQL a distintas tablas.<\/p>\n\n\n\n
          \n\n\n\n

          \"\"<\/figure>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

          Uno de los efectos de la tecnificaci\u00f3n del marketing ha sido la proliferaci\u00f3n y dispersi\u00f3n de bases de datos con datos de clientes entre distintas soluciones: CRM almacena datos de contacto del usuario y de comunicaciones con el servicio de atenci\u00f3n al cliente, e-commerce almacena datos de transacciones (pedidos, fechas, productos), el Email Service Provider […]<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[37],"tags":[],"post_folder":[],"class_list":["post-13573","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-blog"],"acf":[],"yoast_head":"\nUsos del SQL en Email Marketing - Digital Response<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.digitalresponse.es\/en\/usos-del-sql-en-email-marketing\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_GB\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Usos del SQL en Email Marketing - 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