Acabamos el anterior artículo con una referencia a las métricas para emailing “de toda la vida”, que son las que usamos para medir la eficacia del email marketing. Aunque antes de comenzar con esta segunda lista de métricas, me gustaría compartir una conclusión acerca de este tipo de acciones. Si el marketing es una ciencia inexacta, imprecisa, donde no siempre dos más dos suman cuatro, el email marketing es su mayor exponente. A pesar de que hay ciertas “normas” que cumplir y que todos sabemos que funcionan (llamada a la acción clara, un solo mensaje, asuntos cortos pero llamativos…), luego los resultados te quitan la razón, y cosas que pensabas que iban a funcionar, fracasan, o cosas en las que no tienes tanta confianza se convierten en un éxito. Por eso la importancia de probar una y otra vez.

Pero dejando de lado el azar, hay que tener muy controlados los indicadores de eficacia de los emails, sobre todo para ser capaces de reconducir una situación complicada. Una vez más, el apunte que comentaba en el post anterior: nunca tomes un valor aislado como un indicador fiable. Siempre hay que medir en el tiempo y ver la evolución. De otra forma, podríamos estar tomando algo puntual como tendencia, y nos equivocaríamos al aplicar los cambios.

En este nuevo listado de métricas para emailing, habría que introducir dos nuevas variables. Una sería el coste, en el caso de que sean bases de datos alquiladas, y la otra, el dato de la conversión. Vamos a tener en cuenta, para el ejemplo, que en nuestras acciones de emailing lo que buscamos es que el usuario rellene un formulario de contacto para pedir información comercial sobre un servicio. En cuanto a la primera variable -el coste-, si disponemos de este dato, podremos sacar datos que nos serán muy útiles en el caso de tener que comparar varias bases de datos, a la hora de decidir cuál es la más rentable:

  • CPM: Es el dato más “neutral”, es decir, cuánto nos cuesta llegar a mil impactos. Generalmente se suele cumplir la norma de que cuánto más alto, más cualificada es la base de datos. Pero no siempre es así, así que ojo a los siguientes valores antes de decantarnos por una u otra.
  • Coste por conversión: Si dividimos el coste total de la acción por el número de personas que han rellenado el formulario, tendremos un dato muy válido. En ocasiones, una base con un CPM alto, se convierte en rentable porque nos trae conversiones a menor coste que otra.
  • Coste por apertura: Parece una medida menos importante que la anterior, pero en realidad nos da una idea de la relación calidad-precio de una base de datos, porque en las aperturas estaríamos ejerciendo menos influencia con nuestra creatividad. Puede pasar que la base de datos sí nos esté dando un buen resultado en cuanto a aperturas, pero luego no conviertan “por culpa” de la creatividad. (lo entrecomillo porque hablar de culpa es muy subjetivo, ojalá supiéramos qué es lo que va a funcionar…)
  • Coste por clic: no me obsesionaría con esta medida, no me parece que en este caso tenga un gran significado. Salvo que observemos algún cambio brusco, por eso es importante tenerlo controlado.

Y en cuanto a la conversión,  aunque hay muchas formas de calcularla, para mí la más fiable es la del porcentaje de solicitudes divididas entre el total de enviados. Porque de esta forma, estamos teniendo en cuenta todos los factores que pueden influir en la eficacia del email (base de datos, asunto, contenido, llamada a la acción y landing). Pero no descuidaría estos ratios:

  • Conversión vs abiertos. Al hacer este cálculo, sabremos el efecto que hemos causado en el público que ha visto el email, sería una media de la eficacia de la creatividad + la eficacia de la landing.
  • Conversión de landing. Aunque hay más formas de medir la eficacia de una landing (por ejemplo con Google Analytics), haciendo la división de las conversiones vs clics, sabremos rápidamente qué porcentaje de los que han entrado en la landing han convertido. Esto no sólo nos da una idea de lo bien o mal que funciona la landing, pero también de la cualificación de la base de datos (cuanto más afín, más conversión)
  • Conversión vs bajas. Esta medida nos dice si nuestro email genera más amor (más conversión que bajas: valor superior a 1) u odio (valor por debajo de 1: más bajas que conversiones). Si el caso es el segundo, deberíamos plantearnos cómo cambiar el mensaje, o limpiar la base de datos…

Espero que estas métricas te ayuden a comprender un poco mejor cómo están funcionando tus acciones de emailing. ¿Y tú, qué métricas para emailing utilizas?

 

Imagen de portada del usuario «melenita2012» en Flickr, bajo licencia Creative Commons

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