La segmentación de datos y su enriquecimiento para email marketing en 3 pasos

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10 junio 2020

Poder medir una realidad con exactitud supone conocerla a fondo. En los artículos anteriores de esta serie sobre datos, expliqué por qué y cómo se pueden enlazar datos desde la plataforma de email marketing con otros sistemas. El objetivo de esto es usar los datos del email marketing para obtener una imagen lo más precisa posible de tu usuario, que te ayudará a conseguir una comunicación más relevante y personal. De esta manera llegarás a tu objetivo final: aumentar la conversión, generar compromiso, o lealtad, y ahorrar tiempo.

En el email marketing no puedes alcanzar todas estas metas sin aplicar la segmentación de datos y el enriquecimiento de perfil. En este artículo explicaré qué tres pasos realizan normalmente las organizaciones en el proceso de enriquecimiento y segmentación de datos, y qué implica cada paso en una interacción constante con las otras 2 etapas. También incluiré algunos ejemplos concretos.

Segmentación de datos

La serie de artículos de datos consta de 4 partes. En este artículo, explicamos las secciones resaltadas. Vamos a hablar sobre por qué los datos se recopilan a través de diferentes canales. En los otros artículos hablaremos de las otras partes del modelo.

1) Segmentación de datos para email marketing 

La segmentación de datos para email y el enriquecimiento de estos están conectados de manera integral, y suponen una interacción constante. Con la segmentación divides tu email marketing en varios grupos para enviar un contenido lo más personalizado posible basado en los datos (enriquecidos). Esto te ayudará a detectar, por ejemplo, ratios de apertura más elevados, una mayor relevancia y una mejor deliverability.

El paso 1 consiste en una segmentación de datos básica usando la información que solicitas para un registro de una newsletter, un evento o una descarga. La información que necesitas sobre el usuario varía según el sector y el objetivo para el que recopilas los detalles de contacto. Si gestionas una tienda online, el género puede ser más importante que si trabajas para una agencia. Y si trabajas en el sector B2B seguramente considerarás que tiene más relevancia saber el tamaño de la compañía y el cargo del contacto en dicha empresa.

Con tu segmentación básica como punto de partida, procederás a enriquecer los datos para una mayor segmentación. Por ejemplo, en el interesante caso de Spierziekten, puedes leer cómo se usa en la práctica la segmentación.

Otros ejemplos de segmentación de datos para email marketing son: 

  • Datos geográficos: país, ciudad, densidad de población, idioma, clima.
  • Datos demográficos: edad, género, ingresos, profesión, estado civil
  • Datos psicológicos: estilo de vida, actividades, personalidad
  • Datos sobre el comportamiento: compras anteriores, comportamiento en la navegación en la página web, compromiso

Además de la segmentación de datos del grupo objetivo, cada vez más las organizaciones avanzan hacia la segmentación de contenido. Ya traté este tema en el artículo sobre las tendencias de email marketing en 2020.

2) Después de la segmentación de datos básica: enriquecimiento

El paso 2 implica el enriquecimiento de los datos, de manera que también se segmenta, por ejemplo, sobre la base de los datos psicográficos o del comportamiento. Como se indicó en el documento “Marketing automation en 4 prácticos pasos”, el usuario pasa por diferentes fases. En la mayoría de los casos se obtienen los mejores resultados a partir de los contactos realizados en los primeros 30 días de registro o suscripción.

En dicho periodo, el contacto también está en la fase de interés y consideración, que a veces se llama la luna de miel de 30 días. En este periodo la implicación y la disposición de una persona a compartir datos es elevada.

Algunos datos deben ser enriquecidos de forma explícita, mientras que en otros esta operación puede realizarse de forma automática. Por ello, diferenciaremos entre el enriquecimiento de datos «automático» y «no automático».

Datos que no pueden enriquecerse de forma automática 

No se pueden enriquecer datos como la edad, género, dirección, etc. de forma automática (simplemente piensa en lo complicado que es deducir la edad de una persona a partir de su comportamiento de clics). Así que para saber estos datos debes preguntar esta información al usuario de manera explícita. Puedes hacer esta operación de las siguientes maneras:

  • Landing Page con formulario: para el enriquecimiento no automático de datos normalmente se utiliza una landing page con un formulario previamente rellenado. En este formulario se preguntan varios detalles relacionados, por ejemplo, con un evento, una suscripción a una newsletter, el registro a una promoción o un cambio de preferencias. Entre otros, se puede indicar de manera estándar en cada mensaje a los clientes que «pueden» cambiar ellos mismos las preferencias para recibir una comunicación más personalizada o enlazar con una determinada promoción que les podría interesar. Esto ayudará a que más usuarios estén dispuestos a comunicar sus detalles.
  • Gamificación: puedes aplicar el principio de gamificación en la landing page. Invéntate un concurso, deja que los clientes giren una «rueda de la fortuna», haz que resuelvan un rompecabezas u otros tipos de juegos. Las respuestas de los contactos durante o después del juego son una manera diferente de enriquecer su perfil. Muchas organizaciones de gran tamaño como Utrecht Jaarbeurs y Sunny Cars ya utilizan el principio de gamificación.

Datos que se enriquecen automáticamente: lead scoring

Un principio que aplican muchas organizaciones es el enriquecimiento automático de datos con el lead scoring. A menudo esto conlleva la medición implícita de las propiedades a partir del comportamiento online de una persona. Este comportamiento online que mides también se llama engagement.

¿Cómo funciona en la práctica? Con el lead scoring se otorgan puntos a determinadas acciones realizadas en un email o mediante los canales de marketing, como la página web. Por ejemplo, una «apertura» vale 10 puntos, un clic en un email 20 puntos, leer los artículos del blog o páginas sobre el producto online, 5 puntos, y una visita a un evento, 50 puntos.

A cada campo de la base de datos se le concede un valor numérico, que determina en qué fase está una persona actualmente (sensibilización, consideración o decisión). Así pues, si alguien alcanza un determinado número de puntos, se puede deducir que está a punto de una comprar (sales ready) de manera que es el momento de enviar una oferta.

A continuación se incluyen algunos ejemplos sobre cómo usar el lead scoring.

  • El lead scoring en un flujo de lead nurturing: enviar un flujo en el que informas a los contactos sobre tu industria, un servicio o un producto. En este flujo puedes otorgar puntos por clic y aperturas. Este procedimiento te ayuda a conocer las preferencias del suscriptor, y te permite segmentar los contactos en categorías, como «sales ready», interés en paseos por la ciudad o en vacaciones de sol.
    -> Truco: si tienes curiosidad por conocer el contenido de este flujo, suscríbete a nuestro email mensual con casos inspiradores «Your Inspiration». Entrarás automáticamente en el flujo de lead nurturing de Webpower 🙂
  • Medir el comportamiento en la página web a través de lead scoring: otorgar puntos al comportamiento de navegación de una persona en tu página web. Puedes hacer esto, por ejemplo, para cada email o campaña que envías. En el momento adecuado, enviarás una notificación automática a tus compañeros de ventas para su seguimiento o, saldrá un email automático con la oferta deseada. 

3) Personalización de la comunicación

Según los datos explícitamente solicitados y automáticamente recopilados, se personaliza el contenido en las campañas y comunicación. Se enviarán mensajes a través de los diferentes canales, incluyendo el email. Por lo tanto, el paso 3 es una interacción constante con el paso 1 y el 2.

¿Acabas de comenzar en el mundo de los datos? Si es así, te encontrarás con el término data-driven marketing o marketing basado en datos. El email marketing basado en datos forma parte de esta marketing basado en datos.

Webpower también ofrece muchas posibilidades para la integración, personalización y segmentación de datos. Por supuesto, este proceso está automatizado y en gran parte puede modificarse según el cliente y la fase en la que esté.

Si deseas personalizar el contenido a gran escala, y lo haces basándote en fuentes que no son el email, necesitarás un lugar central donde recopilar los datos. Normalmente sería un almacén de datos, una DMP o una CDP. Te contaré más sobre este tema en el artículo final de esta serie.

¿Cómo podemos ayudarte más con los datos?

A través de una serie de tres artículos, nos hemos adentrado paso a paso en el mundo del email marketing y los datos. Si tienes alguna otra pregunta o deseas compartir ideas sobre tu “puzzle” de datos, nuestros asesores están aquí para asesorarte. Consideramos que el marketing automation es un juego de estrategia, y nos complacerá ayudarte a que avances con tu experiencia con los datos para que puedas aprovechar, de la mejor manera, las ventajas en tu customer journey.

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Sean Barten

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