¿Por qué tienes que medir estadísticas de email a nivel de usuario?
El acceso a estadísticas de emails por sector, país, región, etc es sencillo y suponen una buena base de comparación a la hora de analizar tus propias estadísticas de email. Hoy en día ya son muchas los proveedores de email, consultoras, entidades de certificación, etc, que ofrecen estudios y estadísticas de email de elaboración propia y de forma gratuita (basta con buscar “email metrics benchmark” en Google para encontrarlos)
Se puede acceder a información muy detallada, incluso series temporales para entender tendencias, por tipología de email, etc. Son de hecho una fuente de información muy valiosa para los que nos dedicamos al mundo del email marketing.
No obstante, hay que leer esta información siempre con cuidado. El ejemplo más claro es cuando miramos las estadísticas por sector y las comparamos con las de nuestra empresa. La primera pregunta que tenemos que hacernos es si nuestra empresa es comparable con el sector que estamos mirando. Normalmente el estudio debería explicar cómo se han construido los sectores y qué tipo de empresas están incluidas en cada uno. Esto nos tiene que dar una idea de si nuestra empresa compara bien, mal o regular con dicho sector. Otro aspecto muy importante es la región geográfica, porque la relación de los usuarios con el email puede cambiar mucho dependiendo del país. Finalmente veremos si nuestras estadísticas posicionan bien respecto a los promedios del sector.
Pero, ¿tener peores estadísticas que la media del sector es malo?
Cuando estamos por encima de la media de nuestro sector no solemos preocuparnos (aunque también tendríamos que hacernos preguntas para entender el porqué). Pero, cuando estamos por debajo, podemos sufrir presiones propias y e internas de nuestra empresa por entender y explicar los motivos.
Hay que valorar los factores que impactan en las estadísticas, porque son determinante para entender si, aunque comparemos peor, quizás lo estamos haciendo realmente bien.
Lo veremos con un ejemplo práctico. Imaginemos que nuestra empresa vende moda por Internet, por lo que podríamos decir que comparamos contra el sector “Retail” que, según el estudio de Getresponse (“2022 Email Marketing Benchmarks”) tiene una Tasa de Apertura (Open Rate) promedio de 23,28% (y también nos da información de que, en España, el promedio de Open Rate es del 28,11%). Si nuestro Open Rate fuera de 15% claramente compararíamos peor que el sector y que el país.
Aquí es donde hay que entrar a valorar aquellos aspectos que impactan sobre las estadísticas. Miremos por ejemplo el efecto de la frecuencia:
En el mismo informe mencioando anteriormente, podemos ver cómo el Open Rate decrece con el aumento de la frecuencia. No es lo mismo llegar al inbox del usuario una vez por semana, que hacerlo 3 (el hecho de tener una mayor presencia en el inbox hace que no siempre abras los emails, que simplemente abras el último que te ha llegado, que te canses antes y abras menos…). Necesariamente, el resultado, por email, siempre será menor.
Pero esto es quizás lo que buscas estratégicamente, mayor presencia en el inbox… maximizar el recuerdo. Seguro que tienes un porcentaje de tus usuarios que se cansarán rápido, pero quizás eres capaz de mantener una buena base de usuarios que están atentos a tus emails y con mayor propensión a la compra.
Todo esto, claro está, condicionado a que tengas un mensaje atractivo que comunicar cada vez y que mantengas unos niveles controlados de bounce y spam rate y, muy importante, que ofrezcas opciones a tus usuarios para gestionar la frecuencia de las comunicaciones.
Es decir, buscar un compromiso entre niveles de open rate que te permiten mantener una buena “entregabilidad” de los emails y que te ayudan a conseguir los objetivos estratégicos que te has propuesto (aunque compares peor que el promedio de tu mercado).
¿Cómo podríamos concluir entonces si lo estamos haciendo bien o no?
Para ello tenemos que dar el siguiente salto en estadísticas de email y empezar a medirlas a nivel de usuario..
Siguiendo con el ejemplo del Open Rate, el siguiente nivel sería medir el Open Reach:
Open Reach = Suscriptores que han abierto al menos un emailTotal suscriptores
*en un periodo de tiempo (pe. 30 días)
De esta manera, estaríamos monitorizando la salud y el engagement de nuestra base de usuarios durante un periodo de tiempo (típicamente en base mensual). Sería la forma de entender cuántos usuarios únicos, de entre todos los usuarios a los que enviamos emails durante un mes, han abierto, al menos, un email.
Así, en un escenario en el que nuestro Open Rate es bajo o, al menos, está por debajo de la media del mercado, podríamos tener 2 situaciones muy distintas:
Caso 1: Bajo Open Rate, Alto Open Reach (pe. O.Rate: 15%, O.Reach:60%)
Caso 2: Bajo Open Rate, Bajo Open Reach (pe. O.Rate: 15%, O.Reach: 20%)
En ambos casos, si solo medimos el comportamiento por email, veríamos que el comportamiento de ambos programas es exactamente el mismo. Si no damos ese paso extra de analizar el comportamiento por usuario no veríamos la foto tan diferente de ambos programas de email. El caso 2, en el medio plazo, típicamente empezará a tener problemas de “entregabilidad” (deliverability) por incremento de spam y bounce rate.
Lo importante de esta métrica es medirla en el tiempo y trazar una línea de tendencia, porque te da una visión muy buena del enagagement de tus suscriptores. Mejorar el Open Reach tiene además efectos muy positivos sobre el deliverability ya que está muy relacionado con el nivel de interacción de tus suscriptores con los emails.
Hemos mencionado la frecuencia de emails como uno de los factores (importantes) que influye sobre el Open Rate, pero existen otros igual de importantes (además podríamos hablar de aquellos que influyen en la Tasa de Aperturas). De la misma forma que existe el Open Reach para las aperturas, existe su homónimo para los clicks y las conversiones.
Si quieres pasar al siguiente nivel, entonces lo tienes claro, empieza a medir el comportamiento de email a nivel usuario.
Te invito a participar en el EMBC 2022 donde repasaremos los principales indicadores de email y los factores que influyen en sus resultados, así como de métricas avanzadas a nivel de usuario.
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