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Cómo segmentar tu base de datos para conseguir mejores resultados en tus campañas de email marketing

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El consumo de los usuarios en internet ha cambiado, se han vuelto más activos y analíticos del contenido que les interesa. Por ello, las estrategias de marketing digital se están enfocando en lo que realmente necesita la audiencia y no en lo que la empresa quiere.

Una de las estrategias clave se basa en segmentar la base de datos. Si quieres conocer más coses sobre este concepto y de qué manera aplicarlo para conseguir mejores resultados en tus campañas de email marketing, quédate en las siguientes líneas, ¡te lo voy a contar!

¿Por qué es importante segmentar en el email marketing?

Según estudios de HubSpot, plataforma de automatización del marketing y gestión de relación con el cliente, la segmentación puede incrementar tu tasa de aperturas de correo electrónico en un 203%. Sin embargo, el 62% de los usuarios dice que la mayoría de los emails que recibe no incluyen contenido u ofertas relevantes.

Segmentar las listas del email marketing es muy importante, no solo para conseguir más ventas y clientes, sino también para entender mejor al público objetivo y establecer comunicación con él de la forma adecuada y en el contexto adecuado.

Segmentar tu base de datos de email marketing es crucial para:

  • Satisfacer las necesidades específicas de los contactos que se encuentran en la base de datos.
  • Generar engagement y cerrar más ventas y clientes.
  • Tener comunicación directa, de forma mucho más personalizada.
  • Tratar a cada usuario como si fuera único. Cada conversación debe parecer exclusiva.
  • Diferenciarse de la competencia.
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Ventajas y beneficios de segmentar la base de datos en email marketing

La segmentación en la base de datos de una estrategia de email marketing supone diversas ventajas y beneficios. A continuación te cuento algunas de ellas:

  • Automatización de los emails.
    Conocer tu base de datos y segmentarla te permitirá poder automatizar los envíos. La automatización de emails te ayudará a ahorrar tiempo, esfuerzos y costes.
  • Afinación de las acciones de marketing y retorno mayor.
    La segmentación te permitirá hacer acciones más específicas destinadas a públicos concretos que maximizarán las conversiones.
  • Personalización y fidelización.
    Tener una base de datos segmentada te permitirá personalizar tus comunicaciones con cada usuario. Tus contactos se sentirán en mejor comunicación y serán más propensos a la fidelización.
  • Definición y planificación de la estrategia.
    Si conoces a la perfección el público al que te diriges, podrás diseñar plantillas, mensajes y comunicaciones acorde a él. Por ejemplo, no es lo mismo dirigirse a mujeres de 25 años que a hombres de 60.
  • Mejor análisis y consecuente optimización.
    Podrás separar los datos del análisis por cada segmento y campaña enviada, lo que te permitirá entender mejor el funcionamiento de tus acciones y buscar puntos de optimización y mejora.

Sabrás cómo interactúa contigo y responde a los impactos de cada segmento en concreto en lugar de toda una base de datos homogénea para la que no podrías tomar decisiones.

¿Cómo segmentar en una base de datos?

Como puedes ver, la segmentación es clave para tener éxito en tus campañas de email marketing, pero la gran duda es: ¿cómo hacerlo? A continuación comparto contigo los pasos clave:

Limpia tu base de datos

Antes de empezar a segmentar una base de datos, existe un paso previo que muchas empresas se saltan y que es imprescindible para el buen funcionamiento de las campañas de email marketing: limpiar la base de datos.

Pero ¿por qué limpiar la base de datos? Hay que limpiar y actualizar la base de datos para asegurar un buen nivel de entregabilidad. Si tenemos una base de datos sucia, con correos electrónicos desactivados o de spam, nuestros emails rebotarán (bounce).

El hecho de que tus emails reboten puede hacerte incidir en unos valores de bounce rate más altos de lo normal. Esto perjudicaría tu tasa de entrega de emails, lo que hará que muchos de tus emails terminen en la bandeja de SPAM o “No deseado”, a pesar de que se los envíes a contactos verificados. Si no tienes cuidado con la base de datos a la que haces envíos, esto puede perjudicar a toda tu estrategia.

Por lo tanto, hay que limpiar la base de datos para asegurarte de que tus emails lleguen correctamente a las bandejas de entrada de los usuarios deseados.

¿Cómo limpiar nuestra base de datos?

Algunas acciones que puedes poner en práctica para limpiar tu base de datos o prevenir que se ensucie, son:

  • No comprar bases de datos, ya que puede ser ilegal y, además, los leads están mucho menos cualificados.
  • Generar bases de datos mediante el sistema de Double Opt-in.
  • Verificar las direcciones de email de tus usuarios usando herramientas como Kickbox o Neverbounce.
  • Mejorar tus resultados en las campañas de email marketing si tienes una buena entregabilidad. La tasa deseable es de entre 98% y 99%.

Define los objetivos de la campaña

Para una correcta segmentación de tu base de datos deberías hacerte las siguientes preguntas sobre los objetivos concretos que deseas perseguir con cada campaña:

  1. ¿Qué quiero conseguir con esta campaña? ¿Cuál es el output que quiero sacar de este envío? Por ejemplo: "Quiero disminuir el churn rate".
  2. A partir de estos objetivos: ¿quién debería recibir esta campaña?
    Siguiendo el ejemplo, si quiero disminuir el churn rate, significa que deseo aumentar la fidelización y que, por lo tanto, esta campaña debo enviarla a mis clientes existentes y activos.
  3. ¿Qué contenido les interesa a estos usuarios? ¿Qué mensaje va a hacer que cumplan con los objetivos de mis campañas?

Datos implícitos vs datos explícitos

Para cada segmento de la base de datos te interesará conocer los datos implícitos y los datos explícitos de cada usuario en concreto:

  • Datos explícitos.

    En los datos explícitos se encuentra la información sobre el contacto que corresponde a su ficha de contacto o ficha técnica. Es la información que habremos sacado de la web, de los formularios que hayan rellenado, de las encuestas enviadas...

  • Datos implícitos.

    Los datos implícitos son la información que tiene que ver con la interacción de los usuarios con tu marca y con la fase del proceso de compra en la que se encuentren. Por ejemplo: cómo interactúan con tus redes sociales, si son fieles seguidores tuyos que leen todos tus contenidos o solamente están suscritos al blog y abren una newsletter cada mucho tiempo...

Conoce a tu buyer persona

El punto de partida para una correcta segmentación es el conocimiento del buyer persona. Es importante que de vez en cuando se revise y actualice la información al respecto, si es preciso.

Se recomienda realizar reuniones con el equipo de marketing y ventas para evaluar la evolución del buyer persona o incluso el surgimiento de nuevos perfiles que antes no se habían considerado y que, por lo tanto, no se tenían en cuenta en las estrategias.

Los buyer persona, sus comportamientos y sus hábitos evolucionan con el tiempo. Sobre todo en los entornos digitales cambiantes. Además de los datos demográficos de tus usuarios o de la información que declare en los formularios, también es importante definir e identificar su customer journey, sus intereses, su proceso de compra online, cuáles son sus hábitos de compra respecto a tu producto o servicio, entre otros.

Conoce la interacción de tu marca

Otra forma interesante de segmentar es a partir de las interacciones que tienen tus usuarios con tu marca, productos o servicios. Se trata de conocer el engagement.

Se considera que a partir de 5 impactos publicitarios es cuando un lead ya empieza a reconocer una marca. Así, para una estrategia digital, debes tener en cuenta que las comunicaciones con los leads que ya te conocen serán muy distintas a las que tienes con leads que no te conocen. Los nuevos no han estado en contacto con contenidos referentes a tu marca; quienes ya te conocen, te leen y te tienen en su top of mind.

Es interesante segmentar una lista de usuarios que tenga un nivel de interacciones elevado contra otra lista cuyos contactos tengan niveles de interacción bajos o inexistentes. Los primeros estarán mucho más cerca de la compra y estarán preparados para recibir comunicaciones más comerciales que los últimos, que todavía tienen que conocerte.

Para determinar la interacción de tu base de datos, puedes utilizar métricas del tipo:

  • Número de emails abiertos.
  • Última vez que abrió un email.
  • Número de veces que lee el blog.
  • Si es suscriptor del blog.
  • Número de emails clicados.
  • Última vez que hizo clic.
  • Visitas a la página web.

Identifica las fases del proceso de compra

Existen diferentes fases en el proceso de compra de un usuario, los cuales se pueden mencionar por categorías, a las que en InboundCycle llamamos MQL:

  • Categoría MQL1.

    Son los usuarios fríos, es decir, leads que, a pesar de coincidir con el perfil de buyer persona, no tienen interacción con la marca ni están en un proceso de compra.

  • Categoría MQL2.

    Usuarios medianamente avanzados que, además de encajar con el perfil de tu buyer persona, tienen interacción con la marca. Abren y leen los emails, hacen clic en los call to actions, están suscritos al blog...

  • Categoría MQL3.

    Son los usuarios más avanzados dentro del proceso de compra. Son leads que, además de encajar con el buyer persona e interactuar con la marca, también están evaluando la compra de los productos o servicios.

    Esto último podrás saberlo si revisas el comportamiento que siguen estos leads online. Si navegan a través de páginas comerciales, de oferta, la página de contacto...

Para conocer a tu base de datos con tanto detalle, es importante contar con un buen CRM, una herramienta de email marketing potente que te brinde toda esta información. Yo apuesto por HubSpot.

Sigue las metodologías para segmentar

Ya te he contado la importancia de segmentar la base de datos y qué criterios hay que tener en cuenta. Ahora te cuento cómo hacerlo. Existen diferentes metodologías para segmentar según los tipos de scoring:

  • Scoring por puntos: es el sistema de puntuación en el que se le asignan puntos a cada lead en función de las interacciones que realiza con el contenido de la web o de la empresa en función de distintas propiedades del lead...
  • Scoring predictivo: si, por ejemplo, utilizas el plan PRO de HubSpot, existe una propiedad llamada “probabilidad de cierre” o “likelihood to close” que utiliza algoritmos predictivos de aprendizaje automático y que puede analizar qué contactos tienen mayor probabilidad de cierre en los próximos 90 días.
  • Listas dinámicas con criterios preestablecidos: es imprescindible que estas listas sean dinámicas porque de forma automática van entrando y saliendo los leads que cumplen los criterios, por lo que la segmentación siempre está actualizada.

Resultados de segmentar las campañas vs no segmentarlas

graphEn esta gráfica vemos el impacto que tiene segmentar las campañas de email marketing en diferentes métricas.

Para todas las métricas de email marketing, los resultados son mejores cuando las campañas se segmentan. Pero el resultado más significativo lo podemos ver en la métrica que hace referencia a los clics: cuando se segmentan las campañas, tenemos de media un 53% más de clics que cuando no realizamos la segmentación.

Como has podido comprobar a lo largo del artículo, la segmentación tiene un papel crucial en los resultados de una campaña de email marketing. En conclusión, para poder realizar una buena segmentación en la base de datos es necesario:

  • Conocer en detalle el perfil de tu cliente ideal, mejor conocido como buyer persona, y entender muy bien todos sus datos, tanto implícitos como explícitos.
  • Definir y establecer muy bien los objetivos que persigues con cada campaña para entender quién debe recibir cada mensaje y cómo deben ser estas comunicaciones.
  • Elegir criterios de segmentación y metodología para llevarla a cabo.

No olvides cada punto y empieza a segmentar en tu base de datos… ¡Te llevará al siguiente nivel! No obstante, me encantaría saber si has empezado a segmentar tu base de datos, qué resultados estás obteniendo, cuáles son las diferencias con respecto a cuando no segmentabas… ¿Me lo cuentas en comentarios?

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