El cold emailing ha cambiado mucho desde sus inicios. También lo ha hecho la definición de una campaña eficaz de correo electrónico en frío. Veamos cómo enfocar el cold emailing para sacarle el máximo partido en 2020. Por eso he analizado la base de datos de Woodpecker para ofrecerte puntos de referencia del cold email para comparar.
¿Cómo medimos el éxito en el cold emailing?
¿Cuándo considera que su campaña es exitosa? ¿Y qué significa el éxito en términos de cold emailing en general?
Dado que los correos electrónicos en frío son un medio para iniciar una conversación, la tasa de respuesta suele considerarse la métrica que determina el éxito de una campaña. ¿Significa esto que hay que conseguir un índice de respuesta del 100% para considerarlo un éxito? ¿Es posible?
Tener una tasa de respuesta del 100% es un escenario bastante idealista, pero puede acercarse bastante, siempre y cuando haga sus deberes con la prospección y ponga algo de esfuerzo en las pruebas A/B. La experiencia llega con el tiempo, las pruebas y el análisis. Cuantas más campañas envíe y más enfoques pruebe, mayor será la probabilidad de que sus correos electrónicos ganen la atención de sus clientes potenciales.
Hay dos procesos que debe dominar para mejorar su tasa de respuesta. El primero es encontrar los prospectos adecuados. Para hacer una mejor prospección, debe mantener su IPC actualizado. El otro proceso es probar el rendimiento de varias versiones de un mensaje de correo electrónico. No te conformes con una sola versión durante demasiado tiempo. Cambia tu enfoque de vez en cuando y controla cómo influye en la tasa de respuesta.
Entonces, ¿cómo saber si estás en el buen camino para lograr el éxito? La evaluación es más fácil cuando tienes algún punto de referencia. Echa un vistazo a los puntos de referencia que he preparado y compara tus resultados con la media de las estadísticas para asegurarte de que vas por el buen camino hacia el éxito.
¿Cuáles son los puntos de referencia del correo electrónico en frío?
He analizado más de 26.000 campañas, cuyo tamaño oscilaba entre 11 y más de 1.000 clientes potenciales. La muestra incluía sectores como el de la contratación, la generación de contactos, las empresas de software o las agencias digitales de todo el mundo. He analizado detenidamente las tasas medias de apertura y respuesta y cómo el nivel de personalización afecta a estas métricas. También he comprobado la correlación entre el tamaño de la base de prospectos y la tasa de respuesta. Veamos lo que he descubierto.
La personalización vale la pena
Para este análisis he distinguido tres niveles de personalización:
- sin personalización – 0 fragmentos,
- personalización básica – incluyendo fragmentos de {{COMPANY}} o {{FIRST_NAME}},
- personalización avanzada, que incluye otros fragmentos distintos de los mencionados anteriormente.
Descubrí que el 84% de todas las campañas analizadas están personalizadas, de las cuales el 30% incluyen personalización avanzada más allá de {{COMPANY}} y {{FIRST_NAME}}. Esto puede incluir {{TITLE}}, {{WWW}} o un fragmento personalizado. La mayoría de las veces, los fragmentos se utilizan para personalizar el texto del correo electrónico, lo que ocurre en el 83% de los casos. El 44% de las campañas que examiné tenían una línea de asunto personalizada.
Examinemos cómo se traducen estas cifras en la tasa media de apertura y respuesta por tamaño de campaña y sector.
¿Cuál es la tasa media de apertura de las campañas de correo electrónico en frío personalizadas?
Las campañas de todos los tamaños obtienen mejores resultados cuando la línea de asunto del correo electrónico está personalizada. La tasa media de apertura de las campañas con una línea de asunto personalizada es un 10% mayor que con la no personalizada. Es una gran diferencia, ¿verdad?
¿Y cuál es la tasa media de apertura de los correos electrónicos en frío cuando distinguimos entre la personalización avanzada y la básica?
Los correos electrónicos con fragmentos personalizados tienen una tasa de apertura ligeramente superior en comparación con los personalizados a nivel básico.
¿Y cuál es la correlación entre la personalización y la tasa de respuesta?
¿Cuál es la tasa media de respuesta de las campañas de correo electrónico en frío personalizadas?
En general, las campañas personalizadas consiguen casi el doble de tasa de respuesta que las no personalizadas. Es una gran diferencia.
¿La personalización avanzada aumenta la tasa de respuesta media, como en el caso de la tasa de apertura?
Al observar las estadísticas anteriores, podemos concluir que la personalización avanzada definitivamente aumenta la tasa media de respuesta. Los fragmentos personalizados permiten crear mensajes más únicos y mejor adaptados, por lo que los clientes potenciales responden a ellos con más frecuencia.
fEn general, por lo que he observado, cuanto más pequeña es la campaña, más específica es y mejores resultados obtiene. La conclusión es que un enfoque reducido del envío de correos electrónicos en frío es mucho más eficaz. Es más fácil personalizar el texto del correo electrónico y adaptarlo a segmentos más pequeños de clientes potenciales que crear uno que se adapte por igual a las necesidades de cientos de personas. En el cold emailing la segmentación es tan importante como la personalización.
También hay una tendencia visible a que las tasas de apertura y respuesta sean más altas en las campañas con personalización avanzada, es decir, que incluyan fragmentos distintos de {{FIRST_NAME}} y {{company}}. Y {{EMPRESA}}. Esto coincide con la tendencia del enfoque humano a humano, ya que los clientes potenciales están cansados de los correos electrónicos genéricos tipo robot y esperan ser tratados de forma individual. Además, desde el punto de vista de la entregabilidad, los correos electrónicos con contenido más diverso tienen más posibilidades de llegar a la bandeja de entrada principal del cliente potencial, en lugar de a la carpeta de spam o a la pestaña de promociones.
Ahora veamos más de cerca cómo el seguimiento afecta a los resultados de su campaña. Algunos de ustedes recordarán que hice una investigación similar hace un año (puede leerla aquí). ¿Ha cambiado algo desde entonces?
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