¿Qué es la atribución de correo electrónico?
La atribución de correo electrónico se refiere al proceso de medir los resultados de ingresos atribuidos a las iniciativas de marketing por correo electrónico. Para formar un modelo de atribución preciso, la atribución por correo electrónico requiere realizar un seguimiento de las aperturas, los clics y las conversiones de usuarios individuales. En esta publicación, profundizaremos en qué es la atribución de correo electrónico y por qué Google Analytics (GA) es la herramienta equivocada para medir el verdadero impacto del correo electrónico en su negocio.
¿Es Google Analytics la herramienta adecuada para medir la atribución del correo electrónico?
Google Analytics es una gran herramienta, pero si es su forma principal de medir los datos del correo electrónico, lo llevará en la dirección equivocada.
Para ayudarnos a ilustrar este punto, me gustaría presentarles Huckberry.com.
Huckberry, una marca de comercio electrónico que vende ropa para hombres y artículos para actividades al aire libre, envía algunos de los correos electrónicos de mayor calidad que jamás hayamos visto. Sus clientes abren y leen sus correos electrónicos religiosamente, incluso si el suscriptor aún no ha comprado.
A algunas personas les gusta sentarse y leer el periódico por la mañana. A los fanáticos de Huckberry les gusta sentarse y abrir sus correos electrónicos de Huckberry desde: yo@huckberry.com.
Huckberry utiliza el marketing por correo electrónico como herramienta para mostrar sus increíbles productos y contenidos, y como una forma de hacer crecer su base de suscriptores.
Es imposible medir la efectividad de todos y cada uno de los correos electrónicos que envían porque la suma es mayor que el conjunto de sus partes. Su programa de correo electrónico es la marea creciente que levanta el barco.
A veces abro sus correos electrónicos cuando busco nuevos productos interesantes. Y la mayoría de las veces no compro nada, pero debido a la alta calidad de los correos electrónicos que envían, sigo volviendo por más.
Huckberry no necesita líneas de asunto sorprendentes. Su “producto” (los correos electrónicos que envían) son suficientes para que los clientes quieran más.
Y aunque Huckberry no verá conversiones de todos los suscriptores en cada correo electrónico, están creando una audiencia de personas que esperan ver los correos electrónicos de Huckberry en su bandeja de entrada cada pocos días.
Sin embargo, si los únicos datos que observaron fueron los de Google Analytics, se les podría hacer creer que sus correos electrónicos estaban fallando.
Modelos de atribución de correo electrónico
La atribución de correo electrónico es simplemente comprender si su programa de correo electrónico es lo que provocó que un cliente comprara o si fue otra cosa.
He aquí un ejemplo sencillo…
Imagina que un cliente de tu lista de correo electrónico decide realizar una segunda compra sin ningún descuento especial. Pero antes de comprar, deciden revisar su bandeja de entrada y ver un cupón de descuento que ofrece un 10% de descuento.
“¡Impresionante!”, piensan para sí mismos. “Iba a gastar $200, pero ahora tengo $20 de descuento, así que solo tengo que gastar $180”.
Desde su punto de vista, ahorraron algo de dinero, lo cual está muy bien. Desde el punto de vista de Google Analytics, parece que ese correo electrónico hizo un gran trabajo al fomentar una venta. “¡Necesitamos enviar más de estos correos electrónicos!” es la conclusión del especialista en marketing digital.
¿Ves lo que pasó aquí?
No estamos diciendo que las ofertas no funcionen, porque sí lo hacen.
Estaban diciendo:
A veces no son necesarios. La forma en que Google Analytics atribuye las ventas al correo electrónico no ayuda a responder la siguiente pregunta: “¿Es nuestro programa de correo electrónico la razón por la que un cliente realizó una compra o fue otra cosa?”
La única forma de comprender realmente si su marketing por correo electrónico es la razón por la que la gente compra es respondiendo esta pregunta:
¿Es más valiosa una cohorte de clientes que están constantemente expuestas a marketing por correo electrónico de alta calidad a lo largo del tiempo que una cohorte que no estuvo expuesta a ningún correo electrónico?
Para medir eso, no puedes usar Google Analytics.
Necesitas grupos de resistencia.
Los grupos de espera pueden ayudarle a comparar el valor de un grupo que recibió correos electrónicos con un grupo que no recibió ningún correo electrónico, lo que le ayuda a comprender si sus esfuerzos de marketing realmente están proporcionando un verdadero aumento incremental de los ingresos, no si son solo un punto de contacto en el camino a una venta.
Para comprender en qué se queda corto Google Analytics, primero debemos comprender los diferentes tipos de modelos de atribución predeterminados que ofrece GA.
Modelos de atribución de Google Analytics
El último modelo de interacción
Este modelo atribuye el 100% del valor de conversión al último canal con el que interactuó el cliente antes de comprar o realizar la conversión.
El modelo del último clic no directo
Este modelo ignora el tráfico directo y atribuye el 100% del valor de conversión al último canal en el que el cliente hizo clic antes de comprar o realizar la conversión. Analytics utiliza este modelo de forma predeterminada al atribuir valor de conversión en informes de embudos que no son multicanal.
El modelo de la primera interacción
Esto atribuye el 100% del valor de conversión al primer canal con el que interactuó el cliente.
El modelo lineal
El modelo lineal otorga el mismo crédito a cada interacción de canal en el camino hacia la conversión.
El modelo de decadencia del tiempo
Este modelo se basa en el concepto de decaimiento exponencial y atribuye mayoritariamente los puntos de contacto que ocurrieron más cerca del momento de la conversión.
El modelo basado en la posición
Este modelo le permite crear un híbrido de los modelos Última interacción y Primera interacción. En lugar de dar todo el crédito a la primera o a la última interacción, puedes dividir el crédito entre ellas.
Los modelos de atribución de Google Analytics funcionan bien para ayudarnos a comprender cómo contribuyó el correo electrónico en asociación con nuestro resto de marketing.
Pero no nos dice si una cohorte de clientes que están constantemente expuestas a marketing por correo electrónico de alta calidad a lo largo del tiempo son más valiosas que una cohorte que no estuvo expuesta a ningún correo electrónico.
Y esto nos lleva a la discusión de cómo atribuimos el compromiso dentro de un correo electrónico.
¿Cuál es el mejor modelo de atribución de ingresos para el correo electrónico?
Al fin y al cabo, Google Analytics es mejor para rastrear el comportamiento en un sitio web. En el correo electrónico, existen métricas de participación que ocurren antes de que el cliente acceda al sitio. Si bien su software de correo electrónico rastreará un clic y Google Analytics lo registrará como una página vista, el destinatario debe abierto el correo electrónico primero.
Las aperturas son una métrica increíblemente valiosa porque significa que las personas están expuestas a su marca y sus productos, incluso si no compran. Sin embargo, Google Analytics no atribuye las aperturas como interacción.
Una ventana retrospectiva es el período de tiempo en el que debe ocurrir una orden para que Google Analytics otorgue crédito a los canales que participaron en la venta.
La forma “típica” en que funciona la mayoría del software de correo electrónico es utilizar una ventana de atribución de 1 a 5 días basada en la participación abierta o en los clics. Esto no está mal pero limita nuestra capacidad de medir el “efecto aureola”del correo electrónico, donde los halos son el efecto dominó adicional de exponer a un grupo de clientes al marketing versus no exponerlos.
La forma “correcta” de atribuir el incremento y responder a la pregunta clave: “¿Es su programa de marketing por correo electrónico la razón por la que la gente compra?”, es realizar una prueba de resistencia.
Medir los ingresos por correo electrónico con pruebas de espera
Las pruebas de exclusión implican “representar” una campaña para un “grupo de control”, también conocido como grupo de clientes que están excluidos de una campaña de marketing.
Mide el comportamiento de compra del grupo que se resiste (los clientes que no reciben correos electrónicos) después de 90 días y, en última instancia, compara su valor (utilizando la métrica de “ingresos por cliente”) con el valor del grupo que recibió marketing.
Una prueba de resistencia está diseñada para responder las preguntas:
¿Cuánto aumento de ingresos se genera al enviar esta campaña? ¿Comprarían estos clientes de todos modos incluso si no les realizáramos el marketing?
Ejemplo de prueba de espera
El ejemplo anterior muestra que al mantener (no enviar) esta campaña de abandono de carrito a una parte de los clientes (el grupo de control), están viendo ingresos por cliente.
No importa si estas personas abren o hacen clic en los correos electrónicos, simplemente muestra el valor de enviar esta campaña versus no enviarla.
En el caso de Huckberry, si dejaran de enviar correos electrónicos, su negocio probablemente colapsaría. La razón es que sus correos electrónicos son más una experiencia de compra digital y una revista en línea que a la gente le encanta leer y disfrutar.
Cómo ejecutar reservas para su negocio
No necesita un sofisticado software de marketing por correo electrónico para aprender de los grupos de control.
De hecho, crear un grupo de control es tan fácil como:
Llevar su lista de clientes a ExcelFiltrado basado en un parámetro que capturará un grupo aleatorio de clientesExcluyendo a esos clientes del canal de marketing que se está probando.
Recomendamos capturar un grupo de control que represente aproximadamente el 10 por ciento de la audiencia a la que se comercializa.
Haga esto parte de su estrategia de marketing por correo electrónico haciendo esto para cada campaña específica:
Para hacer una comparación precisa, deberá poder realizar un seguimiento de cuántos ingresos han generado los clientes de cada grupo. Después de 90 días, mida los “ingresos por cliente” en cada grupo y compare.
Si está utilizando ofertas, ejecute una prueba de exclusión para determinar cuál es el verdadero beneficio de ofrecer la oferta frente a no ofrecerla.
Es posible que descubras que generas más números de transacciones al ofrecer un descuento, pero debes compararlo con el grupo que regresa y compra sin ninguna oferta.
Los resultados pueden sorprenderte, pero no lo sabrás hasta que lo pruebes.
Es muy fácil hacer ofertas y ver cómo aumentan las conversiones, pero ¿qué pasa si en realidad solo estás reduciendo las ganancias?
Ejecute la prueba y háganoslo saber en Twitter cómo fue. ¡Estamos muy emocionados de escuchar sus resultados!
En serio.