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Integración de DoubleClick for Advertisers con Google Analytics

https://m4p.es/integracion-de-doubleclick-for-advertisers-con-google-analytics/ Integración de DoubleClick for Advertisers con Google Analytics 2013-10-31 10:21:30 admin Blog post adwords Análisis Atribución CPA DFA Display integración Publicidad ROI bootstrap

Hoy vamos a comentar acerca de la integración de Google Analytics con DFA, la plataforma publicitaria DoubleClick de Google para anunciantes. Porque aún estamos de resaca del GA Summit 2013 :). Y es que no es para menos, todas las novedades allí presentadas dan mucho de sí.

Se ha escrito mucho sobre algunas de las novedades anunciadas en el evento, y se han destacado algunas de ellas como más importantes sobretodo en lo que respecta a la implementación y configuración: automatización de eventos en Tag Manager, mejoras en la API, mejoras en la segmentación, integración con BigQuery… Sin duda todas estas mejoras nos facilitarán la vida en la gestión de la herramienta y nos permitirán ir un poco más allá en la toma de decisiones basada en datos.

Pero creo que la integración de Google Analytics con DFA tiene un impacto brutal ya no sólo en la gestión de los datos y la herramienta, si no también en la gestión del marketing online a todos los niveles, tanto para anunciantes como para agencias, que de una manera fácil puede llegar a cambiar radicalmente los presupuestos de los departamentos de marketing e incluso promover un cambio estructural a medio plazo del modelo de negocio en el trinomio anunciantes-agencias-medios.

Por qué integrar DFA con GA y cómo?

Antes que nada, aclarar que esta funcionalidad está sólo disponible para los clientes Premium de GA y además en Beta. Así que tendremos que esperar a que se lance oficialmente para ver en detalle el cómo. Y hacernos clientes Premium :). Lo que sí sabemos es que la integración a nivel operativo es realmente fácil para el cliente.

El porqué no tiene mucho misterio: porque podremos tener disponibles en GA datos de Display bastante similares a lo que tenemos ya hoy con la integración de Adwords. A nivel de informes, es previsible que aparezca un menú similar al que existe para Adwords, probablemente con algunas restricciones, pues revelar datos sensibles para las agencias como impresiones o costes podría perjudicar a algunos players del mercado.

Aún así, la información que tendremos disponible tiene un gran valor añadido, pues veremos la efectividad de nuestras campañas Display tanto post-click como post-impression, y además deduplicada, algo que ahora mismo no está en nuestra mano ni dentro ni fuera de la herramienta.

Los informes de Embudos Multi-Canal y Herramientas de Atribución del Mérito_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289259c»,»Article link clicked»,{«Title»:»informes de Embudos Multi-Canal y Herramientas de Atribuciu00f3n del Mu00e9rito»,»Page»:»Integraciu00f3n de DoubleClick for Advertisers con Google Analytics»}]); cobrarán una relevancia especial y nos permitirán ver de una manera fácil y visual el retorno de nuestra inversión en Display. El impacto que esto tiene en la gestión y optimización del presupuesto de publicidad en un anunciante se apreciará notablemente en sus CPA y su ROI. Por fin podremos apreciar la relación real entre las campañas de marca y las de producto!

Qué implica la integración de DFA con GA?

La integración de DFA con GA nos aporta grandes avances tanto en la toma de decisiones estratégica como en la gestión de nuestras campañas. Como comenta el Engineering VP de Google Paul Muret, en una entrevista con Harvard Business Review_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2892677″,»Article link clicked»,{«Title»:»Paul Muret, en una entrevista con Harvard Business Review»,»Page»:»Integraciu00f3n de DoubleClick for Advertisers con Google Analytics»}]);, las mejoras presentadas por Google nos permitirán tomar nuevas acciones de dos maneras que él las define así:

  • Acciones agregadas: son todas aquellas acciones que podemos realizar en nuestro site o campañas derivadas del análisis de los datos. Esto es, por ejemplo, un test A/B, donde tenemos dos o más opciones y los datos nos revelan cuál de las dos funciona mejor, por lo que podemos descartar la perdedora.
  • Automatización: son todas aquellas acciones que se realizan de manera continua y personalizada a nivel de detalle. Como ejemplos, aquí, tenemos la personalización de contenidos en función de un histórico o un perfil, o la gestión de campañas adapatadas a un usuario único. Acciones que derivan también de un análisis pero que debe ser realizado a gran escala y en milisegundos.

El hecho de poder tener los datos de campañas integrados en los datos de navegación y conversión nos permitirá la realización de las dos cosas. Desde la basculación de inversiones entre canales y tipos de campaña (marca o genéricas) hasta la segmentación del impacto publicitario por perfil de navegación.

Para el anunciante, está claro que la rentabilidad de su publicidad y su web saldrá claramente beneficiada, pero viéndolo de una manera más global, y desde el punto de vista del mercado, significa una liberación de datos, que serán mucho más accesibles tanto para anunciantes como para agencias. Esto repercutirá en una mejora en la eficiencia y un abaratamiento de su gestión, y pone un punto de presión en la evolución del modelo de negocio de agencias y medios, pues deberán actualizar sus servicios para adaptarse a un nuevo entorno, más competitivo, más transparente, más exigente y tecnológicamente más fácil para el cliente.

Por supuesto, el que antes se ponga las pilas y mejor gestione sus datos, será el que ganará la carrera.

Integración de DoubleClick for Advertisers con Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2892745″,»Article link clicked»,{«Title»:»Integraciu00f3n de DoubleClick for Advertisers con Google Analytics»,»Page»:»Integraciu00f3n de DoubleClick for Advertisers con Google Analytics»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf2892804″,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Integraciu00f3n de DoubleClick for Advertisers con Google Analytics»}]);.

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Configuración Avanzada configuracion de google analytics Custom Dimensions Dimensiones Personalizadas Google Analytics Google Tag Manager Herramientas Universal Analytics

Envío de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager

https://m4p.es/envio-de-dimensiones-personalizadas-con-google-tag-manager/ Envío de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager 2013-10-18 07:00:00 admin Blog post Configuración Avanzada configuracion de google analytics Custom Dimensions Dimensiones Personalizadas Google Analytics Google Tag Manager Herramientas Universal Analytics bootstrap

Hace un par de semanas se celebró en Mountain View el Google Analytics Summit 2013_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289f30c»,»Article link clicked»,{«Title»:»el Google Analytics Summit 2013″,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]);, donde se presentaron las nuevas funcionalidades que nos iremos encontrando en las distintas herramientas de Google durante los próximos meses. En el caso particular de Google Tag Manager, nos explicaron que a partir de ahora será posible configurar el lanzamiento automático de eventos sin tocar ni una línea de código y que dispondrá de un SLA (Service Level Agreement) para los clientes de Google Analytics Premium. En los próximos días compartiremos más detalles sobre esas y el resto de novedades del Summit, así que estad atentos!

Después del post sobre cómo funciona Google Tag Manager_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289f3f0″,»Article link clicked»,{«Title»:»cu00f3mo funciona Google Tag Manager»,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]); y tras explicar cómo hacer el seguimiento de eventos_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289f4c0″,»Article link clicked»,{«Title»:»seguimiento de eventos»,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]);, hoy le toca el turno a la recopilación y envío de dimensiones personalizadas.

Ante todo, me gustaría hacer hincapié una vez más en que el hecho de utilizar un sistema de Tag Management no siempre es sinónimo de simplicidad. Ya lo explicó en su día Oriol Farré en el artículo de los 10 mitos sobre Google Tag Manager_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289f596″,»Article link clicked»,{«Title»:»10 mitos sobre Google Tag Manager»,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]);, y creo que esta ocasión es especialmente oportuna para recordar que la implementación de una herramienta de medición a través de un sistema de Tag Management también conlleva cierta complejidad.

Dicho esto, intentaré que este post sirva para dar algo de luz sobre algunos de los métodos que podemos utilizar a la hora de recopilar dimensiones personalizadas de Google Analytics (o custom dimensions) a través de Google Tag Manager.

A modo de ejemplo, vamos a suponer que necesitamos obtener los siguientes datos de un sitio web para su posterior envío a Google Analytics:

  • Sección del sitio web = Productos
  • Subsección = Camisetas
  • Tipo usuario = Anónimo

Definición de las custom dimensions

Lo primero que haremos será definir las tres dimensiones personalizadas con las que vamos a trabajar. Para ello, accederemos a la sección de Administración de nuestra cuenta de Google Analytics y configuraremos las dimensiones anteriores: Admin > Custom Definitions > Custom Dimensions > New Custom Dimension

Dimensiones personalizadas en Google Analytics

Dimensiones personalizadas en Google Analytics

Ahora que ya tenemos creadas las variables, explicaremos las diferentes alternativas mediante las cuales podremos asignarles un valor a las mismas utilizando Google Tag Manager.

Método 1: Data Layer

El Data Layer es un objeto a través del cual se puede definir la información a enviar utilizando el par ‘nombre’: ‘valor’ y separándolo por comas tantas veces como sea necesario.

<script>
dataLayer = [{
   'nombre1': 'valor1',
   'nombre2': 'valor2',
   ...
   'nombreN': 'valorN'
}];
</script>

 

Para implementar nuestro ejemplo, antes de meter las manos en el código tendríamos que acceder a Google Tag Manager y configurar el tag de Google Analytics de la siguiente forma:

Google Tag Manager

Definir la macro “Secciones del site” dentro del tag de Universal Analytics:

Google Tag Manager

Google Tag Managert

Y lo mismo con las macros “Subsecciones” y “Tipo de usuario”:

Google Tag Manager

Google Tag Manager

Como veis, se trata simplemente de crear un nuevo tag de Universal Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289f676″,»Article link clicked»,{«Title»:»Universal Analytics»,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]); y posteriormente definir tres macros (una para cada dimensión) de tipo Data Layer.

Una vez finalizada la configuración, sólo nos faltaría incluir el propio Data Layer en el código de la página en la que vamos a recopilar los datos:

<script>
dataLayer = [{
   'seccion': 'Productos',
   'subseccion': 'Camisetas',
   'tipo_usuario': 'Anonimo'
}];
</script>

 

Finalmente, incluyendo este mismo Data Layer en todo el sitio web (obviamente, en cada caso con los valores que correspondan), ya tendríamos todo listo para recopilar la sección, la subsección y el tipo de usuario que navega por el site.

Método 2: Variables Javascript

Esta segunda opción consiste en utilizar variables Javascript (nuevas o ya existentes en el código) para asignarle valores a las dimensiones personalizadas de Google Analytics.

Para ello, lo primero que debemos hacer es indicar en el Tag Manager que las macros en este caso serán de tipo “Javascript Variable” (sólo muestro la macro “Secciones”, pero habría que hacerlo con las tres):

Google Tag Manager

Al igual que en el caso del Data Layer, sólo nos faltaría incluir las variables Javascript que hemos definido o asegurarnos de que ya existan y tomen los valores correspondientes:

<script>
   var seccion = “Productos”;
   var subseccion = “Camisetas”;
   var tipo_usuario = “Registrado”;
</script>

 

Método 3: Elementos del DOM

El último método que explicaremos en este post consiste en la utilización de elementos del DOM_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289f73b»,»Article link clicked»,{«Title»:»DOM»,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]);.

Para este ejemplo, vamos a suponer que disponemos de los siguientes elementos en el código HTML (migas de pan y estado del usuario):

Estás en:
<ul id="breadcrumb">
<li id="section"><a href="productos.html" title="Productos">Productos</a></li> |
<li id="current">Camisetas</li>
</ul>
<p>Hola <span id="userType">Anónimo</span>. <a href="login.php" title="Identificate">Identificate</a></p>

 

De esta forma, tendríamos todo lo necesario para definir nuestras tres dimensiones personalizadas en Google Tag Manager y ya no necesitaríamos tocar nada en el código fuente.

La configuración asociada sería en este caso la siguiente:

Macro “Secciones del site”:
Google Tag Manager

Macro “Subsecciones”:

Google Tag Manager

Macro “Tipo usuario”:

Google Tag Managert

Lo que hemos hecho es decirle a Google Tag Manager que:

  • Las secciones del site deben tomar el valor del elemento del DOM cuyo id es “section” => Secciones del site = “Productos”.
  • Las subsecciones deberán tomar el valor del elemento del DOM cuyo id es “current” => Subsecciones = “Camisetas”.
  • El tipo de usuario tomará el valor del elemento del DOM cuyo id es “userType” => Tipo usuario = “Anónimo”.

Alternativamente, podríamos utilizar el valor de un atributo HTML_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289f90e»,»Article link clicked»,{«Title»:»atributo HTML»,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]); en lugar de obtener directamente el texto asociado al elemento del DOM. Un ejemplo de dicho escenario lo podríamos encontrar en el siguiente código:

[...]
<li id="section"><a href="productos.html" title="Productos">Productos</a></li>
[...]

Google Tag Manager

En este caso, le hemos dicho a Google Tag Manager que las secciones del site se deben alimentar del valor del atributo “title” (es decir, “Productos”) del elemento cuyo id es “section”.

Está claro que tenemos varias opciones a nuestra disposición a la hora de asignarle valores a las dimensiones personalizadas. En la gran mayoría de los casos, la clave es tener una buena comunicación con el equipo de IT para decidir conjuntamente cuál (o cuáles, porque se pueden combinar) de estas alternativas es la que mejor se adapta a las particularidades del sitio web o del CMS y con las necesidades de personalización en la recopilación de datos que se plantean desde el equipo de negocio.

Como siempre, espero que este post os resulte útil y que nos contéis vuestra experiencia :)

 

Envío de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289fa20″,»Article link clicked»,{«Title»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf289fae7″,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Envu00edo de dimensiones personalizadas con Google Tag Manager»}]);.

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Análisis Análisis Web audiencia E-commerce Google Analytics Summit

Novedades desde el GA Summit: Informes de Audiencia

https://m4p.es/novedades-desde-el-ga-summit-informes-de-audiencia/ Novedades desde el GA Summit: Informes de Audiencia 2013-10-14 06:54:55 admin Blog post Análisis Análisis Web audiencia E-commerce Google Analytics Summit bootstrap

Recientemente se ha celebrado el Google Analytics Summit 2013 en Mountain View, donde han sido anunciadas muchas novedades, todas muy interesantes, acerca de una de nuestras herramientas de analítica preferidas. Mucho se ha escrito ya sobre ellas, como el resumen del Summit_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28ab185″,»Article link clicked»,{«Title»:»resumen del Summit»,»Page»:»Novedades desde el GA Summit: Informes de Audiencia»}]); de mis compañeros que asistieron, y más se va a escribir, así que vamos a ver una de ellas más en profundidad, pues es realmente interesante el potencial que nos ofrece el hecho de poder disponer de Datos de Audiencia.

Aunque la disponibilidad de estos datos ha sido anunciada en el Summit celebrado hace pocos días, la realidad es que ya estaban disponibles anteriormente. El hecho de anunciarlo nos ayuda a difundirlo y a empezar a pensar en maneras de sacarle partido.

Qué son y como habilitar los informes de Audiencia

Los Informes de Audiencia consisten en varios informes que nos proporcionan datos acerca de la edad, el sexo y los intereses de nuestros usuarios. Estos datos proceden de la información que Google utiliza en su Google Display Network, por lo que si estamos haciendo campañas de GDN, el análisis y segmentación por audiencia será plenamente consistente con nuestras campañas.

Para poder tenerlos disponibles es necesario hacer un pequeño cambio en el código de GA para que éste soporte la publicidad Display. Con este cambio, que podéis ver en el blog de soporte de Google_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28ab260″,»Article link clicked»,{«Title»:»blog de soporte de Google»,»Page»:»Novedades desde el GA Summit: Informes de Audiencia»}]);, pasaremos a utilizar la cookie de DoubleClick. Esto significa que estaremos usando una cookie de tercera parte, así que deberemos prestar atención a nuestra política de cookies para asegurarnos que cumplimos con el articulo 22.2 de la LSSI en materia de información y aceptación de cookies.

Una vez cambiado el código, será necesario habilitar los informes desde la zona de administración de la interfaz de GA. Y listos para usar :)

Cuando empecemos a analizar, debemos tener en cuenta un par de cosas: la información mostrada hace referencia a usuarios mayores de edad, es decir, mayores de 18 años, y observaremos que estos informes contienen sampling (muestreo), debido a que, en ocasiones, Google no dispone de suficientes datos. Esto puede implicar que en segmentaciones muy profundas, nos aparezcan zonas donde no tenemos datos.

Como funcionan los Informes de Audiencia

Los Informes de Audiencia están disponibles en el menú Público, para ser visualizados a nivel general:

Informes Audiencia_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28ab344″,»Article link clicked»,{«Title»:»Informes Audiencia«,»Page»:»Novedades desde el GA Summit: Informes de Audiencia»}]);

Además, también es posible utilizar estos datos en los segmentos avanzados, por lo que se abre un mundo de posibilidades:

SegmentosAvanzadosAudiencia_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28ab42e»,»Article link clicked»,{«Title»:»SegmentosAvanzadosAudiencia«,»Page»:»Novedades desde el GA Summit: Informes de Audiencia»}]);

Esto nos permite, de entrada, tener una foto más detallada de quién son nuestros usuarios y así determinar cuál es el target de nuestro negocio. Esto nos aporta una información de gran valor, ahorrándonos costosos estudios de audiencia que muchas veces tenemos que comprar fuera. Y es que, si no lo hacemos, estaremos trabajamos para llegar a un público del cual sólo intuitivamente podemos saber quién son, con su consecuente gran margen de error.

Pero esto es sólo el principio :) Podemos crear segmentos por sexo, edad e intereses y aplicarlos a las diferentes áreas de análisis de nuestro departamento de marketing y así aumentar la eficiencia de nuestras campañas, contenidos y productos.

Campañas

En el área de campañas, podremos identificar qué campañas nos han aportado usuarios más valiosos tanto en retención como conversión para un determinado segmento de usuario. Así, podremos crear copys y creatividades muchos más afines al público al cual queremos llegar. Pongamos un ejemplo.

Imaginemos un e-commerce que vende zapatos. Obviamente su objetivo es vender zapatos, por lo que nos fijaremos en la conversión. En los informes de audiencia descubrimos que los usuarios más valiosos para nuestro site son las mujeres de 35 a 44 años. Esto podíamos imaginarlo, intuitivamente, aunque ahora podemos cuantificar qué volumen de negocio nos aporta este segmento y qué diferencial tiene respecto a otros segmentos.

Además, vemos que entre sus intereses están los viajes familiares, la música pop y las series de comedia. Ideas para campañas? Zapatos cómodos para viajar, zapatos para salir a bailar, anuncios con audio de música pop en video y richmedia, imágenes trotamundos, similitudes con actrices de series de comedia, y un largo etc.

Contenidos

En el área de contenidos, podremos constatar qué temáticas, categorías y detalles interesan más a cada grupo de usuarios. Con esta información, podremos optimizar la navegación entre diferentes áreas y páginas para ofrecer una mejor experiencia de usuario, así como detectar aquellas páginas que no aportan a nuestro segmento principal pero sí aportan a otros segmentos, y que pueden convertirse en una línea de contenidos complementaria.

En nuestro ejemplo de e-commerce de zapatos, podremos identificar cuáles son los segmentos a los que les cuesta más realizar una compra. Aquellos que necesitan consultar las condiciones de pago, de entrega, de devolución y relacionarlo con las líneas de producto para poder ofrecer la información más relevante para el usuario de una manera más fácil.

También podremos identificar aquellos contenidos complementarios que contribuyen a la venta, características de producto, opiniones de otros clientes o ejemplos de combinaciones para poder facilitar la navegación entre estas páginas y así ofrecer una mejor satisfacción al cliente.

Producto

En el área de producto, todos podemos imaginarnos lo importante que es poder relacionar las características de nuestros usuarios con las de nuestro producto, ya no sólo para facilitar el proceso de compra optimizando la ficha de producto y el embudo, sino también para conocer, con datos, algo más de nuestros clientes y así poder adaptar nuestra línea de productos a sus necesidades.

Siguiendo nuestro ejemplo de e-commerce de zapatos, identificamos que nuestro target principal realiza más compras a una colección concreta, y además visita también otras 2 o 3 colecciones más que tienen en común alguna característica con la colección más vendida: el precio, la comodidad, la moda, etc. De aquí saldrán nuestras líneas de trabajo en cuanto a cross-selling.

Podremos, además, descubrir qué tipo de zapatos interesan más a qué segmento de usuarios dentro de la misma estructura de la web. Esto nos ayudará a detectar muchas más cosas ya no sólo de nuestro sitio, sino de nuestro modelo de negocio y de nuestro marketing mix: la línea de precios más adecuada a cada target, el tipo de zapatos que más gustan a cada cliente o la confianza en la compra en nuestra web que tienen los diferentes perfiles de usuario.

Como vemos, los datos de audiencia nos proporcionan un salto más allá del propio análisis web, y es el hecho de poder relacionar audiencias a gran escala, anteriormente territorio de agencias, con contenidos y conversión propios.

Novedades desde el GA Summit: Informes de Audiencia_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28ab509″,»Article link clicked»,{«Title»:»Novedades desde el GA Summit: Informes de Audiencia»,»Page»:»Novedades desde el GA Summit: Informes de Audiencia»}]); es un post de Trucos Google Analytics_kmq.push([«trackClickOnOutboundLink»,»link_56b1cf28ab5cc»,»Article link clicked»,{«Title»:»Trucos Google Analytics»,»Page»:»Novedades desde el GA Summit: Informes de Audiencia»}]);.

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Email Marketing PRÁCTICOS

Los 10 errores (imperdonables) al hacer email marketing

https://m4p.es/los-10-errores-imperdonables-al-hacer-email-marketing/ Los 10 errores (imperdonables) al hacer email marketing 2013-10-07 16:54:00 admin Blog post Email Marketing PRÁCTICOS digital

En mi día día veo a mucha gente que, cuando empieza a hacer email marketing cae siempre en los mismos errores una y otra vez. Como parte de mi labor consiste en orientarlos para sacar el mejor partido de sus newsletters y campañas suelo estar atento porque aunque algunos te parezcan obvios, otros no lo son tanto y acabas descubriéndolo con la experiencia.

Así que, para que vayas bien avisado cuando te animes a probar MAILCast (si es que no lo estás disfrutando ya) aquí van algunos consejos útiles para principiantes (y no tanto) del email marketing:

10 errores (imperdonales) al hacer email marketing

 

1- Enviar a gente que no tiene ni idea de quién eres

Esto es muy común, especialmente si lo que has decidido hacer es comprar una base de datos o alquilarla, aparte de ser ilegal esas bases de datos tienen un nivel de obsolescencia muy rápido. Lo mejor es que te crees tu propia base de datos a partir de tus contactos, más vale calidad que cantidad. Y por favor, asegúrate de que han consentido el envío y dales opción a darse de baja de una manera sencilla.

Si lo que has decidido es enviarle a esa bbdd de contactos que tenías cogiendo telarañas, aprovecha el primer envío o bien para invitarles a suscribirse o dales una buena opción de darse de baja para que puedan salir corriendo. No es nada personal, simplemente es que la limpieza de tu base de datos la agradecerá la entregabilidad de tus campañas futuras.

 

2- Enviar correos que sean sólo una imagen

Ya sé que a veces es un martirio maquetar un email y que es muy tentador enviar todo metido en una imagen (¡y taaan fácil!), pero si quieres que tu correo llegue a la bandeja de entrada y que se lea, asegúrate de que el texto sea texto de verdad y no abuses de las imágenes en el email. Y si no sabes cómo maquetarlo, busca a alguien que te diseñe una plantilla de email.

 

3- Pretender enviar adjuntos con tu campaña de email marketing

Un error muy, pero que muy, muy, común y que suele ser propio de principiantes severos de esos que te envían un memorándum con 50 direcciones a la vista. Enviar un adjunto en tu campaña de email marketing puede provocar que el envío tarde mucho en realizarse y que el email tarde lo suficiente en descargarse como para que a tus destinatarios se les quiten las ganas de abrirlo. Por no hablar de la información estratégica que pierdes, si en vez de adjuntar el típico PDF con el dossier de producto, lo subes a tu web y lo enlazas desde el email, no sólo enviarás más rápido y el email se descargará antes, si no que podrás saber exactamente quién se lo ha descargado (una información muy valiosa dado que será gente genuinamente interesada en tu producto) y luego les podrás enviar una segunda campaña específica con la herramienta de follow up que tiene MAILCast, o simplemente creando una campaña independiente.

 

4- Dedicarle más tiempo al email que al asunto.

Redactar el asunto es un punto crítico, si no prestas atención al asunto, ¿quién va a abrir el email? Y si tienes una base de datos lo suficientemente grande, párate a hacer un test probando dos asuntos diferentes a ver cual te funciona mejor, ni te imaginas las diferencias que pueden surgir.

 

5- No personalizar el envío

Este es para nota, ya que, si bien no perjudica la entregabilidad, te va a permitir aumentar el ratio de lecturas (si personalizas bien el asunto) o eliges bien las palabras clave. No hace falta que sea simplemente el nombre del destinatario, dependiendo del tipo de envío puedes personalizar el email con otros datos del destinatario.

 

6– Enviar sólo publicidad pura y dura.

Regálale a tus clientes algo de información interesante para ellos, si no ¿por qué deberían leer tu mailing? Enviar una newsletter de su interés de manera regular es una forma perfecta de crear confianza y «hábito de aperturas», vamos, que si están habituados a abrir tu newsletter será más fácil que abran tus mailings promocionales.

 

7– Perder el foco del email.

Si estás enviando un email promocional no tiene sentido que incluyas noticias de relleno. Cada email debe tener un objetivo muy bien definido (más allá de ser leído) y con su correspondiente «call to action», como debe ser.

Y a ser posible segmenta la bbdd y haz envíos segmentados, procura no molestar a tus suscriptores con ofertas que no les interesan.

 

8– Intentar vender directamente dentro del email.

Enlazando con el punto anterior, el email debe tener un objetivo claro, sí, pero este debe ser que el destinatario haga clic para llegar a la landing page. Corto, directo y al grano. ¿Alguien ha dicho landing page?

9– Enviar campañas sin landing page.

Este es de los gordos. No puedes pretender vender a través del email marketing y redirigir a los usuarios que hacen clic a la home de tu web. No, ni se te ocurra. Si haces esto estás tirando el dinero por el desagüe. Como mínimo enlaza a la página del producto que estás promocionando, aunque normalmente lo ideal sería crear una landing específica para la campaña.

 

10- Olvidarse de las estadísticas

Esto por desgracia es muy común, las primeras veces que envías tus boletines te encanta ver cuánta gente lo ha abierto. Incluso puedes pasarte una hora entera delante de la pantalla viendo en MAILCast cómo va creciendo poco a poco el número de lecturas después de hacer el envío, pero después de varios envíos ya no te hace tanta gracia y te vas directamente a las conversiones absolutas de tu web. ¿Qué tal si comprobamos si hay alguna relación o si deberíamos mejorar algo? Vigila el embudo de conversión, optimiza y cada vez venderás más.

 

¿Está todo?

Estoy seguro que son todos los que están, pero probablemente tu opines que no están todos los que son. Si es así te invito a que me dejes en los comentarios cualquier punto que se me haya podido pasar y que consideres que deba estar en esta lista. 🙂


Source: http://www.mailcast.es/blog/syndication.axd