Este documento presenta 8 errores comunes en el email marketing y cómo evitarlos. Los errores incluyen líneas de asunto poco claras, bases de datos pobres, no medir el inboxing, no segmentar leads según su nivel de interacción, no tener una estrategia de renganche, usar imágenes en lugar de botones HTML para los CTAs, no optimizar para dispositivos móviles, y hacer pruebas A/B incorrectamente. El documento proporciona recomendaciones para cada error.

1. WEBINAR
8 errores típicos del
email marketing y
cómo evitarlos

2. ANTES DE EMPEZAR…
• Este webinar esta siendo grabado
• Chat para preguntas; respuestas al final
• Post en redes sociales: #kapturall y #mktgnation
• Encuesta al final

3. Error #1
Líneas de asunto poco claras

4. Seamos creativos,
pero sólo lo justo…
Asuntos creativos
• “¡Al fin!”
• “¿Sigues haciendo
las cosas así?”
• “¡Esto te va a
interesar!”
Asuntos claros
• “8 errores de email
marketing y cómo
solucionarlos”
• “6 claves para un
Lead Nurturing
eficaz”

5. Seamos creativos,
pero sólo lo justo…
Un “asunto” inequívoco te dará:
 mejores open rates
 mejores click-through rates (x 2)
 mejores click-to-open rates
Asunto Open Rate Unique Clicks CTR Click to Open Rate
“Your Marketing
Automation Checklist”
16,9% 211 1,9% 11,1%
“Are You Evaluating
Marketing Automation”
14,8% 117 1,0% 7,0%

6. Recomendaciones
• Dile a tu audiencia lo que va a obtener al abrir el email
• Pon las palabras “gancho” antes
• No te limites a medir los open rates
• Si tienes dudas, haz A/B testing.
1. Líneas de asunto poco claras

7. Error # 2
Base de datos pobre

8. Rebotes
Tipos:
Soft Bounce: temporal
Hard Bounce: permanente
Spam trap: cadena perpetua…

9. status.marketo.com

10. Reputación del emisor
Tu reputación
Open
Clicks
Engagement
Positivo
Hard
Bounce
Black
lists
Engagement
Negativo
Spam

11. 3 elementos para sanear
tus listas:
Campañas de gestión de rebotes
Eliminar cuentas genéricas
Campañas de renganche

12. 1. Gestión de rebotes
Si email rebotó 10x
en los últimos 90 díasBATCH
TRIGGER
INVÁLIDO
Si email rebota 6x en
los últimos 60 días INVÁLIDO

13. 2. Eliminar cuentas genéricas
Ejemplos:
info@, compras@, soporte@

14. 3. Campañas de renganche
El lead entra en hibernación
Ninguna actividad > 6 meses
El lead interactúaCaptamos el email
@

15. Recomendaciones
• Las tasas de rebote afectan a la entregabilidad y a tu reputación
• Una buena reputación ayuda a lograr mayor inboxing
• Gestionar rebotes, cuentas genéricas y leads dormidos mejorará
tu base de datos
2. Base de datos pobre

16. Error # 3
No medir el “Inboxing”

17. Más allá de la entregabilidad
está el Inboxing
Un email que va a las bandejas de “spam” o
a “correo no deseado” se sigue considerando
como entregado
“Apenas un 79% de todos los emails
comerciales alcanzan un Inbox” - ReturnPath

18. Recomendaciones
• Campañas de gestión de rebotes
• Mide el Inboxing
• Analiza tus emails para prevenir ser considerado spam
(imágenes, texto, html..)
3. No medir el “Inboxing”

19. Error # 4
No segmentar a tus leads según
su nivel de interacciones

20. Smart Lists

21. Aprovecha a tus leads más
comprometidos
Última actividad
< 90 días
Última actividad
> 90 días
TOTAL
Delivered 20.000 80.000 100.000
Open Rate 18 % 3 % 6 %
CTR 3 % 0,2 % 0,76 %
Unsuscribes 0 % 0,31% 0,25 %
Inboxing 95 % 55 % 63 %
Inboxing en “caliente” 95% 70 % 75 %
Escalonando envíos, lograron
incrementar el Inboxing hasta en un 19%
Segmentar envíos por:
 Importancia
 Nivel de
interacción
 Objetivo

22. Recomendaciones
• Si tienes mucho volumen, considera fragmentar los envíos
según nivel de interacción
• Fragmentar según nivel de interacción incide en el Inboxing
4. No segmentar a tus leads según su nivel de interacciones

23. Error # 5
No tener una
estrategia de renganche

24. Muchos de tus leads simplemente no
interactúan… nada.
Motivos de inactividad:
 Cambio de intereses
 Expectativas no bien definidas
 Demasiados envíos
 Cambio de empleo
 Contenido irrelevante
 Demasiado ocupados
 Cambio de email

25. ¿Qué es una campaña de
renganche?

26. ¿Por qué proponer
renganches?
1. Te permite determinar quién tiene interés
2. ..y quien NO
3. Limpiar tu BBDD
4. Optimizar tu inversión
Descarga
1
Descarga
2
Descarga
3

27. Recomendaciones
• Diseña una serie de renganches para saber quien quiere saber
más sobre ti y quien no
• Que sea una serie, no un disparo solitario
5. No tener una estrategia de renganche

28. Error # 6
Usar una imagen para
el botón de CTA

29. Imagen vs htmll

30. Botón de CTA: html vs imagen
Botón

32. Html vs Imagen: resultados
15%
20%
5%
CTR
Open Rate
Click to Open

33. Algunos recursos
• www.bestcssbuttongenerator.com
• css3buttongenerator.com
• dabuttonfactory.com
• button.csscook.com

34. Recomendaciones
• Fácil, usa botones en html
6. Usar una imagen para el botón de CTA

35. Error # 7
No optimizar para
dispositivos móviles

36. Un email que va a las bandejas de “spam” o a “correo no deseado”
se sigue considerando como entregado
“Apenas un 79% de todos los emails comerciales alcanzan un Inbox”
- ReturnPath
Fuente: “The New Multi-screen World: Understanding Cross-platform Consumer Behavior” – Google 2012

37. Pensando en usuarios
multi-dispositivo
• Asegura que todo se vea bien según resolución
• PC/Mac: por defecto
• Tablet = @ media only screen and (max-width: 640px)
• Móvil = @ media only screen and (max-width: 479px)
• Agrandar textos en móviles
• CTA disponible sin scroll

38. Pensando en usuarios
multi-dispositivo

39. Email optimizado para multi-
dispositivo
31%
28%
27%
CTR
Clicks únicos
Click to Open

40. Recomendaciones
• Responsive, sí o sí
• De cara a optimizar, no te obsesiones sólo con el copy o la
creatividad de las imágenes
7. No optimizar para dispositivos móviles

41. Error # 8
Hacer testing mal

42. ¿Hacéis A/B testing?

43. Errores clásicos de Testing
1. Enviar email en horas aleatorias
2. Usar una muestra demasiado pequeña
3. Usar demasiadas variables cada vez
Títular 3
Oferta 1
Botón 1Imagen 2
Títular 2
Oferta 2
Botón 3Imagen 1
Títular 1
Oferta 3
Botón 2Imagen 3

44. Recomendaciones
• Normaliza las horas de envío
• Asegúrate de que el tamaño de tus muestras te permitan
obtener conclusiones estadísticamente significativas
• Haz las pruebas sobre una variable cada vez, y ve optimizando
progresivamente
8. Hacer testing mal

45. Error # 9
No aprovechar el pre-header para
complementar el “Asunto”
… cosa que hacemos 

46. ¿PREGUNTAS?
Mario Baroja
@mbaroja
linkedin.com/in/mariobaroja