Optimizar una secuencia de emails puede parecer una tarea abrumadora. Muchas veces la primera tentación es desechar todo lo existente y comenzar desde cero. Sin embargo, este no suele ser el mejor camino.
Los emails actuales:
- Probablemente fueron escritos en base a suposiciones, no en datos.
- Pueden estar rindiendo por debajo de lo esperado, razón por la que buscas optimizarlos.
- Quizá estén desactualizados.
- Y puede que ni siquiera sean un verdadero “control”, ya que un control real debería estar validado por buenos resultados previos.
Aun así, tu equipo o tus clientes los van a llamar “el control”, así que mejor fluye con ello. 😇
Dónde no empezar
Antes de hablar de lo que sí hay que hacer, conviene aclarar qué evitar en esta primera fase:
- No reescribas todavía nada. No sabes qué partes están funcionando y cuáles no. Incluso ese asunto que odias podría estar teniendo un gran rendimiento.
- No critiques el estilo de redacción. Puede que los correos te parezcan demasiado largos, demasiado cortos o aburridos. Pero recuerda: tú no eres el prospecto. Guarda esas notas, pero no actúes todavía sobre ellas.
- No intentes resolver problemas sin definirlos. Primero hay que identificar con precisión qué falla. Y antes aún, hay que tener la disciplina de documentar lo que existe.
El punto de partida: una auditoría
La optimización empieza con una auditoría de dos partes:
1. Auditoría del flujo y la cadencia
Aquí no se trata de pensar demasiado, sino de documentar lo que ya existe. Usa una herramienta como Miro o Whimsical para crear un mapa visual del flujo de la automatización.
Ese mapa debe mostrar:
- Cadencia: ¿cuánto tiempo pasa entre el trigger (ejemplo: envío de formulario) y el primer email? ¿Y entre el tercero y el cuarto?
- Buenas prácticas: ¿el primer email es un doble opt-in? ¿El flujo depende correctamente de la confirmación de suscripción?
- Disparadores por acción: ¿qué pasa si alguien hace clic para registrarse a un webinar pero no completa el registro?
- Disparadores por inacción: ¿qué pasa si un prospecto deja de abrir emails al quinto día?
- Etiquetado y segmentación: ¿se están registrando las acciones de los usuarios con etiquetas que permitan segmentarlos después?
- Lead scoring: ¿están alineados los criterios de scoring con las interacciones del flujo?
- Agujeros negros: ¿qué sucede con los leads que salen de un flujo o alcanzan un nuevo estado sin convertir? ¿Existe siempre una “siguiente acción”?
2. Auditoría del rendimiento de cada email
Junto a cada email en el mapa, anota los indicadores clave:
- Tasa real de apertura (evitando sesgos de Apple Mail).
- Tasa de clics (CTR).
- Tasa de conversión.
- Tasa de bajas.
- Ingresos atribuidos a lo largo del tiempo.
- Ingresos atribuidos en los últimos 30 días.
En el análisis de ingresos, es preferible usar atribución al último toque. Por ejemplo, si un flujo completo aporta $800,000 en ingresos, pero el Email 4 fue el último contacto antes de $600,000 de esas ventas, ese correo es claramente el más valioso y merece protección especial.
Cómo interpretar el mapa
Una vez creado, empieza el análisis:
- Círculos verdes (lo sagrado):
🟢 Emails con ingresos anormalmente altos.
🟢 Emails con tasas de clic muy elevadas.
🟢 Emails con tasas de conversión muy elevadas.
🟢 Emails con tasas de apertura inusualmente altas. - Círculos rojos (problemas graves):
🔴 Ausencia de doble opt-in (excepto en flujos internos).
🔴 Emails de “día cero” con menos de 40% de aperturas.
🔴 Tasa de bajas anormalmente alta.
🔴 Ingresos anormalmente bajos. - Círculos amarillos (áreas de mejora):
🟡 Problemas de cadencia (demasiado tiempo o demasiado poco entre emails).
🟡 Segmentación deficiente (exceso de segmentos innecesarios o falta de segmentación adecuada).
🟡 Agujeros negros donde los leads no tienen una siguiente acción clara.
Revisión de prácticas de envío
Más allá del flujo, también hay que revisar factores de entregabilidad y cumplimiento legal, porque de nada sirve un email excelente si no llega a la bandeja de entrada:
- ¿Está configurado DMARC?
- ¿La opción de baja es sencilla (un solo clic)?
- ¿Se envía desde un correo real y no un “no-reply”?
- ¿Cumples con CAN-SPAM, GDPR o CASL?
- ¿Cuándo fue la última vez que se depuró la lista (quitando inactivos y bots)?
- ¿El nombre del remitente inspira confianza?
- ¿El dominio de envío es confiable?
- ¿Cuál es tu sender score y cómo puedes mejorarlo?
Conclusión
Optimizar una automatización de emails no empieza escribiendo mejores textos, sino entendiendo qué funciona y qué no. Primero se documenta el flujo, se audita la cadencia y los disparadores, y se miden los resultados de cada email. Luego se identifican los puntos fuertes (que conviene mantener) y las debilidades (que hay que corregir).
Finalmente, se asegura la correcta entregabilidad revisando aspectos técnicos y legales. Solo entonces es momento de pensar en reescribir, probar hipótesis y mejorar el contenido.
