Una estrategia de comunicación por email opera (o debería operar) a dos niveles distintos. La primera es la comunicación de relación: la newsletter editorial, los contenidos sobre el proyecto, los mensajes que no buscan una venta inmediata sino construir vínculo con el público. Esta capa requiere criterio y tiempo de preparación. La segunda es la comunicación para la conversión: campañas que se activan en el momento adecuado en función del comportamiento y preferencias de cada cliente. Esta capa requiere datos, configuración y un sistema que pueda trabajar de forma autónoma.
Ambas son necesarias y se complementan. Pero confundirlas, enviar comunicación de relato a quien necesita una recomendación concreta, o disparar un email transaccional al público que ya cuenta con entradas para futuros eventos, es uno de los errores más frecuentes en la estrategia de email de los equipamientos culturales.
Este artículo se centra en esta segunda línea de la estrategia de email marketing: la implementación de campañas automatizadas que personalizan el mensaje según la fase de cliente y sus preferencias.
Qué significa personalizar una comunicación
La personalización efectiva necesita tener en cuenta tres elementos que, combinados, determinan si un mensaje resulta relevante o intrusivo.
El destinatario
Necesitamos conocer a quién le estamos escribiendo: su relación histórica con nuestro proyecto, cuándo fue su última visita, qué programación ha disfrutado, si quedó satisfecho… Esta información es la base sobre la que podemos construir comunicaciones relevantes.
El momento
Los tempos son clave. Un cliente que vino hace diez días está en un momento de relación muy distinto al que lleva ocho meses sin visitar el equipamiento y sin abrir nuestras comunicaciones. Al primero podemos agradecerle la visita, motivarle a contestar una encuesta o incluso motivar una siguiente compra. Al segundo, intentar recuperarlo antes de que la distancia se vuelva definitiva. Enviarles el mismo mensaje es una oportunidad perdida.
El contenido
La tercera capa es la más sofisticada y la más determinante para la conversión. No basta con saber a quién escribimos ni cuándo hacerlo, el mensaje tiene que proponer algo que tenga sentido para quien lo recibe.
Para resolverlo trabajamos con un modelo de recomendación que analiza el historial de consumo de cada cliente y genera propuestas individualizadas. El sistema excluye automáticamente los espectáculos que el cliente ya ha disfrutado y los que ya tiene comprados para próximas sesiones, y calcula hasta tres recomendaciones personalizadas basadas en afinidades de consumo. Cuando el historial de un cliente no ofrece suficientes señales, el sistema recurre a los tres títulos más populares en el momento del envío, con cálculos actualizados diariamente.
El resultado es un email donde cada usuario ve propuestas diferentes, determinadas por su relación con nuestro proyecto.
Automatizaciones testeadas
Los datos muestran un patrón consistente: a mayor tiempo transcurrido desde la última visita, menor probabilidad de que el cliente vuelva a comprar. La relación no se rompe de golpe, sino que se va diluyendo progresivamente. Esto significa que hay una ventana de oportunidad, y que actuar antes o después de esa ventana tiene un impacto directo en los resultados.
Las automatizaciones permiten trabajar sobre esta lógica de forma sistemática: no decidir caso por caso cuándo escribir a cada cliente, sino definir las condiciones una vez y dejar que el sistema actúe en el momento preciso para cada persona.
Tras analizar datos de diferentes equipamientos y temporadas, hemos identificado 4 momentos clave en la fase de cliente y momento de compra de los espectadores de artes en vivo. Gracias a las posibilidades de nuestro CRM tekneaudience podemos implementar automatizaciones que están marcando la diferencia en cada una de estas transiciones.
Activación: la segunda visita, el inicio de la relación
Un cliente que acaba de asistir a un evento está en su punto de máxima receptividad. Es en ese momento en que las probabilidades de que vuelva son mucho más altas que semanas después.
Esta automatización impacta en este momento con recomendaciones personalizadas basadas no únicamente en su última visita, sino en toda su relación con el proyecto.
Recuperación: antes de que la distancia sea definitiva
Hay un umbral a partir del cual la probabilidad de reconectar con un cliente cae de forma significativa. Antes de llegar a ese punto, esta automatización de recuperación lanza una campaña con recomendaciones personalizadas generadas por nuestro algoritmo. La clave, de nuevo, es el momento: no demasiado pronto para no resultar intrusivo, no demasiado tarde para que todavía sea posible reactivar el interés. Además de las recomendaciones, dinámicas y personalizadas, los textos de cada correo tienen que ir alineados con el momento del usuario que los recibe.
Proceso de compra abandonado: respetar los tiempos del usuario
Ir al teatro o a un concierto es una decisión que requiere planificación, en la mayoría de casos se consulta con los acompañantes y, a menudo, se compara con otras opciones de la agenda. En general, se trata de una compra menos impulsiva respecto otros sectores.
Nuestro CRM detecta usuarios que han iniciado el proceso de compra, pero no lo han finalizado, permitiendo automatizar envíos de correo con lógica de recordatorio unos días más tarde. Esperar unos días y llegar cuando la decisión todavía está abierta es más efectivo que interrumpir ese proceso demasiado pronto.
Sunset: gestionar la inactividad antes de que se vuelva permanente
Hay clientes que, con el tiempo, dejan de abrir emails, de visitar la web y de participar de determinados espacios. Mantenerlos en la base de datos sin ninguna acción no es lo más aconsejable: deteriora la calidad del listado y afecta la entregabilidad de todas las comunicaciones.
Las automatizaciones descritas hasta aquí se dirigen a clientes que necesitan un impulso transaccional: activarse, volver o completar una compra.
Sin embargo, existe otro tipo de público: los clientes más vinculados al proyecto. Hablamos de abonados, clientes fieles o personas que ya tienen un próximo evento en su agenda. Para ellos, la comunicación más efectiva no busca una conversión inmediata, sino reforzar el vínculo. Por eso, resulta más relevante compartir contenidos sobre el proyecto, los artistas o todo aquello que sucede detrás de la programación.
Esta es el primer nivel de la estrategia: la comunicación de relato. Convive con las automatizaciones, pero se dirige a un público distinto y persigue un objetivo diferente.
Primeros resultados
Durante esta temporada hemos implementado este ecosistema de automatizaciones en varias organizaciones. Los resultados son contundentes1.
Si tomamos como base una campaña genérica a toda la base de datos y la comparamos con una campaña segmentada, la automatización de activación o la automatización por proceso de compra abandonado, los indicadores mejoran, especialmente los de acción (los que más nos interesa mejorar):
Mejoras de efectividad respecto a campaña genérica a toda la base de datos
| Tipo de envío | Apertura | Reactividad | Conversión |
|---|---|---|---|
| Newsletter masiva sin segmentación | ≈38% | ≈4% | ≈0,4% |
| Newsletter segmentada (según preferencias) | +29% | +75% | +102% |
| Automatización de activación | +32% | +102% | +233% |
| Automatización de proceso de compra abandonado | +26% | +225% | +567% |
Enviar un email en el momento adecuado y con una propuesta que tiene sentido para esa persona funciona. En las campañas automatizadas vemos resultados similares o ligeramente superiores en apertura, pero la diferencia se acentúa en los indicadores de acción: en las campañas de activación obtenemos una conversión más de dos veces superior a la newsletter masiva y, en el caso del proceso de compra abandonado, la conversión es casi seis veces superior.
Automatizar para liberar al equipo
Llegar a este nivel de personalización es inviable sin las herramientas adecuadas. Diseñar y mantener este ecosistema de automatizaciones requiere una inversión inicial de configuración y un mantenimiento constante. A partir de ahí, el sistema trabaja de forma autónoma: identifica el momento de cada cliente, selecciona las recomendaciones que corresponden y envía el mensaje sin intervención manual. De esta manera el equipo de comunicación y marketing puede centrarse en la estrategia y en los envíos que requieren criterio editorial, sabiendo que la capa de personalización está cubierta.
- Datos agregados y anonimizados de nuestra cartera de clientes, con fines informativos ↩︎
