El e-mail marketing es una herramienta de comunicación relevante para Salsa Jeans, la marca portuguesa de ropa vaquera. Trabaja en este terreno con E-Goi Digital Solutions, empresa de la que es cliente desde 2015 y que le presta diferentes servicios a través de sus funcionalidades tecnológicas. 

El uso del emailing para informar a sus clientes sobre colecciones, promociones y ofertas le dio en un principio buenos resultados a Salsa y sus mensajes llegaron a una tasa de apertura promedio del 50%. Sin embargo, y aunque la marca seguía difundiendo contenido de interés, llegó un punto en que la vinculación de los clientes con la comunicación por correo electrónico comenzó a diluirse y bajaron los ratios de apertura y de clics.

Dado este problema en sus comunicaciones one-to-one con que se encontró la marca, la solución que le propuso E-goi fue, precisamente, afinar un poco más la personalización, no ya a través del contenido, sino trabajando sobre el momento de enviarlo. 
Para ello se usó Send-Frequency, un producto de E-goi basado en inteligencia artificial que forma parte, como señala la propia compañía,“de una serie de algoritmos diseñados por el Centro de Investigación y Desarrollo de E-goi para ser constantemente entrenados y adaptados a cualquier modelo de negocio, con el objetivo de maximizar la tasa de conversión”. 
Daniel Alves de Oliveira, Head de Innovación e Investigación en E-goi, comenta en declaraciones a Reason.Why que Send-Frequency “ha pasado por un proceso de investigación y validación científica, con varias pruebas de concepto, y lleva aproximadamente un año desarrollada e implantada en el ecosistema E-goi”. Alves de Oliveira dice asimismo que la capa de IA que tiene la herramienta ha introducido una precisión y sofisticación mayores en el servicio de análisis de campañas de e-mail marketing que ya ofrecía E-goi.

Historial de interacción

En concreto, Send-Frequency analiza el historial de interacción de cada suscriptor con las diferentes comunicaciones enviadas. El periodo mínimo de evaluación es de seis meses. El modelo registra todas las aperturas y clics que ha realizado a cada usuario y, a partir de esa información, define cuál es el mejor momento -día y hora- para remitirle mensajes por e-mail a cada cliente concreto. 

En el caso de Salsa Jeans, que se desarrolló durante el primer trimestre de este año, se analizaron las interacciones registradas durante doce meses y, una vez obtenidos los datos necesarios para la optimización, se realizó un experimento para comprobar la idoneidad de los mismos. Se dividió la base de suscriptores por la mitad: una de ellas recibió la campaña elegida en el día y hora determinados por el equipo de Salsa Jeans y la otra, en los diferentes segmentos indicados por el algoritmo de Send-Frequency. 

Los resultados

El experimento se prolongó a lo largo de dos meses y, lógicamente, uno y otro grupo recibieron envíos idénticos en asunto, texto, imágenes, botones y snippets, y el modelo registraba los resultados de cada envío para mejorar la recomendación de cara a los que vendrían después. Los resultados más significativos fueron los siguientes (y entre ellos destaca el relativo a las ventas):

• Un 30% de los clientes impactados vía Send-Frequency abrieron el correo en el momento recomendado
• Un 75% de los clientes impactados vía Send-Frequency abrieron el correo en el día recomendado
• La tasa mínima de apertura de los envíos realizados con inteligencia artificial fue del 56%, lo que supuso un 9% más que la de los realizados al modo convencional
• El ticket de venta promedio de Salsa Jeans se incrementó en un 73,17%. *Preguntada sobre qué dato concreto se calcula este porcentaje de incremento, E-goi ha declinado aportarlo apelando a la confidencialidad de los datos del cliente.

Daniela Faria, miembro del departamento de Marketing de Salsa Jeans, comenta a la vista de estos resultados que “probar la solución Send-Frequency nos ayudó a demostrar que personalizar el momento de los envíos puede ser una palanca importante para el rendimiento de los canales de comunicación”. Faria señala asimismo que el desarrollo del proyecto se vio facilitado por “la flexibilidad del equipo de E-goi Digital Solutions, que ajustó la prueba a las necesidades y contextos específicos de Salsa Jeans”. 

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Modelos predictivos

Send-Frequency, según comenta Daniel Alves de Oliveira, forma parte del conjunto de soluciones de IA dotadas de modelos predictivos que E-goi ha desarrollado íntegramente en su departamento de investigación y que incluyen también herramientas de recomendación de productos y contenidos, y de predicción de tasas de baja o abandono. La compañía también ha creado funcionalidades que pueden acoplarse a estos modelos, como determinación de la siguiente mejor oferta, previsión de recompra o customer lifetime value. 

Preguntado sobre si, más allá de la recomendación de día y hora que hace Send-Frequency, es posible la personalización del contenido de los e-mails con la ayuda de IA, Alves de Oliveira dice que la solución de IA puede utilizarse para generar un asunto personalizado para la campaña, pero que, por otro lado, es posible combinar en campañas realizadas con Send-Frequency  la sugerencia Next Best Offer, (siguiente mejor oferta) que utiliza la IA "para identificar los productos que, basándose en el comportamiento de compra de los consumidores, tienen más posibilidades de conversión para cada cliente". 

El e-mail es un canal de comunicación que puede considerarse ya clásico, pero sigue siendo muy usado por las marcas para cultivar el contacto con sus consumidores e informarles de sus campañas, promociones y ofertas. Para Alves de Oliveira, las razones de su continuada vigencia son que es una opción menos intrusiva que la que representan otros canales de marketing digital y sus mensajes “permiten la personalización, un contacto uno a uno, aportando una mayor humanización a la comunicación, incluso cuando se realiza de forma automatizada”.