Einstein, la poderosa herramienta de inteligencia artificial que Salesforce ha incorporado a su plataforma de marketing digital Marketing Cloud nos va a ayudar a responder.
¿A qué hora tengo mayores probabilidades de que mis contactos abran mis emails?
¿Puedo conocer aún más y mejor a mis suscriptores y su interacción con mi marca?
¿Cuál será el nivel óptimo de envíos para cada uno de mis suscriptores?
¿Puedo hacer algo más para reducir la tasa de bajas o que mis emails sean reportados como Spam?
Son preguntas que cualquier responsable de marketing nos hemos hecho muchas veces.
El conjunto de funcionalidades de Einstein nos proporcionan un valioso conocimiento de nuestros clientes tanto en su conjunto, como a nivel individual, conocimiento que además, vamos a poder aplicar de forma eficaz y rápida para crear experiencias de clientes mucho más personalizadas en todos los canales de comunicación.
Cómo veremos, algunas de las funcionalidades de Einstein y sus interacciones con Journey Builder, la gran “joya de la corona”(opción B- una herramienta ya muy completa y potente) dentro de Marketing Cloud, terminan de “redondear” aún más si cabe la ya excelente herramienta que es Journey Builder.
Vamos a explicar brevemente las principales funcionalidades de Einstein disponibles en Journey Builder:
Send Time Optimization
¿A qué hora tengo mayores probabilidades de que mis contactos abran mi email?
Sencilla y eficaz. Esta funcionalidad de Einstein se convierte en una ayuda valiosa para responder a la pregunta que todos los responsable de comunicaciones digitales nos hacemos cada vez que lanzamos un envío, Einstein STO nos permite añadir una activity en Journey Builder previa a la activity de email que decidirá para cada contacto, dentro del intervalo de tiempo que le indiquemos, la mejor hora para enviarle el email.
Einstein Send Time Optimization model:
- Input: El modelo realiza cálculos utilizando hasta 90 días de datos de engagement y comportamiento de tus contactos, incluyendo cuándo se envían y abren los mensajes.
- Output: A cada hora se le asigna una puntuación para cada contacto. Es más probable que los contactos abran un mensaje si se envía durante una hora con una puntuación alta.
- Model: El modelo analiza las mejores horas de envío de cada contacto y los datos de engagement. Las horas de envío que tienen una mayor tasa de apertura tienen más probabilidades de tener una mayor puntuación. Cuando el historial de horas de envío no proporciona suficiente información, las recomendaciones se basan en los datos de engagement para generar el análisis.
Einstein Engagement Scoring
¿Puedo conocer aún más y mejor a mis suscriptores y su interacción con mi marca?
Einstein Engagement Scoring es una herramienta de segmentación predictiva para SFMC que predice el engagement de los suscriptores con tus campañas de correo electrónico durante los próximos 14 días.
Otra gran funcionalidad que viene a reforzar Journey Builder permitiéndonos añadir un Scoring Split en función del engagement de nuestro suscriptor con el correo o con nuestras apps.
Einstein categoriza a nuestros suscriptores en los siguientes grupos:
- Loyalists: Alta apertura y alto engagement de clics.
- Window Shoppers: Alta apertura y bajo engagement de clics.
- Selective Subscribers: Baja apertura y alto engagement de clics.
- Winback/Dormant: Baja apertura y baja participación de clics.
De esta manera podemos crear diferentes ramas en los journeys mediante el sistema de drag & drop y en consecuencia personalizar aún más la experiencia cliente.
Además en el canal email, también podemos elegir crear diferentes flujos de comunicación en función de la propensión a determinadas acciones: probabilidad de abrir el email, de hacer clic, de convertir en la web o incluso de permanecer suscrito.
Einstein Engagement Frequency
¿Cuál será el nivel óptimo de envíos para cada uno de mis suscriptores? ¿Puedo hacer algo más para reducir la tasa de bajas o para que mis emails no sean reportados como Spam?
Para ayudarnos a encontrar ese difícil punto de equilibrio, Einstein Engagement Frequency proporciona un rango óptimo de cuántos correos electrónicos enviar durante un período de tiempo determinado, comparando la frecuencia de envío y el nivel de interacción que ha tenido nuestro cliente (opens, clics…), la combinación de estos dos factores nos va a permitir determinar el número de envío óptimo para cada persona.
Esta funcionalidad nos va a permitir identificar aquellos suscriptores que ya están sobresaturados y también el caso contrario, aquellos suscriptores a los que estamos “infracomunicando”.
El Split Frequency disponible en Journey Builder que al igual que los anteriores funciona mediante la opción de drag & drop nos permite establecer distintas rutas para los clientes en función de cuatro categorías:
- Saturated
- Almost Saturated
- On Target
- Undersaturated
Einstein Engagement Frequency model:
- Input: El modelo realiza cálculos utilizando los datos de engagement y comportamiento del correo electrónico de los últimos 28 días, incluyendo cuándo se envían y abren los mensajes, y las cancelaciones de suscripción.
- Output: Los datos de engagement de cada contacto se analizan en comparación con la frecuencia de los mensajes que se les envían para generar una puntuación de frecuencia de engagement personalizada. Sobre la base de esta puntuación, los contactos se clasifican como de frecuencia de mensajes saturada, en el objetivo o subsaturada. Utiliza estos datos para informar sobre la frecuencia con la que envías mensajes.
- Mode: El modelo analiza con qué frecuencia se envía a cada contacto y cómo la frecuencia de envío afecta al engagement. El engagement generalmente aumenta cuando la frecuencia de envío se incrementa hasta que un contacto alcanza la saturación. Los contactos que no tienen suficientes datos de frecuencia de envío para generar una puntuación de frecuencia de engagement personalizada se tratan como parte del segmento On Target.
Como comentaba al principio todas estas funciones nos van ayudar a mejorar la experiencia individual de nuestro suscriptor mediante su aplicación directa en Journey Builder, pero también potencian nuestro conocimiento global de los clientes, ya que cada una de ellas cuenta con su propio Dashboard.
