Unimart, es una de las empresas de retail más grandes de Costa Rica, cuenta con un catálogo de más de 40.000 productos y con un gran volumen de pedidos mensual.
Al iniciar la colaboración en Marketing Automation, comprobamos que Unimart tenía desarrollados una gran cantidad de workflows, entre los que se encontraban los más transaccionales, como recuperación de carrito abandonado, abandono tras visita de producto, o recordatorios de productos en la wishlist.
Esto suponía un reto, ya que no teníamos grandes espacios en blanco en los que implementar nuevos flujos, por lo que gran parte de la colaboración la centramos en la mejora de los flujos actuales a través de la experimentación.
Y este fue el factor clave en la mejora de sus indicadores, ya que a través de la experimentación principalmente, hemos logrado incrementar las transacciones derivadas de automatizaciones en un 30%. A continuación, te contamos dónde pusimos el foco y qué resultados obtuvimos.
Testando asuntos de automatizaciones transaccionales
Pusimos el foco inicialmente en los asuntos de los mails de reimpacto más transaccionales. El alto volumen de envíos de estos mails nos iba a facilitar un incremental de transacciones si mejorábamos aperturas y clics. El objetivo era ampliar los márgenes del embudo en estas acciones marcándonos como indicadores del éxito tanto el Open Rate como CTR.
Cuando iniciamos el proyecto, los asuntos de los mails más transaccionales no guardaban relación con el producto visitado / abandonado en carrito / añadido a wishlist. Por citar un ejemplo, el asunto del mail de recuperación de carrito era «Guardamos los artículos de tu carrito de compras ????». Desde VIVA! hemos experimentado en muchas ocasiones con este tipo de envíos, y la experiencia nos dice que la mejor forma de incrementar la atención del usuario en un acción de remarketing es dando visibilidad al producto.
Por tanto, partíamos de la siguiente hipótesis: si impactamos con el nombre del producto en la línea de asunto, llamaremos más la atención del usuario al tener un interés específico en ese producto concreto, de tal manera que conseguiremos aumentar las aperturas y en consecuencia los clics.
Mail de recuperación de carrito abandonado
- Variables
- Asunto A – variable de control: «Guardamos los artículos de tu carrito de compras ????»
- Asunto B – «???? {{nombre del producto}} ¿Ya no lo querés? «
| Variable | OpenRate | CTR |
| Asunto A – Control | 53,3% | 6,06% |
| Asunto B | 55,2% | 7,73% |
Mail de remarketing al visitar producto
Este mail llega al usuario tras visitar un producto y no añadirlo a carrito, ya que ese espectro se cubre a través del mail explicado en el apartado anterior.
- Variables
- Asunto A – variable de control: «Notamos que algo te gustó ????»
- Asunto B – «???? {{nombre del producto}} ¿Te gustó?
| Variable | OpenRate | CTR |
| Asunto A – Control | 41,7% | 6% |
| Asunto B | 44,9% | 7,54% |
Mail de recordatorio de productos en wishlist
Este email se activa tras mediar unos días desde que un contacto añade un producto a la wishlist pero no se efectúa la compra.
- Variables
- Asunto A – variable de control: «{{nombre del contacto}}, no te olvides de tus favoritos»
- Asunto B – « {{nombre del producto}} ¿Ya no lo querés?
| Variable | OpenRate | CTR |
| Asunto A – Control | 47,3% | 2,08% |
| Asunto B | 57,3% | 5,56% |
Experimentando con los timmings de envíos
Al igual que planteamos con los test de asuntos, experimentamos con los tiempos de envíos de los mails de recuperación de carrito abandonado y de remarketing al visitar producto.
Originalmente, estos mails se enviaban a las 2 horas del activador del flow. Es decir, se enviaban a las 2 horas de iniciar el checkout sin completar el pedido, o bien a las 2 horas de visitar el producto sin iniciar el checkout.
En experimentos pasados ya habíamos comprobado que en clientes retail del tipo de Unimart, los tiempos son un factor clave en los ratios de apertura y clics.
Por tanto partimos de la siguiente hipótesis: teniendo en cuenta el benchmark del sector y la cuantía del ticket medio de Unimart, un reimpacto más rápido a través del email incitará de forma más eficaz a abrir el mail y finalizar la transacción.
Probamos esto en las dos tipologías de emails, testando las 2 horas vs 30 minutos. Durante el experimento, conseguimos validar una mejora en la tasa de conversión por envío de un 3,47%
Conclusiones y resultados después de la implementación del experimento positivo
Como se aprecia en las tablas mostradas, los experimentos efectuados dieron un resultado positivo validando la hipótesis de partida. Una vez concluidos los tests A/B, procedimos a la implementación definitiva de los asuntos testados.
Los cambios efectuados en los timmings de envíos y en las líneas de asunto han supuesto un aumento real en el volumen de transacciones superior al 30%. Y esto no es mas que un ejemplo de la importancia que tiene en Marketing Automation iterar sobre los flujos de mayor volumen. Y es que ya sabemos que las automatizaciones de remarketing junto con el la automatización de bienvenida, van a tener un peso muy grande respecto al total de automatizaciones de un ecommerce. Por ello, la iteración nos va a ayudar a generar un mayor impacto rápido que si nos centramos continuamente en la creación de nuevas automatizaciones con una audiencia objetiva mucho menor.
