A equipa A revê as métricas de email todos os meses e arquiva um relatório que ninguém lê. A equipa B escolhe um número por semana, muda uma coisa e compara os resultados na sexta-feira seguinte. Seis meses depois, a equipa B responde mais depressa, escreve assuntos mais afiados e envia menos mensagens que não levam a lado nenhum.
Usar dados de email para melhorar a comunicação significa ligar as métricas a uma mudança concreta, testar essa mudança e medir o resultado. Não se trata de recolher mais números. Trata-se de fechar o ciclo entre o que os dados mostram e o que a tua equipa escreve, envia e responde. As métricas de métricas de email que as marcas devem acompanhar e as tendências de acompanhar a interação por email ao longo do tempo alimentam diretamente este processo.
Como usar dados de email para melhorar a comunicação
Começa com um problema que queiras resolver. Poucas aberturas? Cliques fracos? Respostas lentas? Escolhe a métrica que corresponde a esse problema e ignora as restantes por agora. Um teste focado dá resultados mais claros do que mudar cinco coisas ao mesmo tempo.
Transforma a métrica numa hipótese. "A nossa taxa de abertura desceu porque os assuntos ficaram vagos" é testável. "O email não está a funcionar" não é. Reescreve dois assuntos com as orientações de assuntos de email profissional, envia-os para segmentos semelhantes e compara as taxas de abertura na semana seguinte.
Melhorias comuns impulsionadas pelos dados de email
Uma taxa de abertura baixa aponta muitas vezes para os assuntos, a hora de envio ou o reconhecimento do nome do remetente. Corrige primeiro o assunto, porque é o teste mais rápido. Uma taxa de cliques baixa com boas aberturas aponta para o corpo do texto, a posição das ligações ou um apelo à ação fraco. Aplica as regras de clareza de como escrever um email claro e conciso.
Um tempo de resposta lento aponta para o fluxo da caixa de entrada, não para a qualidade da escrita. Revê as regras de delegação de fluxo de gestão de email profissional e se as mensagens urgentes são sinalizadas corretamente. Uma taxa de resposta baixa no email de vendas pode significar que o pedido não é claro ou que o momento do seguimento, de emails de seguimento automáticos, precisa de ajuste.
O ciclo semanal de melhoria
Em cada semana, regista as tuas métricas principais, identifica o número mais fraco, formula uma hipótese, faz uma mudança e revê os resultados sete dias depois. Documenta o que testaste para não repetires experiências falhadas. Partilha o resultado com a equipa em duas frases, para que todos aprendam com os mesmos dados.
O próximo capítulo, sobre erros de relatórios de email que as marcas cometem, aborda as armadilhas que impedem este ciclo de funcionar.
Perguntas frequentes
Que quantidade de dados de email precisa uma marca antes de fazer mudanças?
Duas semanas de dados de base chegam para começar a testar uma variável. Quatro semanas dão-te mais confiança na direção da tendência. A análise de formulários e páginas da WEMASY, através do Criador de websites, acrescenta contexto quando as ligações dos emails levam visitas ao site.
As marcas devem mudar primeiro os assuntos ou o corpo do texto?
Muda primeiro os assuntos quando o problema é a taxa de abertura. Muda o corpo do texto quando as aberturas estão boas mas os cliques ou as respostas estão baixos. Os dados dizem-te que barreira está a falhar.
Os dados de email podem melhorar a comunicação individual?
Os dados da taxa de resposta e do tempo de resposta mostram se o teu contacto direto recebe respostas com rapidez suficiente. Regista que formatos de assunto nos emails de proposta recebem as respostas mais rápidas e reutiliza o padrão.
Como se ligam os dados de email ao desempenho do website?
Compara a taxa de cliques nas ligações dos emails com as visitas à página e os formulários enviados na página de destino. Uma diferença entre cliques e conversões aponta para um problema da página, não do email. Vê como o email profissional afeta as conversões.
E se os dados mostram um problema mas a correção não funciona?
Corre o teste durante duas semanas antes de concluíres que falhou. Uma semana lenta é ruído. Se a correção continuar sem mostrar melhoria, formula uma nova hipótese e testa uma mudança diferente.
Como melhoram os dados de email as mensagens automáticas?
Os dados da sequência mostram onde os destinatários desistem. Poucas aberturas no segundo passo significam que a primeira mensagem criou expectativas erradas. Poucos cliques no terceiro passo significam que o apelo à ação precisa de trabalho. Revê erros de automação de email a evitar junto com os teus números.