Caso de éxito: SUPERMOVILIDAD y emBlue

Caso de Éxito SUPERMOVILIDAD y emBlue

SuperMovilidad nació como una alianza entre Aper y Banco Santander Argentina para transformar la manera en que las personas buscan, compran y financian un vehículo. El proyecto reúne en un mismo marketplace la oferta de vehículos 0 km y usados de más de 30 marcas y decenas de concesionarios oficiales, incorporando además el simulador y la solicitud online del Súper Préstamo Prendario Santander.

El desafío no era únicamente generar tráfico hacia el marketplace, sino acompañar al usuario durante todo su proceso de decisión. La compra de un vehículo implica comparar opciones, evaluar financiación y, en muchos casos, retomar la decisión después de haber abandonado una simulación. Por eso, SuperMovilidad incorporó una estrategia de marketing automation con emBlue para mantener la continuidad de la experiencia y activar comunicaciones según las acciones realizadas por cada usuario.

De esta manera, la experiencia dejó de centrarse únicamente en la adquisición de leads y comenzó a trabajar también en su nutrición, recuperación y conversión, conectando el ecosistema digital con los objetivos comerciales de Santander.

Objetivos

El principal objetivo de SuperMovilidad fue convertir el marketplace en un nuevo canal digital de adquisición y generación de negocio para Santander, aprovechando el proceso de búsqueda de vehículos para acercar también las opciones de financiación del banco.

Para lograrlo, se buscó incrementar el tráfico y la generación de leads, mejorar la conversión de los usuarios interesados en vehículos y aumentar la cantidad de créditos prendarios otorgados. Al mismo tiempo, era necesario acompañar a cada usuario de manera más relevante, evitando que quienes abandonaran una simulación o dejaran incompleto un proceso quedarán fuera de la estrategia de comunicación.

Otro de los objetivos fue construir una experiencia verdaderamente omnicanal, conectando el marketplace, las comunicaciones automatizadas, WhatsApp y los diferentes canales utilizados para generar demanda, de manera que el usuario pudiera avanzar en su proceso de compra sin perder continuidad.

Metodología

La estrategia se construyó alrededor del comportamiento de cada usuario dentro del ecosistema de SuperMovilidad. A partir de la información generada durante su recorrido, se implementaron automatizaciones en emBlue para identificar momentos relevantes y activar comunicaciones de seguimiento, especialmente para usuarios que iniciaban procesos relacionados con la simulación y solicitud del préstamo.

Uno de los focos fue trabajar sobre los usuarios que no completaban la simulación de financiación. En lugar de perder ese contacto, se diseñaron comunicaciones automatizadas orientadas a recuperar su interés y llevarlo nuevamente al proceso. De esta manera, emBlue pasó a funcionar como una capa de acompañamiento dentro del journey de compra y financiación.

La estrategia se complementó con una experiencia omnicanal en la que el usuario puede descubrir vehículos desde el marketplace, simular su financiación, recibir comunicaciones personalizadas por email y contactar directamente por WhatsApp con el concesionario. Esta integración permitió conectar la generación de demanda con la nutrición y conversión de los leads.

Finalmente, se realizó un seguimiento constante de los indicadores de adquisición, conversión y performance de las automatizaciones para identificar oportunidades de optimización y mejorar progresivamente el recorrido del usuario.

Lee también: Customer Engagement: qué es, por qué es importante y cómo implementarlo

Resultados del caso de éxito Supermovilidad y emBlue

Crecimiento del negocio

La estrategia logró transformar SuperMovilidad en un canal con impacto directo sobre los resultados comerciales de Santander.

En el período evaluado se alcanzaron:

  • +43% de crecimiento en tráfico al sitio, superando la meta establecida de +31%.
  • +59% de crecimiento en leads generados, frente a una meta de +31%.
  • +82% de crecimiento en créditos otorgados, superando la meta de +79%.
  • +88% de crecimiento en el valor de los créditos otorgados, por encima de la meta de +82%.

Estos resultados muestran que el marketplace no se limitó a generar visitas, sino que consiguió convertir el interés digital en oportunidades comerciales y financiación.

Automatización para recuperar oportunidades

Uno de los principales aportes de emBlue fue acompañar automáticamente a los usuarios que iniciaban procesos de financiación y no los completaban.

La automatización asociada a la simulación alcanzó un 39,1% de Open Rate y un 18,1% de CTOR, superando ampliamente los benchmarks definidos para e-commerce.

En las comunicaciones relacionadas con la propuesta de préstamo, los resultados fueron todavía más destacados: 57,9% de Open Rate y 11,8% de CTOR.

Esto demuestra que la automatización permitió mantener activa la conversación con usuarios que ya habían demostrado una intención concreta de compra y financiación.

Una experiencia omnicanal

SuperMovilidad construyó una experiencia en la que los diferentes canales cumplen funciones complementarias. El marketplace concentra la búsqueda y comparación de vehículos; el simulador permite explorar las opciones de financiación; las automatizaciones de emBlue acompañan al usuario durante el proceso y WhatsApp facilita el contacto directo con el concesionario.

Así, el usuario puede comenzar su recorrido en un canal y continuar en otro sin perder el contexto de su interacción.

Escala de adquisición

Durante su primer semestre en régimen, SuperMovilidad alcanzó 100.000 leads, lo que representó un crecimiento del 47%, acompañado de un incremento del 25% en sesiones y una mejora de 1,2 puntos porcentuales en la conversión a lead, hasta alcanzar una tasa de 6,6%.

Además, el proyecto registró un crecimiento superior al 480% en GMV frente al semestre anterior, consolidando el marketplace como un nuevo canal de generación de negocio.

Conclusiones

SuperMovilidad demuestra que la transformación digital de un banco no tiene que limitarse a llevar sus productos financieros al entorno online. Puede significar crear nuevos espacios donde el cliente descubra, compare, decida y financie en un mismo ecosistema.

La combinación de la plataforma de Aper, el respaldo financiero de Santander y la capacidad de automatización de emBlue permitió construir una experiencia que conecta adquisición, datos, comunicación y conversión. El resultado es un marketplace que no solo genera tráfico y leads, sino que contribuye directamente a la generación de créditos.

Uno de los principales aprendizajes del proyecto es que la conversión no termina cuando un usuario deja sus datos. El seguimiento y la capacidad de reaccionar ante su comportamiento son fundamentales para recuperar oportunidades y acompañarlo hasta la decisión final. Los resultados de las automatizaciones demuestran el valor de intervenir en esos momentos con comunicaciones relevantes.

Además, el modelo tiene potencial de crecimiento. La experiencia desarrollada para SuperMovilidad puede evolucionar hacia nuevas funcionalidades, servicios y verticales de movilidad, convirtiéndose en un modelo replicable para otros negocios y mercados donde Aper y Santander tengan presencia.

SuperMovilidad no es solamente un marketplace de vehículos: es un nuevo modelo de interacción digital en el que cada dato y cada interacción pueden convertirse en una oportunidad para acercar al cliente a la compra y a la financiación.

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Usar Inteligencia Artificial para mejorar el Customer Engagement

inteligencia artificial en Customer Engagement

Las empresas tienen cada vez más canales, más interacciones y más datos. El problema es que la capacidad humana para analizar toda esa información y reaccionar a tiempo no crece al mismo ritmo.

Conocemos la automatización del marketing como una forma de difundir el mismo mensaje, de forma eficiente en diferentes campañas programadas, flujos con lógicas sencillas, si el usuario hace esto, le enviamos esto. Pero, en la actualidad podemos usar inteligencia artificial para mejorar el Customer Engagement.

¿Cómo puede la IA mejorar realmente el Customer Engagement?

La IA guia al usuario a través de un camino predefinido de acuerdo a decisiones que evalúan el contexto y el momento del usuario evaluando quién es la persona, qué acaba de hacer y cómo se comportaron clientes similares y así elegir entre múltiples opciones en cuanto a canal, momento, mensaje, oferta y frecuencia.

La IA puede analizar datos comportamentales, transaccionales y contextuales para identificar patrones.

Por ejemplo:

  • Qué productos consulta
  • Cuándo interactúa
  • Qué canales utiliza
  • Qué contenidos consume
  • Cuándo disminuye su interacción
  • Qué acciones suelen preceder una compra

La IA puede ayudar a encontrar relaciones entre esas señales que serían difíciles de analizar manualmente.

La personalización a escala también es otro gran punto a favor de la Inteligencia Artificial aplicada en marketing mediante la adaptación de mensajes, ofertas y experiencias, las personas están interactuando con las marcas a través de múltiples canales y esperan armonía en todos ellos. 

Aquí hablamos de pasar de un simple mensaje para cada segmento a una experiencia que puede adaptarse a cada cliente.

La personalización con IA puede considerar:

  • Contenido
  • Producto
  • Oferta
  • Momento
  • Frecuencia
  • Canal

Esto es especialmente interesante porque los desarrollos actuales de IA para marketing ya no se limitan a insertar el nombre del usuario o cambiar un bloque de contenido. La tendencia apunta hacia sistemas que pueden generar diferentes variantes y después seleccionar cuál es más adecuada para cada persona.

Lee también: Automatización inteligente: cómo crear journeys que convierten más

inteligencia artificial

De la personalización a la orquestación inteligente 

Personalizar una comunicación ya no significa únicamente cambiar el nombre del cliente, recomendarle un producto según su última compra o enviarle contenido de acuerdo con el segmento al que pertenece. La evolución está en entender que cada interacción forma parte de una experiencia más grande.

Un cliente puede abrir un email, visitar una página de producto, abandonar una compra, escribir por WhatsApp y finalmente realizar una compra. Si cada una de esas interacciones se gestiona de manera independiente, la marca puede terminar enviándole mensajes contradictorios o repetitivos.

La personalización responde a una pregunta: ¿Qué contenido es relevante para este cliente? Pero con la orquestación inteligente agrega nuevas preguntas: 

  • ¿Qué debería suceder después?
  • ¿En qué canal? ¿En qué momento? 
  • ¿Con qué mensaje y con qué frecuencia? 

Ahí es donde la inteligencia artificial comienza a cambiar la forma de construir Customer Engagement.

La orquestación con IA conecta datos, decisiones y canales

  1. Datos: ¿Qué sabemos del cliente?
    Historial de compras, comportamiento, preferencias, interacciones, canales utilizados, etc. 
  2. Contexto: Responde
    ¿Qué está ocurriendo ahora?
    ¿Acaba de comprar?
    ¿Está navegando?
    ¿Abandonó un carrito?
    ¿Respondió un mensaje?
    ¿Está disminuyendo su interacción? 
  3. Decisión: Analiza
    ¿Qué debería hacer la marca?
    ¿Enviar?
    ¿Esperar?
    ¿Cambiar el contenido?
    ¿Ofrecer otro producto?
    ¿Pasar de email a WhatsApp? 
  4. Canal: ¿Cuál es el canal más adecuado para esa interacción?
    Email, SMS, WhatsApp u otro punto de contacto.
  1. Experiencia
    El cliente recibe una interacción que tiene sentido dentro de lo que acaba de hacer. 
  2. Aprendizaje
    La respuesta del cliente se convierte en una nueva señal que puede utilizarse para optimizar las siguientes decisiones.

Para que la orquestación inteligente sea posible, la IA necesita algo más que capacidad de análisis: necesita datos conectados y la posibilidad de convertir sus conclusiones en acciones. En emBlue, esa conexión parte de los datos que una empresa puede centralizar y organizar para construir una visión más completa de cada cliente. A partir de ahí, esos datos pueden utilizarse para segmentar, activar automatizaciones y diseñar journeys que conecten diferentes puntos de contacto.

DataLab puede funcionar como la capa donde los datos se integran y adquieren contexto, mientras que los Journeys permiten transformar ese contexto en recorridos automatizados y activar comunicaciones en diferentes canales. Un cliente puede comenzar una interacción desde una campaña y terminar conversando con la marca por WhatsApp. La conversación ya no debería ser un evento aislado del resto de su relación con la empresa, sino una nueva señal dentro de su journey.

Puedes leer también: Datos unificados + IA: la fórmula para personalizar a escala 

Casos de uso: ¿cómo aplicar Inteligencia artificial en Customer Engagement?

  • Recuperación inteligente de carritos. No enviar el mismo mensaje a todos los abandonos. La IA puede considerar el comportamiento, historial y valor del cliente para determinar qué tipo de incentivo o comunicación puede ser más relevante.
  • Predicción de abandono. Identificar señales de disminución del engagement y activar estrategias de retención antes de que el cliente se pierda.
  • Recomendaciones personalizadas. Analizar comportamiento e historial para recomendar productos o contenidos más relevantes.

  • Atención y marketing conversacional. Analizar conversaciones para identificar intención, necesidades y oportunidades de acción. WhatsApp deja de ser solamente un canal de envío y se convierte en parte del contexto de la relación con el cliente.
  • Fidelización. Identificar clientes con alto potencial, reconocer comportamientos de valor y adaptar las experiencias para aumentar frecuencia, recurrencia o Customer Lifetime Value.

La inteligencia artificial está cambiando la forma en que las marcas se relacionan con sus clientes. Pero su verdadero potencial no está únicamente en generar contenidos, responder consultas o automatizar tareas: está en entender el contexto de cada interacción y utilizarlo para tomar mejores decisiones.

Pasar de una personalización basada en segmentos a una experiencia capaz de adaptarse a cada cliente requiere conectar datos, comportamiento, canales y automatización. Solo así es posible saber no solo quién es el cliente, sino qué está haciendo, qué necesita y cuál puede ser la siguiente mejor interacción.

Por eso, el reto ya no es simplemente incorporar inteligencia artificial a una estrategia de marketing. El verdadero desafío es construir un ecosistema donde esa inteligencia pueda convertir datos en contexto, contexto en decisiones y decisiones en experiencias relevantes.

En emBlue, esa visión se construye conectando datos y canales en un mismo ecosistema. Con DataLab, puedes centralizar y organizar la información de tus clientes; con Journeys, convertir sus comportamientos en recorridos automatizados; y con canales como Email, SMS y OneTalk, llevar cada interacción al punto de contacto adecuado.

Porque el futuro del Customer Engagement no consiste en comunicarnos más con nuestros clientes.

Consiste en entenderlos mejor para saber cuándo, cómo y por qué interactuar con ellos.

¿Quieres llevar la inteligencia artificial de la teoría a tu estrategia? Descubre cómo emBlue puede ayudarte a crear experiencias más relevantes, personalizadas y conectadas.

Datos unificados + IA: la fórmula para personalizar a escala

Datos unificados + IA

En la actualidad cada interacción deja una señal, una persona visita una página, abre un email, abandona un carrito, conversa por WhatsApp, compra, vuelve al sitio web y quizá después contacta al equipo de soporte.

Y aunque la empresa tiene todos esos datos no significa que entienda al cliente.

El problema aparece cuando cada interacción queda almacenada en una herramienta diferente. Marketing ve una cosa, ventas otra y atención al cliente otra. La información existe, pero está fragmentada.

Y aquí aparece una paradoja: cuanto más datos generan las empresas, más difícil puede resultar construir una visión completa del cliente.

La inteligencia artificial puede analizar enormes cantidades de información y detectar patrones que serían imposibles de identificar manualmente. Pero hay una condición: necesita datos relevantes, conectados y suficientemente actualizados.

Por eso, la personalización a escala no empieza con la IA. Empieza con los datos.

¿Qué significa realmente personalizar a escala?

La personalización a escala significa que una empresa pueda adaptar contenido, oferta, canal, momento o siguiente acción en función del contexto de cada cliente, sin que el equipo tenga que tomar cada decisión manualmente.

Aquí ya empezamos a hablar de IA y su gran aporte para personalizar cada mensaje a gran escala para cada destinatario, según su etapa en el ciclo de vida del cliente y su comportamiento. 

Datos unificados + IA

Durante años, uno de los grandes objetivos del marketing fue recopilar más datos. Nombre, edad, ciudad, historial de compras, aperturas de email, clics, visitas al sitio, productos consultados…

Pero tener más información no necesariamente significa conocer mejor al cliente.

El verdadero desafío aparece cuando una empresa tiene todos esos datos, pero cada uno vive en un lugar diferente y, sobre todo, cuando no existe una forma de entender qué está pasando con ese cliente en este momento.

Porque saber que una persona compró hace tres meses un producto es un dato.

Saber que además visitó nuevamente esa categoría esta semana, abrió un email relacionado, inició una conversación por WhatsApp y todavía no completó una nueva compra es contexto.

Y esa diferencia es fundamental cuando hablamos de inteligencia artificial aplicada al marketing.

Datos unificados + IA la fórmula para personalizar a escala

La IA no necesita solamente datos. Necesita contexto

Una IA puede analizar enormes cantidades de información, encontrar patrones y generar recomendaciones. Pero la calidad de sus decisiones depende de la información que tenga disponible.

Si el sistema solamente conoce el historial de compras, puede recomendar productos basándose en lo que el cliente compró anteriormente.

Si además conoce sus interacciones recientes, sus preferencias, sus respuestas a campañas, su comportamiento digital y el canal por el que está interactuando, puede construir una interpretación mucho más completa de la situación. Las plataformas de personalización actuales están evolucionando precisamente hacia esta combinación de datos históricos, comportamiento y señales contextuales para decidir qué contenido, oferta, canal o acción es más relevante.

Ahí es donde los datos empiezan a convertirse en inteligencia. Por separado, cada dato aporta una pieza, pero conectados, permiten construir una historia.

Señal ¿Qué nos dice?
Última compra Qué compró
Historial de compras Qué suele comprar
Navegación Qué le interesa ahora
Clics en campañas Qué contenidos despiertan interés
Conversaciones Qué está preguntando o necesita
Interacciones recientes Qué tan activo está
Canal utilizado Dónde prefiere relacionarse
Tiempo desde última compra En qué momento del ciclo puede encontrarse
Datos del CRM Qué relación tiene con la empresa

¿Qué aporta realmente la IA a la personalización?

1. Detectar patrones

Identificar comportamientos que pueden pasar desapercibidos para un equipo.

2. Predecir

Por ejemplo:

  • Probabilidad de compra
  • Riesgo de abandono.
  • Afinidad con un producto.
  • Probabilidad de conversión.
  • Intención.

3. Recomendar

¿Cuál podría ser la siguiente mejor acción?

4. Generar

Crear variantes de:

  • Asuntos
  • Mensajes
  • Contenidos
  • Recomendaciones
  • Respuestas.

5. Optimizar

Aprender de las interacciones y ajustar las siguientes acciones.

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Personalización en tiempo real: cuando el contexto cambia, cambia la experiencia 

La personalización ya no consiste únicamente en conocer el nombre del cliente, sus compras anteriores o el segmento al que pertenece. En una estrategia de Customer Engagement impulsada por datos e IA, el verdadero desafío es entender qué está pasando con cada persona en el momento en que interactúa con la marca. 

Un cliente que ayer estaba explorando productos puede hoy haber realizado una compra. Alguien que recibía comunicaciones comerciales puede estar en medio de una conversación con soporte. Un usuario que llevaba semanas sin interactuar puede volver a visitar el sitio y mostrar interés por una categoría específica.

Si la información que utiliza la marca no se actualiza, la experiencia tampoco lo hará.

El mismo cliente puede necesitar experiencias diferentes

Imaginemos a una persona que entra a un e-commerce y consulta varias veces una categoría de productos.

En un modelo tradicional, esa interacción podría utilizarse para incluirla en un segmento de “personas interesadas” y enviarle una campaña posteriormente.

Pero ¿qué ocurre si, unas horas después, compra uno de esos productos? Si la estrategia sigue utilizando el mismo segmento, podría recibir un mensaje promocionando justamente aquello que acaba de comprar.

El problema no era la falta de personalización. Era la falta de contexto actualizado.

Personalizar en tiempo real significa reaccionar a las señales

Cada interacción puede convertirse en una señal que modifica la siguiente experiencia:

  • Una compra puede detener una campaña promocional.
  • Una visita repetida puede activar una recomendación.
  • Un carrito abandonado puede iniciar un journey de recuperación.
  • Una conversación con soporte puede cambiar el tipo de comunicación que recibe el cliente.
  • Una disminución en la interacción puede activar una estrategia de reactivación.
  • Una nueva preferencia puede modificar los contenidos que se le muestran posteriormente.

La clave está en que estas acciones no deberían depender exclusivamente de una revisión manual de los datos.

Cuando los datos están conectados y pueden actualizarse continuamente, la automatización permite que las experiencias respondan a las nuevas señales a medida que aparecen. Y aquí es donde la inteligencia artificial agrega una nueva capa: no solamente permite ejecutar una regla determinada, sino que puede ayudar a interpretar múltiples señales y encontrar patrones que serían difíciles de identificar analizando cada interacción por separado.

Cuando los datos están dispersos, la IA tiene una visión limitada. Cuando están conectados y actualizados, puede encontrar patrones, identificar señales y ayudar a las marcas a responder de manera más oportuna a lo que ocurre con cada cliente.

Por eso, la combinación de datos unificados + IA representa una nueva etapa para el Customer Engagement: permite pasar de campañas diseñadas para grandes grupos a experiencias que pueden adaptarse al comportamiento de cada persona.

En este escenario, la tecnología no reemplaza la estrategia. La hace más inteligente.

Con emBlue, las empresas pueden conectar sus fuentes de datos, construir perfiles más completos, segmentar de manera dinámica y activar comunicaciones a través de diferentes canales. Así, cada interacción puede convertirse en una nueva señal para mejorar la siguiente experiencia.

SMS Marketing: qué es, cómo funciona y cómo crear campañas efectivas

SMS Marketing

Hay canales que necesitan una conexión a internet, una aplicación o que el usuario esté navegando activamente para generar una interacción. El SMS no.

Esa simplicidad explica por qué, incluso en un ecosistema dominado por WhatsApp, redes sociales y nuevas experiencias impulsadas por IA, los mensajes de texto siguen formando parte de las estrategias de comunicación de muchas empresas.

Pero el SMS Marketing de 2026 es diferente al de hace algunos años. Ya no se trata simplemente de enviar promociones masivas a una base de teléfonos. El verdadero valor está en utilizar el SMS en el momento adecuado, con el mensaje adecuado y como parte de una experiencia conectada con los demás canales.

Una confirmación de compra, un recordatorio, una alerta, una recuperación de carrito o una comunicación urgente pueden tener mucho más impacto cuando el SMS se activa a partir del comportamiento real de un cliente.

Entonces, ¿qué es el SMS Marketing, cuándo conviene utilizarlo y cómo integrarlo dentro de una estrategia de Customer Engagement? Vamos a verlo.

¿Qué es el SMS Marketing?

El SMS Marketing es una estrategia de comunicación directa que utiliza mensajes de texto para contactar a clientes o suscriptores con información promocional, transaccional o de servicio.

A diferencia de una campaña de SMS masivo, una estrategia moderna de SMS Marketing utiliza datos, segmentación y automatización para determinar quién debe recibir el mensaje, cuándo enviarlo y qué contenido es más relevante para cada persona.

¿Por qué el SMS sigue siendo relevante en 2026?

Inmediatez: El SMS es especialmente útil cuando la información pierde valor si llega demasiado tarde.

Alcance: No requiere que el usuario tenga instalada una aplicación específica ni que esté conectado a internet para recibir el mensaje.

Atención: Al ser un canal directo, puede ser muy efectivo cuando se utiliza con moderación y con un propósito claro.

Complementariedad: El SMS no necesita ser el canal principal de una estrategia. Puede ser el canal que entra en acción cuando otro canal no es suficiente.

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¿Cuándo utilizar SMS Marketing?

Situación ¿SMS? ¿Por qué?
Confirmación de compra ⭐⭐⭐ Información inmediata
Recordatorio de cita ⭐⭐⭐ Reduce olvidos
Código de verificación ⭐⭐⭐ Alta urgencia
Estado del pedido ⭐⭐⭐ Información relevante
Promoción masiva ⭐⭐ Depende de segmentación
Recuperación de carrito ⭐⭐ Puede complementar email/WhatsApp
Newsletter Email suele ser más adecuado
Contenido educativo extenso Mejor Email

No todos los mensajes necesitan todos los canales.

SMS Marketing dentro de una estrategia omnicanal

La clave no es estar en todos los canales, sino saber cuál utilizar en cada momento

Un cliente no piensa en términos de canales. No piensa: “ahora voy a interactuar con esta marca por WhatsApp y mañana lo haré por email”. Simplemente espera que la empresa pueda acompañarlo durante su recorrido, independientemente del medio que elija.

Por eso, una estrategia omnicanal no consiste en replicar el mismo mensaje en Email, WhatsApp y SMS. Consiste en utilizar cada canal de acuerdo con el contexto, la intención del cliente y el tipo de interacción que queremos generar.

Cuando los canales están conectados, la información de una interacción puede determinar qué ocurre después. Por ejemplo, si un cliente ya realizó una compra, no tendría sentido continuar enviándole comunicaciones para convencerlo de comprar ese mismo producto. Si respondió por WhatsApp, tampoco debería recibir al mismo tiempo un SMS que ignore esa conversación.

El objetivo es que los canales trabajen como partes de un mismo sistema.

Canal Rol dentro de la estrategia Ideal para
Email Profundidad Contenido, educación, promociones, onboarding
WhatsApp Conversación Atención, ventas, asesoría, soporte
SMS Inmediatez Alertas, recordatorios, confirmaciones, mensajes urgentes

 

7 ejemplos de SMS Marketing

  1. Recuperación de carrito
    «Hola, Laura. Dejaste algunos productos en tu carrito. Puedes retomarlo aquí: »
  2. Confirmación de compra
    «¡Gracias por tu compra, Laura! Tu pedido #4587 fue confirmado. Te avisaremos cuando esté en camino.»
  3. Recordatorio
    «Te recordamos que mañana tienes tu cita a las 10:00 a.m. Si necesitas reprogramarla, hazlo aquí: »
  4. Reactivación
    «Hace un tiempo no compras con nosotros. Tenemos una recomendación basada en tus últimas compras: »
  5. Promoción personalizada
    «Laura, tienes acceso anticipado a nuestra nueva colección hasta mañana. Descúbrela aquí: »
  6. Alertas
    «Tu pedido ya está disponible para recoger en tienda. Consulta los detalles: »
  7. Customer Feedback
    «¿Cómo fue tu experiencia con nosotros? Responde esta breve encuesta: »

SMS

¿Cómo hacer SMS Marketing con emBlue?

En emBlue, el SMS puede formar parte de una estrategia de Customer Engagement mucho más amplia. En lugar de gestionar campañas aisladas, los equipos pueden utilizar los datos y comportamientos de cada cliente para activar comunicaciones dentro de Journeys automatizados.

Y conectar Data Lab que permite trabajar con información centralizada para conocer el contexto del cliente, para después usar Journeys que permite diseñar automatizaciones donde el SMS aparece cuando realmente aporta valor.

Email + WhatsApp + SMS

Los canales pueden complementarse en lugar de competir.

Con OneTalk cuando una interacción requiere conversación, WhatsApp puede tomar el relevo y mantener el contexto de la comunicación.

El SMS es más poderoso cuando no trabaja solo.

El futuro del SMS: SMS + RCS + IA

RCS está evolucionando el concepto de mensajería empresarial hacia experiencias más enriquecidas: imágenes, botones, tarjetas, confirmaciones y experiencias interactivas. La adopción de RCS en iPhone desde 2024 aceleró su expansión, aunque la disponibilidad depende de operadores y mercados.

El SMS no está necesariamente desapareciendo. Está evolucionando dentro de un ecosistema de mensajería cada vez más amplio.

La siguiente evolución no será únicamente tener mensajes más atractivos, sino sistemas capaces de determinar cuándo contactar, qué canal utilizar y cómo adaptar la siguiente interacción según la respuesta del cliente.

Buenas prácticas de SMS Marketing en 2026

  • Segmentar antes de enviar.
  • Obtener consentimiento.
  • Identificar claramente a la marca.
  • Mantener los mensajes breves.
  • Utilizar un CTA claro.
  • Evitar enviar demasiados mensajes.
  • Elegir el horario adecuado.
  • Personalizar según comportamiento.
  • Integrar SMS con otros canales.
  • Medir conversiones, no solamente clics.
  • Permitir gestionar fácilmente las preferencias de comunicación.
  • Utilizar automatización para activar mensajes basados en eventos.

El SMS Marketing no necesita competir con Email, WhatsApp ni con los nuevos canales de mensajería. Su verdadero valor aparece cuando forma parte de una estrategia donde cada canal cumple una función diferente.

La evolución del SMS Marketing no está en enviar más mensajes, sino en enviar menos mensajes, pero mucho más relevantes. Para conseguirlo, las empresas necesitan datos conectados, automatización y una visión completa del Customer Journey.

Con emBlue puedes integrar SMS dentro de una estrategia de Customer Engagement que conecta datos, automatizaciones y canales para que cada interacción responda al contexto real de tus clientes.

Porque la pregunta ya no es si debes enviar SMS. La pregunta es cuándo ese mensaje puede hacer que la experiencia de tu cliente sea mejor.

Omnicanalidad: qué es y cómo crear una estrategia que conecte todos tus canales

Omnicanalidad qué es y cómo crear una estrategia que conecte todos tus canales

La omnicanalidad ya no consiste en estar presente en múltiples canales. Consiste en ofrecer una experiencia continua, personalizada y coherente, sin importar dónde comience o termine la interacción del cliente.

Hoy un usuario puede descubrir una marca en redes sociales, visitar el sitio web desde su computador, recibir una campaña por email, hacer una consulta por WhatsApp y finalizar la compra desde una aplicación móvil. Para él, todo forma parte de una misma conversación. El desafío está en que la empresa sea capaz de reconocerlo, recordar el contexto y responder de forma consistente en cada punto de contacto.

La omnicanalidad busca precisamente eso: integrar canales, datos y procesos para que el cliente no tenga que empezar de cero cada vez que interactúa con la marca. Más que una estrategia de comunicación, es una estrategia de Customer Engagement que pone al cliente en el centro y utiliza la información disponible para ofrecer experiencias relevantes en tiempo real.

Cuando una estrategia omnicanal está bien implementada, los canales dejan de funcionar de manera independiente y comienzan a complementarse. Cada interacción aporta información que ayuda a personalizar la siguiente, generando conversaciones más fluidas, eficientes y valiosas tanto para el cliente como para la empresa.

¿Por qué la omnicanalidad es más importante que nunca?

Las expectativas de los consumidores han cambiado. Ya no comparan la experiencia que reciben con la de un competidor de su industria; la comparan con la mejor experiencia digital que han tenido, sin importar la marca.

Si una persona puede retomar una conversación en una plataforma de streaming, recibir recomendaciones personalizadas en un eCommerce o consultar el estado de un pedido desde WhatsApp, espera el mismo nivel de continuidad cuando interactúa con cualquier empresa.

Esto ha convertido la omnicanalidad en una necesidad estratégica. No solo mejora la experiencia del cliente, también permite a las empresas responder con mayor rapidez, reducir fricciones y tomar mejores decisiones gracias a una visión unificada del cliente.

Además, el crecimiento de la inteligencia artificial está llevando la omnicanalidad un paso más allá. Hoy es posible analizar el comportamiento de los usuarios en tiempo real, identificar señales de intención y activar automáticamente el canal más adecuado para cada interacción, haciendo que la experiencia sea mucho más relevante.

Puedes leer también: Omnicanalidad en el sector público: Desafíos y buenas prácticas

Omnicanalidad vs. Multicanalidad

Aunque suelen utilizarse como sinónimos, representan estrategias muy diferentes.

La multicanalidad consiste en ofrecer distintos canales para que el cliente pueda comunicarse con la empresa. Cada canal funciona de forma independiente y normalmente cuenta con sus propios procesos, herramientas e información.

La omnicanalidad, en cambio, conecta todos esos canales para ofrecer una única experiencia. El cliente puede cambiar de un medio a otro sin perder el contexto de la conversación y la empresa mantiene una visión completa de su historial.

Multicanalidad

Omnicanalidad

Cada canal funciona por separado.

Todos los canales comparten información.

Los equipos trabajan con herramientas independientes.

Los equipos acceden a un historial unificado.

El cliente suele repetir la misma información.

El contexto acompaña toda la conversación.

Se prioriza la presencia en varios canales.

Se prioriza la experiencia del cliente.

Las campañas se gestionan por canal.

Las interacciones se orquestan como un solo Journey.

En otras palabras, la multicanalidad consiste en tener muchos canales. La omnicanalidad consiste en lograr que todos trabajen como uno solo.

4 Pilares de una estrategia omnicanal

1. Datos unificados

No existe omnicanalidad sin una visión unificada del cliente.

Cada interacción genera información valiosa: visitas al sitio web, aperturas de emails, compras, conversaciones por WhatsApp, consultas al soporte o actividad en redes sociales. Cuando estos datos permanecen aislados en diferentes plataformas, la empresa pierde contexto y las experiencias se vuelven inconsistentes.

Centralizar la información permite construir un perfil único de cada cliente, entender su comportamiento y personalizar las siguientes interacciones con base en datos reales y actualizados.

2. Customer Journeys inteligentes

Las mejores experiencias no se construyen enviando campañas aisladas, sino acompañando al cliente durante todo su recorrido.

Un Customer Journey inteligente adapta las comunicaciones según el comportamiento de cada persona. Si un usuario abandona un carrito, visita varias veces una categoría de productos o responde un mensaje por WhatsApp, la estrategia evoluciona automáticamente para ofrecer la siguiente mejor acción.

La automatización deja de ser una secuencia fija y se convierte en un proceso dinámico impulsado por datos.

3. Orquestación de canales

Email, WhatsApp, SMS, redes sociales y atención al cliente no deberían competir entre sí.

Cada canal tiene un propósito diferente y aporta valor en momentos distintos del Customer Journey. La orquestación consiste en decidir cuál utilizar según el contexto, evitando mensajes repetidos o desconectados y ofreciendo una experiencia mucho más natural.

El cliente no piensa en canales; simplemente espera que la marca recuerde quién es y continúe la conversación donde quedó.

4. Inteligencia Artificial

La IA está transformando la omnicanalidad.

Ya no solo automatiza tareas repetitivas. También analiza millones de señales en tiempo real para identificar oportunidades, recomendar acciones, priorizar conversaciones y personalizar mensajes según el comportamiento de cada usuario.

Esto permite que las empresas reaccionen más rápido, optimicen sus campañas y ofrezcan experiencias cada vez más relevantes.

Lee también: Cómo conectar Email, WhatsApp y SMS en una sola estrategia omnicanal

estrategia que conecte todos tus canales

 ¿Cómo implementar una estrategia omnicanal?

Una estrategia omnicanal no se construye agregando más canales. Se construye conectando tecnología, procesos y datos para ofrecer una experiencia consistente.

Estos son los pasos fundamentales:

Conoce a tus clientes: analiza sus comportamientos, identifica los canales que utilizan y comprende cómo se mueven entre ellos. El objetivo es diseñar experiencias alrededor del cliente, no alrededor de la organización.

Centraliza la información: reúne los datos provenientes del CRM, eCommerce, sitio web, atención al cliente, campañas de marketing y redes sociales en una única fuente de información. Solo así podrás obtener una visión 360 del cliente.

Automatiza el Customer Journey: diseña flujos que respondan al comportamiento de los usuarios y no únicamente a fechas o campañas. La automatización debe reaccionar a eventos en tiempo real para ofrecer comunicaciones oportunas y personalizadas.

Orquesta todos los canales: define el papel que cumple cada canal dentro de la estrategia y evita duplicar mensajes. La experiencia debe sentirse continua, independientemente del punto de contacto.

Mide y optimiza continuamente: la omnicanalidad no termina cuando una campaña se activa. Analiza el desempeño de cada interacción, identifica oportunidades de mejora y ajusta continuamente la estrategia para responder a las expectativas cambiantes de los clientes.

No necesitas más herramientas. Necesitas que funcionen como un sistema.

¿Cómo funciona la omnicanalidad en emBlue?

La omnicanalidad requiere mucho más que conectar canales; necesita una plataforma capaz de unificar datos, automatizar decisiones y mantener el contexto de cada interacción.

Con Data Lab, emBlue centraliza la información proveniente del CRM, eCommerce, sitio web y otros sistemas para construir un perfil unificado de cada cliente. Sobre esa base, Journeys permite automatizar experiencias que reaccionan en tiempo real al comportamiento de los usuarios, mientras que OneTalk integra las conversaciones de WhatsApp, Instagram y Messenger en un único espacio, evitando que la información quede fragmentada entre diferentes herramientas.

El resultado es un AI Customer Engagement System donde los datos, la automatización y las conversaciones trabajan de forma coordinada para ofrecer experiencias consistentes, personalizadas y orientadas a resultados. ¡Prueba emBlue!

Cómo conseguir BIMI en tu email y la marca de verificación azul de Gmail

Cuando se trata de mejorar la autenticidad y la seguridad de los correos electrónicos que envías, implementar BIMI en tu email puede ser un paso crucial. BIMI permite a las organizaciones mostrar su logo en correos electrónicos como una marca de verificación en clientes de correo que lo soportan, como Gmail, lo cual no solo ayuda a proteger la marca contra la suplantación de identidad, sino que también aumenta la confianza del usuario. En este post te explicamos qué es BIMI y el paso a paso sobre cómo puedes conseguir la marca de verificación BIMI para tus correos electrónicos.

¿Qué es BIMI?

BIMI (Brand Indicators for Message Identification) es un estándar para aumentar la seguridad de los mensajes de correo electrónico entrantes. Surgió en 2021 como respuesta al phishing, spoofing y correos electrónicos fraudulentos, y tiene como objetivo hacer que los emails enviados sean más seguros para los destinatarios.

Con la implementación de BIMI, las empresas pueden mostrar sus logos en los emails junto al nombre del remitente. BIMI verifica que el correo electrónico sea realmente del remitente emisor que dice ser. El protocolo BIMI es compatible con Google, Yahoo, Fastmail y ESPs como MDirector

En mayo de 2023, Google presentó una nueva función de seguridad: la marca de verificación azul. Esta marca indica que la cuenta de Google ha validado la identidad del remitente, lo que significa que los correos electrónicos enviados desde esa cuenta son auténticos y provienen de una fuente confiable.

¿Qué pasos se deben seguir para conseguir BIMI y la marca de verificación azul?

La obtención de BIMI y la marca de verificación de Gmail es un camino largo y sobre el que tener paciencia cumpliendo con todos los pasos requeridos.

  • Etapa preliminar
  • La configuración de los protocolos de seguridad SPF, DKIM y DMARC es absolutamente obligario. Y en lo relativo al DMARC se debe establecer una política DMARC quarantine o reject (p = quarantine o p = reject).
  • Se debe registrar una marca comercial internacionalmente con todas las variantes de su logotipo. Es aconsejable que agregue tantos logotipos como sea posible a su marca comercial internacional porque solamente uno de los logotipos registrados se puede usar para BIMI.
  • Implementación de BIMI

Los pasos a seguir son los siguientes:

  1. Debes crear y subir un archivo SVG del logotipo de tu marca a tu servidor web público a través de HTTPS. El tamaño del archivo no debe superar los 32 KB, debe tener forma cuadrada, el fondo no puede ser transparente y se recomienda el uso de un color sólido. Una importante cuestión a considerar es que, durante el proceso de obtención del certificado VMC, sólo se aceptará el logotipo tal y como está registrado en la marca comercial. Además, y tras la implementación de BIMI, todos los correos electrónicos enviados desde las direcciones corporativas de tus empleados incluirán el logotipo (si tus empleados antes tenían fotografías serán cambiadas, visualizándose ahora el logotipo de empresa).
  1. Agrega el registro TXT para BIMI en el DNS hots de su dominio.
  1. Una vez implementado, puedes verificar el BIMI existente utilizando la herramienta BIMI Generator Inspector

Así se ven los registros para el  dominio mdirector.com:

BIMI

(Fuente: BIMI Group)

  • Obtención del Certificado de Marca Verificada (VMC)

El VMC (Verified Mark Certificates) es un certificado digital que confirma la autenticidad de tu logotipo y el hecho de que eres su verdadero propietario. Para obtener dicho certificado, necesitas ponerte en contacto con una organización de verificación de marca, pero debes contar ya con la marca comercial registrada. Durante el proceso de obtención del VMC se verificará exhaustivamente la autenticidad de tu empresa.

En la actualidad, solamente dos organizaciones están autorizadas para proporcionar VMC: Digicert y Entrust. Debes tener en cuenta que el VMC puede costar más de 1,000 dólares durante el primer año. 

Durante el proceso de la obtención de VMC tendrás que confirmar que cumples con todos los protocolos (SPF, DKIM y DMARC) y tener registrada tu marca y tus logotipos de empresa. Además, tendrás que:

  • Para iniciar el proceso, es necesario completar la solicitud del pedido y proporcionar toda la documentación requerida.
  • Es crucial seguir cuidadosamente todas las instrucciones y recomendaciones proporcionadas por estas organizaciones.
  • Es posible que recibas una llamada telefónica para verificar la validez y autenticidad de la información proporcionada.
  • Para descartar el uso de deep fakes, se te solicitará que proporciones, las identificaciones pertinentes y completes las acciones requeridas.

Tras obtener el VMC, debes crear un registro DNS que apunte a los archivos que te han facilitado y finalizar, así, el proceso de aprobación de BIMI.

conseguir BIMI en tu email

(Fuente: BIMI Group)

  • Obtención de la marca de verificación azul de Gmail

La marca azul se consigue sólo si se ha completado todos los requisitos previos mencionados: la obtención del VMC y la implementación de BIMI. La visualización de la marca azul generará mucha confianza entre tus destinatarios de correo electrónico.

Este aumento de confianza podrá traducirse en un incremento en la tasa de apertura en los diferentes clientes de correo electrónico compatibles con BIMI; y en el caso de Gmail, con la marca de verificación azul. Sin embargo, no se puede afirmar categóricamente que la tasa de apertura y conversión vayan a mejorar específicamente sólo y gracias a BIMI y a la marca azul.

Beneficios al obtener BIMI

La audiencia recuerda mejor un logotipo cuanto más interactúa con él. BIMI y la marca de verificación azul funcionan muy similar a cómo funciona la verificación azul que vemos en plataformas sociales como Twitter, Instagram o LinkedIn. Básicamente, es un símbolo de que la cuenta se encuentra verificada y que realmente pertenece a la persona cuyo nombre se indica. Algunos de los beneficios de BIMI son: 

  • Ayudan a tus suscriptores a identificar mensajes autenticados por parte de tu empresa, diferenciándolos de los correos electrónicos fraudulentos.
  • Tus correos electrónicos destacarán en la bandeja de entrada del destinatario, ofreciendo mayor visibilidad de marca; además, el logotipo junto al nombre del emisor aumentará el reconocimiento de marca.
  • BIMI puede afectar indirectamente de modo positivo sobre la entregabilidad, ya que mejora la reputación del remitente, pudiendo aumentar la tasa de apertura, ya que es una forma de indicar a los diversos clientes de correo que sus envíos no deberían ser colocados en la carpeta de spam.

En definitiva, la adopción de autenticadores adicionales como BIMI y la marca de verificación azul no solo fortalece la seguridad del marketing por correo electrónico, sino que también fomenta la confianza entre las empresas y sus clientes. Además, BIMI incentiva a las empresas a adoptar prácticas responsables y transparentes en sus comunicaciones digitales, impulsando un ecosistema de correo electrónico más confiable y seguro para todos.

Desafíos del BIMI: A tener en consideración

Debemos tener en cuenta que este estándar aún puede no ser definitivo; es decir, puede verse modificado y mejorado a lo largo del tiempo. 

Además, su implementación varía:

  • Google requiere obligatoriamente disponer de la certificación VMC y muestra la marca azul de verificación adicional. 
  • Otros clientes de correo electrónico no requieren la obtención de la certificación VMC, pero muestran el logotipo (por ejemplo, Fastmail). 
  • El BIMI no es compatible con Microsoft, entre otros.

La implementación de BIMI tiene el potencial de crear un entorno de correo electrónico más seguro y confiable para todos, similar al impacto del cambio a HTTPS en la web. Es importante destacar que las empresas que adoptan BIMI ya tienen SPF, DKIM, DMARC y otros protocolos configurados correctamente. En definitiva, BIMI funciona como un indicador de que se han tomado las medidas necesarias para garantizar la seguridad del correo electrónico. Si bien la implementación de BIMI tiene un coste, y sería interesante ver la opción de que BIMI se democratiza para aquellas empresas que ya están cumpliendo con las buenas prácticas necesarias para su implementación. 

Cómo conseguir BIMI en tu email

Conclusiones: Salvaguarda tu marca y fomenta la confianza con BIMI y la marca azul de Gmail

En el panorama digital actual, proteger tu marca y la seguridad de tus clientes es crucial. La implementación de BIMI, la obtención del Certificado de Marca Verificada (VMC) y la marca azul de Gmail pueden ser buenas herramientas para lograrlo.

1. Protección contra falsificaciones y estafas:

BIMI y la marca azul pueden actuar como escudos para tu marca, ofreciendo una verificación muy visual de tu identidad. Además, esto protegerá a tus clientes de caer en estafas cibernéticas y mantiene la integridad de tu reputación.

2. Símbolo de legitimidad y confianza:

La marca azul de Gmail es un sello de autenticidad reconocido por los usuarios, que transmite confianza y seguridad en tus comunicaciones. Al visualizarla, tus suscriptores generarán un vínculo de confianza más fuerte y duradero.  

3. Mayor engagement y conversiones:

La confianza generada por BIMI y la marca azul podrá traducirse en un mayor engagement por parte de tus clientes, ya que se sentirán más seguros para abrir tus correos electrónicos, interactuar con tu contenido y realizar conversiones.

4. Fortalecimiento de la afinidad con la marca:

La marca azul se convierte en un elemento distintivo que te diferencia de la competencia. Atraerá a suscriptores leales que aprecian la autenticidad y la seguridad que ofrece, consolidando tu posición en el mercado.

En resumen, implementar BIMI y obtener la marca azul de Gmail es una inversión inteligente que protege tu marca, fomenta la confianza y te impulsa hacia el éxito. Sin embargo, hay que considerar que durante el proceso de obtención tendrás que asumir un coste económico y un tiempo considerable de revisión y activación; por lo tanto, asegúrate de que sea crucial para tu negocio.

 

Cómo conectar Email, WhatsApp y SMS en una sola estrategia omnicanal

Estrategia omnicanal

Crear una estrategia omnicanal es un desafío para todas las empresas. Los usuarios navegan por diferentes plataformas y canales, conocer ese contexto, crear una fluidez de comunicación y personalizar cada contacto es la verdadera clave del éxito.

Pero, hay que tener cuidado, se cree que una experiencia omnicanal es tener email, Whatsapp y sms, pero eso es ser multicanal; el problema aparece cuando cada canal envía mensajes sin conocer lo que ocurrió en los demás.

El marketing omnicanal impulsa la participación y coherencia proporcionando una experiencia integrada con mensajes unificados en todos los canale, por ejemplo:

  • Marketing envía un descuento por email.
  • El cliente ya habló por WhatsApp con ventas.
  • SMS recuerda una promoción que ya terminó.

Cada canal trabaja correctamente.

¿Cuándo usar Email, WhatsApp o SMS?

Uno de los errores más comunes al diseñar una estrategia omnicanal es pensar que todos los canales cumplen la misma función. En realidad, cada uno responde a un momento distinto de la relación con el cliente y tiene fortalezas específicas.

Por eso, la decisión no debería ser «¿qué canal prefiero usar?», sino «¿qué necesita el cliente en este momento?»

La clave está en utilizar cada canal según el contexto, la intención del usuario y el tipo de comunicación que queremos generar.

  • Email: sigue siendo uno de los canales con mayor retorno de inversión en marketing porque permite desarrollar mensajes más completos y personalizados. Es el espacio ideal para compartir contenido de valor, acompañar procesos de compra y fortalecer la relación con el cliente a largo plazo.

Úsalo cuando necesites:

  • Dar la bienvenida a nuevos usuarios
  • Compartir contenido educativo
  • Enviar newsletters
  • Comunicar lanzamientos o promociones
  • Nutrir leads durante el proceso comercial
  • Fidelizar clientes después de la compra

Ejemplo: un usuario descarga un ebook. En lugar de intentar vender inmediatamente, inicia un Journey de nutrición con tres correos donde aprende sobre el problema, conoce casos de éxito y descubre la solución.

El email funciona mejor cuando el objetivo es construir confianza.

  • WhatsApp: es un canal de interacción inmediata. Los clientes lo utilizan porque esperan conversaciones ágiles, personalizadas y con contexto. Más que enviar mensajes, permite resolver dudas, acelerar decisiones y acompañar procesos donde la rapidez marca la diferencia.

Es ideal para:

  • Confirmar pedidos
  • Recuperar carritos abandonados
  • Resolver consultas comerciales
  • Agendar citas
  • Enviar recordatorios
  • Dar seguimiento a oportunidades de venta
  • Brindar soporte

Ejemplo: un cliente abandona su carrito de compra. En lugar de enviar un descuento automático, el Journey espera unas horas y envía un mensaje por WhatsApp preguntando si tuvo algún inconveniente durante la compra. Muchas veces una conversación genera mejores resultados que una promoción.

  • SMS: aunque suele considerarse un canal tradicional, el SMS sigue siendo una herramienta muy efectiva para comunicaciones urgentes y de alta prioridad. Su fortaleza está en la rapidez y la alta tasa de lectura, especialmente cuando la información necesita llegar de inmediato.

Es recomendable para:

  • Códigos de verificación (OTP)
  • Confirmaciones de citas
  • Recordatorios de pago
  • Alertas importantes
  • Notificaciones de envío
  • Avisos de última hora

Ejemplo: el pedido del cliente está listo para ser recogido. En lugar de enviar un email que podría leerse horas después, un SMS garantiza que la información llegue rápidamente.

 

Objetivo Email WhatsApp SMS
Educar y nutrir
Promociones
Recuperar carrito ⭐ Muy recomendado
Atención al cliente ⭐ Ideal
Confirmaciones
Recordatorios ⭐ Ideal
Urgencias ⭐ Muy recomendado
Fidelización ⭐ Ideal

 

Puedes leer también: Automatización inteligente: còmo crear un Customer Journey que convierta más.

Omnicanalidad

¿Cómo funciona en emBlue?

Con un AI Customer Engagement System como emBlue, los canales dejan de operar de forma independiente y pasan a formar parte de un mismo Journey.

Data Lab centraliza la información de cada cliente y construye un perfil unificado con datos provenientes del CRM, eCommerce, sitio web y otros puntos de contacto.

A partir de esa información, Journeys decide automáticamente cuál es el mejor momento y el mejor canal para interactuar con cada persona, según su comportamiento e intención.

Y si el cliente responde por WhatsApp, OneTalk incorpora esa conversación al historial unificado para que el contexto no se pierda y la experiencia continúe de forma natural.

Así, email, WhatsApp y SMS dejan de ser canales aislados y se convierten en una conversación conectada que acompaña al cliente durante todo su recorrido.

La clave está en la orquestación, no en el canal 

El gran secreto de la orquestación es unificar los datos de tus clientes en tiempo real desde un solo lugar. La gestión y el mapeo de dichos datos permite una personalización profunda a través de diferentes canales. Los clientes hoy esperan relaciones personalizadas sin perder fluidez. 

Cuando la orquestación del marketing se realiza correctamente, las campañas resultan fluidas e intuitivas. Si la orquestación del marketing se realiza correctamente, las campañas dejan de ser una sucesión de mensajes aislados y se convierten en conversaciones continuas. Cada canal conoce lo que ocurrió en el anterior y adapta la siguiente interacción según el comportamiento, las preferencias y la etapa del recorrido en la que se encuentra el cliente. 

Conectar Email, WhatsApp y SMS no consiste en sumar más canales a tu estrategia. El verdadero desafío está en hacer que trabajen juntos para ofrecer una experiencia coherente, personalizada y relevante en cada interacción. Con un AI Customer Engagement System como emBlue, puedes centralizar los datos de tus clientes, automatizar Customer Journeys inteligentes y orquestar conversaciones omnicanal desde una sola plataforma. 

Si quieres descubrir cómo llevar tu estrategia de Customer Engagement al siguiente nivel, solicita una demo gratis de emBlue y conoce cómo transformar datos, automatización y conversaciones en experiencias que generan más conversiones y relaciones duraderas.

Automatización inteligente: cómo crear un customer journey que convierta más

Customer Journey

Los clientes de hoy no son los mismos de hace años, ya no toman decisiones no lineales, cambian constantemente de canal y esperan inmediatez. Por eso, las automatizaciones basadas solo en tiempo ya no son suficientes.

Una automatización inteligente consiste en tomar datos y comportamientos de los usuarios para guiarlos a través de secuencias e interacciones personalizadas de forma automática.

¿Qué es un Customer Journey inteligente?

Durante mucho tiempo, las marcas diseñaron recorridos del cliente como si fueran una línea recta: una persona visita el sitio web, recibe un correo, realiza una compra y, finalmente, se convierte en cliente recurrente.

Sin embargo, hoy ese recorrido ya no puede ocurrir de esa forma. Un mismo usuario puede descubrir un producto en redes sociales, investigar opiniones en Google, conversar con un asesor por WhatsApp, abandonar el carrito, regresar días después desde otro dispositivo y completar la compra tras recibir una recomendación personalizada. Cada interacción modifica el contexto y cambia las necesidades del cliente.

Un Customer Journey inteligente ya no es una secuencia fija de acciones. Es un recorrido dinámico que interpreta el comportamiento del usuario en tiempo real y adapta automáticamente la experiencia según sus decisiones, intereses y nivel de interacción.

En lugar de preguntar ¿qué mensaje debe enviarse después?, un Journey inteligente se pregunta ¿qué necesita este cliente en este momento?.

Del Journey estático al Journey inteligente

Journey tradicional Customer Journey inteligente
Sigue una secuencia predefinida. Se adapta al comportamiento del cliente.
Se basa en tiempos (esperar 2 días, enviar un email). Se activa por eventos y señales en tiempo real.
Todos los clientes reciben el mismo flujo. Cada cliente vive un recorrido diferente.
Normalmente utiliza un solo canal. Orquesta email, WhatsApp, SMS, web, atención al cliente y más.
Requiere ajustes manuales frecuentes. Aprende continuamente del comportamiento del usuario para optimizar las interacciones.

Los elementos que hacen que un Journey convierta más

1. Datos unificados

Sin contexto no hay personalización. Para tener una visión completa de todos los canales y gestionar todas las experiencias de los clientes es fundamental centralizar la información y vincularla con perfiles unificados.

Cada cliente deja información en distintos puntos de contacto: navega por el sitio web, abre campañas de email, conversa por WhatsApp, realiza compras, interactúa con redes sociales o solicita soporte. Si esos datos permanecen aislados en diferentes herramientas, es imposible construir una experiencia realmente personalizada.

Un Customer Journey inteligente necesita una visión completa del cliente para tomar mejores decisiones. No basta con saber que un usuario abrió un correo; también es importante conocer qué productos ha consultado, cuál fue su última compra, si tiene un caso abierto con soporte o cuál es el canal por el que suele interactuar con la marca.

Cuando toda esa información se integra en un perfil unificado, el Journey deja de responder a acciones aisladas y comienza a actuar con contexto.

Data Lab, emBlue centraliza la información proveniente del CRM, eCommerce, campañas, canales conversacionales y otras fuentes para construir una visión 360 del cliente. Así, cada automatización cuenta con el contexto necesario para ofrecer experiencias más relevantes y tomar decisiones basadas en datos actualizados en tiempo real.

2. Triggers basados en comportamiento 

Muchas automatizaciones funcionaron con reglas de tiempo:

  • Esperar dos días.
  • Enviar un email.
  • Esperar una semana.
  • Enviar un descuento.

Un Journey inteligente se activa cuando ocurre un comportamiento relevante, no cuando se cumple una fecha. Cada acción del cliente se convierte en una señal que ayuda a decidir cuál debe ser el siguiente paso.

Algunos ejemplos son:

  • Abandonar un carrito de compra
  • Visitar repetidamente una categoría de productos
  • Descargar un contenido
  • Iniciar una conversación por WhatsApp
  • Dejar de interactuar con las campañas
  • Realizar una compra

Estas señales permiten adaptar el recorrido en tiempo real y responder cuando el cliente muestra una intención clara, aumentando significativamente las probabilidades de conversión.

3. Omnicanalidad

Si cada canal funciona de manera independiente, la experiencia se fragmenta. El cliente debe repetir información y recibir mensajes fuera de contexto o incluso campañas que ya no tienen sentido es uno de los principales motivos de abandono y pérdidas.

Un Journey inteligente conecta todos esos puntos de contacto para mantener una conversación continua. La información fluye entre los canales y cada interacción tiene en cuenta lo que ocurrió anteriormente.

No se trata de estar presente en más canales, sino de lograr que todos trabajen como un único sistema.

4. Optimización continua

Los clientes cambian sus hábitos, aparecen nuevos canales, evolucionan las expectativas y las campañas dejan de tener el mismo rendimiento con el paso del tiempo. Por eso, un Customer Journey debe analizarse de forma constante.

customer journeys

Ejemplos de Customer Journey inteligentes

  • Recuperación inteligente de carrito abandonado

Automatización tradicional

  • El cliente abandona un carrito.
  • Espera una hora.
  • Recibe un email con un descuento del 10%.

Todos los clientes reciben exactamente el mismo mensaje.

Journey inteligente

El sistema detecta el abandono del carrito y analiza el contexto antes de actuar.

Se pregunta:

  • ¿Es un cliente nuevo o recurrente?
  • ¿Cuál es su canal de comunicación preferido?
  • ¿Ha abandonado los carritos anteriormente?
  • ¿Ya habló con un asesor?
  • ¿El producto sigue disponible?
  • ¿Tiene un cupón activo?

Con esa información decide la mejor acción.

Por ejemplo:

  • Un cliente frecuente recibe un WhatsApp recordando que el producto sigue disponible.
  • Un usuario nuevo recibe un email con información adicional sobre el producto.
  • Si el cliente inicia una conversación por WhatsApp, el Journey detiene automáticamente el envío del descuento para evitar mensajes duplicados.
  • Si la compra se completa, el flujo cambia automáticamente a un Journey de postventa.

¿Qué lo hace inteligente?

No automatiza un descuento.

Automatiza una decisión.

Te puede interesar leer: De ver canales a entender personas: el verdadero salto del Customer Engagement

  • Journey de bienvenida adaptativo

No todos los nuevos clientes tienen las mismas necesidades. Un Journey inteligente puede adaptar el onboarding según el comportamiento inicial.

Ejemplo: Cliente A

  • Abre todos los emails.
  • Explora el producto.
  • Completa su perfil.

El sistema identifica un alto nivel de interés y adelanta contenido más avanzado.

Mientras tanto…

Cliente B

  • No abre los correos.
  • Solo interactúa por WhatsApp.

El Journey cambia automáticamente de canal y continúa la conversación por WhatsApp con un mensaje más breve y personalizado. Cada cliente recibe un recorrido diferente.

Los Customer Journeys más efectivos no son necesariamente los más complejos. Son aquellos capaces de interpretar el contexto, entender las señales de comportamiento y tomar decisiones en tiempo real para ofrecer la interacción adecuada en el momento oportuno.

Construir este tipo de experiencias requiere mucho más que una herramienta de automatización. Requiere datos unificados, inteligencia para interpretar cada interacción, una estrategia omnicanal y la capacidad de optimizar continuamente cada recorrido.

En emBlue creemos que un Journey inteligente nace cuando todos estos elementos trabajan como un sistema. Con Data Lab, los datos se transforman en contexto; con Journeys, ese contexto se convierte en automatizaciones dinámicas; y con OneTalk, cada conversación pasa a formar parte de una experiencia conectada. Así, cada interacción deja de ser un mensaje aislado para convertirse en una oportunidad de fortalecer la relación con el cliente.

Porque el verdadero objetivo ya no es automatizar campañas. Es construir experiencias capaces de adaptarse a cada persona, en cada momento y en cada canal.

KPI de marketing: cuáles medir y cómo mejorar el rendimiento de tus campañas

KPI de marketing

Estás planificando tu próxima estrategia de marketing digital, tienes claro que necesitarás medir tus resultados de forma precisa, pero… ¿no sabes cómo hacerlo? En esta nota te contamos qué es un KPI, para qué sirve y cuáles son los mejores ejemplos.

“Antes de comenzar con tus campañas, define bien tus KPI de marketing”. Seguramente estarías feliz de seguir esa sugerencia que tantos artículos repiten, ¿no? ¿Pero acaso alguno de ellos te explicó bien qué es un KPI y para qué sirve? ¿O te dio los mejores ejemplos de KPI? ¡Pero si eso es justo lo que tú necesitas!

Establecer cómo mediremos los resultados de nuestras campañas de marketing digital es esencial para que funcionen como queremos. Pero tú ya sabes eso. Ahora bien, ¿cuál es esa gran forma de medirlos? Es momento de hablar de qué son los KPI’s.

¿Qué es un KPI y por qué es diferente a una métrica? 

Los KPI’s o Key Performance Indicators son los indicadores clave de rendimiento para nuestras campañas de marketing. Son las métricas esenciales para saber cómo han funcionado las distintas acciones implementadas de acuerdo al objetivo que nos hemos planteado en un principio.

Quizás te interese leer: No necesitas más herramientas. Necesitas que funcionen como un sistema 

¿El KPI de marketing es diferente a una métrica?

Aunque ambos sirven para medir el rendimiento de una estrategia, no cumplen la misma función.

Una métrica es cualquier dato que puedes medir sobre el desempeño de una campaña, un canal o una acción de marketing. Por ejemplo, el número de visitas a un sitio web, la cantidad de aperturas de un correo electrónico o el alcance de una publicación en redes sociales.

Un KPI (Key Performance Indicator), en cambio, es una métrica que ha sido seleccionada porque está directamente relacionada con un objetivo de negocio. Es decir, es el indicador que realmente te ayuda a saber si estás avanzando hacia el resultado que esperas.

En otras palabras:

Todas los KPIs son métricas, pero no todas las métricas son KPIs

Métricas KPIs
Visitas al sitio web Tasa de conversión
Impresiones Retorno de la inversión (ROI)
Correos enviados Ingresos generados por email marketing
Seguidores en redes sociales Engagement Rate
Aperturas de email Click Through Rate (CTR)
Conversaciones recibidas por WhatsApp Conversaciones convertidas en ventas
Tickets atendidos Tiempo promedio de resolución
Usuarios registrados Costo por adquisición (CAC)

Cómo elegir los KPIs correctos

Elegir los KPI de marketing adecuados implica identificar qué acciones generan valor para tu empresa y cómo medir ese impacto de forma objetiva. De lo contrario, es fácil caer en la trampa de acumular dashboards llenos de datos que, aunque interesantes, no aportan información útil para tomar decisiones.

Una buena práctica es seguir estos cuatro pasos:

  1. Define un objetivo de negocio claro

Todo KPI debe responder a una meta específica. Antes de elegir cualquier indicador, pregúntate qué quieres conseguir.

Por ejemplo:

  • Aumentar las ventas online.
  • Generar más leads calificados.
  • Incrementar la retención de clientes.
  • Mejorar la experiencia del cliente.
  • Reducir el tiempo de respuesta en atención.

Si el objetivo no está claro, será imposible saber qué medir.

Un KPI no mide una acción; mide el progreso hacia un objetivo.

  1. Identifica qué acciones impulsan ese objetivo

Una vez definido el resultado esperado, identifica qué comportamientos o procesos tienen mayor impacto sobre él.

Por ejemplo, si tu objetivo es aumentar las ventas de un eCommerce, algunos factores que influyen son:

  • El tráfico al sitio web.
  • La tasa de conversión.
  • El valor promedio del pedido.
  • La recuperación de carritos abandonados.

En cambio, si buscas mejorar la fidelización, probablemente debas enfocarte en indicadores como la retención, la frecuencia de compra o el Customer Lifetime Value (CLV).

  1. Elige indicadores accionables

No todas las métricas ayudan a tomar decisiones. Un buen KPI de marketing debe ser relevante, medible y, sobre todo, accionable. Por ejemplo, conocer que una campaña tuvo 50.000 impresiones aporta contexto, pero difícilmente indique qué debes hacer después.

En cambio, un KPI de marketing como la tasa de conversión o el costo por adquisición (CAC) permite identificar oportunidades de mejora y tomar decisiones concretas para optimizar el rendimiento.

Una forma sencilla de validar un KPI es hacerte esta pregunta:

Si este indicador cambia mañana, ¿sé qué decisión debería tomar? Si la respuesta es no, probablemente no sea el KPI adecuado.

  1. Revisa y ajusta tus KPIs constantemente

Los indicadores no son estáticos. A medida que evolucionan tu negocio, tus campañas o el comportamiento de los clientes, también deben evolucionar los KPIs que utilizas para medir el éxito.

Por ejemplo, una empresa que está comenzando probablemente priorice indicadores de adquisición como el costo por lead (CPL) o el tráfico web. En cambio, una organización más consolidada pondrá el foco en métricas de rentabilidad, retención, Customer Lifetime Value o Customer Engagement. Lo importante es que los KPIs acompañen la evolución de la estrategia y sigan aportando información útil para la toma de decisiones.

Antes de incorporarlo a tu dashboard, asegúrate de que cumpla estas cinco características:

Criterio Pregunta que debes hacerte
Está alineado con un objetivo ¿Qué resultado de negocio mide?
Es medible ¿Puedo obtener este dato de forma confiable?
Es accionable ¿Me ayuda a tomar decisiones?
Es relevante ¿Tiene impacto en los resultados del negocio?
Puede medirse en el tiempo ¿Puedo comparar su evolución y detectar tendencias?

Cuando un indicador cumple con estos criterios, deja de ser un simple número y se convierte en una herramienta para optimizar la estrategia de marketing.

KPIs de marketing

Los KPIs que toda estrategia de Customer Engagement debería medir 

  1. Customer Lifetime Value (CLV)

El Customer Lifetime Value (CLV) estima el valor económico que un cliente generará durante toda su relación con la empresa.

Más que medir una venta puntual, este indicador permite comprender cuánto aporta realmente cada cliente a largo plazo y evaluar si las inversiones en adquisición, fidelización y personalización están generando resultados sostenibles.

Las estrategias de Customer Engagement tienen como objetivo incrementar el CVL mediante experiencias personalizadas y la creación de relaciones de largo plazo. 

  1. Customer Retention Rate

Conseguir nuevos clientes es importante, pero conservarlos suele ser mucho más rentable.

La tasa de retención mide el porcentaje de clientes que continúan comprando o interactuando con la marca durante un periodo determinado.

  1. Customer Engagement Rate

No basta con enviar campañas. Lo importante es saber si los clientes realmente interactúan con ellas. El Engagement Rate mide el nivel de participación que generan las comunicaciones de una marca.

Dependiendo del canal, puede incluir indicadores como:

  • aperturas de emails
  • clics
  • respuestas en WhatsApp
  • interacción en redes sociales
  • participación en campañas

Analizar este KPI de marketing permite entender qué tipo de contenido genera mayor interés y qué mensajes fortalecen la relación con la audiencia.

  1. Tiempo de respuesta

En un entorno donde los clientes esperan respuestas casi inmediatas, la velocidad también forma parte de la experiencia. El First Response Time mide cuánto tarda la empresa en responder una consulta desde que el cliente inicia una conversación.

Este indicador resulta especialmente relevante en canales como WhatsApp, chat en vivo o redes sociales, donde la inmediatez influye directamente en la satisfacción y en la probabilidad de conversión.

  1. First Contact Resolution (FCR)

Resolver un problema en el primer contacto tiene un impacto directo en la satisfacción del cliente. El First Contact Resolution (FCR) mide el porcentaje de casos que se solucionan sin necesidad de nuevas interacciones o escalaciones.

Una alta tasa de resolución suele reflejar procesos eficientes, agentes con mayor contexto y una experiencia más fluida para el cliente.

  1. Net Promoter Score (NPS)

El Net Promoter Score (NPS) permite conocer la disposición de los clientes para recomendar una marca. Aunque se obtiene mediante una pregunta muy sencilla, se ha convertido en uno de los indicadores más utilizados para evaluar la lealtad y la percepción general de la experiencia.

Más allá del resultado numérico, el verdadero valor del NPS está en identificar oportunidades de mejora y comprender qué aspectos influyen en la satisfacción de los clientes.

  1. Net Promoter Score (NPS)

El Net Promoter Score (NPS) permite conocer la disposición de los clientes para recomendar una marca. Aunque se obtiene mediante una pregunta muy sencilla, se ha convertido en uno de los indicadores más utilizados para evaluar la lealtad y la percepción general de la experiencia.

Más allá del resultado numérico, el verdadero valor del NPS está en identificar oportunidades de mejora y comprender qué aspectos influyen en la satisfacción de los clientes.

  1. Valor generado por canal

Los clientes interactúan con las marcas a través de múltiples canales: email, WhatsApp, SMS, redes sociales, chat o sitio web. Sin embargo, no todos generan el mismo impacto.

Medir el rendimiento de cada canal permite responder preguntas como:

  • ¿Qué canal genera más conversiones?
  • ¿Cuál tiene mayor nivel de engagement?
  • ¿Dónde se producen más abandonos?
  • ¿Qué combinación de canales ofrece mejores resultados?

Esta información resulta clave para optimizar la estrategia omnicanal y distribuir mejor los recursos.

En un entorno donde cada interacción genera datos, las empresas necesitan ir más allá de las métricas tradicionales. Ya no basta con conocer la tasa de apertura de un email o el tráfico de un sitio web; es necesario comprender cómo cada punto de contacto contribuye a la adquisición, la fidelización y el crecimiento del cliente a lo largo de todo su ciclo de vida.

El desafío es que esa información suele estar distribuida entre diferentes herramientas: el CRM, la plataforma de email marketing, WhatsApp, el eCommerce, las redes sociales o el servicio de atención al cliente. Cuando los datos permanecen aislados, también lo hacen los KPI de marketing, dificultando la toma de decisiones y limitando la capacidad de reaccionar en el momento adecuado.

Por eso, en emBlue creemos que medir solo tiene sentido cuando los datos trabajan como un sistema. Nuestro AI Customer Engagement System integra la información de todos los puntos de contacto, unifica el perfil de cada cliente y transforma los datos en acciones inteligentes. Con soluciones como Data Lab, las empresas pueden centralizar y activar sus datos; con Journeys, automatizar experiencias personalizadas; y con OneTalk, gestionar conversaciones desde una única bandeja de entrada, obteniendo una visión completa del rendimiento de sus estrategias.

Por qué la mayoría de los ecommerce pierde clientes después de la primera compra

Ecommerce

Los ecommerce invierten gran parte de su presupuesto en adquirir clientes nuevos, pero una vez que lograron una primera compra, muchos de estos clientes no regresan.

Este fenómeno es conocido como abandono de clientes en ecommerce o churn ecommerce, representando uno de los mayores desafíos del marketing digital. En este artículo vamos a explorar cómo las tiendas online pierden clientes después de la primera compra, qué hacer y cuáles son las métricas que nos ayudarán a identificar este problema.

¿Qué es el abandono de clientes en ecommerce?

El abandono de clientes en el ecommerce sucede cuando un comprador que ya realizó al menos una transacción deja de interactuar con la marca durante un período relevante para su categoría de producto, es decir, deja de interesarle la marca o vuelve a considerarla.

En marketing digital lo conocemos como churn ecommerce, y se mide como el porcentaje de clientes que dejan de comprar por un periodo determinado.

Churn: (Clientes perdidos / clientes activos) x 100

Por ejemplo, si una tienda tenía 1,000 clientes activos y 300 no volvieron a comprar en los siguientes meses, el churn es del 30%

Pero, el abandono de clientes es muy diferente al, porque aquí hablamos de perder clientes activos.

– Abandono de carrito: el usuario agrega productos, pero no finaliza la compra.

– Abandono de clientes ecommerce: el cliente ya compró, pero no regresa.

¿Por qué es tan importante considerar el churn ecommerce? Porque adquirir un cliente nuevo cuesta mucho más que retener a uno existente. Harvard Business Rewiew señala que mejorar la retención incluso en pequeños porcentajes puede aumentar significativamente la rentabilidad de una empresa.  Además, McKinsey & Company destacan que las empresas con estrategias sólidas de personalización logran mayor lealtad y repetición de compra.

5 causas principales del abandono de clientes en el ecommerce

Entre las principales causas del abandono de clientes encontramos:

1. Experiencia de cliente inconsistente

El abandono no siempre ocurre por insatisfacción explícita, a veces sucede por una experiencia promedio debido a atención reactiva, falta de transparencia logística, envíos lentos, expectativas no alineadas y packaging poco memorable. Recuerda que, la retención nace cuando la experiencia supera expectativas, no solo cuando las cumple.

2. Falta de comunicación omnicanal

La coherente reduce la fricción y aumenta la confianza, cuando un ecommerce no integra los canales de contacto como email, WhatsApp, redes sociales, chatbots, soporte y web, la experiencia se fragmenta.

3. Ausencia de una estrategia post-compra

En muchos ecommerce, el journey termina en la confirmación de pago generando una falta de vínculo emocional, olvido de la marca y una no percepción de valor continuo. Para combatir este problema, la post-compra debería incluir recomendaciones personalizadas, seguimiento de satisfacción, educación del producto e incentivos de recompra.

4. Personalización insuficiente

Uno de los motores más importantes de la recompra es la relevancia, sin personalización, el cliente no percibe una relación entre el ecommerce y él, sino solo una transacción más. Evita los emails genéricos, recomendaciones irrelevantes, promociones masivas y no ignores el historial de compra.

5. No medir el valor del cliente

Algunos ecommerce solo optimizan ventas, no relaciones. Es importante medir el valor del cliente con las siguientes métricas: tiempo entre pedidos, Customer Lifetime Value, frecuencia de compra y frecuencia de compra.

¿Cuál es el impacto económico del churn ecommerce?

El abandono de clientes tiene efectos estructurales como:

– Inestabilidad en ingresos: La dependencia de adquisición genera volatilidad.

– Aumento del costo de adquisición: Reemplazar clientes perdidos exige una inversión continua en publicidad.

– Reducción del valor de vida del cliente: Menos compras repetidas es menor rentabilidad por usuario.

– Desventajas competitiva: Las marcas con mayor retención pueden invertir más en experiencias.

Métricas clave para analizar el abandono de clientes en ecommerce

5 métricas claves que no puedes olvidar evaluar:

  1. Churn Rate: La proporción de clientes que dejan de comprar.

Churn = Clientes perdidos / clientes activos al inicio ​×100

  1. Customer Lifetime Value: Son los ingresos proyectados de un cliente durante su relación con la marca.

CLV = Ticket promedio x Frecuencia de compra x Duración de la relación

  1. Repeat Purchase Rate: O tasa de recompra, es el porcentaje de clientes que realizan más de una compra.

Repeat Purchase Rate = Clientes con más de 1 compra / Total de clientes x100

  1. Tiempo promedio entre compras: También llamado Purchase Frequency Interval, que mide cuánto tiempo pasa entre una compra y otra.
  2. Cohort Retention Rate: Es una de las métricas más poderosas, porque mide cómo se comportan grupos de clientes según su fecha de adquisición. Además, permite identificar problemas estructurales en la experiencia, efectividad de campañas específicas y calidad de clientes por canal.

5 estrategias para reducir el abandono después de la primera compra en tu ecommerce

Reducir el después de una primera compra no es cuestión de enviar más descuentos, sino de diseñar una estructura que combine datos, experiencia y comunicación inteligente Ahor ate mostramos 5 estrategias que puedes implementar:

1. Activa campañas de recompra basadas en timing

Muchos ecommerce envían promociones mensuales genéricas cuando debes activar campañas según información de valor que deja tu cliente. ¿Cuándo puedes activarlas?

– El usuario visita nuevamente tu web.

– Pasa el tiempo promedio entre compras.

– Se acerca la fecha probable de reposición.

– Interactúa con un email.

2. Crea un programa de fidelización con sentido

Evita programas genéricos de puntos sin estrategia. Un buen debe reconocer al cliente por su nombre, dar acceso exclusivo, ofrecer beneficios progresivos y recompensar la recurrencia.

3. Diseña un journey post-compra

La mayoría de los ecommerce termina la relación con la compra, pero esta primera transacción debería activar automáticamente un flujo como el siguiente:

Día 0: Confirmación emocional + refuerzo de decisión.

Día 2-3: Educación del producto.

Día 7: Recomendaciones complementarias.

Día 15-30: Incentivo inteligente de recompra.

Día 45+: Reactivación si no hay actividad.

4. Segmenta según el riesgo de churn

No todos los clientes abandonan por la misma razón una marca. Segmenta según:

– Clientes de alto valor inactivos.

– Clientes de compra única.

– Clientes con alta interacción, pero sin recompra.

– Clientes sensibles a descuentos.

5. Customer Data Activation

Si no integras los datos de tus clientes, no habrá retención efectiva. Es momento de unificar la navegación web, historial de compras, interacciones en email y atención al cliente con.

Plataformas como emBlue, permite activar estos datos en journeys automatizados que reaccionan en tiempo real. También podrás enviar acciones de SMS marketing, correos electrónicos, banners pop ups y más, desde un solo lugar.

Además, contamos con herramientas como INSIGHTS, OneTalk, Quick Campaigner y más. ¡Prueba gratis emBlue!