Frecuencia de mensajes
Analítica → Frecuencia de mensajes responde a una pregunta que la mayoría de herramientas de marketing responde mal en silencio:
¿Estoy enviando demasiado?
Representa cuántos mensajes recibió una persona frente a su probabilidad de comprar.
Por qué este gráfico suele mentir
Dibújalo de forma ingenua y la línea sube, casi siempre, en casi todas las cuentas. Es tentador leerlo como «enviar más funciona» y enviar más.
No es lo que muestra. Quienes reciben más mensajes están más comprometidos de entrada: están en más listas, en más recorridos, y disparan más envíos automáticos por el simple hecho de estar activos. Así que reciben más y compran más, y el número de mensajes se lleva el mérito de algo que ya era cierto sobre ellos.
Dos cosas en Joryio mantienen honesto el gráfico, y ambas están a la vista en la propia página.
1. Está separado por actividad previa
La curva se dibuja por separado para quienes sí tuvieron actividad en los 90 días anteriores al periodo y quienes no. Comparar iguales con iguales elimina la mayor parte del efecto anterior.
La ventana previa es estrictamente anterior al periodo medido. Usar aperturas y clics de dentro del periodo sería circular: los causan precisamente los mensajes que el gráfico está juzgando.
2. El cero es real, o no está
No hay fila de «0 mensajes» salvo que tengas un grupo de control global.
Es deliberado. Los contactos que no recibieron nada no se quedaron sin mensajes al azar: se dieron de baja, salieron de todos los segmentos o quedaron inactivos, y todo eso los hace además menos propensos a comprar. Usarlos como base pondría la cifra menos fiable justo en el punto contra el que se mide todo lo demás, y se vería igual que el resto.
Con un grupo de control global activo, el cero es un grupo elegido al azar que no recibió nada, y la fila se marca como retenida al azar. Solo entonces el extremo izquierdo de la curva es una medición.
Cómo leerlo
El sesgo empuja la línea solo hacia arriba. Esa asimetría es la parte útil:
- Una línea ascendente no prueba nada. Es exactamente lo que predice el sesgo, haya o no un efecto real.
- Una línea que se aplana o cae en frecuencias altas es creíble, porque apareció pese a un sesgo que trabajaba en su contra.
Así que la mitad de fatiga de este gráfico es fiable mucho antes que la mitad de valor. Si la conversión cae por encima de, digamos, seis mensajes al mes en tu segmento activo, eso merece una decisión. Si sube de forma sostenida, no has aprendido nada sobre si enviar más.
Qué hacer con ello
Cuando un segmento cae a partir de cierta frecuencia, las respuestas habituales son:
- Un límite de frecuencia para esa audiencia
- Más separación entre los envíos de un recorrido
- Menos campañas solapadas apuntando al mismo segmento
Revisa el segmento inactivo por separado. Suele caer antes que el activo, y es donde el exceso de envíos se convierte en bajas.
Qué significan las cifras
| Columna | Significado |
|---|---|
| Mensajes recibidos | Mensajes de campaña, recorrido e in-app en el periodo. Una llamada de webhook no es un mensaje recibido - nada llega al contacto - así que no cuenta |
| Personas | Contactos distintos en ese tramo y segmento, contados una sola vez |
| Ingresos por persona | Ingresos totales del tramo divididos entre todos los que lo componen, compren o no |
| Compraron algo | Proporción del tramo que hizo al menos un pedido. Es una cifra de pedidos, no una conversión: el gráfico abarca todo el espacio de trabajo, así que no hay objetivo de campaña o recorrido que contar (consulta Qué cuenta como conversión). La API lo devuelve como buyers y purchaseRate |
El recuento de pedidos incluye todas las monedas. La columna de ingresos muestra solo tu moneda dominante, y lo indica cuando hay más de una: la alternativa sería inventar un tipo de cambio.