Cómo analizar la estrategia de email de la competencia con Zapier y Google Sheets

¿De qué habla la competencia? Llevar un control de lo que se habla y de los intereses de los usuarios es una ventaja si quieres ser competitivo. Pues imagínate poder tener controlados los emails de la competencia de una forma totalmente gratuita y desde tu propio panel de control.

Si supieras en qué días manda emails tu competencia, a qué hora, sobre qué temas, etc. Lo querrías tener ¿Verdad? Bueno pues eso es lo que vas a conseguir hoy conmigo. Un estudio en vivo y en directo de los mails de aquellos competidores que utilicen el email marketing como estrategia de comunicación.

Para crear esta herramienta estratégica necesitaremos acceso a las siguientes plataformas, todas gratuitas: Gmail, Google Sheets, Google Data Studio y Zapier. Aprenderemos a extraer datos de Gmail de forma automatizada y a darles forma ¡Vamos a por ello!

Cómo obtener y agrupar los emails de la competencia en Gmail

Como en todos los procesos de extracción de datos, antes de empezar a extraerlos necesitaremos obtenerlos. Para ello, utilizaremos una cuenta de Gmail con la que queramos trabajar. Yo voy a hacer el ejemplo con tres marcas de ropa conocida (Zara, H&M y Mango) como sujetos a analizar, pero tú puedes elegir a quién quieras. Eso sí, asegúrate de que esas empresas tienen una newsletter activa a la que suscribirse y que el email de recepción sea el que vamos a utilizar todo el rato.

Cuando te hayas suscrito a las marcas, te empezarán a llegar sus emails. Para poder recoger esos emails de forma conjunta, crearemos una regla en Gmail que derive de forma automática todos los emails que lleguen de esas marcas a la misma etiqueta. Para crear el filtro, copiaremos una de las direcciones de email en el buscador de Gmail, extenderemos las opciones con la flecha derecha y, sin añadir ningún campo más, haremos clic en el botón «Crear filtro».

Configuraremos el filtro seleccionando los siguientes campos: «Saltar Recibidos (Archivarlo)», «Aplicar la etiqueta» y «Aplicar el filtro también a las conversaciones que cumplen los criterios». En la casilla «Aplicar la etiqueta» nos dará opción de seleccionar una que tengamos creada, si la tenemos, o crear «Nueva etiqueta». Haremos clic en «Nueva etiqueta» y le daremos un nombre sencillo que identifique el grupo de emails, en mi caso la he nombrado como «NEWSLETTER ROPA». De esta manera, de forma automática, cada vez que lleguen emails de dicha dirección se almacenarán directamente bajo la etiqueta que hemos creado.

Una vez hayamos creado el filtro para una dirección de email, tendremos que repetir el proceso con todos los emails a los que nos hayamos suscrito. Recuerda, ya no tienes que crear una nueva etiqueta, simplemente tendrás que seleccionar la creada en el primer filtro.

Cómo configurar el archivo para almacenar la BBDD de los emails con Google Sheets

Tras el primer paso, tendremos que configurar el archivo donde almacenar los datos. Asimismo, tenemos que tener bien claro qué es exactamente lo que queremos obtener para crear un archivo estructurado en columnas con dichos datos.

Para ello, accederemos a Google Sheets y crearemos un documento «En blanco». Le pondremos un nombre reconocible, en mi caso «Comparador de campañas de emaling». Ya dentro del documento, daremos nombre a las columnas según los datos que queramos extraer posteriormente con Zapier.

En cuanto a qué datos extraer yo te dejo mi ejemplo: Fecha y hora, Emisor, Asunto, Snippet y Cuerpo del mensaje. También se pueden sacar otros datos, como el HTML de los emails, por si queremos almacenar la maquetación. Una vez creadas las columnas, podremos comenzar con la automatización para la extracción de los datos de los emails con Zapier.

Cómo automatizar la extracción de datos de los emails de Gmail a Google Sheets con Zapier

Antes de nada tenemos que crear una cuenta gratuita en Zapier. Para ello, te aconsejo que utilices la misma cuenta de Gmail que estamos utilizando para todo el proceso. Una vez dentro del panel de control, haremos clic en el botón negro de la izquierda con el nombre «MAKE A ZAP». Lo siguiente que deberemos hacer es darle un nombre al Zap. En mi caso se llama igual que el documento de Google Sheets, «Comparador de campañas de emailing», para no generar confusión.

El desencadenante o «trigger» de la automatización será el recibir un email en Gmail. Por lo tanto, tendremos que elegir la cuenta de Gmail utilizada y el evento «New Email». Ya elegida la App y el evento, elegiremos la cuenta con la que queremos desencadenar la automatización. Aquí tendrás que elegir la dirección de correo con la que has trabajado, si es la misma que la de registro en Zapier te evitarás pasos y directamente la seleccionarás. En siguiente paso tendrás que seleccionar la etiqueta creada previamente en Gmail, ya que es la que reúne todos los emails que queremos comparar, en mi caso «NEWSLETTER ROPA». Si todo es correcto, en el apartado «Find Data» se extraerán los datos de los emails almacenados en esa etiqueta.

Lo segundo que deberemos determinar será la acción. En este caso será crear una nueva fila, de forma automática, cada vez que llegue un nuevo email en Google Sheets. Para ello, elegiremos al App de Google Sheets, la acción «Create a Spreadsheet Row», la cuenta de Google que hemos utilizado durante todo el proceso y el documento de Google Sheets que hemos configurado para almacenar los datos. Una vez seleccionados estos campos, se añadirán los campos de las columnas que antes hemos creado. A cada una de las casillas le daremos el valor que debe contener.

Antes de activar el Zap, será importante probar si la automatización funciona. Haremos un test de la automatización y comprobaremos cómo en Google Sheets se ha añadido una nueva fila con los datos correctamente almacenados. Si la prueba ha sido un éxito, ya podremos activar el Zap para que cada vez que alguna de las marcas seleccionadas nos mande su newsletter quede registrado y almacenado en Google Sheets.

Cómo crear un dashboard visual y constantemente actualizado para el comparador de emails con Google Data Studio

Podríamos quedarnos en el anterior punto, pero, como en cualquier procesado de datos, la parte de visualización es tan necesaria como la de la extracción o el almacenamiento. Ahora es cuando los datos cobran forma y son útiles para tomar decisiones. Para empezar, accederemos a Google Data Studio con la misma cuenta de Gmail que llevamos utilizando durante todo el proceso. Crearemos un «Informe vacío» y, nada más abrirlo seleccionaremos las «Hojas de cálculo de Google» como fuente de datos.

En mi caso he creado un informe con cuatro tipos de gráficos, pero tú puedes crear un dashboard con lo que quieras:

• Una serie temporal para ver en qué momento del mes y del año se mandan los emails.
  • Dimensión y Dimensión del periodo: Fecha.
  • Dimensión de desglose: Emisor.
  • Métrica: Record Count.
• Un gráfico de barras para ver en qué día de la semana se mandan los emails.
  • Dimensión y Dimensión del periodo: Día de la semana.
  • Dimensión de desglose: Emisor.
  • Métrica: Record Count.
• Un gráfico de barras para ver en qué hora del día se mandan los emails.
  • Dimensión y Dimensión del periodo: Hora.
  • Dimensión de desglose: Emisor.
  • Métrica: Record Count.
• Tres tablas, una para cada emisor, con el asunto y el snippet de los emails.
  • Dimensión del periodo: Fecha.
  • Dimensión: Asunto y Snippet.
  • Filtro: Se ha creado un filtro por tabla según el emisor para que contenga solo sus asuntos y snippets.

¿Estoy perdiendo clientes por el horario en el que mando emails? ¿Mi competencia siempre se adelanta? ¿Estoy alineado con los intereses de mi público objetivo? Todas estas respuestas son más fáciles de contestar con la analítica y aquí queda patente. Gracias a informes como este podemos sacar conclusiones muy interesantes para mejorar el ratio de conversión de nuestros emails:

• Mango se queda en el rango horario de las 8 de la mañana frente a H&M que manda sus emails al medio día, sobre las 12:00, o a Zara que manda a las tardes sobre las 18:00. Podríamos concluir que cada marca se asocia un horario concreto y que no se suelen pisar ¿Será una forma de diferenciarse? ¿El aumento de la venta online ha hecho cambiar sus horarios de envío?
• Mango manda sus emails los martes, viernes y domingo; H&M el lunes, jueves, sábado y domingo; Zara el martes, miércoles y viernes. Aquí vemos un patrón constante. Mango reparte sus emails durante la semana, frente a la insistencia de H&M durante los fines de semana y Zara que se limita a mandar emails los días previos al fin de semana. Esta claro que los días más interesantes para provocar la compra son aquellos que están más cerca del fin de semana.
• Mango coincide con Zara casi todos los martes y con H&M los domingos. ¿Puede influir el horario de estos días en la probabilidad de venta? Si una persona tiene cierto capital disponible, ¿Comprará antes a H&M por mandar los emails más temprano? ¿Zara se está viendo perjudicada los días coincidentes por mandar tarde sus emails? o ¿Los manda justo a la hora de salida del trabajo de su público objetivo?
• Todavía no tengo datos suficientes para ver la evolución anual de los envíos, pero ya podemos intuir que es más probable conseguir provocar una venta las primeras semanas de mes, cuando las personas han cobrado su nómina, que los últimos días del mes.
• En cuanto a la temática de los emails también podemos sacar muchas conclusiones, incluso nuevas ideas de las que hablar. Las 3 marcas utilizan el email para dar a conocer nuevas colecciones, descuentos y consejos. Por otro lado, cada uno tiene su forma de diferenciarse o de trasladar sus valores que los hace «únicos». H&M apuesta por la ecología como tema de sus emails, Mango se centra en el concepto inspiracional de la familia y Zara se limita a mostrar sus nuevas colecciones como lo hacen las marcas de alto standing.

¡Pues ya lo tenemos! Un dashboard visual y fácil de utilizar para estar al día de todos los emails de la competencia. ¿Serías capaz de sacar mejores conclusiones con algo así? Yo creo sí.