Experimento: Cerrando la puerta a los “leads tóxicos” en tiempo real

Llevábamos meses viendo un gráfico que no tenía sentido: nuestra base de datos crecía un 15% trimestral, pero los ingresos por suscriptor caían en picado. El equipo de marketing celebraba, pero el dashboard de ventas estaba en números rojos.

Nos topamos con el caso de un retailer (cliente de Data Innovation) que perdió 450.000€ en un Black Friday porque una campaña de captación agresiva llenó su lista de basura, haciendo que Gmail enviara todos sus correos (incluidos los de clientes VIP) a Spam.

Eso nos hizo pensar: ¿Y si estamos pagando licencias de Salesforce/Adobe por fantasmas? Decidimos dejar de teorizar y auditar la entrada.

La Hipótesis

Si implementamos una validación forense en tiempo real en el formulario (no solo revisar si hay una @), el coste por lead aumentará a corto plazo, pero la entregabilidad y la conversión se dispararán inmediatamente. Descubre más sobre Superar la Resistencia a la Transformación Digital.

Sospechábamos que el “Data Cleaning” reactivo (limpiar la lista una vez al mes) ya no sirve. Teníamos que filtrar en la puerta.

Qué probamos (El Setup)

En lugar de lanzar una campaña y rezar, configuramos un experimento de 14 días en una landing page de captación de tráfico frío (Display y Social Ads).

1. El cambio: Integramos una API de validación en tiempo real (tipo IPQS o las propietarias de Data Innovation) directamente en el formulario.
2. El filtro: Antes de que el lead entrara al CRM, el sistema tenía <500ms para analizar:
   • ¿Existe el buzón realmente?
   • ¿Es una trampa de spam (spam trap) conocida?
   • ¿La IP es residencial o viene de un Data Center (AWS/Azure)?
3. La meta: Bloquear cualquier cosa con una puntuación de riesgo alta antes de que nos cobraran por alojar ese dato.

Qué pasó (Los datos crudos)

Aquí es donde nos asustamos al principio.

En las primeras 48 horas, nuestra tasa de conversión aparente cayó un 22%. El equipo de adquisición entró en pánico: “¿Hemos roto el formulario?”. Descubre más sobre CRM con IA: Clave para la Autonomía en Retail.

No. El formulario funcionaba perfecto. Lo que pasaba es que estábamos bloqueando la basura.

Al analizar los datos rechazados (los “leads” que nunca llegaron al CRM), encontramos esto: * El patrón de las 3 AM: Tuvimos picos de intentos de registro en horarios ilógicos para el mercado local. * IPs de Data Centers: El 15% de los intentos venían de servidores de hosting, no de conexiones domésticas o móviles. Ningún humano real se registra desde una IP de servidor en la nube para comprar zapatos. * Dominios “quemables”: Un aluvión de @mailinator.com y variaciones de juan.perez01, 02, 03.

Resultado intermedio: De 10.000 intentos de registro, solo permitimos entrar a 7.800. Resultado final en Inbox: La tasa de apertura de los correos de bienvenida en ese segmento limpio saltó del 12% al 28% en la primera semana. Gmail detectó que todos los correos llegaban a gente real que interactuaba, y nuestra reputación de dominio se blindó. Descubre más sobre Optimización de Procesos de Datos Corporativos.

Qué aprendimos

1. La trampa de la vanidad: Estábamos adictos a la métrica de “número de leads”. Al limpiar la entrada, la base crece más lento, pero cada nombre vale dinero real.
2. Los bots han evolucionado: Ya no son scripts tontos. Vimos bots que hacían scroll y rellenaban campos imitando humanos. Solo la validación de IP y comportamiento (lo que Data Innovation llama “análisis forense en milisegundos”) pudo pararlos.
3. El coste oculto es real: Si hubiéramos dejado entrar esos 2.200 leads falsos, habríamos pagado por ellos en la licencia del ESP y habrían arrastrado nuestros emails legítimos a la carpeta de spam. Es un doble castigo financiero.

Lo que NO sabemos todavía: Todavía no tenemos claro el porcentaje exacto de “falsos positivos”. ¿Bloqueamos a algún humano real que usaba una VPN corporativa muy estricta? Es posible. Estamos ajustando la sensibilidad del algoritmo para encontrar el equilibrio perfecto.

Qué probaríamos después (Iteración)

Para la fase 2, vamos a probar métodos menos tecnológicos pero igual de astutos antes de llamar a la API: * Honeypots: Añadir campos invisibles (CSS display: none) como “teléfono_fax”. Si el campo viene relleno, sabemos que es un bot (porque los humanos no lo ven) y lo eliminamos gratis. * Auditoría de Origen: Cruzar los datos de calidad con la fuente de tráfico. Tengo la sospecha de que ciertos canales de afiliados nos están trayendo el 80% de esta basura.

Pregunta para ti: Si mañana borraras el 20% de tu base de datos (los que nunca abren), ¿crees que tus ventas bajarían… o descubrirías que estabas pagando por fantasmas?

¿Has hecho alguna vez una limpieza radical y has vivido para contarlo? Te leo.

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