Experimento: Bloqueamos las newsletters de Marketing cuando falla Logística. Aquí los resultados crudos.

Siempre hemos escuchado la teoría: “el cliente debe ser el centro”. Pero en la práctica, Marketing quiere vender y Operaciones quiere sobrevivir. La semana pasada dejamos de teorizar y corrimos un experimento real con un retailer de alto volumen para ver qué pasa cuando obligas a estos dos mundos a hablarse.

Aquí el log del experimento.

Hipótesis

Nuestra sospecha era simple pero dolorosa: Estamos quemando la lista de correos (y el dominio) por saturación, no por mala creatividad.

Creíamos que si el sistema transaccional (pedidos/logística) está sufriendo, Marketing debería callarse automáticamente. La teoría era que pausar las promociones a clientes con incidencias reduciría el churn y, curiosamente, mejoraría la entregabilidad global. Descubre más sobre Integración IA y Datos: Clave del Éxito Martech.

Qué probamos

Tomamos un cliente (sector similar a Fnac Darty) en vísperas de un pico de ventas.

  1. El escenario: Marketing tenía lista una campaña de “Alegría de Vivir” (cupón del 20%). Al mismo tiempo, Operaciones tenía un retraso acumulado que iba a disparar miles de emails de “Tu pedido llegará tarde”.
  2. La intervención: No cambiamos de CRM (usan Salesforce). Lo que hicimos fue implementar una regla de supresión basada en contexto usando la lógica de Data Innovation:
    • Si “Estado del Pedido” = Retraso > 3 días → Pausar flujo de Marketing para ese usuario.
  3. El Grupo de Control: A un 10% de los usuarios afectados por retrasos NO se les aplicó la regla. Recibieron el aviso de retraso Y el cupón de descuento el mismo día. Queríamos ver el incendio.

Qué pasó (Datos intermedios)

Aquí es donde la cosa se puso interesante. Monitorizamos esto en tiempo real durante 6 horas.

Hora 1: El susto de infraestructura
Marketing lanzó la campaña (5M de emails). El tráfico web subió. Se generaron 200.000 pedidos. El sistema transaccional intentó enviar 200.000 confirmaciones mientras salían los emails de marketing.
* Dato crudo: Vimos un bloqueo temporal de IPs en Gmail.
* El problema: El volumen global del dominio se multiplicó por 10 en una hora. Google no distinguió entre “Fidelización” y “Logística”. Para ellos, el dominio se había vuelto loco. Tuvimos que intervenir para priorizar los transaccionales.

Hora 4: La disonancia cognitiva (Grupo de Control)
Analizamos el comportamiento del 10% de usuarios que recibieron el mensaje esquizofrénico (aviso de retraso + cupón de “alegría”).
* Open Rate: 28% (Alto, curiosamente).
* Unsubscribe Rate: 1.4% (Esto es altísimo, casi 5x lo normal).
* Tickets de Soporte: Se dispararon. La gente respondía al email de marketing preguntando furiosa dónde estaba su pedido anterior. Descubre más sobre Estrategia de Datos para Personalización y Retención.

Hora 4: La calma (Grupo Experimental)
A los usuarios con retrasos a los que bloqueamos la promo:
* Ventas perdidas: Obviamente no usaron el cupón ese día. Ingreso inmediato = 0€.
* Unsubscribe Rate: 0.2% (Estándar).
* Sentimiento: Neutro. Recibieron la mala noticia del retraso, pero no el insulto de la “alegría” fingida.

Qué aprendimos

1. La reputación del dominio es indivisible.
Confirmamos lo que Data Innovation lleva tiempo documentando: si Marketing satura el ancho de banda, tus emails de recuperación de contraseña o confirmación de pedido llegan tarde o van a spam. No puedes tener una estrategia de entregabilidad separada por departamentos.

2. El “Churn Silencioso” es real y medible.
Ese 1.4% de bajas en el grupo de control es dinero tirado a la basura. Al intentar venderles cuando estaban enfadados, no solo no compraron, sino que cortaron el canal de comunicación para siempre. Descubre más sobre Implementación CDP: Evite el fracaso en Visión 360.

3. Lo que no sabemos todavía.
Aún no tenemos datos de LTV a 12 meses. Mi intuición dice que el grupo al que “protegimos” de la promo comprará más a largo plazo, pero necesito esperar 90 días para ver la recurrencia real. Admitimos que, a corto plazo, el dashboard financiero muestra menos ventas en el grupo experimental, y eso es difícil de explicar al CFO sin la visión completa.

Qué probaríamos next

Ahora que hemos visto que la supresión funciona, queremos probar la Priorización de Colas (QoS).

El próximo experimento será técnico: Configurar el sistema para que, si el volumen de emails transaccionales supera un umbral (ej: crisis de envíos), el ancho de banda de Marketing se estrangule automáticamente, garantizando que el email de “Confirmación de Pedido” llegue en <30 segundos, aunque la Newsletter tarde 4 horas más en salir.

Estamos aprendiendo que la orquestación no es un tema de software, sino de reglas de negocio.

Pregunta para vosotros: ¿Alguna vez habéis medido cuántas bajas de vuestra newsletter provienen de clientes que tienen una incidencia abierta en ese momento? Si alguien tiene datos sobre esto, me encantaría comparar notas en los comentarios.



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Fuente: Adrenalead