Autor: Rodrigo de Almeida

Quando se fala em e-mail marketing, estatísticas são um norte para profissionais do setor. Ajudam a definir estratégias e, ao mesmo tempo, justificar as ações adotadas.

Mas é preciso analisar as estatísticas com senso crítico em vez de aceitar números que, apesar de fazerem sentido dentro do contexto em que estão inseridos, podem induzir a erros de julgamento. A estatística que aponta os melhores dias para se enviar e-mail marketing, por exemplo, é uma grande falácia.

Há alguns anos, fui entrevistado por um conhecido portal de negócios que queria meu aval para a afirmação de que, como terça-feira é o dia de maior venda no e-commerce brasileiro, seria, então, o melhor dia para se enviar e-mail marketing. E, no Brasil, de fato há um fenômeno de concentração de envio de e-mail marketing na terça-feira. Foi difícil, mas convenci a jornalista que ela estava partindo da premissa errada.

Explico. Primeiro, há um consenso entre os profissionais do setor de que não se deve enviar e-mail marketing na segunda-feira, pois seu público estaria retornando do final de semana com muitos e-mails acumulados para serem lidos. Assim, a chance de não lerem e/ou deletarem e-mail marketing seria maior, justificando o envio às terças-feiras. Ora, quem pensa assim está assumindo que sua newsletter é irrelevante. E eu asseguro: se seu conteúdo for realmente relevante e pertinente, pode enviar seu e-mail marketing em qualquer dia que ele vai ter uma boa audiência.

Depois, há um padrão que, invariavelmente, se repete: os dois primeiros dias de uma ação de e-mail marketing respondem por 90% ou mais de toda a audiência obtida, sendo que até 75% de todas as aberturas podem ocorrer no primeiro dia.

A conclusão lógica é a seguinte: terça-feira é o dia que mais se vende no e-commerce brasileiro porque é o dia que mais se envia e-mail marketing. E estudos que mostram o melhor dia para envio de e-mail têm, na origem, a distorção de apenas refletirem o comportamento viciado do mercado.

Minha sugestão é identificar quais os dias de maior movimento na sua empresa, seja nas lojas físicas, no e-commerce ou no seu site institucional. E, a partir disso, reforçar esse comportamento natural com e-mail marketing. Por exemplo: se o site de uma determinada empresa naturalmente tem mais tráfego entre segunda e quartas-feiras, então um e-mail marketing enviado na segunda ou na terça-feira reforçaria esse pico de audiência. Mas, se enviado na quarta-feira, já passa a desperdiçar energia pelo reflexo que poderia causar na quinta-feira, dia de menor movimento no site.

Por outro lado, se o e-mail marketing é sobre o plantão de vendas de um imóvel, e a maior visitação ao estande de vendas de imóveis ocorre em finais de semana, parece lógico que a newsletter seja enviada na quinta ou sexta-feira.

Se você acredita que o que apresentei acima faz sentido, permita-me causar um pouco de caos. Podemos fazer exatamente o contrário: se determinada empresa quisesse reforçar dias de baixo movimento em seu site ou loja, seria uma boa ideia criar um “evento” sazonal para atrair a audiência para os dias mais fracos. Algo como “ofertas malucas de domingo”, com produtos de ponta de estoque a preços realmente agressivos ou, ainda, com algum tipo de benefício concedido apenas nessas datas específicas. Se o conteúdo for relevante e de valor percebido pelo seu público, fatores-chave de sucesso desta estratégia, provavelmente a empresa criará um novo comportamento de audiência do seu e-mail marketing.

Em resumo, aconselho aos profissionais do setor a não repetirem fórmulas e padrões estabelecidos. E-mail marketing é uma mídia e, como tal, poderá gerar mais ou menos resultado conforme a estratégia em que está inserido. E estratégia pressupõe planejamento, raciocínio. Seguir fórmulas prontas e repetir estatísticas pode até ser adequado em algum momento, mas até mesmo para chegar a essa conclusão, é preciso uma visão abrangente, crítica e analítica do seu programa de e-mail marketing. Desta forma, o melhor dia para sua empresa enviar e-mail marketing será a consequência inevitável de planejamento e testes. E não da repetição de um padrão estatístico.

FONTE: IDG NOW