La economía del correo electrónico frío

Contenido principal del artículo

Stevens Reyes-Simpe
Daria Kubantseva

Resumen

Este estudio proporciona un modelo matemático que analiza los factores que determinan las tasas de respuesta en los correos electrónicos masivos no solicitados. Para probar el modelo, realizamos un análisis empírico basado en datos de nuestro experimento, que incluyó 5187 correos electrónicos no solicitados, con una tasa de respuesta promedio del 15 %. Se identificaron tres factores determinantes: la longitud del correo electrónico combinada con el momento en que se presenta el remitente, la personalización para compradores que no son pacientes y el tiempo transcurrido entre la presentación de las características de cada producto. En concreto, los resultados indican que un correo electrónico de menos de 150 palabras con una presentación del remitente en el momento adecuado (hasta 3 segundos después del inicio) aumenta la tasa de respuesta del 17 % al 44 %. La personalización, definida como el nombre, la empresa y la ubicación, para los compradores que no son pacientes aumenta la tasa al 58 %. Por el contrario, la tasa de respuesta disminuye un 17 % por cada incremento de 1 segundo en el tiempo medio transcurrido entre la presentación de las características de cada producto. Sorprendentemente, algunas variables como la discriminación de precios resultaron no tener significación estadística en las tasas de respuesta.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Detalles del artículo

Cómo citar
Reyes-Simpe, S., & Kubantseva, D. (2025). La economía del correo electrónico frío. Journal of Business and Entrepreneurial Studie, 9(3). https://doi.org/10.37956/jbes.v1i3.398
Sección
Artículos

Citas

Aufreiter, N., Boudet, J., & Weng, V. (2014, January 1). Why marketers should keep sending you e-mails. Mckinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/why-marketers-should-keep-sending-you-emails/

Collis, K. (2020, April). The science behind cold emails that work. Liinea. https://liinea.com/coldemailpart1

Dean, B. (2019, April 16). We analyzed 12 million outreach emails here’s what we learned. Backlinko. https://backlinko.com/email-outreach-study

Gartner. (2019, August 30). Sales development technology: the stack emerges. Gartner. https://www.gartner.com/en/articles/sales-development-technology-the-stack-emerges

Keohane, J. (2021, May 26). 20 cold email subject lines proven to get over 85% open rates. Yesware. https://www.yesware.com/blog/cold-email-subject-lines/

Le Plaisir, B. (2024, February). Specific target: how important is personalization in cold emails. American Institute for Research & Innovation. 10.13140/RG.2.2.27901.13283

Rodrigues, A. (2024, September 19). Cold email guide for small businesses: strategies to get noticed. Pipedrive. https://www.pipedrive.com/en/blog/cold-email-guide

Siewierska, M. (2024, February 5). Cold email statistics based on sending over 20M cold emails. Woodpecker. https://woodpecker.co/blog/cold-email-statistics/

Suresh, S. (2023, July 14). 30+ Cold email statistics you need to know in 2023. Outplay. https://outplayhq.com/blog/cold-email-statistics

Tucker, M. (2016, September 20). A guide to cold emailing. Harvard Business Review. https://hbr.org/2016/09/a-guide-to-cold-emailing