En resumen
Las tasas de respuesta de LinkedIn que circulan van de uno a diez. No es que unos prospecten diez veces mejor que otros: no cuentan lo mismo. Antes de preguntarse si su tasa es buena, hay que decidir cómo la calcula. Solo entonces la cifra se convierte en una herramienta de gestión.
Este artículo no da deliberadamente ninguna cifra de referencia. No conocemos ninguna lo bastante sólida para afirmarla, y copiar una le atribuiría una fiabilidad que no tiene.
Por qué las cifras publicadas no son comparables
El denominador cambia. Respuestas sobre mensajes enviados, sobre conexiones aceptadas o sobre personas contactadas: el mismo número de respuestas da tres tasas muy distintas.
La definición de respuesta cambia. ¿Cuenta un rechazo cortés? ¿Una respuesta automática de ausencia? Según lo que se decida, el resultado puede duplicarse.
La población cambia. Una tasa medida entre directores de compras de grandes grupos no tiene nada que ver con una tasa medida entre gerentes de empresas de diez empleados. Compararlas es comparar dos mercados.
Tres reglas que se escriben una sola vez
| Decisión | La regla que funciona | |---|---| | Denominador | Personas contactadas, nunca mensajes enviados | | Respuesta | Toda respuesta humana, rechazos incluidos | | Fecha de corte | Último envío + 21 días |
La primera regla es la que más confunde. Si divide por el número de mensajes, cada seguimiento añadido hace bajar la tasa. Una secuencia completa parece entonces menos eficaz cuando en realidad produce más respuestas. Está leyendo lo contrario de la realidad.
En una pyme donde prospectan dos o tres personas, estas reglas deben ser comunes. Si no, la reunión comercial del lunes compara métodos de cálculo, no resultados.
La cohorte cerrada
Una tasa calculada sobre la marcha siempre es errónea: en todo momento, una parte de los mensajes es demasiado reciente para haber recibido su respuesta.
La cohorte cerrada resuelve el problema. Fija un periodo de envío, espera a que la secuencia completa termine, en D+21, y entonces cuenta. Una sola vez. El periodo siguiente forma una nueva cohorte.
Anote también con qué mensaje llegó cada respuesta: primer mensaje, seguimiento en D+3, en D+7 o en D+14. Tomemos un ejemplo de cálculo, sobre una cohorte ficticia de 80 personas contactadas:
| Mensaje | Respuestas recibidas | Proporción de las respuestas | |---|---|---| | D+0 | 6 | 50 % | | D+3 | 2 | 17 % | | D+7 | 3 | 25 % | | D+14 | 1 | 8 % | | Total | 12 de 80 personas | Tasa: 15 % |
En este ejemplo, la mitad de las respuestas llega después del primer mensaje. Detener la secuencia en D+0 habría dado una tasa del 7,5 % y habría llevado a reescribir un mensaje que funcionaba. Si, por el contrario, casi todo llega con el primer mensaje, conviene revisar sus seguimientos.
Lo que hace variar la tasa, por orden de efecto
1. La adecuación del público objetivo. Con mucho, el primer factor. Un mensaje excelente enviado a la persona equivocada no salva nada; un mensaje corriente dirigido a alguien a quien el tema le afecta de verdad obtiene respuesta. Si su tasa se estanca, revise la lista antes que el texto, con ayuda de un ICP escrito en una frase.
2. La primera línea. Decide si se leerá el resto. Una observación precisa sobre la persona funciona mejor que una presentación de su empresa.
3. El tamaño de la petición. «¿Veinte minutos esta semana?» y «¿Es un tema en su empresa ahora mismo?» no comprometen al mismo nivel. Cuanto más pesada es la petición, menos se responde.
4. La longitud. En un teléfono, un mensaje de LinkedIn se corta tras unas pocas líneas. Lo que sobrepasa ese punto a menudo no se lee nunca.
5. El momento del envío. Influye, pero de forma marginal. Optimizar la hora de envío de un mensaje mal segmentado no cambia gran cosa.
Entre dos cohortes, modifique solo uno de estos factores. Dos cambios simultáneos dan un resultado que nadie sabe interpretar.
Cuántos contactos antes de sacar conclusiones
Tomemos un ejemplo de cálculo. Prueba dos primeros mensajes, cada uno enviado a 30 personas. El primero obtiene 3 respuestas (10 %), el segundo 5 (alrededor del 17 %). La diferencia parece clara. Sin embargo, depende de dos personas, y dos personas más o menos pueden responder por motivos que no tienen nada que ver con el texto: unas vacaciones, una reorganización, un día cargado.
Una treintena de personas por versión es, por tanto, un mínimo, no un umbral de confianza. Cuanto más bajas son las tasas, más personas hacen falta. Por debajo, la lectura correcta es «todavía no hay resultado», no «resultado por confirmar».
La cifra que de verdad importa
La tasa de respuesta es un indicador intermedio. Se puede hacer subir planteando preguntas a las que todo el mundo responde «sí, interesante», y llenar la agenda de reuniones que no llevan a nada, como describe el artículo sobre las reuniones de LinkedIn vacías.
Siga, por tanto, dos cifras en paralelo: la tasa de respuesta, que indica si el mensaje se lee, y la tasa de reuniones cualificadas, que indica si atrae a las personas adecuadas. Ambas encuentran su sitio en el cuadro de mando de los viernes, junto a otras tres cifras que se anotan en un cuarto de hora.
En el método de Trouve Tes Clients, esta medición constituye la etapa Gestionar: sin ella, las cuatro etapas anteriores no mejoran de un mes a otro.