A Okena já apresentava uma operação tecnicamente saudável de e-mail marketing, mas existia uma diferença importante entre capturar atenção e gerar ação. A estratégia da Andrd combinou segmentação no RD Station, engenharia de conversão, design orientado ao comportamento e análise de dados para aumentar a qualidade do relacionamento e gerar campanhas com mais de 60% de abertura.
No marketing digital, ter uma base grande não significa necessariamente ter uma base valiosa. Muitas empresas acumulam milhares de contatos, continuam enviando campanhas e observam, mês após mês, queda de engajamento, cliques e conversões.
No e-commerce, esse problema ganha ainda mais peso. O consumidor recebe estímulos de diversas marcas ao mesmo tempo e a caixa de entrada se transforma em mais uma disputa por atenção.
Foi dentro desse cenário que analisamos a operação de relacionamento da Okena PetChef. O ponto de partida não era simplesmente “fazer e-mails melhores”, mas entender por que uma infraestrutura tecnicamente saudável ainda apresentava um gargalo entre abertura e clique.
Se as pessoas estão abrindo os e-mails, por que ainda não estão avançando na jornada?
O diagnóstico inicial: o paradoxo da atenção no e-commerce
Ao analisar o histórico da operação e seus relatórios, identificamos uma base tecnicamente saudável em termos de entregabilidade, mas com um gargalo claro na conversão.
| Indicador | Resultado observado | Leitura estratégica |
|---|---|---|
| Taxa de entrega | 98,98% | Infraestrutura saudável e baixa rejeição. |
| Taxa média de abertura | 28,16% | A base demonstrava interesse real pelos assuntos e conteúdos. |
| CTR médio | 0,49% | O principal gargalo estava entre atenção e ação. |
Em outras palavras: os e-mails chegavam. As pessoas abriam. Mas o clique ainda não acompanhava esse nível de atenção.
Os 4 pilares da metodologia aplicada pela Andrd
A partir do diagnóstico, reorganizamos a estratégia em quatro frentes conectadas. A lógica não era tratar ferramenta, copy, design e CRM como iniciativas independentes, mas como partes do mesmo sistema.
1. Infraestrutura de dados e segmentação no RD Station
O primeiro movimento foi organizar a base. Tratar todos os contatos como se possuíssem o mesmo histórico, nível de interesse ou comportamento de compra é uma das formas mais rápidas de reduzir relevância e comprometer a reputação dos envios.
A operação passou a considerar dados demográficos, comportamento de compra, histórico de interação e estágio de relacionamento para construir grupos mais coerentes.
Essa estrutura permitiu criar réguas de relacionamento mais alinhadas ao momento de cada cliente, reduzindo a lógica de “disparo para todos” e aumentando o contexto das mensagens.
- Organização e leitura da base de contatos.
- Segmentação por comportamento e histórico.
- Construção de grupos com diferentes níveis de intenção.
- Réguas de relacionamento conectadas à jornada.
- Uso do RD Station como infraestrutura, não como estratégia isolada.
2. Engenharia de conversão e técnicas de vendas
A segunda frente foi aproximar o conteúdo dos e-mails da lógica comercial.
Um assunto pode gerar curiosidade suficiente para conquistar uma abertura. Isso não significa que o conteúdo interno esteja conduzindo o leitor com a mesma eficiência até o próximo passo.
Passamos então a trabalhar copy, oferta, intenção e chamada para ação como elementos de uma mesma sequência.
Em campanhas de maior intenção comercial, utilizamos mensagens mais objetivas, gatilhos temporais e ofertas com maior clareza de ação. Isso permitiu observar picos relevantes de CTR em determinados envios.
3. Design orientado à atenção e ao comportamento humano
Dados e ferramentas ajudam a identificar o problema, mas a forma como a informação é apresentada interfere diretamente na maneira como ela é percebida.
Por isso, revisamos layout, hierarquia visual, quantidade de informação, contraste e posicionamento dos elementos para reduzir atrito cognitivo e aumentar a escaneabilidade das mensagens.
A lógica visual foi apoiada em princípios como proximidade, alinhamento, repetição e contraste, combinados à intenção específica de cada campanha.
Em vez de tratar o design como acabamento estético, ele passou a funcionar como uma camada de orientação: indicar o que é importante, organizar o fluxo de leitura e facilitar a ação.
4. Contexto antes de volume
Outro aprendizado importante apareceu ao comparar campanhas de naturezas diferentes.
As maiores taxas de abertura não surgiram necessariamente das ofertas mais agressivas, mas de campanhas com contexto forte: datas relevantes, narrativa, relação emocional e motivos claros para aquela mensagem existir naquele momento.
Campanhas relevantes não começam perguntando “o que queremos vender?”, mas “por que este cliente deveria prestar atenção nisso agora?”.
Resultados: campanhas que ultrapassaram 60% de abertura
A aplicação dessa estrutura gerou picos relevantes de engajamento. Algumas campanhas ultrapassaram a marca de 60% de abertura, enquanto outras mostraram evolução expressiva de clique quando havia maior intenção comercial.
Campanhas com maior taxa de abertura
| Campanha | Taxa de abertura | CTR |
|---|---|---|
| Abertura de Janeiro | 64,06% | 0,51% |
| Dia Mundial do AUmor | 63,64% | 0,57% |
| Aniversário Okena — 13 anos | 63,54% | 0,48% |
| Aniversário do RJ — Frete Grátis | 61,98% | 0,49% |
Campanhas com maior desempenho em cliques
| Campanha | Taxa de abertura | CTR |
|---|---|---|
| Aviso de Mix — Segunda Chamada | 16,22% | 5,41% |
| Aviso de Mix — Principal | 43,65% | 3,97% |
| Aviso de Carnaval — Segunda | 60,00% | 3,64% |
O caso “Aviso de Carnaval — Segunda” é particularmente interessante porque combinou as duas dimensões: 60% de abertura e 3,64% de CTR.
Isso mostra que atenção e ação não precisam competir entre si. Quando contexto, timing, oferta e construção visual estão alinhados, a campanha pode trabalhar as duas coisas ao mesmo tempo.
O que esses números realmente significam?
Seria fácil resumir o case dizendo que “conseguimos 64% de abertura”. Mas esse não é o ponto principal.
Taxas de abertura isoladas podem gerar uma falsa sensação de sucesso. Um e-mail pode ser aberto por muitas pessoas e ainda assim não produzir nenhum avanço relevante para o negócio.
O aprendizado mais importante foi identificar qual indicador deveria ser otimizado em cada tipo de campanha.
- Campanhas de relacionamento podem priorizar atenção e recorrência.
- Campanhas comerciais precisam observar clique e conversão.
- A segmentação influencia a qualidade da métrica.
- Contexto e timing podem superar disparos genéricos.
- O resultado precisa ser analisado dentro da jornada completa.
O próximo passo: atendimento, pré-venda e dados conectados por IA
O próximo estágio pensado para a operação vai além do e-mail marketing.
A oportunidade está em conectar as informações produzidas durante atendimento, pré-venda e relacionamento para que cada canal aprenda mais sobre o cliente e possa utilizar esse contexto nas próximas interações.
Dentro dessa visão, agentes de IA podem cumprir três funções principais.
Atendimento ao cliente
Agentes treinados com o contexto da marca podem apoiar respostas mais rápidas, organizar solicitações e reduzir parte do trabalho repetitivo da equipe.
Qualificação de leads
Novos contatos podem ser recebidos com uma primeira camada de triagem, identificando necessidade, contexto e intenção antes da continuidade comercial.
Enriquecimento de dados
As informações geradas nessas conversas podem retornar para o CRM e alimentar segmentações mais precisas, criando uma estrutura de relacionamento que evolui a partir do próprio comportamento do cliente.
Conclusão: ferramentas isoladas não constroem uma operação inteligente
Os resultados da Okena mostram que performance de marketing não depende apenas de escolher uma boa ferramenta.
RD Station, e-mail marketing, CRM, automação, copy e design só passam a gerar vantagem quando existe uma lógica conectando essas partes.
A tecnologia oferece infraestrutura. Os dados mostram sinais. O design organiza a percepção. A estratégia decide o que fazer com tudo isso.
Seu e-mail marketing gera relacionamento ou apenas dispara campanhas?
Analisamos dados, segmentação, conteúdo, CRM, automações e conversão como partes da mesma operação para identificar gargalos e construir uma estratégia mais eficiente.
Analisar meu negócio →O que este case reforça
Uma base maior não significa necessariamente uma operação melhor. Uma ferramenta mais sofisticada também não.
O que aumenta a qualidade do relacionamento é a capacidade de combinar informação, contexto e execução para enviar a mensagem certa para a pessoa certa — e medir se aquilo realmente produziu algum avanço.