Todo el mundo está personalizando emails con IA, pero muchos fallan porque solo conocen las tácticas y no los principios fundamentales de la personalización de cold emails.
Imagine esto: copia una rutina de un influencer de fitness y no ve resultados porque no entiende de nutrición ni de técnica. Las tácticas por sí solas no sustituyen los principios.
La buena noticia es que hoy le explicaré los principios clave de la personalización de cold emails y le mostraré ejemplos reales de cómo los aplico.
Temas que trataré
- Tipos de personalización de cold emails
- Cold emails semi-personalizados para máxima conversión
- Los 3 principios de la personalización de cold emails
- Cómo usar ofertas de empleo en cold pitches
- Cómo personalizar cold emails sin datos valiosos
Tipos de personalización de cold emails
Cuando quiera personalizar un cold email, empiece preguntándose por qué lo hace, porque la personalización de cold emails tiene dos objetivos distintos:
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Añadir relevancia: Señales, segmentación de audiencia, etc. Implica escribir mensajes que resuenen con el destinatario por la oferta, los pains o sus necesidades.
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Añadir toque humano: Escribir un mensaje que demuestre que quien lo envía no es un bot, un AI SDR, ni alguien disparando a todo lo que se mueve.
Cold emails muy personalizados: ideales para ventas high-ticket
Por lo general, las campañas muy personalizadas convierten muy bien porque demuestran que ha investigado y está escribiendo específicamente para esa persona.
Los emails altamente personalizados suelen basarse en:
- Un post en LinkedIn o X donde comunicaron una necesidad o reto concreto.
- Una entrevista en un podcast donde revelaron sus prioridades.
- Un video en YouTube que muestra su forma de pensar.
- Una publicación en medios donde fueron citados o destacados.
- Investigación a medida realizada con AI agents para descubrir insights únicos.
Ventajas de las campañas muy personalizadas:
- Bien ejecutadas, pueden lograr 30–40% de respuestas.
- Generan más confianza con el cliente, cerrando deals más rápido.
Desventajas de las campañas muy personalizadas:
- Escalabilidad: A menudo hay pocos prospectos que cumplan criterios tan específicos.
- Tiempo: Aunque puede automatizar la research con AI agents, igual debe escribir cada email a mano.
- Coste/ROI: Si invierte 15–20 minutos por prospecto para un deal de bajo valor, el ROI puede ser dudoso. No lo recomendaría para startups en etapa temprana.
Cold emails semi-personalizados: las máquinas de ROI
Con este enfoque, segmenta su lista en subconjuntos de audiencia bien definidos y les envía mensajes similares con variables de personalización.
Funciona porque entiende sus retos comunes gracias a conversaciones previas con prospectos parecidos.
A esto a menudo se le llama campañas "ICP" (Ideal Customer Profile campaigns).
Estas campañas suelen ofrecer el mejor ROI (retorno de inversión) por varias razones:
- Son fáciles de montar y escalar.
- Equilibran personalización y eficiencia.
- Puede crear campañas evergreen que rinden en el tiempo.
Dos tipos de campañas semi-personalizadas
1. Campañas basadas en ICP - Segmentadas por:
- Pains comunes de su sector.
- Tamaño de empresa o etapa de crecimiento.
2. Campañas por señales de intención - Disparadas por:
- Ofertas de empleo (prioridades cambiantes).
- Rondas de financiación (nuevo presupuesto).
- Tecnologías que usan (compatibilidad y necesidades).
- Otras señales de negocio (adquisiciones, expansiones, etc.).
Toque humano añadido como P.S.
💡 ¿Qué es una línea P.S.? “PS” en un email significa “postscriptum”, es decir, “escrito después”. Es el texto que añade tras el contenido principal.
Este enfoque funciona mejor si aún no tiene suficientes datos para saber qué le importa a su cliente objetivo y no ha definido bien su ICP.
👉 Lea nuestro artículo sobre definir un Ideal Customer Profile.
El propósito es simple:
Demostrar que es humano, no un spammer.
↳ Aumentar las respuestas incluso si su mensaje no es perfecto.
Algunas ideas:
- Investigue case studies y menciónelos en su línea P.S.
- Haga referencia a su antigüedad en la empresa en el P.S.
- Mencione un debate típico en su zona que todos comentan.
¿El resultado agridulce?
A menudo recibirá respuestas como: "Aunque no me interesa la oferta, es el mejor cold email que me han enviado. ¡Gracias, Habib!" — y se queda entre la decepción y la validación.
Para resumir, tiene 3 opciones:
- Cold emails muy personalizados: Mucha research, targeting de alto valor con mensajes únicos. Geniales para ventas high-ticket, difíciles de escalar.
- Cold emails semi-personalizados: La mejor opción de ROI, equilibrio perfecto entre personalización y eficiencia mediante segmentación por ICP o señales de intención. Fáciles de escalar y automatizar.
- Toque humano en el cold email: Añadir detalles personales (como líneas P.S.) para demostrar que es real. Funciona bien cuando aún no ha definido su ICP.
Cada enfoque tiene ventajas y desventajas según la etapa de su negocio, recursos y audiencia.
Mi sugerencia: Haga tests y vea qué le da mayor ROI (empiece por los semi-personalizados).
📘 Contacte a Habib para ayuda con sus cold emails (¡gratis!)
Si necesita ayuda, escríbame en LinkedIn y le apoyaré a lanzar estas campañas con Datablist.
Los 3 principios de la personalización de cold emails
Igual que la ciencia se apoya en principios básicos para explicar el universo, hay reglas fundamentales que determinan si su personalización convierte o se estrella.
Aquí va el desglose.
Primer principio: sus datos = su éxito
La calidad de sus datos es la base de una buena personalización, y depender de bases de datos desactualizadas que se refrescan cada 6 meses no le ayudará.
Para personalizar de verdad, necesita insights más profundos que requieren investigación adicional, información que una base de datos no le dará.
Sin datos precisos, la personalización más creativa fallará. Por qué importan los datos de calidad:
- Aseguran que el mensaje llegue a las personas adecuadas en las empresas correctas.
- Evitan errores vergonzosos, como felicitar por un puesto que dejaron hace meses.
- Mejoran la entregabilidad reduciendo bounces y spam reports.
Segundo principio: tenga un motivo para personalizar
Tener un motivo va más allá de personalizar por señales de intención. Es construir un marco mental y preguntarse: “¿Cuál es el propósito de esta personalización en concreto?”
El objetivo final siempre es conseguir respuesta. Piense también qué impresión quiere provocar al leer su email.
Por ejemplo, quiere que piensen algo así:
- "Esta persona claramente investigó sobre mí y mi situación".
- "Quien envía sabe de lo que habla y entiende mi sector".
- "Al menos suena a humano, no a bot".
No todo el mundo reaccionará de forma positiva, pero sus intenciones importan. La personalización auténtica siempre supera a los trucos superficiales.
Tercer principio: suene humano, no como IA
Mire, parece mucho trabajo, pero es más fácil de lo que cree: Incluso con ayuda de IA, su email debe fluir natural y sonar a persona real; si no, acabará en spam o ignorado.
Esto implica:
❌ No volcar datos en la IA y pedir “crea una línea personalizada”.
✅ En su lugar, diseñe un framework que guíe a la IA.
➡️ Use ese framework para escalar la personalización a miles de leads.
Recuerde: El objetivo no es crear mensajes personalizados, sino obtener respuesta. La personalización es un medio, no el fin.
Ahora que cubrimos técnicas y principios, le muestro cómo los aplico para crear emails personalizados de forma efectiva y escalarlos con la integración de ChatGPT en Datablist
📘 Explicación rápida de Datablist
Datablist es una spreadsheet con IA que le ayuda a recopilar, organizar y enriquecer datos para automatizar workflows como personalizar emails, sin necesidad técnica. Imagine Excel, pero mejor, con data sources integradas, automatizaciones y AI agents para escalar más allá de las hojas tradicionales.
4 ejemplos de personalización de cold emails y cómo usarlos
En esta sección, le muestro 4 ejemplos de personalización en Cold Emailing:
- Personalizar emails por segmentos de audiencia
- Usar ofertas de empleo en la personalización de cold emails
- Usar un caso de estudio en la línea PS
- Añadir una línea PS divertida al cold email
Personalizar emails por segmentos de audiencia
Le mostraré cómo segmentar entre first-time founders y serial entrepreneurs para crear campañas de cold email personalizadas y efectivas. Mi proceso se divide en fases:
Primera fase
- Usar Datablist para scrapear los perfiles de LinkedIn de sus prospectos y obtener información reciente de su historial laboral.
- Enviar los datos a ChatGPT y pedirle que devuelva "🔁 Serial Entrepreneur" o "1️⃣ First-time Entrepreneur" según sus roles previos.
Segunda fase
- Crear un messaging framework.
- Usar Datablist para escalar la personalización por cada segmento.
Primera fase: preparar datos para personalizar cold emails
Ya importé una lista de prospectos a Datablist; el siguiente paso es scrapear sus perfiles de LinkedIn
💡 Nota rápida sobre el scraping de LinkedIn con Datablist
Datablist le permite acceder hasta a 10 roles pasados por prospecto, y conviene aprovecharlo para reunir la mayor cantidad de datos posible. Cuanta más información tenga, más opciones tendrá para personalizar bien. Hoy usaré solo 3.
Datablist me devolvió sus roles anteriores; ahora ejecutaré ChatGPT 4o mini por fila para analizar su trayectoria.
Este es el prompt que usaré para dejar mi lista lista para personalizar:
Estos son los resultados que devolvió Datablist. Ahora paso a la segunda fase de esta personalización.
Segunda fase: crear el email personalizado
Con la lista segmentada, toca escribir el pitch. Así lo redactaría si estuviera presentando Datablist a esos grupos:
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Para first-time founders: “Datablist no solo le ayuda a encontrar prospects a quienes vender, también a hacerlo sin disparar costes.”
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Para serial entrepreneurs: “Datablist permite a su equipo lanzar campañas de cold email 3 veces más rápido al centralizar todo en una sola plataforma”.
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Lo que nunca escribiría: "Vi que es first-time founder / serial entrepreneur" — ya lo saben.
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Ahora filtro la lista según si la persona es serial entrepreneur o first-time founder.
Tras filtrar, uso la función bulk edit de Datablist para insertar mi pitch personalizado a escala. Esto me permite usar el nombre de la columna como {{variable}} en mi secuenciador de emails.
Y con esto termino la personalización de mis cold emails.
Usar ofertas de empleo en la personalización de cold emails
Siendo francos, usar ofertas de empleo para personalizar no es revolucionario. Cualquiera puede hacerlo, y los buenos recruiters ya lo hacen. El punto es que la mayoría lo hace mal.
💡 Ofertas de empleo en personalización: cómo hacerlo bien
Al usar vacantes para personalizar un cold email, la meta no es entrar en cada detalle de la oferta, sino volver su mensaje relevante y único para que lo abran y por fin respondan. Logre esto mencionando las soft skills que buscan en lugar de centrarse solo en la experiencia.
¿Qué significa para usted? Que no solo personaliza, sino que lo hace de forma única que le diferencia de su competencia.
Así aprovecho las ofertas para una personalización muy dirigida:
Primero, scrapeo una lista de vacantes por título, sector y etapa de financiación.
Después de scrapear, uso el Waterfall People Search de Datablist para obtener los datos de contacto y escribir a un prospect cualificado de las empresas con vacantes.
Explicado simple, el Waterfall People Search de Datablist funciona así:
- Primero, dice exactamente a quién busca (por ejemplo, “marketing managers”).
- Luego, configura búsquedas de respaldo (como “marketing directors” o “growth leads”).
- Datablist intentará su primera opción y, si no hay matches, probará automáticamente las de respaldo.
Con prospects encontrados, crearé una primera línea personalizada basándome en la descripción del puesto usando la integración de ChatGPT de Datablist
Dos ejemplos de Cold Emailing con toque humano
Antes de nada, cuando cree líneas "PS" a escala, tenga presente:
- Las líneas P.S. ofrecen mucha flexibilidad.
- No a todos les gustará, y no pasa nada.
- Le felicitarán por la personalización aunque no estén interesados.
Mi enfoque favorito es añadir una frase divertida como línea "PS"; si alguien sonríe, es más probable que responda, aunque sea para declinar amablemente. Pero primero, le enseño cómo generar rapport profesional citando case studies de su web en el email.
Usar un caso de estudio en la línea PS
Mencionar un case study en el P.S. tiene muchos beneficios; el principal es que el prospect reconoce que usted no es un spammer, sino alguien que invirtió tiempo en crear un mensaje personalizado, y eso marca la diferencia.
Una vez tengo una lista de leads para escribir, solo sigo 3 pasos para crear un P.S. personalizado con case studies:
- Use la plantilla de AI Agent de Datablist para scrapear los case studies
- Filtre solo las ejecuciones exitosas
- Cree una nueva propiedad y use el bulk edit de Datablist para personalizar a escala, lo que permite usar variables al editar datos de forma sencilla.
Añadir una línea PS divertida al cold email
Hay muchas formas de añadir algo divertido.
Sin embargo, intento buscar algo universal, por ejemplo, un tema típico que la gente de la ciudad del prospecto siempre debate.
💡 Entender el propósito de este P.S.
Esta línea P.S. no busca aportar información, sino evitar el “otro cold email más”.
Si quiere replicar este workflow, solo necesita tres cosas:
- La ubicación del prospect, que puede obtener scrapeando su perfil de LinkedIn.
- Un modelo de IA potente que cree líneas P.S. personalizadas a escala.
- Un prompt que encontrará en nuestra prompt library.
Conclusión
Personalizar cold emails no es complicado; al contrario, es muy fácil en cuanto entiende los principios que vimos aquí, lo mantiene lo más humano posible y tiene claras sus intenciones.
FAQ sobre la personalización de cold emails
¿Cómo personalizar un cold email?
Puede personalizar un cold email haciendo referencia a información relevante como ofertas de empleo, case studies de su web o aportando toque humano con un tema local.
¿Cuáles son las mejores herramientas para personalizar cold emails a escala?
Las mejores herramientas incluyen plataformas de data enrichment como Datablist para recopilar información de prospects. Combínelas con herramientas de email automation que soporten variables de personalización.
¿Cuánta personalización necesita un cold email?
La justa para destacar sin comprometer la escala. Una primera frase personalizada suele tener el mayor impacto en las tasas de respuesta.
¿La mejor forma de encontrar información para personalizar cold emails?
Las mejores fuentes incluyen perfiles de LinkedIn, webs de empresa (case studies, blog, equipo), ofertas de empleo y noticias. Herramientas como Datablist ayudan a recopilarlo con eficiencia.
¿La personalización de cold emails mejora la tasa de respuesta?
Sí, los cold emails personalizados superan claramente a los genéricos, con estudios que muestran 2–3x más respuestas. Lo más efectivo es abordar pains u objetivos concretos, no solo datos personales.