Cómo funcionan los análisis

Los análisis son el punto de partida dentro de Mailerfind. Es donde defines qué tipo de leads quieres obtener y desde qué fuente.

A partir de ahí, la plataforma se encarga de recopilar los datos públicos de esos usuarios para que puedas utilizarlos en tu estrategia de captación.

1. Crear un nuevo análisis

Para empezar, ve a la sección “Análisis” dentro de la plataforma y haz clic en “Nuevo análisis”.

Aquí es donde eliges qué tipo de datos quieres obtener y desde dónde.

Mailerfind permite realizar análisis en varias plataformas:

• Instagram
• Twitter
• Google Maps

Cada una tiene un enfoque distinto, pero el objetivo es el mismo: obtener leads cualificados.

2. Tipos de análisis disponibles

Instagram

Es la fuente más utilizada y donde tienes más opciones de segmentación:

• Seguidores → usuarios que siguen a una cuenta
• Siguiendo → usuarios a los que sigue una cuenta
• Comentarios → personas que han comentado en un post o reel
• Hashtag → usuarios que han publicado usando un hashtag
• Ubicación → usuarios que han publicado en una localización concreta

Esto te permite atacar audiencias muy específicas (competencia, nichos, intereses, etc.), que es precisamente donde está el valor.

Twitter

Opciones similares a Instagram:

• Seguidores
• Siguiendo

Más limitado, pero útil dependiendo del tipo de negocio.

Google Maps

Aquí el enfoque cambia: en lugar de usuarios, obtienes negocios.

Ejemplo práctico:

• Zona: centro de Madrid
• Tipo de negocio: peluquerías

Mailerfind buscará empresas que cumplan esos criterios y recopilará sus datos.

Este tipo de análisis suele ser más lento al inicio, pero luego se estabiliza.

3. Configurar el análisis

El proceso es bastante directo:

1. Seleccionas el tipo de análisis (por ejemplo, seguidores de Instagram)
2. Introduces el input (usuario, hashtag, ubicación, etc.)
3. Seleccionas la opción correcta de la lista
4. Ves una estimación del volumen (ej: número de seguidores)
5. Haces clic en “Iniciar”

A partir de ahí, Mailerfind empieza a recopilar los datos automáticamente.

4. Qué ocurre durante el análisis

Cuando inicias un análisis:

• El sistema recorre los perfiles objetivo
• Extrae información pública disponible
• Procesa y organiza los datos

Es importante entender esto:

no todos los usuarios tendrán todos los datos (email, teléfono, etc.).

Por eso, el resultado siempre es una combinación de:

• Datos completos
• Datos parciales
• Usuarios sin contacto directo

Aun así, el volumen compensa, y por eso el sistema funciona.

5. Qué hacer con los leads obtenidos

Una vez tienes los datos, tienes varias opciones:

Exportar los datos

Puedes descargarlos en formatos como:

• CSV
• Excel

También puedes integrarlos con herramientas externas.

Usarlos en campañas

Puedes:

• Importarlos en plataformas como Meta Ads
• Crear audiencias personalizadas
• Lanzar campañas de email frío desde Mailerfind

Esto es clave: el análisis por sí solo no genera dinero, lo hace lo que haces después con esos datos.

6. Filtrar los resultados

Dentro del análisis puedes usar filtros para segmentar mejor.

Ejemplo:

• Mostrar solo usuarios con email
• Filtrar por tipo de datos disponibles

Esto te permite trabajar únicamente con leads más accionables.

7. Enriquecimiento de datos

Si quieres obtener más información sobre los usuarios, puedes utilizar la función de enriquecimiento de datos.

Esto amplía los datos disponibles y mejora la calidad de tus leads.

Para entenderlo en profundidad, te recomendamos consultar el artículo específico sobre enriquecimiento.

8. Consideraciones importantes

• Mailerfind trabaja únicamente con datos públicos
• No necesitas acceder a tu cuenta de Instagram
• No hay riesgo de baneo
• La calidad del resultado depende de cómo plantees el análisis

Aquí es donde muchos fallan: no es una herramienta mágica, es una herramienta potente.

Si defines mal el input, obtendrás malos leads.

Conclusión

Un análisis en Mailerfind es básicamente:

1. Definir una audiencia
2. Extraer sus datos públicos
3. Utilizarlos para captar clientes

Simple en estructura, pero muy potente en ejecución.

La diferencia real no está en hacer un análisis, sino en elegir bien a quién analizas y cómo usas esos datos después.

Actualizado el: 05/05/2026