Consulte las Data Views del sistema de SFMC mediante lenguaje natural. QAiry convierte su pregunta en el SQL adecuado, de modo que los profesionales de marketing y los equipos puedan acceder a análisis fiables de rendimiento y entregabilidad — de forma rápida y sin conjeturas.
Las Data Views de SFMC son tablas del sistema que exponen datos operativos y de seguimiento — estado de los suscriptores, envíos, aperturas, clics, rebotes, bajas, quejas y mucho más. Una Data View en SFMC es de solo lectura y se basa en SQL, por eso los equipos las combinan con la segmentación de audiencias con IA en SFMC para convertir los datos de seguimiento en acciones. Son esenciales para el análisis de rendimiento y la supervisión de la entregabilidad, pero normalmente requieren SQL para acceder a ellas.
Utilice datos a nivel de sistema — jobs, suscriptores, eventos de seguimiento — como fuente fiable para la medición en todo su entorno SFMC.
Estandarice los KPI entre marcas, BU y campañas con definiciones coherentes procedentes de las Data Views del sistema.
Identifique problemas — rebotes, quejas, bajo engagement — de forma temprana y actúe con confianza utilizando de inmediato los datos adecuados.
QAiry traduce el lenguaje natural a SQL de SFMC, seleccionando las Data Views, las claves de unión y los filtros correctos para que el resultado sea accionable en Automation Studio.
Describa el análisis que necesita — salud de campañas, engagement, entregabilidad o rendimiento de los recorridos. Más de 80 idiomas admitidos.
QAiry produce SQL alineado con los patrones de las Data Views de SFMC — uniones JobID / SubscriberKey, lógica de aperturas/clics únicos, filtrado de fechas correcto.
La consulta se ejecuta en Automation Studio y crea una Data Extension en la carpeta de QAiry. Puede previsualizar los resultados directamente en los paneles de QAiry y, después, programar la actualización diaria de la Data Extension.
Data Views de uso frecuente y prompts prácticos de QAiry que puede ejecutar para responder ahora mismo a preguntas operativas reales.
Identidad y estado de los suscriptores — activo, retenido, dado de baja — además de contadores operativos.
Metadatos del job de envío — asunto, horas de envío, clasificación de envío. Útil para agregaciones de informes.
Eventos de envío — la base para los cálculos de rendimiento y las uniones de engagement en todas las Data Views.
Eventos de apertura — únicos y totales. Use las aperturas únicas para mantener la coherencia de los KPI entre campañas y equipos.
Eventos de clic y rendimiento a nivel de enlace. Ideal para la optimización de contenido y CTA en todos los envíos.
Señales de entregabilidad y de salud de la lista — cruciales para la gestión de la reputación de remitente.
Estandarice la supervisión de la entregabilidad y el rendimiento entre los equipos con preguntas repetibles y fiables.
Identifique a los suscriptores que abrieron o hicieron clic recientemente para el retargeting o la mensajería prioritaria — las mismas señales de engagement que utiliza para crear audiencias dinámicas en SFMC.
Construya cohortes sin aperturas ni clics durante un periodo definido para ejecutar estrategias eficaces de recuperación. Combínelo con la deduplicación de contactos en SFMC para mantener sus listas limpias.
Detecte dominios con rebotes duros o tasas de quejas elevadas y actúe con rapidez para proteger la reputación de remitente.
QAiry crea informes multivista en un solo paso — combinando envíos, aperturas únicas, clics únicos y rebotes por JobID. Esta es la base para una supervisión coherente de la salud de las campañas y las agregaciones semanales de KPI.
Buena práctica: utilice _Sent como base y calcule los únicos a partir de IsUnique = 1.
SELECT
s.JobID,
MIN(s.EventDate) AS FirstSendDate,
COUNT(1) AS TotalSends,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN o.IsUnique = 1 THEN o.SubscriberKey END) AS UniqueOpens,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN c.IsUnique = 1 THEN c.SubscriberKey END) AS UniqueClicks,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN b.IsUnique = 1 THEN b.SubscriberKey END) AS UniqueBounces,
CAST(COUNT(DISTINCT CASE WHEN o.IsUnique = 1 THEN o.SubscriberKey END) AS FLOAT)
/ NULLIF(COUNT(1), 0) AS OpenRate,
CAST(COUNT(DISTINCT CASE WHEN c.IsUnique = 1 THEN c.SubscriberKey END) AS FLOAT)
/ NULLIF(COUNT(1), 0) AS ClickThroughRate,
CAST(COUNT(DISTINCT CASE WHEN b.IsUnique = 1 THEN b.SubscriberKey END) AS FLOAT)
/ NULLIF(COUNT(1), 0) AS BounceRate
FROM _Sent s
LEFT JOIN _Open o ON s.JobID = o.JobID AND s.SubscriberKey = o.SubscriberKey
LEFT JOIN _Click c ON s.JobID = c.JobID AND s.SubscriberKey = c.SubscriberKey
LEFT JOIN _Bounce b ON s.JobID = b.JobID AND s.SubscriberKey = b.SubscriberKey
WHERE s.EventDate >= DATEADD(day, -7, GETDATE())
GROUP BY s.JobID;
Nota: las Data Views de seguimiento tienen límites de retención; planifique las agregaciones en consecuencia.
Filas de muestra de la DE de destino tras la ejecución de la Query Activity.
| JobID | FirstSendDate | TotalSends | UniqueOpens | UniqueClicks | UniqueBounces | OpenRate | CTR | BounceRate |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 821045 | 2026-02-03 09:12 | 125,400 | 49,870 | 10,942 | 1,506 | 39.77% | 8.72% | 1.20% |
| 821046 | 2026-02-04 08:55 | 98,120 | 34,640 | 7,105 | 2,060 | 35.30% | 7.24% | 2.10% |
| 821102 | 2026-02-06 10:05 | 210,880 | 92,340 | 17,990 | 1,265 | 43.79% | 8.53% | 0.60% |
| 821140 | 2026-02-08 07:40 | 75,600 | 21,140 | 3,210 | 1,965 | 27.96% | 4.25% | 2.60% |
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Convierta los datos de engagement y seguimiento de sus Data Views en segmentos de audiencia específicos — descritos en lenguaje sencillo y sin SQL.
Leer la guíaUtilice las Data Views de engagement (_Open, _Click, _Sent) para alimentar cohortes de retargeting dinámicas y autoactualizables.
Leer la guíaLimpie suscriptores duplicados con las Data Views _Subscribers y _Sent para proteger la entregabilidad y la precisión de los informes.
Leer la guíaPlanes para equipos de cualquier tamaño — consulte sus Data Views de SFMC con IA, sin consultores ni un especialista en SQL.
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