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Test A/B en email marketing: la prueba definitiva para tus campañas

Imagen Test A/B en email marketing: la prueba definitiva para tus campa

Probar es la única forma de contestar a la pregunta que persigue a cualquier profesional del marketing cuando pone en marcha una campaña: ¿funcionará?

Pero, ¿y si pudieras conseguir datos que te ayudaran a elegir la mejor opción? Para eso sirven los test A/B, para experimentar con varias hipótesis y optimizar los resultados de tus envíos de email marketing.

El artículo incluye los siguientes apartados:

Qué es un test A/B
Qué se puede probar en un test A/B
Beneficios de hacer un test A/B
Cómo preparar un test A/B
Recomendaciones para obtener mejores resultados

Si quieres empezar a hacer experimentos en tus campañas de email con Acrelia, en este artículo te mostramos cómo hacer un test A/B paso a paso.

Un test A/B es una forma de comparar dos campañas (A y B) enviándolas a dos grupos de contactos aleatorios de una lista, antes de hacer un envío al resto de contactos de la campaña que haya obtenido mejores resultados. Para preparar la prueba, es necesario crear dos variaciones de los mensajes, elegir el volumen de contactos sobre el que se quiere realizar el test y la métrica que se utilizará como criterio para saber cuál ha funcionado mejor.

Una vez se hace el envío, hay que esperar un mínimo de tiempo para obtener los datos conseguidos por A y B, compararlos y así tomar la decisión de cuál ha funcionado mejor para enviar la variación elegida al resto de contactos.

Imagen Test A/B por as

Si cuando estás preparando tu campaña tienes dos asuntos que te parecen buenos, varias imágenes y no sabes cuál elegir o quizá el copy de una llamada a la acción te genera dudas, ¡haz un test A/B!

Puedes probar cualquier elemento de tu email marketing relacionado con tu objetivo, por ejemplo:

Asunto y preencabezado: ¿tendría más aperturas si lo hago más corto? ¿Y si pongo emojis?
Imágenes: ¿tendría más clics si pongo dos en lugar de una? ¿O si hago una más grande y dos pequeñas?
Llamada a la acción: ¿tendría más conversiones si cambio el color? ¿Y si la hago más descriptiva?

Estos tests sirven tanto con variaciones sencillas como con variaciones más complejas: ¿y si mando diferentes plantillas? ¿Qué pasaría si reduzco la extensión del correo electrónico? ¿Tendré mejor respuesta si añado más contenido personalizado? ¿Y si adopto un tono de voz diferente al habitual?

Un test A/B puede mantener todo el contenido exactamente igual, pero variar la hora de envío o el día de la semana. ¿Consigo más aperturas a las 8h o a las 15h? ¿El lunes hay más conversiones que el jueves?

Además, se puede testear también el concepto de la propia campaña, es decir, la oferta que se está haciendo. Por ejemplo: ¿mejor dar un 2x1 o un 30% de descuento? ¿Funciona mejor poner una fecha de cierre de campaña o limitar el stock?

Imagen Test A/B por as

Una vez empieces a utilizar este tipo de experimentos, quizá te animas a hacer siempre así tus envíos. ¡Es una buena idea! Así tomas decisiones basadas en datos y te aseguras de que consigues el mejor resultado posible en todas tus campañas. Eso sí, ten en cuenta que algunas variaciones pueden llevarte más tiempo de preparar. No obstante, este tipo de tests tienen muchas ventajas.

1. Mejor relación con los suscriptores

Un test A/B te permite conocer mejor su comportamiento e ir afinando en cada mensaje. Cuanto mayor es la lista, más necesidad hay de ofrecer contenido que les pueda resultar relevante para mantener su interés durante más tiempo.

2. Mayor aprovechamiento de los datos

Enviar de todo a toda la lista es igual de mala práctica que no utilizar la información estadística para aprender. Si compruebas que poniendo un botón rojo consigues más clics que si es naranja, ¿por qué querrías seguir usando el que peores datos te da?

3. Mayor rentabilidad de la lista

Si aumentan las aperturas y los clics, aumentará también la conversión. Aprovechar lo que sabes de los potenciales clientes te permite convencerlos más fácilmente para que den el paso y compren tus productos o servicios.

4. Más margen para experimentar

Cambiar lo que lleva tiempo funcionando puede generar dudas, pero si haces un test A/B y envías lo habitual (A) y una variante más atrevida (B), podrás comprobar si vale la pena el riesgo de probar ideas nuevas o diferentes en tus siguientes campañas.

5. Optimización constante

En marketing, no puedes quedarte quieto, has de buscar siempre la manera de mejorar. Realizando pequeños cambios cada vez, puedes llegar a tener tus correos electrónicos muy bien optimizados para tus suscriptores.

Elegir el objetivo: aumentar suscriptores, engagement, tráfico a la web, ventas, satisfacción del cliente, fidelización…
Determinar la muestra: decidir el porcentaje de contactos de la lista o segmento a los que se les enviará las versiones A y B y el porcentaje de contactos a los que se les enviará la versión ganadora.
Determinar la métrica: aperturas, clics, conversiones...
Plantear hipótesis: piensa en qué elementos puedes cambiar para conseguir el objetivo.
Hacer el envío: prepara las variaciones en el editor de Acrelia, elige la métrica ganadora y decide el momento de elección de la combinación que ha resultado ganadora.
Analizar los resultados: fíjate en cómo ha funcionado el envío al resto de la lista para ver si se mantienen los buenos datos del segmento ganador.
Probar la misma hipótesis al menos cuatro veces para confirmarla.
Repetir el proceso con otra hipótesis para el mismo objetivo.
Empezar el proceso de nuevo, pero con otro objetivo.

1. Tamaño de la lista

Para que los datos sean significativos, hace falta tener un buen número de suscriptores en cada variante. Se recomienda almenos 5.000 contactos para obtener datos fiables. Lo bueno es que la elección se hace al azar, por lo que no tienes que preocuparte de quién va en cada segmento.

2. Objetivos de tu email marketing

Si envías diferentes tipos de comunicaciones (newsletter, mensajes transaccionales, campañas promocionales), ten claro qué quieres optimizar. Por ejemplo: si tu objetivo es vender más, asegúrate de optimizar primero las promociones y después ve a por el resto.

3. Un test cada vez

Para obtener aprendizajes de un test A/B, hay que elegir bien qué se quiere probar y centrarse en un elemento en cada envío. Por ejemplo: si cambio el asunto, el día y el descuento a la vez, ¿cómo saber cuál es responsable de que la campaña sea más rentable?

4. Métrica ganadora

Para que el test A/B aporte valor a tu estrategia de email marketing, has de plantearlo con una métrica concreta en mente:

Aperturas: para probar sobre todo el asunto, aunque también el momento de envío.
Clics: para probar elementos de contenido y la oferta propiamente dicha.
Objetivo personalizado: puedes tener en cuenta los datos de distintos indicadores (tiempo de lectura, reenvíos, clics, aperturas...) y a partir de estos, determinar tú mismo cuál es la combinación ganadora.

5. Tiempo de espera

Para dar tiempo a recoger datos de cara al envío final, conviene dejar pasar al menos un par de horas hasta tomar la decisión si te fijas en aperturas y al menos una hora hasta tomar la decisión si te fijas en los clics, aunque lo mejor en general es esperar un día, sobre todo si tienes en cuenta la conversión.

Imagen Test A/B por as

Puedes hacerlo manualmente o dejarlo programado de manera que se envíe al resto de la lista la opción con la métrica ganadora más alta.