Prueba A/B de tus campañas de correo electrónico

En el panorama en constante evolución del marketing digital, las campañas de correo electrónico se destacan como una herramienta innegablemente poderosa para atraer audiencias e impulsar las tasas de conversión. Sin embargo, un enfoque único para todos a menudo puede conducir a resultados decepcionantes. Entonces, ¿cómo podemos asegurarnos de que nuestras campañas de correo electrónico siempre den en el blanco? La respuesta está en una estrategia de optimización robusta, y ahí es donde entran las pruebas A/B.

Las pruebas A/B son un método simple pero efectivo que consiste en comparar dos versiones de una página web, correo electrónico u otro activo de marketing para ver cuál funciona mejor. Al evaluar dos versiones diferentes con un subconjunto de su audiencia, puede medir la variante más exitosa, que luego puede enviarse al resto de su audiencia.

En este artículo, profundizaremos en los beneficios de las pruebas A/B en sus campañas de correo electrónico y presentaremos una guía paso a paso para implementarlas de manera efectiva.

Comprender las pruebas A/B

Es crucial comprender los conceptos básicos de las pruebas A/B. Las pruebas A/B, también conocidas como pruebas divididas, implican la creación de dos versiones de un correo electrónico, la original (A) y la variante (B). Estas versiones son idénticas excepto por una diferencia: la variable que está probando. Luego, divide su lista de correo electrónico en dos grupos iguales aleatorios, envía al Grupo A el correo electrónico original y al Grupo B el correo electrónico variante, y supervisa su desempeño en función de un objetivo predeterminado.

Beneficios de las pruebas A/B

Las pruebas A/B ofrecen numerosos beneficios que pueden mejorar significativamente la efectividad de su estrategia de marketing por correo electrónico, que incluyen mayores tasas de apertura, tasas de clics mejoradas y una mejora general en el rendimiento del correo electrónico. Miremos más de cerca.

Tasas de apertura mejoradas

Uno de los primeros beneficios significativos de las pruebas A/B de sus correos electrónicos es el potencial de mejores tasas de apertura. La tasa de apertura es el porcentaje de destinatarios de correo electrónico que abren un correo electrónico determinado. Las pruebas A/B pueden ayudarlo a optimizar varios elementos que afectan las tasas de apertura, como la línea de asunto, el texto del preencabezado, el nombre del remitente y la hora y el día del envío. Al probar estos elementos, puede comprender qué impulsa a su audiencia a abrir sus correos electrónicos, lo que lleva a una tasa de apertura más alta.

Aumento de las tasas de clics

La tasa de clics (CTR) es otra métrica clave en el marketing por correo electrónico, que representa la proporción de lectores de correo electrónico que hicieron clic en uno o más enlaces contenidos en un correo electrónico. El CTR está directamente relacionado con el contenido de su correo electrónico, como el cuerpo del texto, las imágenes, los enlaces y los botones de llamada a la acción. Al realizar pruebas A/B de estos elementos, puede optimizar su contenido para generar más clics y, en consecuencia, aumentar su CTR.

Tasas de conversión mejoradas

La tasa de conversión es una métrica crítica que mide el porcentaje de destinatarios de correo electrónico que completan una acción deseada, como realizar una compra, suscribirse a un servicio o completar un formulario. Las pruebas A/B pueden ser fundamentales para mejorar las conversiones al probar diferentes aspectos de su correo electrónico que influyen en la decisión de un destinatario de tomar medidas. Esto incluye la oferta, la redacción de su llamado a la acción, el diseño y el diseño de su correo electrónico y más.

Reducción de las tasas de rebote

La tasa de rebote se refiere al porcentaje de correos electrónicos enviados que no se pudieron entregar en la bandeja de entrada del destinatario. Los rebotes duros ocurren cuando se intenta realizar la entrega a una dirección de correo electrónico no válida, cerrada o inexistente, y los rebotes suaves son fallas de entrega temporales debido a una bandeja de entrada llena o un servidor no disponible. Las pruebas A/B pueden ayudar a identificar los factores que contribuyen a las tasas de rebote, lo que le permite rectificarlos y asegurarse de que sus correos electrónicos lleguen con éxito a las bandejas de entrada de sus suscriptores.

Otra forma de evitar una alta tasa de rebote es limpiar su lista de correo electrónico con regularidad. Elimine las direcciones de correo electrónico no válidas antes de cada campaña para que su campaña de correo electrónico sea aún más efectiva. Pero lleva mucho tiempo hacerlo manualmente, y no siempre podrá evaluar objetivamente una dirección de correo electrónico en particular. Use Atomic Email Verifier. Esta herramienta limpiará su lista de correo electrónico de correos electrónicos no válidos con solo un par de clics.

Mejor comprensión de las preferencias de la audiencia

Otro beneficio importante de las pruebas A/B es que te ayuda a comprender mejor a tu audiencia. Las diferentes audiencias responden de manera diferente a los distintos tipos de correos electrónicos, y las pruebas A/B pueden ayudarlo a descubrir qué resuena más con su audiencia específica. Al obtener información sobre las preferencias y los comportamientos de su audiencia, puede crear contenido de correo electrónico más específico y personalizado, lo que lleva a un mejor rendimiento.

Toma de decisiones informada

Las pruebas A/B proporcionan información basada en datos que ayudan a tomar decisiones informadas sobre su estrategia de marketing por correo electrónico. En lugar de confiar en la intuición o las suposiciones, puede utilizar los resultados de sus pruebas A/B para guiar sus decisiones y mejorar la eficacia de su marketing por correo electrónico. Este enfoque basado en evidencia ayuda a minimizar los riesgos y puede conducir a mejores resultados.

Económico

Las pruebas A/B son un método rentable para mejorar su marketing por correo electrónico. Le permite aprovechar al máximo su audiencia existente al optimizar sus correos electrónicos en función de sus preferencias y comportamientos. En lugar de gastar más dinero en adquirir nuevos clientes potenciales, puede aumentar sus resultados mejorando su compromiso con sus suscriptores actuales.

Mejora continua

La práctica de las pruebas A/B fomenta la mejora continua. A medida que continúa probando, aprendiendo y optimizando, está mejorando constantemente la efectividad de sus correos electrónicos. Cada prueba ofrece información valiosa que puede aplicar a futuros correos electrónicos, ayudándolo a crear una estrategia de marketing por correo electrónico cada vez más efectiva con el tiempo.

Guía paso a paso para las pruebas A/B

Realizar una prueba A/B puede parecer desalentador, pero siguiendo esta guía paso a paso, puede implementar fácilmente las pruebas A/B en su estrategia de marketing por correo electrónico.

1 Defina sus objetivos de prueba

Antes de iniciar las pruebas A/B, es esencial definir sus objetivos. Sin un objetivo claro, estarás disparando en la oscuridad y no sabrás cómo es el éxito. ¿Qué pretendes mejorar a través de las pruebas? ¿Es la tasa de apertura, la tasa de clics, la tasa de conversión o algo más? Tus objetivos deben ser específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con límite de tiempo, o SMART (específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con límite de tiempo). Por ejemplo, puede intentar aumentar su tasa de apertura de correo electrónico en un 10 % durante el próximo mes. Tener un objetivo claro guiará su proceso de prueba, ayudándolo a decidir qué elementos probar y qué métricas monitorear.

2 Identificar elementos comprobables

A continuación, debe identificar qué elementos de su campaña de correo electrónico probar. Recuerde, es importante probar un elemento a la vez para evitar cualquier confusión sobre qué causó los cambios en el rendimiento.
Aquí hay dos elementos comunes que pueden afectar significativamente el rendimiento de sus correos electrónicos:

Líneas de asunto

Las líneas de asunto suelen ser el primer punto de contacto en su campaña de correo electrónico. Desempeña un papel importante al influir en si un destinatario abre su correo electrónico o lo envía directamente a la papelera. Las pruebas de línea de asunto pueden ayudarlo a comprender qué atrae a su audiencia y los obliga a abrir el correo electrónico.
Puede probar varios aspectos de sus líneas de asunto, como:

• Longitud: ¿las líneas de asunto más cortas son más efectivas o las más largas atraen más atención?
• Tono: ¿sus destinatarios responden mejor a un tono profesional o prefieren algo más informal y amigable?
• Personalización: ¿Incluir el nombre del destinatario u otros detalles personales en la línea de asunto aumenta las tasas de apertura?
• Urgencia: ¿las líneas de asunto que transmiten una sensación de urgencia o escasez, como "Oferta por tiempo limitado" o "Solo quedan unos pocos elementos", conducen a tasas de apertura más altas?

Botones de llamada a la acción

Podría decirse que la CTA es la parte más crítica de su correo electrónico. Su CTA es lo que impulsa a sus destinatarios a actuar, ya sea que visiten su sitio web, realicen una compra o se registren para un evento. Probar diferentes CTA, desde su idioma hasta su diseño y ubicación, puede afectar significativamente sus tasas de conversión y de clics. Aquí hay algunos elementos que puede probar:

• Texto: ¿qué frases fomentan más clics? ¿Es mejor usar lenguaje en primera persona (p. ej., «Comenzar mi prueba gratuita») o en segunda persona (p. ej., «Comenzar su prueba gratuita»)
• Color: ¿un determinado color para su botón CTA genera más clics?
• Ubicación: ¿en qué parte del correo electrónico es más efectivo colocar su CTA? ¿Está al final, en el medio, o debería ser lo primero que ven?
• Tamaño: ¿un CTA más grande es más notorio y, por lo tanto, más efectivo, o funciona mejor un botón más discreto?

Personalización

La personalización puede hacer que sus correos electrónicos se sientan más relevantes y personalizados para el destinatario individual. Esto puede conducir a tasas de participación más altas. Aquí hay algunas maneras en que puede probar la personalización:

• Nombre: ¿dirigirse al destinatario por su nombre en el correo electrónico hace una diferencia en las tasas de apertura y de clics?
• Contenido: ¿las recomendaciones de productos personalizados o el contenido basado en el comportamiento anterior del destinatario aumentan el compromiso?
• Tiempo de envío: ¿es más eficaz enviar correos electrónicos en un momento adaptado al historial abierto anterior del destinatario?

Cuerpo del correo electronico

El cuerpo de su correo electrónico es donde transmite su mensaje y atrae a su audiencia. Hay muchos elementos dentro del cuerpo que puede probar, que incluyen:

• Contenido: ¿su audiencia prefiere contenido detallado o mensajes breves y concisos?
• Diseño: ¿cómo afecta la estructura de su correo electrónico al compromiso? ¿Prefieren los lectores diseños de una sola columna o de varias columnas?
• Imágenes: ¿los correos electrónicos con imágenes funcionan mejor que los correos electrónicos de solo texto? ¿Qué tipo y tamaño de imágenes son más efectivos?
  Tipografía: ¿la elección de fuente, tamaño y color influye en la legibilidad y el compromiso general con su correo electrónico?

Divide tu audiencia

Una vez que haya definido sus objetivos e identificado sus elementos comprobables, es hora de dividir su audiencia. En una prueba A/B, su audiencia debe dividirse en dos grupos iguales y seleccionados al azar: Grupo A (el grupo de control) y Grupo B (el grupo de prueba). El Grupo A recibirá la versión original de su correo electrónico, mientras que el Grupo B recibirá la versión alterada. Esta división suele ser 50/50, pero puede variar según el tamaño y los objetivos de su campaña. Asegúrese de que la segmentación de la audiencia sea aleatoria para evitar sesgos y mantener la coherencia de las condiciones de la prueba. El tamaño de cada grupo dependerá del tamaño de su lista de correo electrónico y la importancia estadística que desee lograr. Asegúrese de que los grupos sean representativos de su audiencia general para obtener resultados precisos.

Determinar el tamaño y la duración de la muestra

Determinar el tamaño de muestra apropiado y la duración de la prueba es un paso crítico en su proceso de prueba A/B. El tamaño de la muestra debe ser lo suficientemente grande para producir resultados estadísticamente significativos, mientras que la duración debe ser lo suficientemente larga para capturar datos significativos, pero no tanto como para que la prueba se vuelva obsoleta. Es posible que una prueba corta no le brinde suficientes datos para obtener resultados confiables, mientras que una prueba prolongada puede provocar cambios en los factores externos que podrían afectar los resultados. Por lo general, se recomienda un período de prueba de 7 a 14 días.
Herramientas como una calculadora de tamaño de muestra de prueba A/B pueden ayudarlo a determinar el tamaño óptimo del grupo.

Implementar y monitorear pruebas

Después de dividir su audiencia y determinar el tamaño y la duración de la muestra, puede comenzar su prueba. La mayoría de las plataformas de marketing por correo electrónico tienen herramientas de prueba A/B integradas, lo que hace que sea relativamente fácil ejecutar su prueba. A medida que se ejecuta la prueba, es importante monitorear de cerca los resultados. Esté atento a cambios significativos en las métricas que se ha propuesto mejorar.

Analizar y comparar resultados

Una vez que su prueba haya concluido, es hora de analizar y comparar sus resultados. Mire las métricas clave asociadas con sus objetivos (tasas de apertura, tasas de clics, tasas de conversión, etc.) y determine qué versión de su correo electrónico funcionó mejor.

Utilice pruebas de significancia estadística para asegurarse de que sus resultados no se deban a una probabilidad aleatoria. Si no se siente cómodo con las estadísticas, varias herramientas y calculadoras en línea pueden ayudarlo con esto.

Seleccione la versión ganadora

Según su análisis, seleccione la versión ganadora de su correo electrónico. Esta debería ser la versión que mejor cumpliera con sus objetivos de prueba. Esta es la versión que enviarás al resto de tu audiencia. Recuerde, incluso si los resultados no son los esperados, vale la pena aprender lo que no funciona con su audiencia. Recuerde, el objetivo de las pruebas A/B es mejorar continuamente, así que no deje de probar después de una sola ejecución.

Repetir

El paso final y quizás el más importante en el proceso de prueba A/B es la repetición. Las pruebas A/B no son una estrategia única; es un ciclo continuo de prueba, análisis, implementación, aprendizaje y luego prueba nuevamente.

Mejora continua

El objetivo de repetir el proceso de prueba es fomentar una cultura de mejora continua. Con cada iteración de una prueba, obtiene más información sobre las preferencias y los comportamientos de su audiencia. A medida que implementa las versiones ganadoras, su marketing por correo electrónico se vuelve gradualmente más efectivo, lo que lleva a mejores tasas de participación y conversión. Sin embargo, esto no significa que haya un punto final o un correo electrónico «perfecto» al que eventualmente llegará. Las preferencias de los clientes, las tendencias de la industria y el panorama digital cambian, lo que significa que lo que funcionó hoy puede no funcionar mañana. Por lo tanto, las pruebas y la optimización constantes son cruciales para mantener la relevancia y la eficacia.

Prueba de nuevas variables

Una vez que haya probado una variable e implementado la versión ganadora, pase al siguiente elemento que desee optimizar. Por ejemplo, si comenzó probando la línea de asunto, puede pasar al cuerpo del correo electrónico, la CTA o los elementos de personalización a continuación. Alternativamente, puede probar más la misma variable pero con una hipótesis diferente. Si inicialmente probó la longitud de la línea de asunto, luego puede probar el tono o el uso de la personalización en la línea de asunto.

Volver a probar con el tiempo

También es una buena idea volver a probar las mismas variables después de cierto período. Como se mencionó anteriormente, las preferencias pueden cambiar y lo que funcionó hace seis meses podría no ser tan efectivo hoy. Las nuevas pruebas periódicas aseguran que sus estrategias estén actualizadas con las preferencias actuales de su audiencia.

Pruebas de expansión

A medida que se sienta más cómodo con las pruebas A/B, considere ampliar sus pruebas. Si bien se recomienda cambiar solo una variable a la vez al comenzar, las pruebas multivariadas (probar múltiples cambios simultáneamente para ver cómo funcionan las combinaciones de variaciones) pueden proporcionar información más matizada a medida que evoluciona su estrategia de marketing.

Aprender de los resultados

Finalmente, cada prueba A/B, independientemente del resultado, es una oportunidad para aprender más sobre tu audiencia. Incluso si una prueba no produce una diferencia significativa, sigue siendo información valiosa que ayuda a dar forma a su comprensión. Al documentar y aprender de cada prueba, construye una rica reserva de conocimiento sobre su audiencia que puede guiar no solo sus estrategias de marketing por correo electrónico, sino también otras áreas de su marketing.

Significancia estadística

La importancia estadística es un concepto crucial en las pruebas de hipótesis, incluidas las pruebas A/B en el marketing por correo electrónico. Es una forma de cuantificar la probabilidad de que los resultados de su prueba se den por casualidad.

En el contexto de las pruebas A/B, lograr significación estadística significa que existe un alto grado de certeza de que las diferencias de rendimiento entre la versión A y la versión B se deben a los cambios que realizó, no a variaciones aleatorias.

La significancia estadística en las pruebas generalmente se expresa como un valor p, que representa la probabilidad de que la diferencia observada ocurra por casualidad si no hay una diferencia real entre los dos grupos (hipótesis nula). Un umbral de uso común para la significación estadística es 0,05 (o 5%).

Si el valor de p es menor o igual a 0,05, la diferencia se considera estadísticamente significativa. Significa que si no hubiera una diferencia real entre A y B, obtendrías un resultado tan extremo como el que tienes (o más) solo el 5% de las veces.

Por el contrario, un valor de p superior a 0,05 indica que la diferencia observada podría haber ocurrido por casualidad y no es estadísticamente significativa. En este caso, no rechazaría la hipótesis nula.

Sin embargo, la significancia estadística no implica automáticamente que los resultados sean prácticamente o clínicamente significativos. Por ejemplo, una pequeña diferencia en la tasa de clics podría ser estadísticamente significativa si el tamaño de su muestra es lo suficientemente grande, pero podría no ser lo suficientemente significativa como para afectar los resultados de su negocio o justificar un cambio en su estrategia de correo electrónico.

Por lo tanto, si bien la significancia estadística es una herramienta esencial para interpretar los resultados de las pruebas A/B, debe usarse junto con la significación práctica y sus objetivos comerciales para tomar decisiones informadas.

Además, recuerda que lograr la significación estadística en una prueba A/B no es el objetivo final. Más bien, el objetivo es conocer las preferencias y los comportamientos de su audiencia y utilizar esos conocimientos para mejorar la eficacia de su marketing por correo electrónico. Lograr la significación estadística simplemente le brinda una mayor confianza en la validez de estos conocimientos.

Mejores prácticas para pruebas de correo electrónico A/B

Para aprovechar al máximo sus pruebas de correo electrónico A/B, es fundamental adoptar algunas prácticas recomendadas. Estas pautas lo ayudarán a diseñar y ejecutar pruebas efectivas, así como a interpretar los resultados con precisión.

1. Pruebe un elemento a la vez. Como se mencionó anteriormente, cambiar una variable a la vez asegura que cualquier diferencia en los resultados se pueda atribuir a ese elemento específico. Este principio, conocido como «efecto de aislamiento», es fundamental en el diseño experimental. Si cambia varios elementos a la vez y ve una diferencia en el rendimiento, será imposible saber qué cambio provocó la diferencia.
2. Utilice un tamaño de muestra estadísticamente significativo. La cantidad de destinatarios en su prueba A/B puede afectar en gran medida sus resultados. Es posible que un tamaño de muestra pequeño no represente con precisión a su audiencia más amplia y puede dar lugar a resultados engañosos. Por el contrario, una muestra de gran tamaño puede desperdiciar recursos. Use una calculadora de tamaño de muestra de prueba A/B, que está disponible en línea, para ayudarlo a elegir un tamaño de muestra que garantice que sus resultados sean estadísticamente significativos.
3. Ser paciente. Un error común en las pruebas A/B es finalizar la prueba antes de tiempo. Es esencial darle a su prueba el tiempo suficiente para recopilar suficientes datos. La cantidad de tiempo dependerá de la frecuencia de envío de su correo electrónico y del tamaño de su muestra, pero una pauta general es esperar al menos una semana antes de tomar una decisión.
4. Consistencia. Para obtener resultados fiables, todos los demás factores deben permanecer constantes durante la prueba. Esto incluye la hora y el día en que envía los correos electrónicos, el segmento de la audiencia a la que los envía y cualquier otra actividad de marketing que pueda influir en sus métricas.
5. Documente sus pruebas. Mantenga un registro de cada prueba que realice: la variable que probó, los cambios que realizó, la duración de la prueba y los resultados. Estos datos son un recurso valioso para comprender las tendencias a lo largo del tiempo y pueden guiar sus futuros esfuerzos de prueba.
6. Considere su frecuencia de prueba. Si bien las pruebas frecuentes son fundamentales, evite bombardear a sus suscriptores con demasiados cambios con demasiada frecuencia, lo que podría confundirlos o molestarlos. Además, si siempre está probando, es posible que no le dé suficiente tiempo a las estrategias ganadoras para que surtan efecto y brinden resultados. Encuentre un equilibrio que funcione para su situación específica.
7. Comprender y respetar la significación estadística. Cuando analice los resultados de su prueba, use la significancia estadística para determinar si sus resultados se deben a los cambios que realizó o si simplemente ocurrieron por casualidad. Un umbral común para la significación estadística es del 95 %, lo que significa que hay un 95 % de posibilidades de que los resultados no se deban a una probabilidad aleatoria.
8. Mira las métricas correctas. Elija sus métricas clave en función de sus objetivos específicos para cada prueba. Si su objetivo es aumentar las aperturas, entonces su métrica clave es la tasa de apertura. Si desea aumentar los clics, concéntrese en la tasa de clics. Alinee sus métricas con sus objetivos para obtener resultados significativos.
9. Aprende de cada prueba. Cada prueba es una oportunidad para aprender más sobre tu audiencia, independientemente de los resultados. Incluso si no hay una diferencia significativa entre las versiones A y B, sigue siendo información valiosa. Le dice que el elemento que probó puede no ser un factor decisivo para su audiencia, y luego puede concentrarse en otros elementos que podrían tener un mayor impacto.

Conclusión

Las pruebas A/B son una herramienta indispensable para optimizar sus campañas de correo electrónico. Al probar sistemáticamente diferentes elementos de sus correos electrónicos, puede obtener información detallada sobre las preferencias de su audiencia, lo que lleva a mayores tasas de apertura, tasas de clics y rendimiento general de la campaña.

El proceso puede parecer complicado al principio, pero con una planificación y ejecución cuidadosas, puede maximizar el potencial de sus esfuerzos de marketing por correo electrónico. Recuerde, la clave para una prueba A/B exitosa es la iteración constante; cada prueba proporciona información valiosa que puede refinar aún más su enfoque.

Para realizar pruebas A/B regulares y de alta calidad, elija un remitente de correo electrónico masivo confiable que no solo le permita personalizar sus correos electrónicos de manera flexible, sino que también le brinde acceso a todas las métricas necesarias. Atomic Mail Sender tiene una amplia gama de características que le permiten realizar y monitorear pruebas de cualquier variación de correo electrónico. Además, puede explorar todas sus funciones de forma gratuita durante un período de prueba de siete días.

Por lo tanto, comience a realizar pruebas A/B en sus campañas de correo electrónico hoy y desbloquee el potencial para hacer que sus esfuerzos de marketing sean más específicos, más atractivos y, en última instancia, más exitosos.