¿Tus campañas de marketing están fracasando? Tal vez tus tasas de apertura de correo electrónico estén disminuyendo o tus mensajes SMS no estén generando los clics que solían generar. Si tienes dificultades para comprender por qué algunas campañas tienen éxito mientras que otras fracasan, no estás solo.
Las pruebas A/B son una forma científica de resolver estos misterios del marketing. En lugar de depender de corazonadas o seguir las "prácticas recomendadas" genéricas, las pruebas A/B te permiten descubrir exactamente qué funciona para tu público específico. Ya sea encontrar la línea de asunto perfecta que haga que se abran los correos electrónicos o determinar la longitud del mensaje SMS que genera mayor interacción, las pruebas A/B brindan respuestas concretas.
No necesitas ser un científico de datos para llevar a cabo pruebas efectivas. Con el enfoque y las herramientas adecuadas, cualquier profesional de marketing puede usar las pruebas A/B para llevar al éxito a las campañas de bajo rendimiento. En esta guía, te mostraremos exactamente cómo llevar a cabo una prueba AB y obtener resultados.
Las pruebas A/B, también conocidas como pruebas divididas, son una estrategia de optimización de la tasa de conversión en la que comparas diferentes versiones o elementos de un correo electrónico, mensaje SMS o página web para ver cuál funciona mejor. Piensa en ello como un experimento científico para tu marketing: creas dos versiones (A y B), las muestras a diferentes segmentos de tu público y mides cuál genera mejores resultados.
Por ejemplo, si creas dos páginas de destino con esquemas de color y diseños diferentes, puedes recopilar información sobre cómo interactúan los usuarios con tu sitio web tanto en dispositivos móviles como de escritorio. Las pruebas A/B miden las diferencias entre las dos versiones hasta que se alcance una significancia estadística, el punto en el que puedes estar seguro de que cualquier mejora en los resultados no se debe solo al azar.
Las pruebas A/B proporcionan datos concretos sobre varias métricas que son importantes para tu negocio:
- Tasas de apertura de correos electrónicos y de clics (CTR)
- Quejas de spam y tasas de cancelación de suscripción
- Tasas de respuesta de SMS y clics en enlaces
- Tasas de finalización de compra
- Tasas de envío de formularios
Las pruebas A/B son versátiles. Puedes probar cualquier elemento de tus campañas de marketing, desde las líneas de asunto de los correos electrónicos hasta el horario de los mensajes SMS, para descubrir exactamente qué impulsa a tu público a actuar.
Mientras que las pruebas A/B comparan dos variaciones, algunos especialistas en marketing optan por pruebas multivariantes cuando necesitan probar varios elementos simultáneamente. Una prueba multivariante podría examinar cómo las diferentes combinaciones de títulos, imágenes y CTA funcionan juntas. Por ejemplo, probar el rendimiento de título A con la imagen B y la CTA C en comparación con otras combinaciones. Sin embargo, las pruebas multivariantes requieren volúmenes de tráfico mucho mayores para lograr resultados estadísticamente significativos, lo que hace que las pruebas A/B sean la opción más práctica para la mayoría de las campañas.
Además, antes de las pruebas A/B, algunos especialistas en marketing pueden comenzar con una prueba A/A, que constituye probar la misma versión contra sí misma para validar su configuración de prueba. Ejecutar una prueba A/A ayuda a confirmar que tu herramienta de pruebas funciona correctamente y establece una referencia para futuras pruebas.
Variables comunes de pruebas divididas en marketing
Las campañas de marketing exitosas no ocurren por casualidad. Cada elemento en tus mensajes de correo electrónico y SMS puede afectar significativamente tus tasas de conversión. Al probar sistemáticamente estas variables, puedes crear campañas que generen mejores resultados. Este es un resumen detallado de los elementos que deberías probar:
- Texto de la CTA y color del botón: la llamada a la acción influye en la decisión de los espectadores de seguir el próximo paso deseado. Prueba diferentes palabras de acción (como "Empieza" en vez de "Aprende más") y colores de botones que sobresalgan en el diseño. Para las campañas de SMS, experimenta con la colocación de enlaces y frases de la CTA que creen urgencia.
- Títulos y líneas de asunto: éstas son tu primera impresión y determinan si tu mensaje se abre. Prueba la personalización, las variaciones de longitud y el uso de emojis tanto en las líneas de asunto del correo electrónico como en el texto de apertura de los SMS. Las preguntas suelen tener un funcionamiento distinto a las afirmaciones, aunque incluir números puede aumentar las tasas de apertura.
- Imágenes y elementos visuales: Las imágenes adecuadas pueden aumentar dramáticamente la interacción y la comprensión. Prueba diferentes tipos de imágenes (fotos de productos frente a fotos de estilo de vida), miniaturas de videos y la proporción de imágenes y texto. Para SMS, compara los mensajes MMS con imágenes de productos con las versiones de solo texto.
- Diseño y disposición de la página de destino: las páginas web que envías a las personas deben cumplir la promesa de tu mensaje y guiar a los visitantes hacia la conversión. Prueba elementos como la ubicación de los formularios, las variaciones de las imágenes principales y los diseños adaptables a dispositivos móviles. Los diseños de una sola columna suelen funcionar de manera diferente a los diseños de varias columnas.
- Longitud del contenido del correo electrónico: encontrar la longitud perfecta puede afectar significativamente la interacción. Prueba formatos cortos y fáciles de escanear frente a versiones más largas y detalladas. Divide el texto con espacios en blanco, subtítulos y viñetas para ver qué resuena con tu público.
- Visualización de precios y descripciones de ofertas: la manera en que presentas tu oferta puede afectar drásticamente las tasas de conversión. Prueba diferentes formatos de descuento (porcentaje de descuento vs. cantidad en dólares), técnicas de anclaje de precios y lenguaje promocional. Para SMS, experimenta liderar con la oferta en lugar de desarrollarla.
- Ubicación de prueba social: los testimonios de clientes, las revisiones y los indicadores de confianza pueden influir poderosamente en las decisiones. Prueba colocar la prueba social cerca de tu CTA, no en la parte superior del mensaje. Para los SMS, experimenta con declaraciones de prueba social condensadas que generen impacto en una cantidad limitada de caracteres.
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¿Cuál es el objetivo de las pruebas A/B?
Los especialistas en marketing utilizan pruebas A/B para optimizar cada aspecto de sus campañas de marketing a través de decisiones basadas en datos. Al probar sistemáticamente diferentes elementos, desde diseños de páginas web hasta líneas de asunto de correo electrónico, puedes descubrir exactamente lo que resuena con tu público objetivo e impulsa mejores resultados de pruebas.
Las pruebas A/B ayudan a identificar qué enfoques de mensajería, direcciones de diseño y formatos de contenido generan la respuesta más fuerte de tu público.
Cada prueba A/B es una experiencia científica que comienza con una hipótesis de prueba sobre qué elementos deberían superar a otros.
El proceso te ayuda a:
- Comprende qué estilos visuales generan más interacción
- Determina el tono y el formato de mensaje más efectivos
- Identifica el momento óptimo para las comunicaciones
- Descubre qué motiva a tu público a actuar
- Ajusta tu estrategia de contenido en función del comportamiento real de los usuarios.
Cuando se implementan correctamente, las pruebas A/B ayudan a reducir los costos de marketing al eliminar las conjeturas y centrar los recursos en enfoques probados. En lugar de lanzar campañas generales basadas en suposiciones, puedes realizar mejoras específicas basadas en datos reales. Este enfoque metódico te ayuda a establecer conexiones más sólidas con tu público, al tiempo que garantiza que cada centavo invertido en marketing se aproveche al máximo.
Por qué las pruebas A/B importan
Las decisiones de marketing no deben basarse en conjeturas. Las pruebas A/B te brindan datos reales sobre lo que funciona y lo que no, lo que te ayuda a tomar decisiones más inteligentes sobre tus campañas. Estas son algunas razones por las que las pruebas A/B son esenciales para el éxito de tu marketing:
Toma de decisiones basada en datos
Cuando pruebas variaciones del mismo SMS, página web o campaña de correo electrónico, reúnes evidencia concreta sobre lo que funciona. En lugar de depender de opiniones o de las "prácticas recomendadas" del sector, puedes tomar decisiones basadas en cómo se comporta tu público específico. Estos datos se vuelven invaluables para futuras pruebas, creando un ciclo de mejora continua basado en interacciones reales de los usuarios en lugar de suposiciones.
Mejores tasas de conversión
Las pruebas A/B tienen un impacto directo en tus resultados al mostrarte exactamente qué impulsa las conversiones. Probar sistemáticamente diferentes elementos puede ayudarte a identificar qué persuade a los visitantes para que actúen.
Hasta los pequeños cambios, cuando se validan mediante pruebas, pueden llevar a mejoras significativas en las tasas de conversión. Cada prueba exitosa se basa en victorias anteriores, creando un efecto compuesto que puede mejorar drásticamente el rendimiento de tu marketing.
Experiencia de usuario mejorada
A diferencia de las pruebas de usabilidad, que se centran en cómo las personas navegan por tu contenido, las pruebas A/B te ayudan a entender qué versiones de contenido rinden mejor en los diferentes dispositivos y plataformas. El seguimiento de patrones de comportamiento y métricas de interacción te permite identificar los puntos débiles.
Esta información te permite crear experiencias más fluidas e intuitivas que mantienen a los usuarios comprometidos y avanzando hacia la conversión. Ya sea simplificando un formulario de suscripción o reorganizando la navegación, cada mejora contribuye a una mejor experiencia general del usuario.
Reducción de riesgos y costos
Realizar pruebas A/B antes de implementar los cambios plenamente te ayuda a evitar errores costosos. En lugar de implementar cambios importantes en todo tu público, puedes recopilar datos de una muestra más pequeña para validar tus ideas. Este enfoque puede ayudarte a guardar dinero y, al mismo tiempo, proteger tu marca al garantizar que los nuevos diseños realmente mejoren el rendimiento. Cuando inviertes en cambios, puedes hacerlo con confianza, sabiendo que han demostrado su eficacia a través de pruebas.
Guía paso a paso para llevar a cabo una prueba A/B
Ejecutar una prueba A/B es más simple de lo que piensas. Hemos desglosado el proceso de prueba en pasos simples que cualquiera puede seguir:
Define tu objetivo
Toda prueba exitosa comienza con un objetivo claro. Averigua exactamente qué quieres mejorar, ya sea la tasa de apertura de correos electrónicos, los clics en SMS o las conversiones en la página de destino.
Establece métricas específicas y medibles para el éxito, como "aumentar la tasa de suscripción al boletín informativo en un 25 %" o "mejorar la tasa de clics en el correo electrónico en un 15 %". Tener objetivos claros te ayudará a centrar tus acciones de prueba y medir el éxito con precisión.
Elige una variable para probar
Selecciona solo un elemento para cambiar en tu prueba. Esto podría ser el color del botón del llamado a la acción, el texto del título, el monto de la oferta o cualquier otra variable.
Si bien es tentador probar varios elementos a la vez, centrarte en un cambio te garantiza saber exactamente qué causó cada mejora en los resultados. Por ejemplo, si estás probando una campaña de correo electrónico, elige si quieres probar la línea de asunto, el texto de la CTA o la imagen destacada, pero no las tres a la vez. Este enfoque centrado conduce a información clara y práctica.
Crear una hipótesis
Antes de realizar la prueba, haz una predicción clara sobre lo que esperas que suceda. Tu hipótesis debe seguir un formato simple: "Si cambiamos [elemento], entonces [métrica] mejorará porque [razón]."
Por ejemplo, "Si cambiamos el color del botón de CTA a naranja, las tasas de clics aumentarán porque crea un mejor contraste visual con el fondo de la página". La hipótesis de prueba te ayuda a reflexionar sobre por qué estás realizando cada cambio y qué esperas aprender.
Divide tu público y asigna variantes
Divide a tu público aleatoriamente en dos grupos iguales para garantizar resultados confiables. El grupo A recibe tu versión de control (diseño actual), mientras que el grupo B ve la variación.
La mayoría de las plataformas de email marketing y de herramientas de prueba pueden gestionar esta segmentación automáticamente. Para obtener resultados precisos, asegúrate de que cada grupo tenga suficientes participantes; por lo general, al menos de 1000 a 5000 suscriptores para campañas de correo electrónico.
Ejecuta la prueba
Deja que tu prueba se ejecute el tiempo suficiente para recopilar datos significativos. Esto suele tardar entre dos y doce horas. La duración exacta depende del tamaño de la muestra y del tamaño de la lista de correo electrónico. Las listas más grandes generalmente necesitan menos tiempo para alcanzar la significancia estadística. Observa de cerca tus resultados durante el período de prueba para identificar patrones de rendimiento claros y asegurarte de que estás recopilando datos confiables antes de tomar decisiones.
Analiza los resultados
Una vez que tu prueba haya seguido su curso, evalúa los resultados para ver si hay una diferencia de significancia estadística entre las versiones. Presta atención tanto a las métricas primarias (como la tasa de conversión) como a las métricas secundarias (como las aperturas o los clics) para comprender el impacto total de tus cambios. La mayoría de las herramientas de prueba calcularán automáticamente la significancia estadística.
Implementa cambios basados en la retroalimentación
Si tu variación obtiene mejores resultados con significancia estadística, implementa la versión ganadora. Pero no te detengas ahí. Usa estos conocimientos para fundamentar pruebas futuras. Por ejemplo, si una línea de asunto más corta ganó en tu prueba de correo electrónico, intenta probar versiones aún más concisas en las pruebas de seguimiento.
A veces, las pruebas revelan que tu versión original tuvo un mejor rendimiento. Eso también es información valiosa. Cada prueba, ya sea que presente un ganador o no, proporciona información que ayuda a optimizar tu estrategia de marketing.
¿Cuánto tiempo toma realizar una prueba A/B?
El tiempo es crucial para obtener resultados precisos en las pruebas A/B. La idea es ejecutar tu prueba el tiempo suficiente para obtener datos confiables, pero no tanto como para perder tiempo y conversiones potenciales. Nuestro análisis de la duración de las pruebas nos muestra algunos patrones claros sobre cuánto tiempo debes ejecutar los diferentes tipos de pruebas.
Analizamos casi 500 000 de las pruebas A/B de nuestros usuarios, que tenían nuestros 5000 suscriptores recomendados por prueba, para determinar el mejor tiempo de espera para cada métrica ganadora (clics, aperturas e ingresos). Para cada prueba, tomamos instantáneas en diferentes momentos y comparamos el ganador en el momento de la instantánea con el ganador histórico de la prueba.
Para cada instantánea, calculamos el porcentaje de pruebas que predijeron correctamente al ganador de todos los tiempos. Estos son los resultados obtenidos.
Para las aperturas, descubrimos que los tiempos de espera de 2 horas predijeron correctamente al ganador de todos los tiempos más del 80 % de las veces, y los tiempos de espera de más de 12 horas fueron correctos más del 90 % de las veces.
Los clics con tiempos de espera de solo 1 hora eligieron correctamente al ganador de todos los tiempos el 80% de las veces, y los tiempos de espera de más de 3 horas fueron correctos más del 90% de las veces. Aunque los clics se producen después de las aperturas, utilizarlos como métrica ganadora puede localizar más rápidamente al ganador.
Los ingresos son los que más tardan en determinar un ganador, lo cual podría no ser sorprendente. Lo que se abre, por supuesto, sucede primero. Algunas de esas aperturas se convertirán en clics, y algunas de las personas que hagan clic terminarán comprando. Pero, vale la pena tener paciencia. Tendrás que esperar 12 horas para elegir correctamente la campaña ganadora el 80 % de las veces. Para obtener un 90 % de precisión, es mejor dejar que la prueba se realice durante un día entero.
Prácticas recomendadas para las pruebas divididas
¿Quieres obtener los resultados más confiables de tus pruebas A/B? Estas tres prácticas recomendadas te ayudarán a evitar errores comunes y garantizar que tus pruebas te proporcionen datos fiables sobre los que puedes actuar.
Ejecuta solo una prueba a la vez
Ejecutar varias pruebas simultáneamente puede parecer eficiente, pero puede enturbiar tus resultados. Cuando pruebas una línea de asunto de correo electrónico y también los colores de los botones en la misma campaña, no sabrás qué cambio causó la mejora. Mantenlo simple y prueba un elemento a la vez, mide su impacto y luego pasa a tu siguiente prueba.
Asegúrate de que el tamaño de la muestra sea lo suficientemente grande
El tamaño importa cuando se trata de pruebas. Necesitas suficientes personas en cada grupo de prueba para obtener resultados confiables. Cuanto mayor sea el tamaño de tu muestra de prueba, mayor confianza tendrás de que tus resultados no se deben simplemente al azar.
Evita las pruebas durante períodos inusuales
Las temporadas navideñas, los grandes eventos de ventas o las noticias inusuales pueden sesgar tus resultados. Por ejemplo, probar las líneas de asunto del correo electrónico durante la semana del Black Friday no te dará datos confiables sobre lo que funciona durante los periodos comerciales regulares.
Espera a que se den las condiciones empresariales típicas para realizar tus pruebas. Esto garantiza que tus resultados sean útiles durante todo el año. Si necesitas realizar pruebas durante períodos especiales, compara esos resultados solo con períodos similares.
Herramientas de pruebas A/B
Si bien hay varias plataformas de prueba disponibles para los especialistas en marketing, Mailchimp ofrece una solución de pruebas A/B sólida y fácil de usar, diseñada específicamente para campañas de correo electrónico y SMS.
Las funciones de pruebas A/B de Mailchimp facilitan la optimización de tus campañas:
- Prueba hasta tres variaciones de tus correos electrónicos entre sí
- Sigue los resultados en tiempo real a través de un panel de control intuitivo
- Prueba líneas de asunto, contenido, tiempos de envío y más
- Establece tus propios criterios de prueba y reglas de selección de ganadores
- Obtén informes detallados que muestran exactamente cómo se desempeñó cada versión.
Solo tienes que elegir lo que quieres probar, crear tus variaciones y Mailchimp se encarga del resto.
Aumenta el éxito del marketing digital con pruebas divididas
Las pruebas A/B eliminan las conjeturas del marketing al mostrarte exactamente qué funciona para tu público. Probar los diferentes elementos de tus campañas te ayuda a mejorar basándote en datos reales en lugar de suposiciones. Las herramientas de pruebas de Mailchimp gestionan las partes técnicas, facilitando la realización de pruebas y la comprensión de los resultados.
Las funciones de Mailchimp te ayudan a poner estos conocimientos en acción. Puedes enviar automáticamente la versión ganadora a tu público, realizar un seguimiento de los resultados en tiempo real y usar lo que aprendas para mejorar futuras campañas. Las herramientas de prueba de nuestra plataforma funcionan tanto para campañas por correo electrónico como por SMS, brindándote todo lo que necesitas para crear mensajes de marketing más efectivos. Suscríbete a Mailchimp hoy mismo.
Conclusiones clave
- Las pruebas A/B ayudan a optimizar las campañas de correo electrónico y SMS al comparar diferentes versiones para identificar aquello que mejor resuena con tu público.
- Probar una variable a la vez proporciona información clara y procesable para mejorar el rendimiento de la campaña.
- La duración adecuada de la prueba y el tamaño de la muestra son cruciales para obtener resultados confiables.
- Las decisiones basadas en datos de las pruebas A/B pueden mejorar significativamente las tasas de conversión y el ROI.