Cómo sacarle el máximo partido a los test A/B en email marketing

Las campañas de email marketing cuentan con un elemento crucial que aumenta su efectividad enormemente: los test A/B. Este tipo de pruebas controladas ayudan a las empresas a tener claro qué contenidos, asuntos y tipos de mails son los que mejor funcionan en su audiencia, pudiendo afinar mucho más sus estrategias de cara a desarrollar futuras campañas de mailing. Sin embargo, para sacar el máximo partido a los test A/B es importante tener claras ciertas pautas que nos ayudarán a obtener los resultados que queremos de manera más óptima. Por todo esto, en este artículo queremos desvelarte cuáles son las 7 claves que debes tener en cuenta para tu próximo test A/B en email marketing.

El primer paso para sacar más partido a los test A/B es contar con una plataforma de email marketing confiable, que facilite la segmentación, el análisis de datos y la automatización de las pruebas. Una de las mejores opciones disponibles actualmente es Mailrelay, una plataforma de envío masivo de correos electrónicos, con décadas de experiencia y que ofrece no solo la mayor cuenta gratuita, si no la posibilidad de acceder a un SMTP con estadísticas detalladas sobre las propias campañas. Además, también cuenta con un editor con capacidad IA, API de desarrollo y un servicio de soporte atendido por personas expertas en el sector, incluso en las cuentas gratuitas. Otro punto que destaca de Mailrelay es su facilidad de uso, con una interfaz intuitiva que te facilitará la ejecución de los test A/B sin complicaciones, su potencia y su buena entregabilidad, convirtiéndose en un elemento clave para obtener datos precisos y tomar decisiones informadas.

Otro buen truco para mejorar el rendimiento de los test A/B en email marketing es partir de una base sólida, que esté fundamentada en conseguir objetivos claros y definidos. Debes tener claro qué elementos estratégicos quieres analizar: la tasa de apertura, las interacciones con las llamadas a la acción, el asunto… Definir un propósito claro y concreto será el primer paso para no perderse entre demasiados datos y para poder interpretar los resultados con mayor precisión, obteniendo información realmente útil.

Muy relacionado con el punto anterior está este consejo para mejorar los resultados de tus test A/B en campañas de mailing: probar un único elemento en cada uno de los test. Si te centras en medir demasiadas métricas al mismo tiempo, será mucho más difícil identificar los motivos por los cuales ocurren cada una de ellas, dándote un gran volumen de datos más complejos de analizar. Para evitar esto diseña cada test para analizar un único elemento: el asunto, el contenido, el horario, el remitente del correo o cualquier otra cuestión sobre la que quieras sacar información. Así obtendrás resultados más fiables y específicos, que te ayudarán a tomar decisiones en áreas concretas.

Una de las mejores maneras de hacer un test A/B es segmentar la lista de destinatarios de manera completamente aleatoria. Divide tu base de datos en dos grupos de las mismas dimensiones, sin utilizar sesgos ni agrupar las cuentas según sus afinidades. De esta manera, te asegurarás de que cuestiones como el comportamiento de compra, la ubicación o el nivel de interacción con la marca no influyan en los resultados. Céntrate en que los grupos sean homogéneos en cuanto a cantidad de usuarios activos y podrás obtener conclusiones más precisas y amplias sobre tu audiencia.

Evidentemente, lo más óptimo sería poder hacer test A/B con absolutamente todos y cada uno de los correos que enviamos a nuestros suscriptores; sin embargo, también sabemos que esto no es realista. Por eso, lo mejor es priorizar siempre aquellos mails que sabemos previamente que tendrán un mayor impacto en nuestra estrategia de email marketing. Los tipos de correos más comunes que se suelen analizar en los test A/B son los mails de bienvenida, las newsletters y los correos promocionales de temporada. Dale prioridad a los tipos de correos que sean más comunes en tu estrategia para detectar oportunidades de mejora de manera más eficaz.

Uno de los errores más comunes que se cometen al desarrollar test A/B es no tener paciencia y querer sacar las conclusiones del análisis de manera precipitada. Debes tener en cuenta que es necesario esperar a recopilar una cierta cantidad de datos suficientes para que los resultados sean significativos y te permitan tener una visión realista del comportamiento de los usuarios. Si finalizas tus pruebas A/B demasiado pronto correrás el riesgo de estar recogiendo datos basados en fluctuaciones temporales en lugar de en tendencias reales.

Para terminar, el último consejo a aplicar para sacar el máximo partido a un test A/B en email marketing es generar un calendario de análisis que te facilite repetir los test con cierta frecuencia. Así podrás comprobar qué datos van variando y conocer cómo cambia el comportamiento de tus suscriptores a lo largo del tiempo. Las campañas de mailing pueden variar su eficiencia dependiendo del momento del año o de las tendencias de consumo, por lo que la mejor opción será programar revisiones regulares de los test haciéndolos, por ejemplo, una vez al trimestre.