El A/B testing en email marketing es la forma más directa de validar hipótesis sobre asuntos, copys y flujos antes de escalar una campaña. Aquí aprenderás a montarlo desde lo básico hasta su versión avanzada con growth, usando ActiveCampaign como ejemplo, para que tus correos persuadan el clic y no solo abran la bandeja.

¿Qué se prueba en un A/B testing de email marketing?

En la versión más básica, lo que sueles cambiar son los asuntos, porque buscas mejorar el open rate. Pero ahí no termina el experimento.

Desde marketing, las variables clásicas que puedes mover son:

• Los asuntos, con ángulos extremos o ajustados al ICP o buyer persona.
• El body del correo, con técnicas de copywriting como PAS, AIDA o PASTOR.
• El diseño, eligiendo entre versiones más promocionales o más sobrias.
• La forma de persuadir el clic, incluso con una sola imagen enlazada que invite de manera intuitiva a entrar [00:42].

Esto es lo que se hace hoy en día desde un canal básico. Funciona, pero se queda corto cuando quieres entender por qué algo convierte.

¿En qué cambia el enfoque desde growth?

El enfoque de growth parte de un punto distinto: identificar dolores reales en el recorrido del usuario [01:21]. A veces hay un error en el proceso y el lead se pierde; otras, puedes resolver el problema desde la comunicación.

Desde ahí, defines el workflow y los estímulos que vas a atacar en el embudo:

• En adquisición, cómo lograr que se activen más rápido, hagan upgrade o upselling.
• En retención, cómo aumentar el uso, evitar cancelaciones u ofrecer un descuento cuando alguien quiere pausar la suscripción.
• En operaciones, cómo optimizar para no terminar con 893 workflows dentro del CRM, algo que pasa de verdad [01:58].

La diferencia clave es que cada A/B testing está anclado a una hipótesis: por qué quieres cambiar ese correo, ese flujo o esa funcionalidad.

¿Qué es aislar una variable en un A/B test? Es enfocar la medición en un solo elemento, por ejemplo el clic objetivo hacia una landing page, sabiendo que el resto del correo ya funciona. Así sabes exactamente qué movió el resultado.

¿Cómo configurar un A/B testing en ActiveCampaign?

Para este ejercicio uso ActiveCampaign porque facilita mucho las pruebas. Al crear una campaña te pregunta el tipo: correo estándar o pruebas divididas, que es el A/B testing [02:50].

La plataforma te deja decidir si solo quieres probar el asunto e información del remitente, o si vas a testear toda la estructura del correo. Mi recomendación es siempre probar la estructura completa, porque solo cambiar asuntos te lleva a mejorar open rate, pero no necesariamente el clic objetivo.

¿Qué configurar en la prueba 1?

En la primera pestaña de la prueba defines lo esencial del envío:

• La línea del asunto, por ejemplo Bienvenido a nuestro sistema de facturación, siempre con opción de personalización.
• El remitente, probando dominios o nombres distintos, ya que un correo a nombre de una persona suele generar más confianza.
• El criterio de ganador, decidiendo si el CRM rota automáticamente al que va ganando o si tú haces la deducción fuera.
• La lista de contactos, idealmente una lista de experimentación con máximo el 10 % de tu base [04:31].

Nunca uses mayúsculas en los asuntos, porque te manda directo a spam. Activa también el seguimiento con Google Analytics y el tracking de respuestas, para que viaje toda la información del recorrido y no solo el 50 % que te entrega el CRM.

El seguimiento de respuestas importa porque cuando un correo es relevante, el lead suele contestarlo o reenviarlo, y eso le suma puntos a tu lead scoring.

¿Cómo se configura la prueba 2 y la proporción de envío?

Al agregar la prueba 2 se replica la estructura, pero aparece una configuración extra: la proporción de distribución. Puedes elegir 50/50, 70/30 o 40/60.

Déjalo en 50/50. Si eliges 30/70 le estás dando mayor confianza a un modelo antes de probarlo, y eso sesga los resultados [05:30]. La idea es que el usuario decida sin que tú inclines la balanza.

¿Cómo optimizar correos con contenido condicional desde growth?

Aquí viene lo interesante. Desde growth puedes usar un solo correo para aislar una variable y optimizar todo un proceso. Imagina un concesionario de autos de alta gama con clientes que compraron Ferrari, Porsche y otras marcas. Crear 15 tipos de correos y 15 automatizaciones por marca es inviable, sobre todo en un e-commerce.

La solución en ActiveCampaign es la ramificación condicional dentro del mismo correo [07:24]. En la plantilla agregas distintos bloques con imágenes y textos, y luego condicionas qué se muestra según la etiqueta del contacto.

El flujo se ve así:

• Diseñas un correo con bloques separados para cada segmento, por ejemplo Ferrari y Porsche.
• Aplicas una condición para que el bloque Porsche solo lo vean contactos con la etiqueta Porsche.
• Repites la condición para Ferrari y para cualquier otra marca o idioma, como las etiquetas MX o EN.
• Sumas un enlace con UTM en cada imagen para que Google Analytics identifique de qué versión viene cada clic.

¿Qué necesito para que esta optimización funcione? Una base de datos organizada, un sistema de etiquetado limpio y claridad sobre qué quieres experimentar. Sin eso, el contenido dinámico no se sostiene.

Cuando envías la campaña, cada lead recibe únicamente la imagen, el texto y el idioma que le corresponde. Si revisas la ficha del contacto en el CRM, verás etiquetas como MX para idioma español y Porsche para tipo de cliente, y esas mismas variables son las que disparan el contenido.

Así logras que el CRM trabaje para ti, no al revés, y que cada experimento tenga una hipótesis detrás. Cuéntame en los comentarios qué hipótesis estás construyendo y qué A/B testing te gustaría correr en tu plataforma de email marketing.