Test A/B: cómo elegir la variable ganadora

Optimiza tus envíos con test A/B y toma decisiones con datos reales. Aquí verás cómo probar una variable con dos valores para descubrir cuál rinde mejor en tu base de datos y así mejorar la tasa de apertura y la respuesta de tus campañas de email.

¿Qué es el test A/B en email marketing y cómo funciona?

El test A/B consiste en testear una variable que toma dos valores y medir cuál funciona mejor. La idea es sencilla: comparar dos opciones y quedarte con la ganadora para el resto de la audiencia.

¿Qué puedes testear? - Asunto o subject line del correo. - Hora y día de envío. - Diseño del email marketing. - Call to action o llamada a la acción.

Ejemplos claros: - Botón “Comprar ahora” en color verde vs. “Quiero mi suéter” en color fucsia. - Asuntos distintos como “Quiero mi regalo con 10 % de descuento” vs. “Entra ya y compra online con 10 % off”.

Estas pruebas desarrollan habilidades de segmentación, diseño de experimentos y análisis de resultados, claves para optimizar campañas.

¿Cuál es el proceso paso a paso para un test A/B efectivo?

La metodología es directa y medible. Se parte de una muestra representativa y se compara el desempeño de A vs. B antes de enviar a toda la base.

Pasos esenciales: - Toma el 10 % de tu base como muestra representativa. si tienes 1.000 usuarios, selecciona 100. - Divide esa muestra en dos grupos iguales: 50 y 50. - Envía la misma campaña, cambiando solo la variable: grupo A recibe el valor A; grupo B recibe el valor B. - Espera entre 24 y 48 horas antes de analizar. - Revisa los resultados y elige la opción ganadora para el envío masivo. - Envía al resto de la base con la opción ganadora. en el ejemplo, quedarán 900 usuarios.

¿Qué métrica analizar cuando pruebas el asunto?

Si la variable es el asunto, la métrica es el open rate o tasa de apertura. Observa con qué asunto lograste una apertura mayor en la muestra y usa ese asunto para el envío al resto (por ejemplo, los 900 usuarios restantes). Este enfoque fortalece la toma de decisiones basada en datos y evita suposiciones.

¿Qué variables y ofertas conviene probar para mejorar resultados?

Puedes testear múltiples categorías sin cambiar la esencia del mensaje. Lo clave es modificar una sola variable por vez para aislar el efecto.

Opciones frecuentes: - Contenido visual: foto de producto vs. imágenes de una modelo o persona usando el producto. - Timing de envío: distintos días de envío y diferentes horas. - Propuesta de valor: 2x1, descuento con pago en efectivo o envío con delivery gratuito.

Explorar estas alternativas ayuda a perfeccionar el diseño del email, la relevancia del contenido y la claridad del llamado a la acción, multiplicando oportunidades de mejor rendimiento. Además, consolidarás competencias de análisis, iteración y optimización continua al repetir el proceso con nuevas variables.

¿Con qué variable vas a empezar tu próximo test A/B? Comparte tu idea y cuéntanos qué opción apostarías como ganadora.