Cómo aumentar la conversión de los envíos de email

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Las pruebas A/B son una herramienta poderosa que permite tomar decisiones informadas basadas en datos. Es un método que compara dos versiones de un elemento (como una página web, un correo electrónico o un anuncio publicitario) para determinar cuál funciona mejor. Esto se logra dividiendo aleatoriamente a la audiencia en dos grupos: uno ve la versión A y el otro la versión B. Precisamente por esto el nombre del método es prueba A/B. Luego, se analizan los resultados de cada grupo para identificar cuál versión tiene mejor rendimiento.

Estas pruebas se utilizan ampliamente en diversas áreas del marketing para optimizar y mejorar la eficacia de las estrategias. Por ejemplo, en sitios web y páginas de destino, se aplican para optimizar títulos, diseño y disposición de elementos. En publicidad digital, se usan para comparar versiones de anuncios y segmentaciones de audiencia. En el marketing de contenido, ayudan a identificar qué tipos de publicaciones y horarios generan más interacción. En el email marketing, se emplean para mejorar la efectividad de los asuntos y el contenido de los correos.

El A/B testing es particularmente importante y frecuentemente utilizado en el email marketing. Aquí, las pruebas A/B ayudan a mejorar los indicadores clave de rendimiento, tales como la tasa de apertura de correos, la tasa de clics y las conversiones. En este artículo, vamos a ver a detalle cómo se aplica este instrumento en el email marketing y de qué manera puede ayudar a aumentar la conversión de los envíos.

Los A/B testings ayudan a elegir la variante más efectiva del envío

Las pruebas A/B en email marketing, también llamadas split tests o pruebas divididas, son un experimento para elegir la versión más efectiva entre varias opciones del envío. Por ejemplo, hay dos opciones con diferentes asuntos, encabezados e imágenes en el cuerpo del correo.

Las pruebas A/B ayudan a:

• Probar varias hipótesis diferentes para mejorar varias métricas de los envíos como la tasa de apertura, de clics y de conversión
• Tomar decisiones sobre futuras campañas de email marketing basadas en datos reales y medibles. Esto ayuda a minimizar el riesgo de enviar correos que no funcionen bien al probar primero en un segmento pequeño antes de un lanzamiento completo. Por ejemplo: una empresa X con una base de 300 mil clientes está planeando lanzar una promoción. Para crear un envío que funcione bien se hacen varias variantes de plantillas y se envían a pequeños grupos del auditorio. Luego se elige el correo que tenga mejores métricas y se manda al resto de la base
• Personalizar la comunicación con el usuario. Por ejemplo: llamar al cliente por su nombre en el asunto y/o el cuerpo del correo, o escribir el texto del correo basándose en las últimas compras de cierto segmento del auditorio. Al probar diferentes métodos de comunicación, se puede encontrar cuál será perfecto para su audiencia
• Aumentar las ventas, registros, o cualquier otra acción deseada a través de optimizaciones basadas en pruebas A/B
• Conocer mejor las preferencias del auditorio de la newsletter, ya que se identifica qué tipo de contenido, diseño, mensajes e incluso momento de envío resuenan más con diferentes segmentos de la audiencia. Cuanto más a menudo realicen este tipo de pruebas, mejor conocerás a tu audiencia. De esta manera, por ejemplo, Doqua, una escuela online que se enfoca en el aprendizaje profesional de los maestros que quieren mantenerse actualizados, logró ordenar su marketing al empezar a usar la plataforma Simla.com:

En Simla.com podemos filtrar a todos los que asisten a un curso en concreto y programar un correo para un día antes de la finalización del mismo, preguntando ‘¿Qué tal ha sido tu experiencia?’ y recomendándoles un nuevo curso que les pudiera interesar.

Laura Tarrés,
Cofundadora de escuela online, Doqua
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Ver el caso de éxito →

Al analizar las métricas clave en la prueba A/B se puede elegir la versión más efectiva del correo 

En las pruebas A/B en email marketing, se analizan varias métricas clave para determinar cuál versión del email es la más efectiva para la auditoría de la empresa. Siempre se recomienda definir claramente los objetivos de la prueba para centrarse en las métricas más relevantes para esos objetivos específicos. Cuando el objetivo es aumentar la conversión no sólo se analiza esta tasa, sino varias otras que puedan influir en la decisión del cliente. Las principales métricas incluyen:

Tasa de apertura (Open Rate), que mide el porcentaje de destinatarios que abren el email. Es una indicación de la efectividad del asunto del email y de la línea de previsualización.

Tasa de clics (Click-Through Rate, CTR), que mide el porcentaje de destinatarios que hicieron clic en uno o más enlaces dentro del email. Esta métrica ayuda a evaluar la efectividad del contenido y el llamado a la acción (CTA) dentro del email. En práctica sería mejor trabajar con las tasas de apertura y de clics juntas, es decir, contar los clics de los que abrieron el envío (Click to Open Rate, CTOR).

Tasa de conversión (Conversion Rate), que mide el porcentaje de destinatarios que realizaron una acción deseada después de hacer clic en el email, como completar una compra, registrarse en un evento, o descargar un recurso. 

Tasa de cancelación de suscripción (Unsubscribe Rate), que mide el porcentaje de destinatarios que se dieron de baja de la lista de correo después de recibir el email. Una tasa alta puede indicar problemas con la relevancia o frecuencia de los emails.

Tasa de reclamos de spam, que mide el porcentaje de destinatarios que marcaron el email como spam. Una alta tasa de reclamos puede afectar negativamente la entregabilidad de futuros emails. Aquí te contamos más a detalle cómo evitar que tus correos caigan en las listas negras.

Las pruebas A/B permiten evaluar la efectividad de diferentes elementos de un email e identificar qué factores contribuyen más efectivamente a alcanzar los objetivos de marketing 

En las pruebas A/B se puede experimentar con varios componentes del correo electrónico, dependiendo del objetivo que tienen y de las métricas que se necesita mejorar. Vamos a verlo en los ejemplos de diferentes escenarios.

Alta tasa de apertura con tasa de clics baja

Estos indicadores significan que el tema del correo es atractivo para los clientes, pero el contenido del mismo email no lo es. O tal vez el tema no refleja el contenido del correo; quizás haya algún error en la plantilla (el enlace no funciona, hay demasiados botones de llamada a la acción o mucho texto que distrae la atención).

Por ejemplo, en una tienda online de ropa, un correo con el asunto "Las soluciones más brillantes para ti" mostró una tasa de apertura del 25% y una tasa de clics del 2%, mientras que en otros correos para este mismo segmento la tasa de clics promedio es del 8%. Parte de los clientes probablemente no entendieron de qué se trataba el correo y, después de abrirlo, no se interesaron en su contenido. 

En este caso lo primero que se recomienda revisar es si el asunto refleja bien el contenido del envío. Si el asunto está bien elaborado, vale la pena probar otros elementos del correo tales como:

• Preheader: probar diferentes mensajes de preheader y comparar unos más largos con más cortos, por ejemplo: "Grandes descuentos solo por tiempo limitado" y "Aprovecha hoy y ahorra en grande"
• Llamado a la acción (CTA): hacerlo en forma de botón o con una imagen, proponer obtener un descuento o “Comprar ahora”
• Texto del email: escribir un texto largo con detalles extensos sobre el producto o un texto breve y conciso con un enfoque directo en el CTA.
• Imágenes: comparar cómo funciona un mail con imágenes de los productos y con imágenes de estilo de vida, por ejemplo

Probar diferentes versiones de la redacción del cuerpo del email y comparar emails cortos y directos frente a emails largos y detallados son estrategias efectivas. Los creadores de emails pueden ser de gran ayuda ya que permiten construir un correo de manera rápida. Por ejemplo, Simla.com tiene un creador de correo electrónico integrado que adapta automáticamente la plantilla a diferentes dispositivos.

Pero a veces pasa lo siguiente — el asunto y el cuerpo del mail están bien elaborados, sin embargo el auditorio no reacciona. En este caso se recomienda segmentar mejor el público para no encontrarse en situaciones como por ejemplo, que tu tienda tenga buena oferta en pañales, pero se le envíe a padres cuyos niños ya están terminando la primaria.

Baja tasa de aperturas con clics altos

El tema corresponde al contenido, como lo indica la tasa de clics sobre aperturas (click to open rate), pero no es muy llamativo. En este caso se recomienda realizar pruebas A/B con diferentes líneas de asunto que sean más llamativas y relevantes para los destinatarios. Estas son algunas maneras de hacerlo:

• Personalizar: añadir el nombre del destinatario o referencias personalizadas para captar más atención, por ejemplo: "¡[Nombre], no te pierdas estas ofertas!"
• Utilizar emojis: incluir emoticones en la línea de asunto puede hacerlo más atractivo y destacarlo en la bandeja de entrada, por ejemplo: "🔔 Última oportunidad para ahorrar en grande"
• Crear urgencia: en esto siempre ayuda utilizar palabras que creen un sentido de urgencia o escasez, como: "Solo por tiempo limitado: ofertas exclusivas para ti"
• Incluir el nombre del empleado: a menudo la tasa de apertura es más alta si en el asunto se usa el nombre del asesor o agente de ventas en el dominio

Baja tasa de aperturas y de clics

Esto puede deberse a las características del segmento de clientes o a una combinación desafortunada de asunto y contenido del correo. Si la tasa de apertura y la tasa de clics son satisfactorias, pero la conversión es menor que en otros mensajes para este segmento, puede que el problema esté en que los enlaces simplemente no se insertaron en las imágenes o los botones del correo y, en vez de ser CTA, se convirtieron en imágenes normales que no generan clics.

Se recomienda dividir la lista de correos en segmentos más específicos basados en comportamientos pasados, intereses, ubicación geográfica, etc. Los emails más personalizados y relevantes suelen tener mejores tasas de apertura y clics. Otra cosa que puede influir en las tasas de entregabilidad y de clics es el estado de la base de datos. Se recomienda mantener la lista de correos de destinatarios limpia, eliminando direcciones de correo inactivas o incorrectas.

Al mismo tiempo, teniendo bajas las tasas de aperturas y de clics se recomienda también asegurarse de que los emails están autenticados correctamente utilizando registros SPF, DKIM y DMARC. Esto mejora la entregabilidad y reduce las posibilidades de que tus correos sean marcados como spam. También vale la pena revisar la frecuencia con la que se envían correos. Demasiados correos pueden causar fatiga y reducir la tasa de apertura, mientras que muy pocos pueden hacer que los suscriptores se olviden de la empresa. En el caso de que el dominio esté recién creado siempre es mejor calentarlo antes de hacer envíos masivos. En este artículo te contamos a detalle cómo puedes hacerlo. 

Hacer una prueba A/B siempre es más fácil creando una hipótesis clara y específica para experimentarla

Para realizar una prueba A/B en email marketing con el objetivo de aumentar la conversión (porcentaje de destinatarios que completan una acción deseada, como realizar una compra, registrarse para un evento, descargar un recurso, etc. dependiente de las actividad de la empresa que hace los envíos), es recomendable utilizar una plataforma de email marketing, como Simla.com, que soporte pruebas A/B, ya que el proceso es más fácil que hacerlo manual y seguir estos pasos detallados:

1. Crear una hipótesis clara y específica que se pueda probar. Por ejemplo, los asuntos de email que crean un sentido de urgencia generarán una mayor tasa de conversión en comparación con los que destacan una oferta sin urgencia.

2. Seleccionar a quién enviar. Es decir, elegir segmento o segmentos del auditorio con quienes vamos a probar las versiones del envío.

3. Seleccionar los elementos del mail a probar. Pulsamos el botón “Asunto y preheader” y elegimos la métrica que más nos interesa saber. Si queremos comparar varios indicadores después de la prueba se puede elegir “Voy a seleccionarla manualmente después de enviar variantes de prueba”. Luego se elige el porcentaje de los clientes entre los cuales las variantes de prueba estarán divididas igualmente. El sistema va a mostrar automáticamente la estadística de cuántos clientes recibirán variantes de prueba, cuántos hay por cada variante, cuántos recibirán la variante y el número total de clientes del envío.

3. Envío. Con nuestra hipótesis probamos diferentes asuntos del correo pero en otros casos también puede ser: 

• Contenido del cuerpo del email
• Imágenes o gráficos
• Ofertas o incentivos
• Texto o imágen del CTA (llamado a la acción)
• Ubicación del CTA
• Color y diseño del CTA

Creamos las variaciones del email. La versión A es normalmente la versión estándar o actual del email y la versión B es la versión modificada según la hipótesis. En nuestro caso puede ser así:

• Versión A con el asunto del correo: "¡Oferta exclusiva solo para ti! 20% de descuento en toda la tienda"
• Versión B con: "Descubre nuestra oferta secreta: 20% de descuento hoy"

4. Seleccionar cómo se envía el email. Ambas versiones del email se lanzan al mismo tiempo o en momentos muy cercanos para evitar sesgos temporales. También se indica en qué periodo se envía la variante ganadora. Si no se requiere hacer la prueba justo después de crear las plantillas, se pueden planificar las horas de envío tanto de las versiones que están bajo experimento como de la versión ganadora.

6. Analizar los resultados. Después del envío la plataforma mostrará todas las métricas necesarias como la tasa de conversión, de clics, de cancelación de suscripción, de rebote, de reclamos de spam. Basándose en estos resultados ya se puede decidir si se puede aceptar la hipótesis y considerar implementar el cambio en futuras campañas de email marketing. Si no hay una diferencia significativa, o si la versión A funciona mejor que la B, habría que mantener la versión actual y probar otros elementos en futuras pruebas.

Siempre es aconsejable registrar los resultados y conclusiones de la prueba, ya que se pueden utilizar estos conocimientos para futuras pruebas A/B. La optimización continua es clave para el éxito a largo plazo en el email marketing, así que es recomendable planificar y realizar nuevas pruebas para seguir mejorando.

Resumen

¿Qué es una prueba A/B? Una prueba A/B es una técnica para evaluar dos variantes de un elemento (como una página web, un email o un anuncio) para identificar cuál es más eficiente. Esto se realiza presentando una versión a un grupo de usuarios (versión A) y la otra versión a otro grupo (versión B), y luego comparando los resultados para determinar cuál funciona mejor.

¿Para qué sirve hacer las pruebas A/B? Las pruebas A/B sirven para identificar qué versión de un elemento es más efectiva en alcanzar los objetivos deseados, mejorando así el rendimiento y la eficacia de las estrategias de marketing.

¿Qué elementos se examinan en las pruebas A/B? Las pruebas A/B permiten evaluar distintos elementos para mejorar la efectividad de las estrategias de marketing. Se pueden examinar títulos y encabezados para determinar cuáles atraen más atención, así como imágenes y gráficos para ver cuáles generan más interacción. Además, se prueban diferentes llamadas a la acción (CTA) para identificar cuáles fomentan más clics y conversiones, y se optimizan el diseño y la disposición de los elementos para mejorar la experiencia del usuario. En el marketing por correo electrónico, se prueban asuntos y tiempos de envío para maximizar las tasas de apertura y la interacción con la audiencia.

¿Qué métricas se analizan después de hacer una prueba A/B? Estas métricas incluyen la tasa de conversión, que muestra cuántos usuarios completan una acción deseada, y la tasa de clics (CTR), que indica cuántos usuarios hicieron clic en un enlace o botón. También se examina la tasa de apertura de correos electrónicos, la duración promedio de las visitas a la página web, y la tasa de rebote, que revela cuántos usuarios abandonan tras ver solo una página. Además, se consideran los ingresos generados por cada versión y la interacción del usuario con elementos como formularios y videos. Estas métricas permiten identificar la versión más efectiva y tomar decisiones informadas para futuras optimizaciones.

¿Cómo se hacen las pruebas A/B? Las pruebas A/B se realizan comparando dos versiones de un elemento para determinar cuál es más efectiva. Primero, se crea la versión A y una variante: la versión B. Luego, la audiencia se divide aleatoriamente en dos grupos: uno ve la versión A y el otro la versión B. Durante un período de prueba, se recopilan datos sobre cómo interactúa cada grupo con su versión asignada. Finalmente, se analizan las métricas clave, como la tasa de conversión y la tasa de clics, para identificar cuál versión tiene mejor rendimiento y tomar decisiones informadas basadas en estos resultados.