¿Sabías que realizar pruebas A/B con las líneas de asunto de tus emails puede aumentar su tasa de apertura hasta en un 49%?¹ Para los profesionales del marketing que quieran hacerse un hueco en bandejas de entrada saturadas, esta sencilla táctica puede mejorar notablemente el rendimiento de las campañas por correo electrónico.
Saber hacer tests A/B para tus campañas de email marketing de forma efectiva implica algo más que hacer una simple comparación entre dos líneas de asunto. Si quieres mejorar realmente las tasas de clics, impulsar el engagement y potenciar las conversiones, deberás poner en práctica ciertas recomendaciones para llevar a cabo estas pruebas.
En este artículo explicamos todo lo que debes saber sobre las pruebas A/B de email: desde qué son y por qué son importantes hasta cómo estructurarlas y evitar los errores más habituales. Tanto si eres principiante como si estás perfeccionando tu estrategia actual, en esta guía encontrarás las herramientas necesarias para tomar decisiones inteligentes basadas en datos y obtener mejores resultados.
¿Qué son las pruebas A/B de correo electrónico?
Los tests A/B de correo electrónico, también conocidos como pruebas divididas o “split testing”, consisten en enviar dos o más versiones de un mismo email a diferentes segmentos de audiencia para determinar cuál funciona mejor. Esto se logra modificando una variable cada vez, como la línea de asunto o la llamada a la acción (CTA), y midiendo el impacto en métricas como la tasa de apertura o las conversiones.
Este enfoque ayuda a los profesionales del marketing a simplificar las campañas y a basar sus decisiones en datos reales. Por ejemplo, si la versión A tiene una tasa de apertura del 12% y la versión B del 17%, está claro qué línea de asunto es más efectiva. A la larga, esta información permite crear campañas más eficaces y estrategias de segmentación más precisas.
Los elementos que se prueban con más frecuencia son:
- Líneas de asunto
- Preencabezados
- Contenido del email
- Llamadas a la acción (CTA)
- Horarios de envío
Estas variables afectan de forma directa al éxito de indicadores clave de rendimiento como la tasa de apertura, la tasa de clics (CTR) y las conversiones.
Elementos más habituales para poner a prueba
- Líneas de asunto: Este es el punto de partida más popular, ya que influirá de manera directa en si los destinatarios deciden o no abrir el mensaje. Una aplicación adecuada de las pruebas A/B en las líneas de asunto del email puede aumentar notablemente la tasa de apertura.
- Preencabezados: Este breve fragmento de texto, que aparece al lado o por debajo de la línea de asunto en las bandejas de entrada, también influye en la tasa de apertura. Comprueba si funciona mejor un texto orientado hacia los beneficios o centrado en la curiosidad.
- Contenido del email: Se puede probar con todo, desde el tono y la estructura hasta la extensión y las imágenes. Compara textos cortos y largos, o narrativas y viñetas, para determinar qué tiene un mayor impacto.
- Llamadas a la acción (CTA): Puedes probar con distintas redacciones, ubicaciones y diseños para ver cuáles generan más clics. Por ejemplo, “Más información” y “Empieza ya” podrían producir resultados muy diferentes.
- Horario de envío: El momento en el que se envía el email puede afectar a su rendimiento. Herramientas como MailerLite ofrecen recomendaciones basadas en datos, pero es mejor, y más preciso, realizar pruebas con tu propia audiencia.
Las líneas de asunto, las CTA, el contenido y el horario de envío son los elementos más relevantes en los tests A/B de correo electrónico.
¿Por qué son importantes las pruebas A/B en email marketing?
Conocer la importancia de los tests A/B de correo electrónico es fundamental para tomar decisiones de marketing más inteligentes y efectivas. En lugar de basarse en el instinto o los hábitos pasados, estas pruebas aportan una mayor certeza, ya que permiten ver a qué responde realmente tu audiencia y a modificar las campañas futuras con confianza. Desde perfeccionar una línea de asunto hasta probar varios botones de llamada a la acción, estos cambios graduales contribuirán al éxito de tu estrategia.
En esta sección te mostramos los principales motivos por los que las pruebas A/B son esenciales, incluida la forma en que respaldan la toma de decisiones basada en datos, cómo mejoran la efectividad general de las campañas y ofrecen un retorno de la inversión medible.
Toma de decisiones basada en datos
Sin las pruebas A/B, muchas decisiones de marketing por email se basarán en suposiciones o conjeturas. Pero cuando se prueban distintas variables y recopilan datos medibles, se puede ver qué es lo que realmente impulsa el rendimiento. A la larga, esto ayuda a crear estrategias más precisas y a reducir los esfuerzos innecesarios.
Optimización de la eficacia de las campañas
Las pruebas A/B ayudan a optimizar las campañas de marketing para lograr la máxima efectividad. Ya sea mejorando las tasas de apertura mediante la modificación de la línea de asunto o aumentando las conversiones con mejores llamadas a la acción, estas pruebas ayudan a identificar lo que funciona mejor para tu audiencia.
Ejemplos de ROI de la vida real
Según HubSpot, los especialistas en marketing que aplican con frecuencia los tests A/B, pueden mejorar los resultados de las campañas hasta en un 37%². Litmus informa de unos beneficios similares: los equipos que implementan pruebas periódicas superan de forma constante a los que no lo hacen³.
Las pruebas A/B mejoran la precisión de los datos y la segmentación de las campañas, y generan un mejor ROI con cambios pequeños pero consistentes.
Elementos que debes probar
Para sacar el máximo partido a los tests A/B de correo electrónico, necesitas saber con qué partes del mensaje debes experimentar. No todos los elementos tienen la misma importancia; algunos provocan un mayor impacto que otros.
A continuación detallamos los componentes clave en los que deberás centrarte, desde las líneas de asunto hasta los horarios de envío. Al analizar estas áreas estratégicamente, descubrirás lo que genera engagement y conversiones entre tu público objetivo.
Líneas de asunto
En las líneas de asunto las pruebas A/B son fundamentales, porque afectan directamente a las tasas de apertura y determinan si el mensaje se publica o no. Experimentar con distintas variaciones de longitud, puntuación, personalización, tono, emojis y preguntas puede revelar qué conecta realmente con tu audiencia.
Por ejemplo, comparar “Tu informe semanal está listo” con “¿Quieres ver tus últimos resultados?”, o frases que giran en torno a la urgencia con las basadas en la curiosidad, puede mejorar rápidamente las tasas de apertura y la visibilidad general de la campaña. Estos cambios son fáciles de verificar y a menudo proporcionan información útil para emails futuros.
Contenido del email
El cuerpo de tu correo electrónico determinará el interés que demuestren los lectores después de abrirlo. Desde la narrativa hasta el formato, el contenido influye en gran medida en la tasa de clics. Puedes probar con un formato con mucho texto o con otro más visual, o cambiar el diseño de una newsletter por un mensaje monotemático.
Otra comprobación muy efectiva es el tono del mensaje: ¿Responden mejor tus suscriptores a un texto formal e instructivo? ¿O prefieren algo más casual y conversacional? También puedes comparar diferentes tipos de contenido: educativo y promocional, o centrado en los propios productos frente al valor de cada uno.
No descuides el diseño: el orden en el que presentes la información puede influir en la distancia hasta la que se desplacen los lectores y a su capacidad para actuar. Comparar las pruebas A/B en el contenido de los emails frente a las líneas de asunto puede ayudarte a descubrir qué elemento tiene un mayor impacto sobre tu público objetivo.
Llamadas a la acción (CTA)
Una llamada a la acción es donde se generan los clics, por lo que es fundamental acertar con ellas. Los tests A/B en tus CTA podrían revelar qué mensajes o estilos impulsan a tus lectores a actuar. Puedes comparar “Empieza tu prueba gratuita” con “Ver precios”, o el color, el tamaño, la ubicación e incluso el texto que rodea al botón.
Algunas plataformas permiten ver mapas de calor que muestran dónde hacen clic los usuarios, lo que ayuda a identificar si se está ignorando o pasando por alto una llamada a la acción. También puedes probar qué número de CTA es mejor incluir, ya que, a veces, una acción única y clara funciona mejor que múltiples opciones.
Prueba también con distintos niveles de urgencia (por ejemplo, “Actúa ya” frente a “Obtén más información”), ya que podrían generar respuestas muy diferentes dependiendo de tu objetivo. Todos los cambios te proporcionarán información sobre lo que influye en el comportamiento de los usuarios y cómo mejorar las tasas de clics de tus emails de manera consistente.
Horarios de envío
El momento en el que envías tu email puede ser tan importante como su contenido, ya que influirá en cuándo se ve tu mensaje y si se abre. Las herramientas MailerLite y Klaviyo ofrecen una optimización automatizada del momento del envío basada en un engagement previo; pero aun así, tu audiencia podría tener preferencias únicas.
Prueba a enviar tus emails entre semana y los fines de semana, por la mañana y por la tarde, o como envío programado frente a activadores de comportamiento (por ejemplo, después de que un usuario haya visitado tu página web). Los husos horarios también son importantes, ya que el momento ideal para una persona que vive en Londres podría no coincidir con el de un usuario de Sídney.
Las pruebas de los horarios de envío se pueden llevar a cabo más de una vez, dado que a medida que cambien los hábitos de los usuarios, también cambiarán los momentos óptimos. Experimentar a menudo garantizará que tus emails sigan llegando a las personas en el momento oportuno, lo que aumentará tus probabilidades de éxito.
Comparar diferentes líneas de asunto, llamadas a la acción, estilos de contenido y horarios de envío ayuda a perfeccionar cada paso de tu estrategia de email y revela lo que impulsa el engagement en tu audiencia.
Buenas prácticas para realizar pruebas A/B
Hacer tests A/B de manera efectiva consiste en mucho más que simplemente cambiar una línea de asunto o una llamada a la acción por otra. Para conseguir resultados fiables que te muevan a actuar, necesitas un método claro. A continuación veremos algunas prácticas recomendadas para las pruebas A/B de correo electrónico, y nos centraremos en cómo estructurarlas correctamente, el tamaño de la muestra y la importancia del rigor estadístico.
Seguir estas prácticas garantiza que el esfuerzo invertido en las pruebas divididas genere resultados valiosos. Sin una configuración adecuada, correrás el riesgo de tomar decisiones basadas en el azar en vez de en la realidad. Tanto si estás aprendiendo a realizar este tipo de pruebas para tus campañas de email como si lo que buscas es perfeccionar una estrategia ya existente, los siguientes principios se pueden aplicar en todos los casos.
Prueba una variable a la vez
La regla de oro de las pruebas A/B es aislar las variables. Si modificas más de un elemento (por ejemplo, el asunto y la llamada a la acción), no sabrás cuál ha causado el cambio en el rendimiento. Esto desvirtúa el objetivo de las pruebas.
Céntrate en una sola variable por prueba: asunto, texto del botón, imagen, hora de envío u otra cosa, y una vez que tengas los resultados, podrás probar con otro elemento diferente. Este método estructurado y gradual garantiza que la información obtenida sea clara y fiable.
Utiliza un tamaño de muestra lo suficientemente grande
Por muy bien diseñada que esté la prueba, el resultado no será fiable si la muestra es demasiado pequeña. Un test con 30 personas no proporcionará información útil, especialmente en campañas grandes. Necesitarás un tamaño de muestra estadísticamente válido para obtener resultados significativos.
Usa una calculadora de pruebas A/B para determinar el tamaño adecuado. Muchas plataformas, como MailerLite, ActiveCampaign y HubSpot, ofrecen esta función. Elige el tamaño de tu muestra en función de tu audiencia total y el nivel de diferencia que esperas detectar entre las distintas versiones. Los cambios pequeños requieren muestras grandes para demostrar su relevancia.
Garantiza la significación estadística
No canceles las pruebas en el momento en que veas los primeros resultados. Espera a que pase el tiempo suficiente para recopilar datos sólidos. Una victoria rápida se puede esfumar en un instante, especialmente si los resultados no están respaldados por la significación estadística. Aquí es donde resultan muy útiles las herramientas de plataformas como Bloomreach o Mailmodo, que ayudan a confirmar si las diferencias observadas se deben a la variable que has probado o simplemente al azar.
En este último caso, los resultados de la prueba no serán procesables. Por lo tanto, aunque una versión parezca mejor, no podrás confiar en ella salvo que los datos indiquen que es fiable. Este es el motivo por el que conviene invertir suficiente tiempo y esfuerzo para garantizar los mejores resultados.
No realices demasiados tests
Si cada semana pones a prueba todos los elementos de tus emails, acabarás por incomodar a tu audiencia y enturbiarás los resultados. Si los suscriptores reciben correos electrónicos demasiado variados, podrías provocarles fatiga o hacer que pierdan la confianza en tus mensajes.
Un mejor enfoque consiste en seguir un programa estructurado que priorice los elementos de alto impacto (como líneas de asunto o llamadas a la acción) y espacie los ensayos para evitar agobiar a la audiencia. Asegúrate de que cada prueba tenga un objetivo claro antes de ejecutarla.
Consejos rápidos:
- Etiqueta cada prueba claramente para que puedas realizar un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo.
- Lleva un registro de las pruebas que incluya fechas, variables, resultados e información.
- Si los resultados del test son demasiado similares para considerarlos fiables, no dejes nada al azar, vuelve a realizar la prueba con una muestra más grande o ajusta un poco la variable.
Realiza las pruebas de forma limpia cambiando un elemento cada vez, utilizando tamaños de muestra adecuados y resistiendo la tentación de realizar demasiados tests.
Errores habituales que se deben evitar en las pruebas A/B
Incluso con las herramientas e intenciones adecuadas, es fácil cometer errores básicos que pueden arruinar los resultados de las pruebas. Evitarlos ayuda a garantizar la obtención de una información fiable y útil. A continuación te mostramos los principales errores que deberás evitar.
Modificar demasiadas variables
Esto impide saber qué elemento ha influido en el resultado. Prueba siempre un elemento cada vez. Si no sabes por dónde empezar, hazlo con los de alto impacto, como las líneas de asunto o las llamadas a la acción.
No esperar el tiempo suficiente
Las pruebas requieren tiempo para recopilar datos importantes, por lo que acortarlas puede generar resultados engañosos. Deja que sigan su curso hasta el final, incluso si los resultados iniciales te apremian a actuar de inmediato.
Interpretar los resultados erróneamente
No bases tus decisiones en datos insignificantes desde el punto de vista estadístico. Una ligera diferencia en la tasa de clics puede parecer prometedora, pero no significa nada si la muestra es demasiado pequeña. Aprender a analizar los resultados de las pruebas A/B en el mail marketing garantiza que no confundas las pequeñas fluctuaciones con tendencias importantes. Ayúdate con las herramientas integradas y vuelve a realizar la prueba si es necesario.
Aísla las variables, dedica tiempo suficiente a las pruebas y utiliza las herramientas adecuadas para interpretar los datos con precisión. Unas pocas comprobaciones sencillas pueden marcar la diferencia entre conseguir información fiable y desperdiciar recursos.
Herramientas para realizar pruebas A/B de manera eficaz
No te preocupes, no es necesario realizar las pruebas A/B de forma manual. Existen numerosas herramientas para evaluar las campañas de marketing por correo electrónico con estas pruebas, que hacen que el proceso sea más rápido, fácil y fiable.
Cada plataforma ofrece un equilibrio único entre usabilidad y profundidad de análisis. Elige la herramienta que mejor se adapte al tamaño de tu equipo, sus habilidades técnicas y los objetivos de tu campaña.
Estas herramientas simplifican la configuración y el análisis de los tests A/B, pero la elección adecuada dependerá de tus necesidades y experiencia.
Ejemplos de pruebas A/B en la vida real
La teoría es muy útil, pero los ejemplos de pruebas A/B muestran cómo funciona el proceso en la práctica. Para cerrar este artículo, aquí tienes unos casos prácticos de pruebas A/B de correo electrónico.
Electronic Arts
EA comparó dos formatos distintos de email para promocionar un juego nuevo: uno con muchas imágenes y el otro con muy pocos gráficos y más centrado en el texto. La versión con pocas imágenes consiguió un CTR un 14% más alto, lo que demuestra que la simplicidad a menudo suele ser la mejor opción.
HubSpot
HubSpot probó dos versiones de botón de llamada a la acción en una newsletter informativa. “Descarga ahora” superó a “Consigue la guía” en un 21% en tasa de clics. También realizaron pruebas A/B con los nombres de los remitentes y descubrieron que usar un nombre real aumentó las aperturas en un 16%.
A balanced social media content strategy is essential for user engagement, trust-building, and driving conversions. By diversifying posts using the 50-30-20 rule, brands can cut through the noise, avoid over-promoting, and build credibility.
Las pruebas A/B ayudaron a Electronic Arts y HubSpot a descubrir lo que realmente conecta con sus audiencias.
Mejora tus campañas de email con las pruebas A/B
No es que las pruebas A/B sean útiles en tu estrategia de email marketing, sino que son esenciales. Conseguirás una mayor claridad, eliminarás las conjeturas y mejorarás tu tasa de clics.
Empieza con una sola variable, realiza un seguimiento de los datos y vete ajustándolos sobre la marcha. Independientemente de si quieres comparar el contenido de un email con el asunto o modificar el horario de envío, esta información te ayudará a crear mejores campañas.
¿Quieres optimizar tus emails? Empieza hoy mismo a realizar pruebas A/B con un pequeño cambio.
Referencias:
1. Campaign Monitor. New Rules of Email Marketing [2019]. CampaignMonitor. Publicado en 2019. https://www.campaignmonitor.com/resources/guides/email-marketing-new-rules/
2. Riserbato R. 9 A/B Testing Examples from Real Businesses. blog.hubspot.com. Publicado el 21 de abril de 2023. https://blog.hubspot.com/marketing/a-b-testing-experiments-examples
3. Slater C. Ultimate Guide to Dark Mode [+ Code Snippets, Tools, Tips from the Email Community]. Litmus. Publicado el 27 de febrero de 2025. Consultado el 2 de junio de 2025. https://www.litmus.com/blog/email-ab-testing-how-to
