¿Quieres mejorar tus tasas de apertura en Mailchimp? Las campañas A/B testing son la clave. Esta guía paso a paso te enseñará cómo crear y ejecutar pruebas A/B efectivas en Mailchimp, optimizando tus envíos para obtener mejores resultados. Aprenderás a probar diferentes líneas de asunto, contenido e incluso horarios de envío para maximizar el impacto de tus emails y conectar mejor con tu audiencia. ¡Prepárate para aumentar tus aperturas!
Instrucciones Paso a Paso
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Creación de la Campaña A/B
- Haz clic en 'Crear una campaña'.
- Selecciona la opción 'A/B'.
Creación de la Campaña A/B -
Definición del Público Objetivo
- Selecciona la lista de destinatarios (segmentada o completa).
Definición del Público Objetivo -
Configuración de la Prueba A/B
- Define la variable a probar (asunto, nombre del remitente, contenido o tiempo de envío).
- Establece el porcentaje de destinatarios para cada variante (recomendado 50%/50%).
- Selecciona el criterio para determinar la variante ganadora (porcentaje de aperturas, clics, ingresos o manual).
- Define el tiempo para determinar el ganador (5 horas, 2 días, etc.).
Configuración de la Prueba A/B -
Creación de las Variantes
- Nombra la prueba A/B y crea las variantes de asunto.
Creación de las Variantes -
Diseño del Email
- Selecciona una plantilla de email.
- Edita el contenido de la plantilla según tus variantes.
Diseño del Email -
Envío de la Campaña
- Confirma la información y envía la campaña.
Envío de la Campaña
Tips
- Para mejorar el porcentaje de aperturas, utiliza el criterio de 'Porcentaje de aperturas' para determinar el ganador.
- Prueba solo una variable a la vez para resultados más precisos. Mailchimp permite hasta 3 combinaciones por variable.
- La segmentación de tu lista te permitirá obtener resultados más relevantes.
Common Mistakes to Avoid
1. Segmentación incorrecta de la audiencia
Razón: Enviar el mismo email A/B a toda tu lista reduce la efectividad de la prueba. No permite identificar qué variaciones funcionan mejor para diferentes segmentos.
Solución: Segmenta tu audiencia basándote en datos demográficos, comportamiento o nivel de interacción para asegurar que cada variación llega al público adecuado.
2. Tamaño de muestra insuficiente
Razón: Con una muestra pequeña, los resultados de la prueba A/B pueden ser poco fiables y no representativos del comportamiento general de tu audiencia.
Solución: Asegúrate de tener un tamaño de muestra lo suficientemente grande para obtener resultados estadísticamente significativos antes de concluir la prueba.
3. Cambios demasiado grandes entre las variaciones
Razón: Si las variaciones A y B son demasiado diferentes, es difícil determinar qué elemento específico causó la diferencia en las tasas de apertura.
Solución: Modifica solo un elemento a la vez (asunto, línea de pre-encabezado, etc.) para identificar con precisión qué cambio tiene el mayor impacto.
FAQs
¿Cuánto tiempo debo esperar para obtener resultados significativos en mis pruebas A/B?
Depende del tamaño de tu lista y la variación entre tus campañas. Generalmente, se necesitan al menos algunos cientos de envíos para obtener datos fiables. Mailchimp suele recomendar esperar hasta que uno de los envíos alcance un número estadísticamente significativo de aperturas antes de declarar un ganador.
¿Qué tipo de variaciones debo probar en mis campañas A/B?
Puedes probar variaciones en la línea de asunto (esto es lo más común), el contenido del email (incluyendo imágenes y llamadas a la acción), el horario de envío, e incluso la segmentación de la audiencia. Comienza probando una sola variable a la vez para obtener resultados más claros.