Las 6 mejores plataformas de martech para plantillas de email y A/B test

Antes de decidirte por cualquier plataforma, haz una prueba real durante el periodo de prueba. Las demostraciones genéricas no te mostrarán los obstáculos con los que te encontrarás a la hora de crear campañas reales.

La mayoría de los equipos de marketing ya saben que las mejores plataformas de martech combinan editores de «arrastrar y soltar» con funciones de experimentación integradas. Saber qué plataforma se adapta mejor a tu flujo de trabajo es más difícil de lo que parece.

La diferencia entre una herramienta que agiliza los lanzamientos y otra que genera nuevos cuellos de botella suele reducirse a unos cuantos aspectos: cómo se integra la realización de pruebas con la segmentación, si la selección de la opción ganadora se hace automáticamente y si puedes probar recorridos completos en lugar de envíos aislados.

Los equipos que realizan pruebas con frecuencia necesitan plataformas diseñadas para ofrecer rapidez y rigor estadístico, no solo listas de funciones que queden bien en las demostraciones.

¿Cuáles son las mejores plataformas de martech para plantillas de email y A/B test?

Las plataformas que te muestro a continuación se han seleccionado según estos criterios:

• Flexibilidad de las plantillas
• Profundidad de las pruebas A/B y multivariantes nativas
• Experimentación a nivel de recorrido
• La rapidez con la que un equipo de marketing puede poner en marcha una campaña sin ayuda de los desarrolladores

Insider One

Insider One combina el CDP, la inteligencia artificial (IA), la personalización y la gestión del recorrido del cliente para que los equipos puedan hacer pruebas en email, notificaciones web, SMS y WhatsApp desde un único panel. Architect, la solución de gestión del recorrido del cliente de Insider One, permite realizar pruebas A/B a nivel de recorrido. Puedes comparar secuencias completas, no solo envíos individuales.

Insider One AI™, el amplio conjunto de funciones de IA de Insider One, selecciona automáticamente las variantes más eficaces a intervalos regulares en función de las conversiones, la tasa de conversión o los ingresos. Así te ahorras el trabajo manual de comprobar los resultados y poner en marcha las variantes tú mismo.

Características principales:

• Editor de emails de «arrastrar y soltar» con bloques de contenido modulares y reutilizables
• A/B test y pruebas multivariantes nativas con selección automática del ganador gracias a la IA
• Pruebas A/B de recorridos en Architect para comparar secuencias completas en todos los canales
• CDP unificado para la segmentación y la personalización en tiempo real
• Coordinación multicanal entre email, SMS, WhatsApp, notificaciones push web y notificaciones push de aplicaciones

Ideal para: Equipos de medianas empresas y grandes corporaciones que llevan a cabo campañas omnicanal y quieren disponer de una plataforma que integre CDP, personalización y pruebas.

Precios: Precios basados en usuarios rastreados mensualmente (MTU), sin cargos ocultos por datos, almacenamiento o eventos duplicados. Ponte en contacto con el departamento de ventas para obtener un presupuesto personalizado.

Klaviyo

Klaviyo se integra perfectamente con Shopify y otras plataformas de ecommerce para importar catálogos de productos y datos de compra. Crear plantillas dinámicas de email con recomendaciones personalizadas de productos te lleva unos minutos, no horas.

Como alternativa a los A/B test de Mailchimp, Klaviyo ofrece pruebas integradas para las líneas de asunto, el contenido y las horas de envío. Los usuarios pueden configurar la selección automática del ganador en función de las tasas de apertura o de clics tras un periodo de tiempo determinado.

Precios: Hay un plan gratuito disponible para un número limitado de contactos. Los planes de pago varían según el número de perfiles activos y el volumen de emails enviados.

Mailchimp

Mailchimp sigue siendo una opción muy popular entre las marcas que están empezando y buscan una interfaz intuitiva. El editor de «arrastrar y soltar» incluye una gran variedad de plantillas prediseñadas, lo que permite a los equipos lanzar campañas con un aspecto profesional en un santiamén.

En cuanto a los A/B test de Mailchimp, puedes probar varias variaciones de los asuntos de los correos, ya sea en los nombres, el contenido o las horas de envío. La plataforma se encarga de dividir la audiencia y envía automáticamente la versión ganadora según la métrica que elijas.

Precios: El plan gratuito incluye plantillas básicas, pero limita las funciones de pruebas. Los planes de pago te permiten realizar pruebas multivariantes y segmentación avanzada.

HubSpot Marketing Hub

HubSpot Marketing Hub integra el marketing por email directamente en su plataforma más amplia de gestión de relaciones con los clientes (CRM). Esta integración permite a los profesionales del marketing personalizar las plantillas de email utilizando cualquier dato almacenado en el CRM.

Los A/B tests de HubSpot permiten a los equipos probar los asuntos, los nombres de los remitentes y el contenido del cuerpo de los emails. La selección automática del ganador está disponible en los planes Professional y Enterprise.

Precios: hay herramientas gratuitas disponibles con la marca de HubSpot. Para los A/B test avanzados se necesitan los planes Professional y Enterprise.

ActiveCampaign

ActiveCampaign se centra en la marketing automation y en las campañas de ciclo de vida para empresas medianas. La plataforma ofrece un creador de plantillas de email flexible, además de un panel de automatización visual en el que puedes diseñar flujos lógicos complejos.

Los A/B tests estándar están disponibles para envíos individuales y para pruebas comparativas dentro de los flujos de trabajo automatizados. Puedes probar diferentes rutas o tiempos de espera para ver qué secuencia genera mayor interacción.

Precios: No hay plan gratuito disponible. Los niveles de precios dependen del volumen de contactos y del acceso a las funciones.

Campaign Monitor

Campaign Monitor ofrece una experiencia de marketing por email muy sencilla, con especial énfasis en el diseño y la calidad de las plantillas. La biblioteca de plantillas adaptativas se ve genial en todos los dispositivos y clientes de email.

La función de A/B test cubre lo básico: compara diferentes versiones de un email en cuanto al asunto o el contenido, y el sistema implementa automáticamente la versión ganadora.

Precios: el plan básico empieza con un volumen de envío limitado. Los planes avanzados incluyen el envío según zona horaria y pruebas ilimitadas.

¿Qué deberías probar en las plantillas de email y los recorridos de clientes?

La mayoría de las empresas siguen sin hacer A/B tests en sus emails, y hacer pruebas sin una hipótesis es un desperdicio de mensajes y retrasa la toma de decisiones. Las ideas que te damos a continuación están organizadas según la métrica a la que afectan, para que puedas adaptar tu prueba a tu objetivo.

¿Qué deberías probar en el asunto y el preencabezado?

Prueba un mensaje personalizado para despertar la curiosidad. Por ejemplo: «John, aquí tienes tu resumen semanal» frente a «Te has perdido estas novedades». Mide la tasa de clics (CTR) en lugar de la tasa de apertura si tu público se compone principalmente de usuarios de Apple Mail.

¿Qué deberías probar en el nombre del remitente?

Prueba el nombre de tu marca frente al de un remitente individual. «Acme Corp» frente a «Sarah de Acme Corp» puede influir en las tasas de apertura y de respuesta, sobre todo en el caso de audiencias B2B.

¿Qué deberías probar en el texto y la ubicación de la llamada a la acción?

Prueba «Compra ahora» frente a «Descubre las novedades» o coloca el botón principal en la parte superior de la página en lugar de debajo de la imagen principal. Mide el CTR para ver cuál genera más clics.

¿Qué deberías probar en cuanto a la hora y el día de envío?

Compara un envío por la mañana a mitad de semana con otro por la tarde más adelante en la misma semana. Optimizar la hora de envío es más importante de lo que la mayoría de los equipos creen. La mejor hora varía según el público.

¿Qué deberías probar en cuanto al nivel de personalización?

Compara el uso del nombre de pila con un bloque dinámico de recomendaciones de productos. Este último suele generar mayores tasas de conversión e ingresos por destinatario, pero requiere más configuración.

¿Qué deberías probar en cuanto a la lógica y la secuencia del recorrido?

Compara un plazo de espera más corto con uno más largo tras el abandono del carrito. Los plazos más cortos suelen recuperar más ventas, pero no siempre. El comportamiento de tu público es lo que determina la respuesta, y si quieres ver cómo se hace una prueba A/B a nivel de recorrido en un lienzo de orquestación real, pide una demostración.

¿Cómo funcionan las pruebas A/B en el email?

El A/B test compara dos versiones de un email para ver cuál funciona mejor según un indicador concreto. El proceso es sencillo, pero los detalles son importantes. Un A/B test mal diseñado puede dar resultados engañosos.

A continuación te explico cómo hacer A/B tests de forma eficaz:

• Define una única hipótesis y un único indicador de éxito
• Crea un grupo de control y una o varias variantes con un cambio aislado
• Divide tu público al azar (la plataforma se encarga de esto)
• Realiza la prueba durante un tiempo predeterminado o con un tamaño de muestra concreto
• Declara un ganador basándote en la confianza estadística y, a continuación, implementa el cambio

En los A/B tests se modifica una sola variable para comparar versiones. En los tests multivariantes se modifican varias variables para comparar muchas combinaciones. Como los tests multivariantes requieren muestras mucho más grandes, la mayoría de los programas de email se ciñen a los A/B tests estándar.

Interrumpir una prueba antes de tiempo porque parece que una variante está ganando hace que aumenten las tasas de falsos positivos. Establece desde el principio el tamaño de la muestra o la duración y cíñete a ello; y si quieres un repaso rápido, a nivel de plataforma, de cómo los equipos ponen en práctica las pruebas sin herramientas adicionales, entra en el centro de demostraciones del producto.

¿Qué debes tener en cuenta en las plataformas de martech en cuanto a plantillas y A/B test?

Las listas de características son fáciles de encontrar. Lo difícil es saber qué características afectan realmente a tu flujo de trabajo. Los criterios que te mostramos a continuación están ordenados según en qué medida reducen el tiempo de lanzamiento y mejoran la validez de las pruebas.

• Editor de arrastrar y soltar con bloques modulares: reduce la dependencia de los desarrolladores y agiliza la creación de variantes. Busca bloques de contenido reutilizables, no solo diseños de arrastrar y soltar
• Pruebas A/B y multivariantes nativas: las pruebas deberían estar integradas en el generador de campañas, no en un módulo aparte. Comprueba los límites de variantes por prueba
• Selección automática de ganadores: Las plataformas con selección automática de ganadores te ahorran tiempo y reducen el riesgo de errores humanos. Pregunta si la lógica se basa en aperturas, clics, conversiones o ingresos
• Pruebas A/B a nivel de recorrido: si ejecutas secuencias de varios pasos, necesitas pruebas a nivel de recorrido para comparar recorridos completos, no solo envíos individuales. La mayoría de las plataformas no admiten esto
• Pruebas de renderizado y vista previa en modo oscuro: una plantilla que no funcione bien en Outlook o en modo oscuro te dará resultados sesgados. Las vistas previas nativas o las integraciones con Litmus o Email on Acid son imprescindibles
• Integración con tu CDP o almacén de datos: la segmentación y la personalización dependen de que los datos de los clientes estén unificados. Comprueba si la plataforma cuenta con un CDP integrado o si necesita un conector de terceros

Las plataformas con las funciones de prueba más avanzadas suelen tener curvas de aprendizaje más pronunciadas. Si tu equipo lanza campañas de vez en cuando, te basta con una herramienta más sencilla. Si realizas muchas pruebas, invierte en una plataforma con selección automática del ganador y división de recorridos. Si estás pensando en dar ese paso, pide una demostración y pon a prueba el flujo de trabajo en una campaña real, no en una presentación de diapositivas.

¿Cómo se miden los A/B tests sin tasas de apertura fiables?

La función «Protección de la privacidad del correo» de Apple infla las tasas de apertura al cargar las imágenes de antemano. Si tu público está compuesto principalmente por usuarios de Apple Mail, la tasa de apertura ya no es un indicador fiable del éxito.

• CTR (tasa de clics): Clics divididos entre los emails enviados. Es útil para comparar la interacción, pero no tiene en cuenta las aperturas
• Tasa de clics por apertura (CTOR): clics divididos entre aperturas. Sigue siendo útil para los segmentos que no son de Apple, pero no es fiable como métrica principal
• Ingresos por destinatario: ingresos divididos por los emails entregados. La métrica más fiable para las marcas de ecommerce
• Tasa de conversión: Conversiones divididas entre los emails enviados. Requiere una configuración adecuada de la atribución mediante UTM o el seguimiento de la plataforma

Si tu lista tiene una gran proporción de usuarios de Apple Mail, elige como métrica principal de éxito el CTR o los ingresos por destinatario; y si quieres ver ejemplos de cómo los equipos empresariales elaboran informes sobre las pruebas tras la implementación de MPP, échale un vistazo al centro de demostraciones del producto.

¿Qué problemas de validez estadística y qué errores en los A/B test deberías evitar?

Una prueba que termine demasiado pronto o que compare demasiadas variantes a la vez puede dar resultados que parezcan significativos, pero que en realidad no lo son.

• Echar un vistazo y parar antes de tiempo: mirar los resultados a mitad de la prueba y parar cuando una variante parece que va ganando aumenta las tasas de falsos positivos. Fija un tamaño de muestra o una duración desde el principio y cíñete a ello
• Tamaño de muestra insuficiente: las listas pequeñas no pueden detectar efectos pequeños. Si tu lista es relativamente pequeña, céntrate en probar elementos de gran impacto, como los asuntos de los correos o las llamadas a la acción (CTA), donde las diferencias son lo suficientemente grandes como para detectarlas
• Probar demasiadas variantes: cada variante adicional requiere un mayor tamaño de muestra. Para la mayoría de los programas de email, limítate a un número reducido de variantes por prueba
• Falta de un grupo de control: sin un grupo de control que no reciba ningún email, no puedes medir la incrementabilidad real

Si de verdad quieres reducir los falsos positivos a gran escala, pide una demostración para ver cómo la selección automática de ganadores y la división de recorridos ayudan a los equipos a tomar decisiones más claras sin tener que estar pendiente constantemente de los paneles de control.

¿Cómo eliges una plataforma de martech para plantillas y A/B test?

Las demostraciones están pensadas para impresionar. Sigue este proceso para evaluar la plataforma que mejor se adapta al flujo de trabajo real de tu equipo.

1. Haz una lista de lo que no te puedes perder: identifica las funciones sin las que no puedes trabajar, como las pruebas A/B del recorrido del cliente, una CDP nativa o la selección automática del ganador
2. Analiza tus necesidades de integración: comprueba si la plataforma se conecta sin problemas con tu almacén de datos, tu CRM y tus herramientas de análisis
3. Solicita una prueba con tus propios datos: los datos genéricos de las demostraciones no revelan los puntos de fricción. Importa tus propios segmentos y plantillas
4. Haz una prueba real durante el periodo de prueba: no te limites a crear campañas. Realiza un A/B test de principio a fin y evalúa el panel de informes
5. Calcula el coste total de propiedad: ten en cuenta los recargos por exceso de uso, los módulos adicionales y el tiempo de implementación, no solo el precio base de la suscripción
6. Comprueba las referencias en tu sector: Pide al proveedor que te facilite clientes de tu sector con listas y volúmenes de campaña similares

Si quieres evitar las presentaciones demasiado pulidas de los proveedores y ver el producto en acción con las pruebas y los informes que realmente vas a utilizar, empieza por el centro de demostraciones del producto.

¿Cómo puedes empezar a hacer A/B tests de email esta semana?

No necesitas una configuración perfecta para empezar a hacer pruebas. Aquí tienes un plan sencillo para realizar tu primera prueba válida rápidamente.

• Elige un email con mucho tráfico, como un mensaje de bienvenida, un recordatorio por carrito abandonado o un boletín semanal
• Escribe una sola hipótesis, como «Un asunto más corto aumentará el CTR»
• Crea una variante con un solo cambio
• Establece un tamaño de muestra o una duración antes de lanzar la campaña
• Revisa los resultados solo cuando termine la prueba, no antes
• Documenta los resultados y aplica lo aprendido a tu próximo envío

Si tu equipo necesita realizar pruebas de recorrido multicanal, seleccionar las mejores opciones con ayuda de la IA y contar con una plataforma de datos de clientes (CDP) unificada, pide una demostración para ver cómo Insider One gestiona los A/B test de email a gran escala.

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