¿Y si te dijéramos que la IA no es solo una palabra de moda, sino que realmente multiplica el rendimiento de tus campañas de correo electrónico? Dado que el 97 % de los empresarios cree que las herramientas de IA ayudarán a su negocio, no es de extrañar que el email marketing sea uno de los primeros canales que están optimizando con pruebas basadas en IA.

En lugar de realizar experimentos manualmente y esperar días para obtener resultados estadísticamente significativos, la IA permite una toma de decisiones más rápida, información personalizada y un mejor rendimiento. Así pues, hablemos de cómo puedes perfeccionar tus pruebas A/B con IA y adelantarte a la competencia en lugar de acabar siguiendo el ritmo.

Las tradicionales pruebas A/B de email

Ya sabes cómo va. Pierdes toda una semana creando líneas de asunto, envías la versión A a un grupo, la versión B a otro, esperas, comparas las tasas de apertura y repites. Este método funciona, pero tiene algunos puntos débiles:

• Lleva tiempo recopilar datos significativos.
• A menudo te limitas a probar una variable cada vez.
• Los resultados pueden verse sesgados por factores como la hora de envío, la segmentación de la lista e incluso el tiempo.

Las pruebas A/B manuales siguen teniendo valor, pero seamos realistas: la mitad de las veces estás actuando por instinto. Y cuando hay presión para obtener resultados rápidos, esas suposiciones pueden salir caras.

Entra en escena la IA: tu nueva aliada en las pruebas A/B de email

La IA no elimina la necesidad de las pruebas A/B, sino que las hace más dinámicas. Piensa en la IA como el potente motor que se esconde bajo el capó de tu proceso de pruebas. En lugar de acabar mostrándote lo que ha funcionado, la IA te ayuda a entender por qué ha funcionado y predice lo que funcionará mejor la próxima vez.

Aquí tienes algunas formas en las que la IA potencia tus pruebas A/B:

Análisis predictivo de las líneas de asunto

En lugar de probar líneas de asunto al azar, los modelos de IA pueden analizar miles de campañas anteriores y predecir qué palabras clave, longitudes o formatos son más propensos a funcionar mejor. Si estás creando tus propios modelos en lugar de utilizar herramientas preconstruidas, es posible que necesites desarrolladores de software para integrar los procesos de PLN y los flujos de trabajo de formación basados en datos históricos. Saber cómo incorporar un equipo dedicado a tu proceso puede mejorar la eficiencia de esta integración, garantizando una ejecución fluida y resultados más rápidos.

Optimización en tiempo real

Las pruebas A/B tradicionales esperan hasta que se recopilan suficientes datos para elegir un resultado ganador. Las plataformas basadas en IA pueden ajustar las campañas en tiempo real, reasignando el volumen de envío a la versión mejor a medida que se obtienen los resultados. Eso significa menos oportunidades perdidas y un mayor retorno de la inversión.

Pruebas multivariantes simplificadas

Probar más de una variable a la vez solía ser una pesadilla logística. Pero la IA puede combinar líneas de asunto, horas de envío, diseños, llamadas a la acción y mucho más, todo en la misma campaña. Procesan los datos más rápido de lo que cualquier equipo humano podría hacerlo y saben cómo aislar los factores de rendimiento con precisión. Una vez más, esto se debe a la utilización del PLN para ofrecer una conclusión similar a la humana sobre conjuntos de datos que son demasiado amplios para los humanos.

Personalización del comportamiento

¿Por qué realizar pruebas generales cuando la IA puede ayudarte a segmentar de forma más inteligente? Al aprovechar los datos de comportamiento, la IA te ayuda a realizar pruebas hiperorientadas para diferentes perfiles de usuario. En nichos concretos, la segmentación suele estar determinada por la etapa del buyer journey y la intención de las palabras clave. Las pruebas de comportamiento basadas en la IA te permiten reflejar esos mismos principios en tus flujos de trabajo de email para lograr una mayor relevancia y continuidad.

Cómo comenzar a integrar la IA en tu flujo de trabajo de pruebas A/B

Antes de lanzarte a por todas, recuerda que la IA es una herramienta, no una solución milagrosa. Funciona mejor cuando se combina con la creatividad humana y el pensamiento estratégico. A continuación te explicamos cómo puedes comenzar a utilizar la IA para mejorar tu estrategia de pruebas A/B:

1. Exporta y analiza los datos históricos de email

Comenzar por exportar tus campañas anteriores a un archivo CSV o a un almacén de datos. No olvides incluir variables como la tasa de apertura, el CTR, la tasa de conversión, la tasa de rebote y la hora de envío. Realiza un análisis de correlación (por ejemplo, pruebas de Pearson o chi-cuadrado) para aislar los factores que influyen de forma constante en el rendimiento. Esto constituye la base de cualquier modelo de IA que apliques. Puedes utilizar Python con pandas o incluso introducir este conjunto de datos en Google AutoML Tables para obtener información sin necesidad de programar.

2. Implementa pruebas adaptativas mediante algoritmos de bandidos multiarmas

Pasa de las divisiones A/B estáticas a la asignación dinámica del tráfico. Utiliza herramientas que admitan algoritmos de bandidos multiarmas, que desvían automáticamente más tráfico hacia las variantes con mejor rendimiento a medida que se desarrolla la campaña. Plataformas como VWO, Mutiny o incluso modelos Bandit personalizados en TensorFlow Probability permiten la optimización bayesiana del comportamiento de los usuarios en tiempo real, lo que mejora la eficiencia de las pruebas sin tener que esperar a obtener resultados significativos.

3. Integra el seguimiento del comportamiento en el email y en la página web

Instala herramientas de seguimiento del comportamiento como Segment o Heap para conseguir las acciones de los usuarios después del email. Conecta estas herramientas a tu plataforma de email mediante webhooks o API. Esto te permite realizar un seguimiento del usuario desde la apertura del email → la visita a la página web → interacción con el producto → compra. Introducir estos datos del embudo completo en un motor de IA te proporciona información real sobre el rendimiento más allá de los datos básicos de clics.

4. Automatiza la generación de variantes mediante IA y modelos de puntuación

Utiliza herramientas de redacción publicitaria basadas en GPT (por ejemplo, OpenAI API o Jasper) para generar líneas de asunto, titulares y llamadas a la acción a gran escala basadas en plantillas derivadas de tus campañas con mejor rendimiento. A continuación, pásalas por modelos de puntuación basados en IA, como Phrasee o LLM internos, que están ajustados a tus datos. Descarta las variantes de bajo potencial antes de que se publiquen, lo que te permitirá ahorrar volumen de envío y aumentar la precisión de las pruebas.

Impacto en el mundo real: cómo son las pruebas A/B con IA

Supongamos que vas a lanzar un email de anuncio de producto. Tradicionalmente, podrías realizar una prueba A/B con dos líneas de asunto y dos CTA, enviarlas a segmentos de listas estáticas y esperar los resultados. Pero con la IA, puedes reestructurar todo el proceso en un bucle de retroalimentación continua.

Por supuesto, todo esto depende de una sólida gestión de la alimentación de datos. Sin canales automatizados que recopilen datos de campañas y de comportamiento, el bucle de retroalimentación de tu IA se rompe. Utiliza sistemas centralizados para garantizar que todas las señales (aperturas, clics, compras) se retroalimenten continuamente en el modelo.

Tu plataforma puede entonces analizar los metadatos y las señales de interacción de campañas anteriores, como qué tono del asunto convirtió mejor después del clic, qué CTA impulsó el tiempo de permanencia en el sitio o qué diseño produjo la mayor profundidad de desplazamiento. Con esto, puede generar variantes del asunto y predecir su rendimiento probable utilizando modelos de PLN entrenados con tus propios datos.

Una vez hecho esto, la IA puede ejecutar pruebas multivariantes en tiempo real, desviando dinámicamente el tráfico hacia las mejores combinaciones de copy, diseño y CTA. Incluso puede variar automáticamente los elementos de diseño por segmento de usuarios sin que se requiera crear versiones de email separadas. Al mismo tiempo, los algoritmos de optimización de la hora de envío distribuyen los emails en función del momento en que cada persona es más propensa a abrirlos.

No solo ahorra tiempo. Crea un flywheel de datos en el que cada campaña mejora la siguiente, no solo desde el punto de vista de las pruebas, sino también en la forma en que el sistema entiende el comportamiento de los usuarios a gran escala.

Reflexiones finales

La IA en el email marketing no es un futuro lejano. Ya está aquí y está transformando la forma de trabajar de los profesionales del marketing inteligentes. Ya sea para probar líneas de asunto o crear campañas completas, la IA puede ayudarte a hacerlo mejor, más rápido y con muchas menos suposiciones.

Y si ya utilizas una plataforma como Benchmark Email, puedes comenzar a incorporar la IA en tus pruebas A/B hoy mismo. Cuanto antes la adoptes, más datos recopilarás y más sólidos serán tus resultados.

Así que no esperes más. Deja que la IA perfeccione tus pruebas A/B, mejore tu estrategia de email y libere a tu equipo para que haga lo que mejor sabe hacer: crear campañas que realmente conecten.