Una prueba A/B en email marketing envía dos versiones de un mismo mensaje a dos mitades de una lista elegidas al azar y se queda con la ganadora según un único indicador. Cuenta con al menos 1.000 contactos, una duración fijada antes del envío y un nivel de confianza del 95 %. Una condición va antes que todo lo demás: las direcciones no válidas de tu lista falsean el tamaño real de la muestra y todas las tasas calculadas sobre ella.
Qué es una prueba A/B aplicada al email marketing
La prueba A/B (o split testing) compara una versión A, llamada de control, con una versión B que difiere solo en un elemento. Cada versión se envía a un grupo distinto de destinatarios, formado por sorteo aleatorio. La aleatorización hace que los dos grupos sean comparables.
En email marketing, la prueba suele hacerse sobre una muestra de la lista. La herramienta mide los resultados y después envía la versión ganadora al resto de los contactos.
La prueba multivariante cruza varios elementos: 2 asuntos y 2 botones dan 4 versiones. Con 1.094 destinatarios por versión (el cálculo se detalla más abajo), hacen falta 4.376 contactos para detectar 5 puntos de diferencia sobre una tasa de apertura del 20 %.
Elegir el elemento que se prueba y el indicador que lo juzga
Cada elemento se mide con su propio indicador. Probar un asunto y juzgarlo por la tasa de clics no da ninguna respuesta fiable, porque el asunto actúa antes de la apertura.
| Elemento | Ejemplo de variante | Indicador que se lee | Límite |
|---|---|---|---|
| Asunto del email | Pregunta frente a cifra | Tasa de apertura | Distorsionada por Apple Mail Privacy Protection |
| Preheader | Con o sin texto de previsualización | Tasa de apertura | Vinculado al asunto: cambia solo uno de los dos |
| Nombre del remitente | Nombre de marca frente a nombre de persona | Tasa de apertura y después de clics | No lo ofrecen todas las herramientas |
| Llamada a la acción | Botón frente a enlace de texto | Tasa de clics | Un solo botón principal por versión |
| Contenido | Mensaje corto frente a largo | CTOR (clics divididos entre aperturas) | Cambia varios elementos a la vez: evítalo |
| Hora de envío | Martes a las 10 h frente a martes a las 14 h | Tasa de clics | Mismo día para los dos envíos; si no, el día falsea la prueba |
Una prueba de asunto con 1.000 destinatarios por versión solo detecta una diferencia de al menos 5 puntos: 25,2 % de apertura frente a 20 %. Por debajo, el resultado se queda en el ruido estadístico. Para encontrar variantes de asunto que enfrentar, cómo redactar un asunto de correo electrónico llamativo ofrece formulaciones ya probadas.
Montar una prueba en seis pasos
- Escribe una hipótesis con cifras: «un asunto con el nombre de pila subirá la tasa de apertura del 20 % al 22 %».
- Modifica una sola variable. Dos cambios simultáneos hacen que el resultado no se pueda interpretar: no sabrás cuál de los dos ha influido.
- Fija el indicador de decisión antes del envío: apertura, clic o conversión. Elegirlo después sesga la lectura.
- Calcula el tamaño de muestra por versión (sección siguiente).
- Activa el reparto aleatorio. No formes nunca los grupos a mano, por ejemplo por orden alfabético.
- Lanza la prueba, espera a que termine la ventana de medición y envía la versión ganadora al resto de la lista.
El indicador del paso 3 depende del objetivo de la campaña: la elección de los KPI de tu campaña de email se hace antes de la prueba.
Calcular el tamaño de la muestra y la duración
El blog de HubSpot Francia (24 de febrero de 2026) considera que unos 1.000 contactos son el umbral razonable: por debajo, a veces hay que probar entre el 80 % y el 95 % de la lista para obtener un resultado aprovechable (blog de HubSpot Francia, 2026). Ese umbral es un mínimo. El tamaño útil depende de la diferencia mínima detectable, es decir, la menor diferencia que quieres captar.
Estos son los tamaños por versión, calculados con una prueba bilateral sobre dos proporciones, una confianza del 95 % y una potencia del 80 %:
- tasa de apertura del 20 % al 25 %: 1.094 destinatarios;
- tasa de apertura del 20 % al 22 %: 6.510 destinatarios;
- tasa de clics del 3 % al 4 %: 5.301 destinatarios;
- tasa de clics del 3 % al 3,6 %: 13.914 destinatarios.
El cálculo también se lee al revés. Con 1.000 destinatarios por versión, la menor diferencia detectable parte de una apertura del 20 % y llega al 25,2 %. Sobre una tasa de clics del 3 %, alcanza el 5,5 %. Con 200 destinatarios por versión, necesitas una apertura del 32,3 % frente al 20 % para poder concluir. Una lista de 4.000 contactos solo detecta, por tanto, una diferencia grande: con una base pequeña, prueba cambios radicales en lugar de matices.
Las herramientas que expresan la muestra como porcentaje de la lista obligan a convertir: el 10 % de 4.000 contactos son 400 destinatarios, es decir, 200 por versión. Comprueba esa cifra antes de lanzar.
La duración sigue el ritmo de las reacciones. Fíjala antes del envío a partir de tus campañas anteriores. HubSpot cita el ejemplo de un email que genera el 70 % de los clics en las primeras 24 horas y después el 5 % diario: limitar la prueba a 24 horas pasa a ser lógico.
Leer los resultados: significación y Apple Mail Privacy Protection
La significación estadística indica si la diferencia observada puede deberse al azar. Con una confianza del 95 %, el valor p debe quedar por debajo de 0,05 (HubSpot, 2026). Comprueba después que los dos grupos han recibido un volumen comparable: un grupo más pequeño amplía el margen de error. Contrasta por último la diferencia con el resultado comercial: un aumento del 2 % en la tasa de apertura puede ser significativo sin cambiar los ingresos (HubSpot).
Desde el 20 de septiembre de 2021, Apple Mail Privacy Protection precarga las imágenes del email, incluido el píxel de seguimiento. La apertura se registra sin que el destinatario haya leído nada. Litmus ya medía el 49,8 % de las aperturas en clientes de Apple a finales de agosto de 2021 (Litmus, 2021).
Un ganador designado por la apertura se lee, por tanto, con cautela. Prefiere la tasa de clics o la conversión. Para entender qué distorsiona este indicador en tus propios envíos, consulta nuestra guía sobre la tasa de apertura del correo electrónico.
Errores frecuentes
El más costoso consiste en parar la prueba en cuanto B se pone por delante. Evan Miller cuantificó el sesgo el 18 de abril de 2010: con una tasa de conversión del 50 % y una prueba detenida en el primer resultado significativo al 5 %, antes de 150 observaciones, una prueba sin ningún efecto real muestra un falso ganador en el 26,1 % de los casos (Evan Miller, 2010). Mirar los resultados 10 veces durante la prueba convierte un umbral mostrado del 1 % en un riesgo real del 5 %. Con 3 miradas, hay que mostrar un 1,8 % para mantener el 5 %. Fija el tamaño de muestra antes del envío y decide solo al final.
- Probar un asunto con 200 destinatarios por versión y declarar un ganador por 2 aperturas de diferencia: con ese volumen, solo una tasa de apertura del 32,3 % frente al 20 % supera el umbral.
- Comparar dos grupos de naturaleza distinta: clientes antiguos frente a nuevos suscriptores.
- Repetir un resultado fuera de contexto: un asunto ganador en B2C un martes por la mañana no se traslada a una base B2B a finales de semana.
Verificar la lista antes de enviar la prueba
La cifra que cuenta es la de las direcciones que reciben el mensaje. Imagina una lista de 5.000 contactos con un 4 % de direcciones no válidas (valor de ejemplo): 200 rebotes duros, es decir, 100 por versión. Cada grupo se queda en 2.400 destinatarios reales.
Cuando los rebotes se concentran en un lado (140 en el grupo A y 60 en el grupo B), las tasas de clics se calculan sobre bases distintas. La diferencia medida depende entonces de la propia lista.
La gestión de la tasa de rebote empieza, por tanto, antes de la prueba. Pasa una muestra de tu lista por CaptainVerify antes de la próxima campaña: el número de direcciones no válidas te da el tamaño real de tu muestra. Limpia, recalcula y lanza la prueba.
