Cuando prospectas con LinkedIn definir el mensaje de introducción correcto o una buena secuencia es primordial. El A/B testing es un mensaje de introducción “científico” que permite determinar el modo de contacto óptimo para tus campañas. Vamos a explicarte como proceder.😜
¿Qué es el A/B testing?
El A/B testing es una técnica bastante simple, “científica”, porque se basa en resultados cifrados y cuantificables. Consiste en elaborar dos mensajes distintos (mensaje “A” y mensaje “B”) y después enviar esos 2 mensajes a una muestra representativa de tu base de prospectos para determinar cual es mas eficaz.
Una vez que has encontrado el mensaje que funciona mejor, puedes utilizarlo con el resto de tu base de prospectos.
¿Por qué hacer A/B testing?
Cuando prospectamos es importante hacer pruebas sobre los mejores aproches e iterar sobre las técnicas. Cuando prospectas con LinkedIn, la base de prospectos es casi infinita, así pues, vas a enviar una cantidad de mensajes importante. En estas circunstancias, una variación tan débil como 5 a 10% en la tasa de respuestas o aceptaciones puede resultar enorme al final.
Entonces es importante efectuar ciertas pruebas y ser riguroso en cuanto a la medida del rendimiento antes de lanzarse en cuerpo y alma a una prospección frenética.
¿Cómo poner en marcha un A/B testing con ProspectIn?
La principal regla en el A/B testing es el rigor. Las diferencias entre los diferentes mensajes de introducción son, generalmente, bastante sutiles y las diferencias de rendimiento a menudo (¡pero no siempre!) pequeñas. Así, es primordial ser riguroso en la ejecución de los tests para que puedan ser significativos y que puedan impactar positivamente tu prospección.
1ª etapa: Determinar y exportar tus prospectos en ProspectIn:
Para que el A/B testing sea válido, el mensaje de introducción tiene que estar relacionado a un segmento de prospectos (o buyer persona) preciso. Si mi mensaje “A” funciona muy bien para mi segmento de prospectos: “director comercial en el sector del lujo”, no puede ser igual de eficaz para mi segmento de prospectos: “comercial freelance”.
Cuando ponemos en marcha un A/B test, los 2 mensajes (mensaje “A” y mensaje “B”) son enviados a un solo y único objetivo.
¡Consulta nuestra guía para hacer una buena búsqueda LinkedIn!
Ahora que has determinado tus objetivos y exportado tus prospectos en ProspectIn, pasemos a la etapa siguiente.
2ª etapa: Definición y reparto de los mensajes:
Una vez más, para que el A/B testing sea válido, conviene enviar una cantidad mínima de envíos. Generalmente recomendamos un mínimo de 100 envíos por mensaje, pero cuidado, aquí se trata de un MÍNIMO, cuanto más grande sea la cantidad de envíos más significativos serán los resultados.
También es necesario que los dos mensajes sean enviados en las mismas proporciones.
Pongamos el ejemplo de un A/B testing sobre las peticiones de conexión, aquí queremos medir la tasa de aceptación.
Empieza por definir tus 2 mensajes “A” y “B” en ProspectIn. Cuidado, el mensaje asociado a la petición de conexión (la “nota”) está limitado a 300 caracteres. ¡Te aconsejamos
Una vez que tus 2 mensajes están listos, basta con enviar tu primer mensaje a tus 100 primeros prospectos seleccionando todos los prospectos de la primera página haciendo clic una vez en el cuadro.
Ahora envías tu segundo mensaje a los 100 prospectos siguientes seleccionando la segunda página.
Las acciones están ahora en la fila de espera y se van a enviar progresivamente a condición de tener LinkedIn abierto.
Al cabo de 3 días como máximo (las cuotas limitan las peticiones de conexión entre 80 y 100 por día), todas tus peticiones serán enviadas.
3ª etapa: Análisis de los resultados.
Para que los resultados sean válidos, conviene esperar un mínimo de 10 días. En efecto, hay que dejar un tiempo a tus prospectos para conectarse a LinkedIn para ver tu petición de conexión, todo el mundo no se conecta a LinkedIn todos los días. 😉
Una vez ese periodo de espera ha terminado solo te queda consultar los resultados proporcionados por ProspectIn para cada uno de tus mensajes.
Esos resultados te permitirán determinar que aproche funciona mejor para la tasa de aceptación.
Resaltar que si tienes una gran cantidad de prospectos sobre los que realizar los tests A/B puedes iterar los test las veces que te apetezca.
A/B testing para los envíos de mensajes
Hemos visto un ejemplo de A/B test en una petición de conexión, pero es igualmente posible crear A/B tests en los envíos de mensajes. El concepto es exactamente el mismo. La diferencia es que habrá que estar conectado primero con los prospectos y que mediremos la tasa de respuesta y no la tasa de aceptación.
¡Ahora te toca a ti Con prospectIn! 😀
Toinon
02/07/2026 
