A/B testing : règles et directives

A/B testing : règles et directives
Image: Josepalbert13 | Dreamstime
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Les campagnes par e-mail et les newsletters peuvent générer des commandes répétées ainsi que de nouveaux clients. Très probablement, vous disposez déjà d’une base de données présélectionnée de contacts d’utilisateurs qui ont confirmé qu’ils souhaitaient recevoir des informations. Et beaucoup d’entre eux ont probablement déjà commandé quelque chose chez vous. Tout le monde sait qu’il est plus facile et moins coûteux de conserver les clients existants que d’en obtenir de nouveaux.

C’est pourquoi il est important d’effectuer des tests A/B lors de la création de nouvelles méthodes et de nouveaux formats pour votre campagne de marketing par e-mail.

Améliorer les conversions de ces campagnes vous aidera à augmenter vos profits bien plus que d’autres activités marketing, en particulier celles qui sont comparables aux campagnes par e-mail.

Décidez ce que vous allez tester

La première étape pour créer des tests A/B efficaces consiste à décider ce que vous allez tester. Bien que vous puissiez tester plus d’un élément, il est important d’en tester un seul à la fois pour obtenir des résultats précis. Éléments d’e-mail que vous pouvez tester :

  • Appel à l’action (Exemple : testez « Acheter maintenant » au lieu de « Voir les tarifs et les prix ») Ligne d’objet de l’e-mail (Exemple : « Vente ABC » au lieu de « Remise ABC »)
  • Activez les avis (ou envisagez de les inclure)
  • La structure de la lettre (Exemple : une ou deux colonnes, placement des différents éléments de la lettre de différentes manières)
  • Personnalisation (Exemple : « Cher Sergey Ivanovich » au lieu de « Sergey »)
  • Body Text Header Text End Images Offre spéciale (Exemple : « 20 % de réduction » ou « Livraison gratuite »)
CRM – faites passer votre relation avec vos clients au niveau supérieur
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Chacun de ces éléments peut avoir un impact direct sur le taux de conversion global de vos campagnes emailing. Par exemple, un appel à l’action influencera évidemment le nombre de personnes qui achètent votre produit ou accèdent à votre page de destination. D’autre part, le sujet de la lettre affectera directement le nombre de personnes qui l’ouvriront.

A/B testing
Image: 204474 | Dreamstime

Pensez-y lorsque vous décidez quels éléments tester en premier. Si peu de personnes ouvrent vos e-mails, il vaut probablement la peine de commencer par tester la ligne d’objet de l’e-mail. Le titre et l’appel à l’action affecteront davantage le taux de conversion que les images. Testez d’abord les éléments qui comptent le plus, puis passez progressivement aux éléments les moins importants.

Tester toute la liste des abonnés ou juste une partie de celle-ci ?

Dans la plupart des cas, des tests sont requis sur toute la liste des abonnés. Ceci est important pour obtenir une image plus précise de la façon dont les utilisateurs réagissent aux changements dans vos campagnes publicitaires. Cependant, il existe des cas où vous ne pourrez peut-être pas tester sur toute la liste :

  • Si vous avez une très longue liste d’abonnés et que le service que vous utilisez pour les tests A/B facture chaque adresse e-mail incluse dans la liste de diffusion. Dans ce cas, testez avec autant d’abonnés que vous pouvez vous permettre et assurez-vous que les adresses sont choisies au hasard pour des résultats précis.
  • Si vous essayez de tester quelque chose de très spectaculaire, vous souhaiterez peut-être limiter le nombre de personnes susceptibles de le voir. Dans ce cas, assurez-vous qu’au moins quelques centaines de personnes visionnent chacune des versions testées. Cependant, c’est mieux, bien sûr, si c’est plusieurs milliers.
  • Si vous envoyez une offre limitée dans le temps et que vous souhaitez obtenir autant de conversions que possible, testez-la sur un petit échantillon (quelques centaines d’abonnés), puis envoyez la meilleure version à toute la liste.

Plus il y a d’utilisateurs qui participent aux tests, plus vous obtiendrez des résultats précis. Assurez-vous que la séparation des utilisateurs est effectuée de manière aléatoire.

MarTech – dans le marketing sans technologie, vous perdrez
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La sélection manuelle des destinataires (ou même l’utilisation de deux listes provenant de sources différentes) peut fausser les résultats. Le but des tests est de collecter des données empiriques pour déterminer quelle version de l’élément testé fonctionne le mieux.

Que signifie le succès ?

Avant d’envoyer des e-mails en utilisant différentes options de messagerie, il est important de décider ce que vous allez tester et ce que vous considérez comme un succès. Tout d’abord, regardez vos résultats précédents.

A/B testing
Image: Jakub Jirsak | Dreamstime

Si vous utilisez le même style de campagne par e-mail depuis des mois, voire des années, vous disposerez de nombreuses données sur lesquelles vous baser. Si le taux de conversion moyen au cours des campagnes par e-mail est de 10 %, l’objectif peut être de l’augmenter jusqu’à 15 % pour commencer.

Bien sûr, au stade initial, l’objectif des tests A/B peut simplement être d’augmenter le nombre d’ouvertures d’e-mails. Dans ce cas, examinez vos données précédentes pour cette métrique, puis décidez du degré d’augmentation de cette métrique que vous souhaitez voir. Si vous ne voyez aucune amélioration par rapport au premier test A/B, faites un deuxième test A/B avec les deux autres versions.

Outils de test

La plupart des services et logiciels de marketing par e-mail disposent d’outils de test A/B intégrés. Exemples de tels outils : Campaign Monitor, MailChimp, Active Campaign.

Analyse SWOT – identifiez les forces et les faiblesses de votre entreprise
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Si le progiciel avec lequel vous menez des campagnes d’emails publicitaires ne contient pas d’outil de test A/B, vous pouvez le faire manuellement.

Divisez simplement votre liste de contacts actuelle en deux, puis envoyez une version de l’e-mail à une liste et une autre version à la seconde. Après cela, vous devrez comparer manuellement les résultats, bien que l’exportation des données résultantes vers une feuille de calcul puisse faciliter le traitement.

Analyse des résultats

Après avoir exécuté des campagnes par e-mail avec deux versions différentes d’e-mails, vous devez analyser ses résultats.

Il existe différentes catégories d’indicateurs pour lesquels il convient de faire une analyse évaluative : le pourcentage d’emails ouverts le pourcentage de clics vers le site le taux de conversion du site pour cette source de trafic
Les raisons du suivi des deux premiers indicateurs sont évidentes. Mais beaucoup pourraient se demander pourquoi nous voulons suivre les conversions de sites à partir de cette source. Peut-être ne dépendent-ils pas directement d’une campagne d’e-mails spécifique, mais uniquement des facteurs du site lui-même ?

SLA – Service Level Agreement
SLA – Service Level Agreement

Oui et non à la fois. Idéalement, les e-mails envoyés ne devraient avoir rien à voir avec la conversion du site dans son ensemble. Si une version d’un e-mail conduit 10 % des destinataires à se rendre sur le site, et l’autre 15 %, alors le deuxième e-mail devrait générer 50 % de conversions en plus que le premier. Mais cela n’arrive pas toujours.

A/B testing
Image: Ilia Burdun | Dreamstime

Il est important que le message que vous placez dans l’e-mail que vous envoyez soit cohérent avec le message sur le site lui-même. Si vous promettez aux visiteurs une offre spéciale, mais qu’en réalité ce n’est pas du tout évident sur le site, alors dans ce cas vous perdrez des clients. La même chose peut se produire si les e-mails ne correspondent pas à l’apparence de votre site. Les visiteurs peuvent être confus et surpris lorsqu’ils atterrissent sur la bonne page.

Assurez-vous de suivre le taux de conversion pour chaque version de l’e-mail que vous envoyez afin d’éviter la possibilité de perdre des ventes potentielles. Le but ultime dans ce cas est la conversion, pas seulement une transition vers le site. Il peut arriver qu’une version de l’e-mail amène plus de visiteurs sur le site, mais le taux de conversion du deuxième e-mail est bien meilleur.

USP – Proposition de vente unique
USP – Proposition de vente unique

Dans ce cas, il sera possible d’effectuer quelques tests supplémentaires pour déterminer un tel format de lettre, ce qui augmente non seulement le nombre de transitions vers le site, mais également le taux de conversion.

Conseils pratiques

Voici quelques conseils pour vous aider à tester A/B vos campagnes email :

  • Testez toujours deux versions de l’e-mail en même temps, cela réduira la possibilité de résultats faussés au fil du temps.
  • Testez autant d’exemples que possible pour vous aider à obtenir des résultats plus précis.
  • Écoutez ce que vous disent les données que vous avez recueillies lors de la pratique, et non votre intuition.
  • Utilisez les outils à votre disposition pour effectuer rapidement et facilement des tests A/B.
  • Testez le plus tôt et le plus souvent possible pour obtenir les meilleurs résultats.
  • Tester un seul élément à la fois donnera le meilleur résultat. (Si vous souhaitez en tester plusieurs, envisagez de faire des tests multivariés au lieu des tests A/B).