Le marketing par e-mail est un élément crucial de toute stratégie de marketing digitale, et les tests A/B sont l’un des meilleurs outils que les entreprises peuvent utiliser pour maximiser l’efficacité de leurs e-mails.
La plupart des marketeurs ont entendu le mantra familier » testez tout et testez souvent « , mais que devriez-vous expérimenter exactement ? Différentes lignes d’objet sont-elles le meilleur point de départ ? Comment savoir quelle est la version gagnante ? Et quels sont les protocoles d’A/B testing qui peuvent vous aider à tirer le meilleur parti de la performance de vos e-mails ?
Dans cet article de blog, vous trouverez les réponses à toutes vos questions sur les tests. Nous allons définir ce qu’est le test A/B dans le marketing par e-mail, présenter ses avantages, identifier quelques opportunités de test faciles dont vous devriez tirer parti, et dresser la liste des meilleures pratiques que vous devez garder à l’esprit pour créer des tests A/B réussis.
Nous vous montrerons également à quoi ressemblent les bonnes stratégies de tests A/B dans la pratique, nous dessinerons l’avenir des tests A/B dans le marketing digital et nous discuterons de la manière dont l’IA peut faire passer vos initiatives de tests à la vitesse supérieure.
Qu’est-ce que l’A/B testing dans le marketing par e-mail ?
L’A/B testing dans le marketing par e-mail est une méthode qui consiste à comparer deux variantes d’une même variable afin de déterminer laquelle est la plus performante. À la base, il s’agit d’un processus simple : Vous avez deux options, que vous mettez en pratique pour des publics similaires, et vous voyez laquelle a le plus d’impact.
Dans le domaine du marketing par e-mail, l’A/B testing consiste à envoyer deux versions d’un e-mail à un petit sous-ensemble de votre liste d’abonnés, chacune avec une variable différente, et à mesurer celle qui génère les meilleurs résultats.
Une fois que vous avez identifié la version gagnante, vous pouvez l’envoyer en toute confiance au reste de votre liste d’e-mails.
Quels sont les avantages de l’A/B testing des e-mails ?
La possibilité de tester des éléments de vos campagnes e-mail change la donne pour toute stratégie marketing. Voici quelques-uns des principaux avantages de l’intégration de campagnes de test.
Apporter des changements sans risquer d’aliéner votre public
Les efforts de marketing de toute entreprise doivent être adaptables et viser de meilleurs résultats, mais l’affinage et l’ajustement de vos campagnes peuvent être une entreprise effrayante. Vous ne voulez pas risquer de perdre l’attention de votre public avec une nouvelle approche dont vous n’êtes pas sûr qu’elle fonctionnera en votre faveur.
C’est pourquoi les tests fractionnés sont si précieux pour les marques modernes : ils vous permettent d’expérimenter des modifications de vos campagnes d’e-mailing sans avoir à tester de nouvelles idées sur l’ensemble de votre public d’e-mails.
En envoyant chaque version de test à un petit sous-ensemble de vos abonnés et en laissant le test se dérouler à petite échelle, vous pouvez être sûr que le reste de votre public reçoit la campagne la plus performante.
Alimentez votre marketing avec des décisions fondées sur des données
L’un des principaux avantages des tests A/B par e-mail est que les résultats sont très instructifs et qu’ils permettent d’éclairer votre stratégie de marketing par e-mail.
Les tests A/B fournissent des données first-party fiables pour étayer les décisions, plutôt que de s’appuyer sur des hypothèses ou des suppositions. Il en résulte des stratégies de marketing mieux informées et, au final, des campagnes plus fructueuses.
Les données first-party se définissent comme des informations qu’une entreprise collecte directement via ses propres canaux et sources. Il s’agit de données uniques à votre marque et à votre public, car aucune autre entreprise n’est en mesure de collecter ces points de données spécifiques.
Grâce aux tests, votre public indique exactement à votre marque ce qu’il pense de chacune de vos variantes spécifiques – s’il aime ou n’aime pas une ligne d’objet, s’il veut cliquer sur une image spécifique, ou si un certain bouton d’appel à l’action l’attire ou non.
Grâce aux données tirées directement des interactions de votre public, vous pouvez toujours faire en sorte que vos e-mails marketing contribuent à la réalisation de vos indicateurs clés de performance. Quelle que soit la mesure de marketing par e-mail que vous cherchez à améliorer, vous pouvez affiner vos expérimentations pour guider votre public vers vos objectifs.
Chaque test d’e-mail offre des données qui peuvent vous indiquer si vos changements ont une incidence positive ou négative, par exemple si votre texte de prévisualisation a un impact sur les taux de clics, ou si votre texte abrégé a une incidence sur les achats. Chaque résultat peut être utilisé pour atteindre vos objectifs.
Améliorez encore votre canal le plus performant
L’une des principales raisons pour lesquelles les entreprises effectuent des tests A/B sur les e-mails est que le marketing par e-mail est un canal de marketing très performant, et que l’amélioration de votre meilleur outil pour atteindre vos marketeurs est une pratique exemplaire évidente.
L’e-mail est le ROI incontesté des canaux de marketing numérique, car il génère plus de ventes que n’importe quel autre canal. Presque toutes les statistiques (et elles sont nombreuses) indiquent que l’utilisation, la préférence et le ROI de l’e-mail ne cessent de croître.
49 % des acheteurs apprécient de recevoir chaque semaine des e-mails promotionnels de leurs marques préférées, et la moitié d’entre eux effectuent un achat à la suite d’e-mails marketing au moins une fois par mois.
Mais ces chiffres impressionnants ne peuvent être atteints que si vos e-mails sont performants, et cela demande du temps, des efforts et une stratégie de test intelligente. Les tests A/B vous permettent de prendre des décisions fondées sur des données concernant les modifications à apporter à vos campagnes d’e-mail, vous aidant ainsi à obtenir un meilleur engagement, de meilleurs taux de clics et un meilleur ROI.
Meilleures pratiques en matière d’A/B testing par e-mail
Pour tirer le meilleur parti de vos A/B testing, il est essentiel de respecter les meilleures pratiques. Voici quelques points à garder à l’esprit pour que vos e-mails de marketing soient les meilleurs possibles.
Testez une variable d’e-mail à la fois
La règle d’or des tests est que plus c’est simple, mieux c’est. Limitez vos tests A/B à une seule variable à la fois afin de pouvoir attribuer tout changement de performance à cette modification spécifique.
Les variations entre vos campagnes de test peuvent être aussi distinctes que vous le souhaitez. Vous pouvez tester tout ce qui vous semble intéressant, qu’il s’agisse de petites modifications du texte de l’e-mail, de l’échange d’images ou de l’utilisation de deux lignes d’objet différentes.
Veillez simplement à maintenir le nombre de variations à un niveau raisonnable afin de pouvoir suivre et distinguer facilement les résultats. Si vous essayez de tester trop de choses à la fois, vous ne saurez pas quel changement a incité votre public à agir.
Ayez en tête une hypothèse de test A/B par e-mail
Tester pour expérimenter n’est pas une façon intelligente d’élaborer une campagne réussie. Lorsque vous mettez en place un e-mail de test, assurez-vous de prendre le temps de réfléchir à ce que vous voulez que votre test confirme ou infirme, et à ce qu’il peut faire pour améliorer vos futurs e-mails.
Avant d’effectuer votre test, émettez une hypothèse sur l’impact du changement sur la mesure de performance que vous suivez. Vous voulez que vos expériences prouvent que quelque chose est vrai ou faux, ce qui peut vous aider à définir les prochaines étapes de votre stratégie de marketing par e-mail.
Déterminez la taille de votre échantillon
La création de vos variantes est importante, mais le choix des personnes à qui vous envoyez vos tests est tout aussi vital. Vous devez vous assurer que l’audience avec laquelle vous effectuez vos tests est suffisamment importante pour produire des résultats statistiquement significatifs.
Le calcul de la taille de l’échantillon pour vos tests dépend d’un grand nombre de facteurs : votre taux de conversion cible, le nombre total de vos contacts, la durée de votre fenêtre de test, etc.
Heureusement, avec le bon logiciel de marketing par e-mail, cette configuration est facile à réaliser.
Examiner la signification statistique
Une fois que vous avez effectué votre test, la meilleure étape consiste à vérifier la signification statistique avant de tirer des conclusions.
Vous devez examiner attentivement les résultats de votre test pour vous assurer que tout changement de performance observé entre les deux variantes n’est pas dû au hasard, mais bien à la variable testée.
Pour examiner la signification statistique, vous devez comparer les performances du groupe testé à celles du groupe témoin. Le meilleur moyen d’y parvenir est d’utiliser des calculateurs de signification statistique ou des logiciels d’A/B testing. Ces outils peuvent vous indiquer la probabilité que la différence de performance entre les deux variantes soit circonstancielle ou significative.
Il est important de ne tirer des conclusions que des tests dont les résultats sont statistiquement significatifs. Dans le cas contraire, toute décision prise à partir de résultats non significatifs pourrait entraîner une dégradation des performances de la campagne d’e-mailing. Assurez-vous que les données que vous collectez sont fiables et précises afin de vous guider vers la meilleure décision pour vos campagnes marketing par e-mail.
Connaître les indicateurs à suivre dans les tests A/B par e-mail
Une fois que vous avez les résultats de votre test, vous devez voir comment votre hypothèse de départ s’est concrétisée. Il est essentiel de suivre le bon indicateur pour obtenir des informations exploitables – vous devez avoir le bon indicateur en tête pour comprendre si votre variation gagnante a atteint ou non l’objectif de votre test.
La variable que vous testez pour vos e-mails vous aidera à déterminer l’indicateur à suivre. Si vous testez différentes lignes d’objet, par exemple, le taux d’ouverture sera un indicateur décisif. Pour les idées de contenu de campagne, le taux de clics et le taux de conversion permettront très probablement de déterminer le gagnant.
Au final, les résultats des tests varieront pour chaque marque. Les indicateurs clés de performance que vous décidez de suivre dépendent de vous et doivent être déterminés en fonction des objectifs que vous vous êtes fixés.
Lire la suite : Analyse du marketing par e-mail : Plongée dans les KPIs, métriques, objectifs et rapports
Idées de tests A/B par e-mail
Les possibilités de tester différentes variables d’e-mail sont infinies, mais il existe quelques points de départ favorables si vous commencez tout juste à tester vos campagnes.
Voici quelques idées :
Objet du message
Testez différentes lignes d’objet pour voir laquelle génère le taux d’ouverture le plus élevé.
Votre public cible est-il plus enclin à cliquer sur un objet amusant ou plus sérieux ? L’ajout du nom du destinataire dans la ligne d’objet augmente-t-il votre taux de conversion, ou un emoji dans la ligne d’objet génère-t-il plus de clics ?
Tous ces éléments méritent d’être testés pour répondre aux besoins de vos clients.
Appel à l’action (CTA)
Expérimentez la formulation, l’emplacement, la taille et la couleur de votre bouton CTA ou de votre lien hypertexte.
L’ajout d’un prix à votre CTA permet-il d’augmenter le nombre de conversions ? Votre public trouve-t-il la phrase « Acheter maintenant » plus attrayante que « En savoir plus » ? Un gros bouton coloré est-il la clé pour amener plus de clients potentiels à la page de paiement ?
Toutes ces hypothèses méritent d’être étudiées, et les variations des CTA sont simples à tester.
Texte de l’e-mail
Testez différentes versions de votre texte en termes de choix de mots, de longueur, de ton et de style.
Les textes longs sont-ils plus efficaces dans le corps de l’e-mail ou les descriptions rapides attirent-elles plus de clics ? Les phrases de marketing incitent-elles les lecteurs à agir ou les témoignages de clients les incitent-ils à acheter ?
De tous les éléments à tester, c’est le texte qui se prête le mieux à l’expérimentation. Il est important de déterminer la quantité de texte souhaitée par votre public et le ton qu’il attend de votre marque, et les tests sont un moyen infaillible de créer la bonne voix pour vos e-mails.
Images des e-mails
Essayez différentes images ou graphiques pour déterminer ceux qui trouvent le plus d’écho auprès de votre public.
Les images de l’e-mail complet incitent-elles votre public à cliquer ? Les images multiples donnent-elles de meilleurs résultats ? Devriez-vous annoncer des photos de produits, du contenu généré par les utilisateurs ou des photos de style de vie qui mettent en évidence l’utilisation quotidienne de vos produits ?
Les tests d’e-mails A/B sont également le support idéal pour essayer d’autres visuels comme les GIF et le contenu vidéo. Il s’agit de trouver ce qui fonctionne le mieux pour votre client idéal.
Conception et mise en page
Comparez différentes options de conception et de mise en page pour déterminer celle qui suscite le plus d’intérêt.
Vos clients souhaitent-ils faire défiler de longs e-mails ou préfèrent-ils des messages rapides ? Le fait de diviser vos messages en sections contribue-t-il à améliorer les taux de conversion ? Qu’en est-il de la palette de couleurs de votre e-mail ?
Faire ressortir vos e-mails dans votre boîte de réception avec un design captivant peut faire toute la différence.
Jour et heure d’envoi des e-mails
Testez l’envoi d’e-mails à différentes heures ou différents jours de la semaine pour découvrir le moment idéal pour vos abonnés.
Les destinataires sont-ils plus enclins à cliquer sur votre e-mail le matin ou l’après-midi ? Les jours de semaine sont-ils les plus propices à l’envoi d’e-mails de newsletter ou le week-end suscite-t-il plus de clics ? Qu’en est-il des lancements de nouveaux produits, des annonces de vente ou des offres spéciales ?
Plus vous effectuez de tests en gardant à l’esprit les bonnes questions et les bons indicateurs, plus vos campagnes seront performantes.
Exemples d’e-mail marketing A/B testing
Pour comprendre à quel point les tests A/B peuvent être utiles à vos efforts de marketing, voici quelques exemples de la façon dont les clients de Bloomreach ont utilisé les tests A/B pour améliorer leurs campagnes d’e-mailing :
River Island améliore son programme d’e-mail grâce à l’A/B testing
La célèbre marque de mode River Island disposait d’un programme de marketing par e-mail performant, mais l’entreprise souhaitait affiner ses efforts en se basant sur des indicateurs spécifiques pour l’optimisation. L’objectif principal était d’offrir la meilleure expérience possible aux clients et de réduire la fréquence des e-mails afin d’adresser les bons messages au public de la marque.
Grâce à l’A/B testing, River Island a pu réduire la fréquence des campagnes tout en améliorant les indicateurs clés de performance de manière générale. La marque a constaté une augmentation de 30,9 % du chiffre d’affaires par e-mail et de 30,7 % des commandes par e-mail malgré une diminution de 22,5 % du volume d’envoi global.
Whisker optimise le parcours de ses clients grâce à l’A/B testing
Whisker, la société qui a lancé le premier bac à litière automatisé et autonettoyant, souhaitait créer la meilleure expérience possible pour ses clients tout au long de leur parcours. Pour ce faire, l’entreprise a décidé de tester l’impact d’un message cohérent dans toutes ses campagnes pour convertir son public.
Whisker a mis en place une expérience sur son site qui a permis de conserver le même message de campagne à chaque point de contact du parcours client. Lorsqu’un utilisateur recevait un e-mail et s’engageait dans la campagne, il voyait le même message de campagne qui l’avait incité à cliquer et à atterrir sur la page d’accueil de Whisker.
Whisker a constaté un bénéfice immédiat de l’expérience, avec une augmentation de 107 % du taux de conversion pour les utilisateurs ayant reçu un message persistant. Le chiffre d’affaires a également augmenté de 112 % pour chaque utilisateur ayant cliqué sur le site web.
Comment exploiter l’IA pour améliorer les tests A/B par e-mail ?
Le seul inconvénient de l’A/B testing traditionnel est qu’il s’appuie sur une majorité pour piloter votre stratégie marketing. La variante la plus performante l’emporte et l’autre est mise de côté.
Mais les A/B testing ne donnent pas de résultats tranchés. Par exemple, supposons que vous ayez effectué un test A/B entre un e-mail proposant à votre public des frais de port gratuits et un e-mail contenant un code de réduction à utiliser lors du paiement. Les résultats ont montré que 70 % des clients sont intéressés par une offre de réduction, et 30 % par la livraison gratuite, de sorte que la variante gagnante serait un e-mail mettant en avant l’offre de réduction.
Mais qu’en est-il des clients qui se sont engagés dans l’offre de livraison gratuite ? Ils ont prouvé que cette incitation était pertinente pour eux, et non pour l’autre variante.
C’est là que l’intelligence artificielle peut aider, en permettant aux marques d’offrir un niveau de personnalisation e-commerce qui adapte le message à chaque destinataire.
Utiliser la personnalisation contextuelle pour diffuser le bon message
La personnalisation contextuelle alimentée par l’IA est la prochaine étape de l’évolution de l’A/B testing. Elle s’appuie sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique – plutôt que sur des règles définies par l’homme – pour prendre des décisions sur ce qu’il convient de montrer aux clients en tenant compte de leur contexte individuel.
Le contexte d’un client comprend des données historiques sur sa relation avec une marque, telles que les clics sur votre site web, les achats passés, les e-mails ouverts, etc. L’IA agrège automatiquement toutes ces informations pour chaque client, analyse ces insights clients et sélectionne la bonne variante en fonction de ce contexte.
Désormais, les clients historiquement enclins à s’engager avec un code de réduction en recevront un, tandis que les abonnés plus enclins à profiter de la livraison gratuite se verront servir l’autre e-mail.
Cette capacité qui change la donne recadre la principale question à laquelle les A/B testing tentent de répondre. Au lieu de se demander « quelle est la meilleure variante pour tout le monde », les marques peuvent se demander « quelle est la meilleure variante pour chaque client » et s’efforcer de trouver une réponse à l’aide des outils appropriés.
Lire la suite : Qu’est-ce que la personnalisation contextuelle ?
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