{"id":46830,"date":"2025-10-03T16:12:16","date_gmt":"2025-10-03T16:12:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bloomreach.com\/library\/email-a-b-testing"},"modified":"2024-09-23T17:37:00","modified_gmt":"2024-09-23T17:37:00","slug":"le-guide-ultime-de-la-b-testing-des-e-mails","status":"publish","type":"library","link":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/blog\/le-guide-ultime-de-la-b-testing-des-e-mails","title":{"rendered":"Le Guide Ultime de l’A\/B testing des E-mails"},"content":{"rendered":"

Le marketing par e-mail est un \u00e9l\u00e9ment crucial de toute strat\u00e9gie de marketing digitale, et les tests A\/B sont l’un des meilleurs outils<\/a> que les entreprises peuvent utiliser pour maximiser l’efficacit\u00e9 de leurs e-mails.<\/p>\n

La plupart des marketeurs ont entendu le mantra familier \u00a0\u00bb testez tout et testez souvent \u00ab\u00a0, mais que devriez-vous exp\u00e9rimenter exactement ? Diff\u00e9rentes lignes d’objet sont-elles le meilleur point de d\u00e9part ? Comment savoir quelle est la version gagnante ? Et quels sont les protocoles d’A\/B testing qui peuvent vous aider \u00e0 tirer le meilleur parti de la performance de vos e-mails ?<\/p>\n

Dans cet article de blog, vous trouverez les r\u00e9ponses \u00e0 toutes vos questions sur les tests. Nous allons d\u00e9finir ce qu’est le test A\/B dans le marketing par e-mail, pr\u00e9senter ses avantages, identifier quelques opportunit\u00e9s de test faciles dont vous devriez tirer parti, et dresser la liste des meilleures pratiques que vous devez garder \u00e0 l’esprit pour cr\u00e9er des tests A\/B r\u00e9ussis.<\/p>\n

Nous vous montrerons \u00e9galement \u00e0 quoi ressemblent les bonnes strat\u00e9gies de tests A\/B dans la pratique, nous dessinerons l’avenir des tests A\/B dans le marketing digital et nous discuterons de la mani\u00e8re dont l’IA peut faire passer vos initiatives de tests \u00e0 la vitesse sup\u00e9rieure.<\/p>\n

Qu’est-ce que l’A\/B testing dans le marketing par e-mail ?<\/h2>\n

L’A\/B testing dans le marketing par e-mail est une m\u00e9thode qui consiste \u00e0 comparer deux variantes d’une m\u00eame variable afin de d\u00e9terminer laquelle est la plus performante. \u00c0 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.<\/p>\n

Dans le domaine du marketing par e-mail, l’A\/B testing consiste \u00e0 envoyer deux versions d’un e-mail \u00e0 un petit sous-ensemble de votre liste d’abonn\u00e9s, chacune avec une variable diff\u00e9rente, et \u00e0 mesurer celle qui g\u00e9n\u00e8re les meilleurs r\u00e9sultats.<\/p>\n

Une fois que vous avez identifi\u00e9 la version gagnante, vous pouvez l’envoyer en toute confiance au reste de votre liste d’e-mails.<\/p>\n

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Quels sont les avantages de l’A\/B testing des e-mails ?<\/h2>\n

La possibilit\u00e9 de tester des \u00e9l\u00e9ments de vos campagnes e-mail change la donne pour toute strat\u00e9gie marketing. Voici quelques-uns des principaux avantages de l’int\u00e9gration de campagnes de test.<\/p>\n

Apporter des changements sans risquer d’ali\u00e9ner votre public<\/h3>\n

Les efforts de marketing de toute entreprise doivent \u00eatre adaptables et viser de meilleurs r\u00e9sultats, mais l’affinage et l’ajustement de vos campagnes peuvent \u00eatre une entreprise effrayante. Vous ne voulez pas risquer de perdre l’attention de votre public avec une nouvelle approche dont vous n’\u00eates pas s\u00fbr qu’elle fonctionnera en votre faveur.<\/p>\n

C’est pourquoi les tests fractionn\u00e9s sont si pr\u00e9cieux pour les marques modernes : ils vous permettent d’exp\u00e9rimenter des modifications de vos campagnes d’e-mailing sans avoir \u00e0 tester de nouvelles id\u00e9es sur l’ensemble de votre public d’e-mails.<\/p>\n

En envoyant chaque version de test \u00e0 un petit sous-ensemble de vos abonn\u00e9s et en laissant le test se d\u00e9rouler \u00e0 petite \u00e9chelle, vous pouvez \u00eatre s\u00fbr que le reste de votre public re\u00e7oit la campagne la plus performante.<\/p>\n

Alimentez votre marketing avec des d\u00e9cisions fond\u00e9es sur des donn\u00e9es<\/h3>\n

L’un des principaux avantages des tests A\/B par e-mail est que les r\u00e9sultats sont tr\u00e8s instructifs et qu’ils permettent d’\u00e9clairer votre strat\u00e9gie de marketing par e-mail<\/a>.<\/p>\n

Les tests A\/B fournissent des donn\u00e9es first-party<\/a> fiables pour \u00e9tayer les d\u00e9cisions, plut\u00f4t que de s’appuyer sur des hypoth\u00e8ses ou des suppositions. Il en r\u00e9sulte des strat\u00e9gies de marketing mieux inform\u00e9es et, au final, des campagnes plus fructueuses.<\/p>\n

\"The<\/p>\n

Les donn\u00e9es first-party se d\u00e9finissent comme des informations qu’une entreprise collecte directement via ses propres canaux et sources. Il s’agit de donn\u00e9es uniques \u00e0 votre marque et \u00e0 votre public, car aucune autre entreprise n’est en mesure de collecter ces points de donn\u00e9es sp\u00e9cifiques.<\/p>\n

Gr\u00e2ce aux tests, votre public indique exactement \u00e0 votre marque ce qu’il pense de chacune de vos variantes sp\u00e9cifiques – s’il aime ou n’aime pas une ligne d’objet, s’il veut cliquer sur une image sp\u00e9cifique, ou si un certain bouton d’appel \u00e0 l’action l’attire ou non.<\/p>\n

Gr\u00e2ce aux donn\u00e9es tir\u00e9es directement des interactions de votre public, vous pouvez toujours faire en sorte que vos e-mails marketing contribuent \u00e0 la r\u00e9alisation de vos indicateurs cl\u00e9s de performance. Quelle que soit la mesure de marketing par e-mail que vous cherchez \u00e0 am\u00e9liorer, vous pouvez affiner vos exp\u00e9rimentations pour guider votre public vers vos objectifs.<\/p>\n

Chaque test d’e-mail offre des donn\u00e9es qui peuvent vous indiquer si vos changements ont une incidence positive ou n\u00e9gative, par exemple si votre texte de pr\u00e9visualisation a un impact sur les taux de clics<\/a>, ou si votre texte abr\u00e9g\u00e9 a une incidence sur les achats. Chaque r\u00e9sultat peut \u00eatre utilis\u00e9 pour atteindre vos objectifs.<\/p>\n

Am\u00e9liorez encore votre canal le plus performant<\/h3>\n

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 tr\u00e8s performant, et que l’am\u00e9lioration de votre meilleur outil pour atteindre vos marketeurs est une pratique exemplaire \u00e9vidente.<\/p>\n

L’e-mail est le ROI incontest\u00e9<\/a> des canaux de marketing num\u00e9rique, car il g\u00e9n\u00e8re plus de ventes que n’importe quel autre canal. Presque toutes les statistiques (et elles sont nombreuses) indiquent que l’utilisation, la pr\u00e9f\u00e9rence et le ROI de l’e-mail ne cessent de cro\u00eetre.<\/p>\n

\"Email<\/p>\n

49 % des acheteurs<\/a> appr\u00e9cient de recevoir chaque semaine des e-mails promotionnels de leurs marques pr\u00e9f\u00e9r\u00e9es, et la moiti\u00e9 d’entre eux<\/a> effectuent un achat \u00e0 la suite d’e-mails marketing au moins une fois par mois.<\/p>\n

Mais ces chiffres impressionnants ne peuvent \u00eatre atteints que si vos e-mails sont performants, et cela demande du temps, des efforts et une strat\u00e9gie de test intelligente. Les tests A\/B vous permettent de prendre des d\u00e9cisions fond\u00e9es sur des donn\u00e9es concernant les modifications \u00e0 apporter \u00e0 vos campagnes d’e-mail, vous aidant ainsi \u00e0 obtenir un meilleur engagement<\/a>, de meilleurs taux de clics et un meilleur ROI.<\/p>\n

Meilleures pratiques en mati\u00e8re d’A\/B testing par e-mail<\/h2>\n

Pour tirer le meilleur parti de vos A\/B testing, il est essentiel de respecter les meilleures pratiques. Voici quelques points \u00e0 garder \u00e0 l’esprit pour que vos e-mails de marketing soient les meilleurs possibles.<\/p>\n

Testez une variable d’e-mail \u00e0 la fois<\/h3>\n

La r\u00e8gle d’or des tests est que plus c’est simple, mieux c’est. Limitez vos tests A\/B \u00e0 une seule variable \u00e0 la fois afin de pouvoir attribuer tout changement de performance \u00e0 cette modification sp\u00e9cifique.<\/p>\n

Les variations entre vos campagnes de test peuvent \u00eatre aussi distinctes que vous le souhaitez. Vous pouvez tester tout ce qui vous semble int\u00e9ressant, qu’il s’agisse de petites modifications du texte de l’e-mail, de l’\u00e9change d’images ou de l’utilisation de deux lignes d’objet diff\u00e9rentes.<\/p>\n

Veillez simplement \u00e0 maintenir le nombre de variations \u00e0 un niveau raisonnable afin de pouvoir suivre et distinguer facilement les r\u00e9sultats. Si vous essayez de tester trop de choses \u00e0 la fois, vous ne saurez pas quel changement a incit\u00e9 votre public \u00e0 agir.<\/p>\n

Ayez en t\u00eate une hypoth\u00e8se de test A\/B par e-mail<\/h3>\n

Tester pour exp\u00e9rimenter n’est pas une fa\u00e7on intelligente d’\u00e9laborer une campagne r\u00e9ussie. Lorsque vous mettez en place un e-mail de test, assurez-vous de prendre le temps de r\u00e9fl\u00e9chir \u00e0 ce que vous voulez que votre test confirme ou infirme, et \u00e0 ce qu’il peut faire pour am\u00e9liorer vos futurs e-mails.<\/p>\n

Avant d’effectuer votre test, \u00e9mettez une hypoth\u00e8se sur l’impact du changement sur la mesure de performance que vous suivez. Vous voulez que vos exp\u00e9riences prouvent que quelque chose est vrai ou faux, ce qui peut vous aider \u00e0 d\u00e9finir les prochaines \u00e9tapes de votre strat\u00e9gie de marketing par e-mail.<\/p>\n

D\u00e9terminez la taille de votre \u00e9chantillon<\/h3>\n

La cr\u00e9ation de vos variantes est importante, mais le choix des personnes \u00e0 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 r\u00e9sultats statistiquement significatifs.<\/p>\n

Le calcul de la taille de l’\u00e9chantillon pour vos tests d\u00e9pend d’un grand nombre de facteurs : votre taux de conversion cible, le nombre total de vos contacts, la dur\u00e9e de votre fen\u00eatre de test, etc.<\/p>\n

Heureusement, avec le bon logiciel de marketing par e-mail<\/a>, cette configuration est facile \u00e0 r\u00e9aliser.<\/p>\n

Examiner la signification statistique<\/h3>\n

Une fois que vous avez effectu\u00e9 votre test, la meilleure \u00e9tape consiste \u00e0 v\u00e9rifier la signification statistique avant de tirer des conclusions.<\/p>\n

Vous devez examiner attentivement les r\u00e9sultats de votre test pour vous assurer que tout changement de performance observ\u00e9 entre les deux variantes n’est pas d\u00fb au hasard, mais bien \u00e0 la variable test\u00e9e.<\/p>\n

Pour examiner la signification statistique, vous devez comparer les performances du groupe test\u00e9 \u00e0 celles du groupe t\u00e9moin. Le meilleur moyen d’y parvenir est d’utiliser des calculateurs de signification statistique ou des logiciels d’A\/B testing<\/a>. Ces outils peuvent vous indiquer la probabilit\u00e9 que la diff\u00e9rence de performance entre les deux variantes soit circonstancielle ou significative.<\/p>\n

Il est important de ne tirer des conclusions que des tests dont les r\u00e9sultats sont statistiquement significatifs. Dans le cas contraire, toute d\u00e9cision prise \u00e0 partir de r\u00e9sultats non significatifs pourrait entra\u00eener une d\u00e9gradation des performances de la campagne d’e-mailing. Assurez-vous que les donn\u00e9es que vous collectez sont fiables et pr\u00e9cises afin de vous guider vers la meilleure d\u00e9cision pour vos campagnes marketing par e-mail.<\/p>\n

Conna\u00eetre les indicateurs \u00e0 suivre dans les tests A\/B par e-mail<\/h3>\n

Une fois que vous avez les r\u00e9sultats de votre test, vous devez voir comment votre hypoth\u00e8se de d\u00e9part s’est concr\u00e9tis\u00e9e. Il est essentiel de suivre le bon indicateur pour obtenir des informations exploitables – vous devez avoir le bon indicateur en t\u00eate pour comprendre si votre variation gagnante a atteint ou non l’objectif de votre test.<\/p>\n

La variable que vous testez pour vos e-mails vous aidera \u00e0 d\u00e9terminer l’indicateur \u00e0 suivre. Si vous testez diff\u00e9rentes lignes d’objet, par exemple, le taux d’ouverture sera un indicateur d\u00e9cisif. Pour les id\u00e9es de contenu de campagne, le taux de clics et le taux de conversion permettront tr\u00e8s probablement de d\u00e9terminer le gagnant.<\/p>\n

Au final, les r\u00e9sultats des tests varieront pour chaque marque. Les indicateurs cl\u00e9s de performance que vous d\u00e9cidez de suivre d\u00e9pendent de vous et doivent \u00eatre d\u00e9termin\u00e9s en fonction des objectifs que vous vous \u00eates fix\u00e9s.<\/p>\n

Lire la suite : <\/strong>Analyse du marketing par e-mail : Plong\u00e9e dans les KPIs, m\u00e9triques, objectifs et rapports<\/strong><\/a><\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Id\u00e9es de tests A\/B par e-mail<\/h2>\n

Les possibilit\u00e9s de tester diff\u00e9rentes variables d’e-mail sont infinies, mais il existe quelques points de d\u00e9part favorables si vous commencez tout juste \u00e0 tester vos campagnes.<\/p>\n

Voici quelques id\u00e9es :<\/p>\n

Objet du message<\/h3>\n

Testez diff\u00e9rentes lignes d’objet pour voir laquelle g\u00e9n\u00e8re le taux d’ouverture le plus \u00e9lev\u00e9.<\/p>\n

Votre public cible est-il plus enclin \u00e0 cliquer sur un objet amusant ou plus s\u00e9rieux ? 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 g\u00e9n\u00e8re-t-il plus de clics ?<\/p>\n

Tous ces \u00e9l\u00e9ments m\u00e9ritent d’\u00eatre test\u00e9s pour r\u00e9pondre aux besoins de vos clients.<\/p>\n

Appel \u00e0 l’action (CTA)<\/h3>\n

Exp\u00e9rimentez la formulation, l’emplacement, la taille et la couleur de votre bouton CTA ou de votre lien hypertexte.<\/p>\n

L’ajout d’un prix \u00e0 votre CTA permet-il d’augmenter le nombre de conversions ? Votre public trouve-t-il la phrase \u00ab\u00a0Acheter maintenant\u00a0\u00bb plus attrayante que \u00ab\u00a0En savoir plus\u00a0\u00bb ? Un gros bouton color\u00e9 est-il la cl\u00e9 pour amener plus de clients potentiels \u00e0 la page de paiement ?<\/p>\n

Toutes ces hypoth\u00e8ses m\u00e9ritent d’\u00eatre \u00e9tudi\u00e9es, et les variations des CTA sont simples \u00e0 tester.<\/p>\n

Texte de l’e-mail<\/h3>\n

Testez diff\u00e9rentes versions de votre texte en termes de choix de mots, de longueur, de ton et de style.<\/p>\n

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 \u00e0 agir ou les t\u00e9moignages de clients les incitent-ils \u00e0 acheter ?<\/p>\n

De tous les \u00e9l\u00e9ments \u00e0 tester, c’est le texte qui se pr\u00eate le mieux \u00e0 l’exp\u00e9rimentation. Il est important de d\u00e9terminer la quantit\u00e9 de texte souhait\u00e9e par votre public et le ton qu’il attend de votre marque, et les tests sont un moyen infaillible de cr\u00e9er la bonne voix pour vos e-mails.<\/p>\n

Images des e-mails<\/h3>\n

Essayez diff\u00e9rentes images ou graphiques pour d\u00e9terminer ceux qui trouvent le plus d’\u00e9cho aupr\u00e8s de votre public.<\/p>\n

Les images de l’e-mail complet incitent-elles votre public \u00e0 cliquer ? Les images multiples donnent-elles de meilleurs r\u00e9sultats ? Devriez-vous annoncer des photos de produits, du contenu g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par les utilisateurs ou des photos de style de vie qui mettent en \u00e9vidence l’utilisation quotidienne de vos produits ?<\/p>\n

Les tests d’e-mails A\/B sont \u00e9galement le support id\u00e9al pour essayer d’autres visuels comme les GIF et le contenu vid\u00e9o. Il s’agit de trouver ce qui fonctionne le mieux pour votre client id\u00e9al.<\/p>\n

Conception et mise en page<\/h3>\n

Comparez diff\u00e9rentes options de conception et de mise en page pour d\u00e9terminer celle qui suscite le plus d’int\u00e9r\u00eat.<\/p>\n

Vos clients souhaitent-ils faire d\u00e9filer de longs e-mails ou pr\u00e9f\u00e8rent-ils des messages rapides ? Le fait de diviser vos messages en sections contribue-t-il \u00e0 am\u00e9liorer les taux de conversion ? Qu’en est-il de la palette de couleurs de votre e-mail ?<\/p>\n

Faire ressortir vos e-mails dans votre bo\u00eete de r\u00e9ception avec un design captivant peut faire toute la diff\u00e9rence.<\/p>\n

Jour et heure d’envoi des e-mails<\/h3>\n

Testez l’envoi d’e-mails \u00e0 diff\u00e9rentes heures ou diff\u00e9rents jours de la semaine pour d\u00e9couvrir le moment id\u00e9al pour vos abonn\u00e9s.<\/p>\n

Les destinataires sont-ils plus enclins \u00e0 cliquer sur votre e-mail le matin ou l’apr\u00e8s-midi ? Les jours de semaine sont-ils les plus propices \u00e0 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 sp\u00e9ciales ?<\/p>\n

Plus vous effectuez de tests en gardant \u00e0 l’esprit les bonnes questions et les bons indicateurs, plus vos campagnes seront performantes.<\/p>\n

Exemples d’e-mail marketing A\/B testing<\/h2>\n

Pour comprendre \u00e0 quel point les tests A\/B peuvent \u00eatre utiles \u00e0 vos efforts de marketing, voici quelques exemples de la fa\u00e7on dont les clients de Bloomreach ont utilis\u00e9 les tests A\/B pour am\u00e9liorer leurs campagnes d’e-mailing :<\/p>\n

River Island am\u00e9liore son programme d’e-mail gr\u00e2ce \u00e0 l’A\/B testing<\/h3>\n

La c\u00e9l\u00e8bre marque de mode River Island<\/a> disposait d’un programme de marketing par e-mail performant, mais l’entreprise souhaitait affiner ses efforts en se basant sur des indicateurs sp\u00e9cifiques pour l’optimisation. L’objectif principal \u00e9tait d’offrir la meilleure exp\u00e9rience possible aux clients et de r\u00e9duire la fr\u00e9quence des e-mails afin d’adresser les bons messages au public de la marque.<\/p>\n

\"River<\/a><\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 l’A\/B testing, River Island a pu r\u00e9duire la fr\u00e9quence des campagnes tout en am\u00e9liorant les indicateurs cl\u00e9s de performance de mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale. La marque a constat\u00e9 une augmentation de 30,9 % du chiffre d’affaires par e-mail et de 30,7 % des commandes par e-mail malgr\u00e9 une diminution de 22,5 % du volume d’envoi global.<\/p>\n

Whisker optimise le parcours de ses clients gr\u00e2ce \u00e0 l’A\/B testing<\/h3>\n

Whisker<\/a>, la soci\u00e9t\u00e9 qui a lanc\u00e9 le premier bac \u00e0 liti\u00e8re automatis\u00e9 et autonettoyant, souhaitait cr\u00e9er la meilleure exp\u00e9rience possible pour ses clients tout au long de leur parcours. Pour ce faire, l’entreprise a d\u00e9cid\u00e9 de tester l’impact d’un message coh\u00e9rent dans toutes ses campagnes pour convertir son public.<\/p>\n

\"Whisker<\/a><\/p>\n

Whisker a mis en place une exp\u00e9rience sur son site qui a permis de conserver le m\u00eame message de campagne \u00e0 chaque point de contact du parcours client. Lorsqu’un utilisateur recevait un e-mail et s’engageait dans la campagne, il voyait le m\u00eame message de campagne qui l’avait incit\u00e9 \u00e0 cliquer et \u00e0 atterrir sur la page d’accueil de Whisker.<\/p>\n

Whisker a constat\u00e9 un b\u00e9n\u00e9fice imm\u00e9diat de l’exp\u00e9rience, avec une augmentation de 107 % du taux de conversion pour les utilisateurs ayant re\u00e7u un message persistant. Le chiffre d’affaires a \u00e9galement augment\u00e9 de 112 % pour chaque utilisateur ayant cliqu\u00e9 sur le site web.<\/p>\n

\"Learn<\/h2>\n

Comment exploiter l’IA pour am\u00e9liorer les tests A\/B par e-mail ?<\/h2>\n

Le seul inconv\u00e9nient de l’A\/B testing traditionnel est qu’il s’appuie sur une majorit\u00e9 pour piloter votre strat\u00e9gie marketing. La variante la plus performante l’emporte et l’autre est mise de c\u00f4t\u00e9.<\/p>\n

Mais les A\/B testing ne donnent pas de r\u00e9sultats tranch\u00e9s. Par exemple, supposons que vous ayez effectu\u00e9 un test A\/B entre un e-mail proposant \u00e0 votre public des frais de port gratuits et un e-mail contenant un code de r\u00e9duction \u00e0 utiliser lors du paiement. Les r\u00e9sultats ont montr\u00e9 que 70 % des clients sont int\u00e9ress\u00e9s par une offre de r\u00e9duction, et 30 % par la livraison gratuite, de sorte que la variante gagnante serait un e-mail mettant en avant l’offre de r\u00e9duction.<\/p>\n

\"Ecommerce<\/p>\n

Mais qu’en est-il des clients qui se sont engag\u00e9s dans l’offre de livraison gratuite ? Ils ont prouv\u00e9 que cette incitation \u00e9tait pertinente pour eux, et non pour l’autre variante.<\/p>\n

C’est l\u00e0 que l’intelligence artificielle peut aider, en permettant aux marques d’offrir un niveau de personnalisation e-commerce<\/u><\/a> qui adapte le message \u00e0 chaque destinataire.<\/p>\n

Utiliser la personnalisation contextuelle pour diffuser le bon message<\/h3>\n