Comment utiliser la fonctionnalité A/B testing de l'outil E-mail

Dernière mise à jour: August 10, 2018

Disponible avec :

Marketing Hub
marketing-pro-enterprise
Professional, Enterprise

La fonctionnalité A/B testing de l'outil E-mail vous permet d'envoyer à votre audience deux e-mails légèrement différents afin d'obtenir des informations sur ce qui fait naître le plus d'engagement et ainsi sélectionner l'e-mail le plus efficace pour votre envoi final. 

Avant de commencer, il peut être utile de revoir les quelques règles d'un A/B testing efficace.

  1. Effectuez un seul test à la fois : si vous testez simultanément une campagne par e-mail qui dirige vers une page de destination et cette même page de destination, les résultats risquent de manquer de clarté. Comment saurez-vous quel changement a permis d'augmenter le nombre de leads ?
  2. Testez une variable à la fois : pour évaluer l'efficacité d'un élément de votre page, vous devez isoler cette variable dans votre A/B test. Testez un seul élément à la fois. 
  3. Testez également des modifications mineures : il peut sembler logique que des modifications complètes augmenteront votre nombre de clics, mais les petits détails sont parfois tout aussi importants. En créant vos tests, rappelez-vous que même une modification simple, comme l'image de votre e-mail, peut apporter de grandes améliorations. De fait, les changements de ce type sont souvent plus faciles à mesurer que les modifications plus importantes.
  4. Vous pouvez réaliser un A/B test sur un élément entier : vous pouvez bien entendu tester la couleur d'un bouton ou celle de l'arrière-plan, mais vous devez aussi envisager votre e-mail entier comme une variable. Au lieu de tester des éléments uniques du design, comme les titres, les lignes d'objet et les images, créez deux e-mails complètement différents et comparez leurs résultats. Vous travaillez maintenant à un plus haut niveau. Ce type de test apportant les plus grandes améliorations, envisagez de commencer par là avant de poursuivre votre optimisation avec des petites modifications.
  5. Mesurez les résultats aussi loin dans l'entonnoir que possible : votre A/B test a sans doute un impact positif sur le taux de clic de votre e-mail, mais qu'en est-il de vos ventes ? L'A/B testing peut avoir un effet important sur vos résultats commerciaux. Vous pourriez même constater qu'un e-mail comptant moins de clics produit plus de ventes. En créant votre A/B test, pensez à la façon dont il affectera des indicateurs comme le taux de conversion du trafic en leads et les demandes de démonstrations.
  6. Définissez l'e-mail de contrôle et ses variations : chaque test doit inclure l'élément original. Lorsque vous effectuez un A/B test, définissez votre version inchangée, c'est-à-dire l'e-mail que vous utilisez habituellement, comme e-mail de contrôle, et créez ensuite des variations à comparer. Par exemple, si vous vous demandez si l'intégration d'une recommandation d'un client apporterait des résultats différents, votre e-mail de contrôle ne devrait pas en comporter. Créez ensuite votre variation avec cette recommandation.
  7. Déterminez les variables à tester : vous pouvez tester plusieurs variables lorsque vous optimisez un e-mail. Vous n'avez pas à vous restreindre à des images ou à la taille du texte. Étudiez les différents éléments de vos ressources marketing et leurs alternatives possibles en termes de design, formulation et présentation. De fait, certains éléments que vous pouvez tester ne sont pas immédiatement identifiables. Vous pouvez tester, par exemple, des lignes d'objet, noms d'expéditeur ou façons de personnaliser votre message.
  8. Répartissez votre groupe test au hasard : pour obtenir des résultats concluants, vous devez tester deux audiences (ou plus) égales. HubSpot répartit automatiquement le trafic selon vos variations afin que chacune d'entre elles atteigne un groupe de visiteurs choisis au hasard. Vous pouvez déterminer la taille de votre échantillon en vous référant à l'étape 5 de cet article.
  9. Testez les variations simultanément : le timing (heure, jour ou même mois) joue un rôle important dans les résultats de votre campagne marketing. Si vous effectuez le test A durant un mois donné et le test B un mois plus tard, vous ne pourrez pas savoir si le taux de réponse différent est le résultat d'un modèle différent ou d'un mois différent. Un A/B testing exige que vous lanciez vos deux variations (A et B) au même moment. Sans simultanéité, vous devrez interpréter vos résultats sans base solide.
  10. Définissez un seuil avant votre test : avant de lancer votre test, définissez le seuil que vos résultats devraient atteindre pour justifier l'application d'un changement à l'ensemble de votre site web ou de votre campagne par e-mail. Vous pouvez choisir la meilleure version de votre e-mail en fonction des ratios e-mails délivrés-ouverts, e-mails délivrés-clics et e-mails ouverts-clics.

Table des matières

    Article précédent:

    Article suivant: