ABC des tests A/B : 9 façons d'optimiser vos campagnes d'e-mails

Les tests sont essentiels pour optimiser vos campagnes d'e-mails ; vous voulez trouver la combinaison de conception et de contenu qui réussit le mieux à attirer votre public et à l'inciter à l'action. Après tout, se connecter avec les clients nécessite à la fois un art et une science, et trouver le bon moyen de les atteindre peut être un défi. Des concepts et des exécutions brillants sont évidemment importants, mais ils ne sont que le début lorsqu'il s'agit de développer des campagnes marketing réussies.

Vous ne pouvez pas compter sur ce qui a fonctionné dans le passé ; les conditions du marché changent, et vos acheteurs aussi. Le test automatisé des e-mails vous permet d'éviter une partie du risque d'essayer de nouvelles choses. Il vous donne les données dont vous avez besoin pour prendre des décisions, afin que vous puissiez développer et faire évoluer vos campagnes avec plus de confiance.

Trouver un gagnant

Lorsque vous exécutez un test A/B, vous essayez de savoir si la version A, la version de contrôle, fait mieux ou moins bien (selon vos métriques) que la version B. En testant chaque version avec un petit échantillon de votre public cible , vous pouvez déterminer rapidement quelle combinaison de conception et de texte générera probablement le plus de conversions avant de lancer votre campagne plus vaste.

Par exemple, vous pouvez découvrir si un appel à l'action comme "Acheter maintenant" ou "Acheter des offres" résonne mieux avec votre segment cible. Plus la réponse est bonne, plus votre retour sur investissement est élevé.

Grâce aux tests A/B, vous pouvez expérimenter n'importe quel aspect d'un e-mail susceptible d'avoir un impact sur la conversion, par exemple :

1. Ligne d'objet : Il s'agit probablement du test A/B le plus courant. N'oubliez pas de regarder non seulement les taux d'ouverture, mais aussi les clics et les conversions. Parfois, l'e-mail qui obtient le plus d'ouvertures n'est pas celui qui obtient le plus de conversions.
2. Adresse d'expédition : vous pouvez tester si l'envoi d'une personne nommée (telle que le PDG) augmente systématiquement les ouvertures et les clics par rapport à une adresse d'expédition générique telle que "Newsletter".
3. Pré-en-tête : Testez pour voir si un e-mail fonctionne mieux lorsqu'il y a un pré-en-tête. Combien mieux? Vous pouvez également déterminer si un lien dans le pré-en-tête génère plus de réponses. Trop souvent, les pré-en-têtes ne sont utilisés que pour "Afficher cet e-mail dans un navigateur". Cela peut optimiser la réponse, en particulier pour les destinataires dont les images sont désactivées et/ou qui utilisent des volets de prévisualisation.

4. Format : une incitation à l'action en gras donne-t-elle des résultats ? Et si c'était aussi souligné ? Devriez-vous faire la police d'une couleur différente? Les tests peuvent vous le dire.
5. Boutons : la couleur, la taille, l'étiquette, le positionnement ou même quelque chose d'aussi mystérieux que le fait qu'un bouton ait ou non une ombre portée peuvent tous faire une grande différence dans le taux de clics.
6. Texte du lien : essayez différentes configurations de votre texte de lien, comme "Télécharger le livre électronique sur les meilleures pratiques d'e-mail" ou "Obtenez de meilleurs résultats sur chaque campagne d'e-mail".
7. Contenu : testez tous les autres éléments de copie tels que les en-têtes, les déclarations d'avantages, les témoignages de clients ou les descriptions de produits.
8. Images : Une photo de gens heureux sur un voilier surpasse-t-elle la photo d'une belle plage ? Il n'y a qu'un moyen de le savoir.
9. Prix : Découvrez si votre public réagit mieux à certains prix et testez des stratégies de réduction telles que "Obtenez 25 % de réduction" ou "Économisez 200 $".

Avoir un objectif clair pour chaque test

L'un des principaux avantages des tests A / B est qu'ils fournissent des résultats sans ambiguïté - une seule variable (ligne d'objet, disons) est testée via deux possibilités, A et B. Les résultats sont rapides, clairs et efficaces. Vous comparez la manière dont les destinataires de vos e-mails réagissent à une version par rapport à la manière dont ils réagissent à une seule variante. Les résultats montrent de manière concrète et mesurable laquelle des deux alternatives donne les meilleurs résultats.

Les gens créent parfois des versions A et B qui ont de multiples différences ; cela vous indiquera quel e-mail fonctionne le mieux, mais pas nécessairement pourquoi. Essayez de limiter les variables si vous souhaitez répondre à une question spécifique. Par exemple, si vous voulez savoir si la formulation d'une ligne d'objet sous forme de question fonctionne avec un segment particulier, vous pouvez la garder aussi similaire que possible au contrôle :

Obtenez des conseils pour un cœur en santé

contre.

Quelle est la santé de votre cœur ?

Remarquez que nous ne testons pas le contrôle par rapport à quelque chose de très différent comme "Êtes-vous à risque de crise cardiaque ?" ou "Votre cœur bat-il trop vite ?" C'est parce que notre mission déclarée était de déterminer si un format de question amène ou non plus de personnes à répondre. Si nous voulions tester si un message positif fonctionne par rapport à un message basé sur la peur, nous pourrions utiliser l'une des lignes d'objet effrayantes. Il est important d'avoir un objectif clair en tête lors de la création d'un test A/B. Sinon, vous ne ferez que lancer des idées pour voir ce qui colle. (Bien sûr, c'est toujours mieux que de ne pas tester du tout.)

Conseils pour les tests A/B

Voici quelques conseils supplémentaires pour vous aider à tirer le meilleur parti de votre stratégie de test A/B.

• Synchronisez vos tests. Si la version A sort cette semaine et que la version B s'exécute la semaine prochaine, ce n'est pas un véritable test A/B. La version A aurait peut-être mieux fonctionné, mais uniquement parce que la version B a été envoyée pendant un week-end férié. Cela peut toujours vous donner un aperçu des tendances, et c'est mieux que rien, mais idéalement, les tests devraient s'exécuter en même temps pendant exactement la même durée. L'automatisation du marketing facilite les choses.
• Écoutez les données. Ne vous laissez pas guider par vos préférences personnelles – faites confiance aux résultats du test. Les gagnants sont souvent surprenants. Si le bouton d'appel à l'action que vous pensez personnellement être laid obtient le plus de résultats, alors n'ayez pas peur de l'utiliser. Si vous êtes sûr que les gens aiment les photos de chiots, et pourtant les résultats montrent que les chatons gagnent à chaque fois, suivez les faits.
• Prenez le temps qu'il faut. Laissez votre test s'exécuter suffisamment longtemps (et auprès d'un public suffisamment large) pour obtenir des résultats statistiquement significatifs. Mais ne l'exécutez pas trop longtemps - le mauvais interprète pourrait vous coûter des conversions. Si vous souhaitez maintenir un taux de conversion plus élevé pendant un test, vous voudrez peut-être quelque chose (comme la fonctionnalité Optimiser pour les conversions d'Act-On), qui permet de diriger plus de trafic vers l'exécution la plus performante, plutôt qu'une distribution égale.
• Rester simple. Il est recommandé de tester un élément à la fois. Si vous essayez une nouvelle couleur de bouton et que vous modifiez également le titre, vous ne saurez pas lequel a causé la hausse des conversions. Si vous êtes pressé par le temps, vous pouvez certainement tester la version A contre la version B et choisir le gagnant. (Vos informations ne seront pas aussi précises, mais au moins vous améliorerez les résultats.) Vous pouvez également tester les performances d'un e-mail simple (un e-mail HTML avec un texte de base et aucun graphique) par rapport à un message soigné et conçu. Parfois simple, c'est vraiment mieux.
• Faites-en une chose continue. Vous voudrez continuer à tester régulièrement, car l'efficacité de tout élément de votre e-mail (ou de votre page de destination) peut changer avec le temps.

Comment savoir quel test a gagné ? Découvrez en détail comment déterminer le niveau de confiance des tests A/B des e-mails et découvrez comment interpréter les résultats de vos tests.

L'optimisation des e-mails est une quête continue de découverte et de raffinement. Les tests A/B sont une méthode éprouvée pour découvrir ce qui fonctionne… et ce qui ne fonctionne pas. Cela ne doit pas toujours être compliqué, mais cela devrait faire partie intégrante de vos processus de développement.

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