Extraction de prospects non engagés à l'aide d'une approche multivariée A/B

Quelles sont vos stratégies de test pour ouvrir vos e-mails marketing non ouverts et non engagés ?

Le test de contrôle de votre ligne d'objet et de votre contenu avec des tests A/B multivariés, avant un déploiement majeur, est nécessaire à plusieurs niveaux. Cela fait partie de cet avantage tactique que vous souhaitez donner à une campagne avant d'engager pleinement le reste de votre diffusion ciblée.

Avant de prendre le dessus, réfléchissez au type de données que vous ciblez exactement. Les tests A/B auprès d'un groupe d'ouvreurs engagés (ou de personnes historiquement connues pour participer à vos appels à l'action) sont intrinsèquement plus faciles que les tests auprès de ceux qui n'ont pas encore ouvert d'e-mail.

Vos utilisateurs engagés ont déjà établi une connexion fiable avec votre domaine d'envoi. Il est également probable que leur trafic de clics associé ou toute autre agrégation de données en aval, après la conversion, ait été saisi dans un profil CRM de base (vous agrégez les profils d'intérêt des destinataires dans une base de données CRM, n'est-ce pas ?).

Donc dans cet esprit, et pour les besoins de cet article, je voulais me concentrer sur les prospects avec parfois un gros potentiel. Je parle des e-mails de prospects non ouverts dans votre univers de messagerie.

N'ignorez pas vos prospects non engagés par e-mail

Il ne s'agit pas d'une ressource incontournable capable de résoudre les problèmes de prospection de chacun. Au lieu de cela, il est destiné à mettre en évidence l'approche négligente qui est souvent associée aux prospects de messagerie non engagés, et à faire quelques recommandations sur la façon d'amener ces destinataires à s'ouvrir pour la première fois. Espérons que cet article pourra vous aider à apporter des ajustements variables à vos méthodes de test A/B multivariées (ou vous inciter à commencer les tests) et vous aider à obtenir un meilleur retour sur ces actifs non engagés.

N'obtenez pas de vision tunnel sur vos lignes d'objet

Au fil des ans, j'ai tenté de livrer à des milliards de prospects non ouverts. Je recommande une phase de test sain avant de leur livrer. Je suis toujours curieux de savoir pourquoi les clients abattent régulièrement cette approche.

L'attitude typique est la suivante : "Eh bien, si la ligne d'objet et le contenu sont suffisamment bons pour obtenir une réponse de la part des personnes régulièrement engagées, alors cela devrait également être assez bon pour les non-engagés."

Une telle approche me fait toujours sourire (en secouant la tête, bien sûr). Et même lorsque je convaincs enfin quelqu'un de s'engager dans un test A/B sur ses prospects non engagés, il a tendance à rejeter l'approche multivariée, en choisissant uniquement un test A/B strict, sur la seule ligne d'objet.

De nombreux expéditeurs, très franchement, ne tiennent pas compte de la façon dont le contenu de leur e-mail peut nuire aux efforts de prospection et pensent plutôt que la ligne d'objet est la seule raison pour laquelle un utilisateur choisit d'ouvrir l'e-mail ou non. La plupart du temps, les spécialistes du marketing se contenteront de regarder les taux d'ouverture quelques heures après l'échantillonnage, aussi mauvais soient-ils, et décideront «Oui, celui-là a battu l'autre. Utilisons celui-là. Ce qu'ils devraient également prendre en compte, c'est la façon dont leur contenu HTML et leurs segments testés affectent leurs emplacements dans la boîte de réception.

Lors du test de votre ligne d'objet

À bien des égards, oui, je suis d'accord qu'une ligne d'objet attrayante peut faire ou défaire votre taux d'ouverture ; cependant, la visibilité de la boîte de réception peut également l'être. Votre ligne d'objet n'est pas pertinente si vos e-mails n'arrivent pas dans la boîte de réception. En dehors de cela, si vous allez tester A/B uniquement la ligne d'objet, alors mes meilleures recommandations à quiconque prospectant des e-mails non ouverts sont de :

• Proposez une question dans la ligne d'objet. Essayez-le lors du prochain test A/B. Envoyez un échantillon de test avec une ligne d'objet qui fait une déclaration et un autre avec une ligne d'objet qui pose une question. Dans presque tous les scénarios, le test avec la question gagne parce que vous engagez le destinataire en encourageant le dialogue. Utilisez un seul point d'interrogation.
• Personnalisez avec la localisation. La fusion du nom de l'utilisateur dans la ligne d'objet n'a pas l'impact que vous pourriez penser. Essayez plutôt de fusionner le nom de leur ville, comté ou état.
• Ne commencez pas une ligne d'objet par Fwd: ou RE:. Cette stratégie est connue sous le nom de familiarité trompeuse, et l'idée qu'elle aide à mettre un pied dans la porte sur les taux ouverts s'est avérée fausse à maintes reprises. L'envoi d'e-mails contenant un tel verbiage implique une tromperie, et donc les FAI les considèrent négativement et enverront votre e-mail dans le dossier spam plus facilement que si vous n'utilisiez pas ces signifiants. De plus, les gens n'aiment pas être trompés. Ce comportement augmente la probabilité d'augmentation du taux de désabonnement dû aux plaintes pour spam et aux désabonnements.

Pourtant, peu importe ce que vous faites, certains prospects non engagés continueront de l'être. Peu importe le nombre de fois que vous leur envoyez, ils ne s'ouvriront pas. D'autres pourraient simplement avoir besoin de voir votre message atterrir dans leur boîte de réception. Une fois que cela se produit, ils s'ouvriront parfois quelle que soit la ligne d'objet. Lorsqu'ils ouvrent et cliquent enfin, cet engagement est enregistré auprès du FAI du destinataire. Votre domaine d'envoi et le fournisseur de messagerie du destinataire pourront alors relier ces points. Cette "poignée de main numérique" augmentera considérablement vos chances d'être placé dans la boîte de réception lors du prochain envoi, plusieurs fois.

Autres variables à tester

Essayez de modifier d'autres variables sous la forme de versions légèrement différentes du contenu HTML. Cela peut vous donner un avantage pour accéder à la boîte de réception. Voici quelques bonnes idées pour vous aider à créer ces exemples de test multivariés dans votre contenu HTML :

• Ajustement du rapport texte/image du contenu HTML. Essayez de laisser le texte peser plus lourd et de compter sur moins d'images dans l'un des échantillons de test. Rien ne tue plus que lorsqu'un client souhaite envoyer un e-mail infographique à image unique (une image, contenant tout le texte, sans texte autonome) à des destinataires qui ne l'ont jamais ouvert. Il est très probable que littéralement chacun de ces utilisateurs verra ses images désactivées à ce stade de l'engagement. Si le seul texte de l'e-mail est un lien de désabonnement, c'est tout ce que les destinataires verront à l'ouverture. Sachant que certains non-ouvreurs verront leurs images désactivées lors de la première ouverture (la plupart le seront), essayez alors de mettre un texte persuasif dans le contenu à côté de votre infographie afin d'offrir une incitation à activer les images.
• Désamorcez tout potentiel de langage grossier qui serait normalement distribué à vos ouvreurs ou militants réguliers . Gardez cette rhétorique plus forte pour les pages de destination ou plantez-la dans une image afin que les filtres ne puissent pas la lire. La sophistication de certains algorithmes que les principaux filtres et FAI utilisent de nos jours peut être très délicate en ce qui concerne le ton du texte de votre e-mail.
• Créez un segment basé sur le succès de livraison historique des fichiers non ouverts et utilisez la segmentation dans le cadre de votre environnement multivarié. Après tout, si les utilisateurs non ouverts sont obsolètes, ils auront très peu de chances d'être livrés avec succès. Ensuite, vous soucier des lignes d'objet et du contenu HTML est le cadet de vos soucis.

Ce dernier est un vieux truc que j'utilise depuis des années. Le but est de segmenter et de tester les prospects non ouverts en fonction de qui a reçu leurs derniers 3/3, 2/3 ou 1/3 e-mails. C'est aussi très intéressant d'analyser les données après ce test. Cela impliquerait probablement de déposer les données et de créer un processus de suivi des tentatives de livraison.

Sur cette note, vous pouvez également envisager de supprimer définitivement de votre liste toute personne qui n'a pas été livrée avec succès au cours de la dernière année environ. S'ils n'ont pas reçu d'e-mail après un an de ciblage, ils font probablement plus de mal que de bien. Les laisser traîner sur votre liste et rebondir sur chaque envoi va ruiner vos taux de délivrabilité. En fonction de vos objectifs de marketing par e-mail et de votre cycle de vente, vous souhaiterez peut-être raccourcir ce délai de purge à six ou huit mois et/ou supprimer après un certain nombre de rebonds temporaires.

Enfin, donnez à vos échantillons de test un peu plus de temps pour mariner :

Une fois les échantillons de test sortis, vous voudrez peut-être laisser les résultats s'écouler plus longtemps que d'habitude avant de finaliser votre stratégie. Au lieu d'attendre quelques heures, revenez le lendemain matin, puis évaluez les métriques de base. Certains destinataires n'ouvriront pas les deux premières heures suivant la réception, alors donnez-leur plus de temps pour ouvrir.

Dernières pensées:

Qui vous aide à exécuter les tests A/B multivariés et à déployer vos campagnes d'e-mailing ? Êtes-vous totalement interne ou avez-vous un contrat avec un annonceur qui contrôle la distribution de vos e-mails en fonction du contenu que vous leur fournissez ?

L'un ou l'autre scénario peut être à la fois une bénédiction et une malédiction. Le résultat dépend totalement de la capacité et de l'expérience de l'équipe qui appuie sur la gâchette et gère la stratégie marketing de votre compte.

Si votre équipe est entièrement interne, il vous incombe de formuler des solutions créatives pour les tests A/B. Cela signifie garder l'esprit ouvert et tester de nouvelles approches de déploiement A/B multivarié, comme celles mentionnées ci-dessus. Un esprit curieux vous servira bien lors de la prospection vers une liste non ouverte. Il en sera de même pour la recherche, l'éducation et l'application de ce que vous avez appris par essais et erreurs.

Si vous devez retirer quoi que ce soit de ce message, ce devrait être la diligence raisonnable. Formuler une solution de test qui fonctionne pour vous est extrêmement important, mais peut parfois nécessiter un état d'esprit prêt à l'emploi. Créer une approche réfléchie et patiente des tests A/B multivariés est un défi, mais cela vous aidera certainement lorsque vous extrayez ces prospects non ouverts dans le but de récolter plus de conversions.

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