Si vous prenez votre travail au sérieux et que vous êtes axé sur les résultats, vous ne voulez pas passer à côté de l'énorme potentiel des tests A/B.

Ils peuvent vous aider à découvrir des changements à fort impact dans le contenu, la conception, les pages d'accueil et bien plus encore, comme l'explique notre article "5 aspects de votre marketing par courriel à tester par A/B"..

Pour tester vos messages, il vous suffit de présenter deux versions à deux petits groupes d'abonnés, puis de écouter. Les mesures vous indiqueront leurs préférences et, à partir de là, vous pourrez agir à court terme en envoyant la version la plus efficace au reste de votre public ou, à long terme, en reproduisant cette préférence dans vos futures campagnes.

Cela semble simple et c'est encore plus simple chez MasterBase®, grâce à l'automatisation du processus de sélection de la pièce la plus efficace et de son envoi à la base totale. Cependant, il est également très facile de commettre des erreurs avec les tests A/B et d'arriver à la mauvaise conclusion, ce qui compromet complètement les résultats.

Il est pénible d'effectuer un grand nombre de tests A/B pour finalement conclure que vous n'avez rien appris d'utile en raison d'une mauvaise exécution. Pour éviter cette frustration, nous vous suggérons de suivre ces 6 conseils pour tirer le meilleur parti de vos tests A/B.

1. Concentrez vos efforts en matière de tests A/B sur les aspects de votre campagne qui auront le plus d'impact sur vos résultats.

Parfois, de petites modifications apportées à des éléments mineurs peuvent faire grimper l'aiguille de votre baromètre. Concentrez donc vos tests sur les éléments clés d'un message, tels que l'objet du message, les appels à l'action, les images et les titres.

Mais il y a aussi d'autres éléments qui valent la peine d'être essayés :

• Logique de déclenchement différente pour les messages automatisés
• Quel est le délai d'envoi du message après son activation ?
• Envoyer ou ne pas envoyer une série de messages automatiques
• Dans quelles conditions un message automatique est-il omis dans une série ?

2. Limitez vos tests A/B à un seul élément à la fois.

À moins que vous ne soyez pleinement engagé dans un processus d'évaluation, vous devriez limiter vos tests A/B à un seul changement à la fois. Par exemple, les tests A/B devraient se limiter à un seul changement à la fois :

• Bouton vert contre bouton bleu
• Message avec preuve sociale incluse vs. message sans preuve sociale
• L'image d'un style de vie par opposition à l'image d'un produit
• Une remise en pourcentage par rapport à une remise en chiffres.

Si l'on modifie plus d'un facteur entre les versions A et B, il sera très difficile de déterminer quel élément est responsable de la différence de performance.

3. Elle part d'une hypothèse claire

Ne procédez pas à des changements aléatoires juste pour voir ce qui pourrait fonctionner. Concentrez-vous sur ce que vous recherchez et utilisez-le comme base pour vos tests.

Par exemple, si vous essayez d'augmenter les conversions, vous pouvez créer une version de votre message où l'appel à l'action se trouve au-dessus de l'affichage ou de l'aperçu (ATL), afin de le rendre plus visible, et une autre version où le contenu précède l'appel à l'action (CTA).

De même, si vous essayez de décider s'il est bon de s'adresser à un nouvel abonné par son nom dans la ligne d'objet de votre message de bienvenue, vous devriez essayer une ligne d'objet avec personnalisation et une autre sans personnalisation.

4. Choisissez une mesure de test gagnante qui correspond à l'objectif de votre campagne.

La plupart des campagnes visent à obtenir des conversions, c'est pourquoi vos tests A/B doivent également être axés sur l'amélioration de ces paramètres.

On pense souvent à tort que la ligne d'objet ne peut affecter que le taux d'ouverture, que le message ne peut affecter que les clics et que le contenu de la page d'atterrissage ne peut influencer que les conversions.

Ce n'est pas le cas ! Les différentes instances ne fonctionnent pas de manière isolée. Chaque facteur influe sur l'ensemble, car les abonnés perçoivent les campagnes de marketing par courrier électronique comme un tout.

Ainsi, l'objectif d'une ligne d'objet n'est pas de générer des ouvertures, mais des personnes qui se convertissent. De même, l'objectif du contenu n'est pas de générer des clics, mais des personnes qui se convertissent.

5. Élaborer un programme de tests réguliers et enregistrer les résultats.

Les tests A/B conçus ad hoc sont inefficaces parce qu'ils sont sporadiques et se concentrent sur des objectifs différents. Pour tirer le meilleur parti de vos tests A/B, vous avez besoin d'un plan. Élaborez un calendrier de tests qui permette d'assurer le suivi :

• Les théories que vous essayez de confirmer
• Quelles adresses électroniques utilisez-vous pour tester chaque théorie ?
• Les résultats de chaque test et leur incidence sur vos futurs plans de test
• Essayez d'inclure un test A/B dans au moins le 50% de votre diffusion.

6. Confirmer les résultats des tests

Un test A/B individuel n'est pas concluant pour toujours. À court terme, toute amélioration constatée peut résulter de l'effet de nouveauté. Les abonnés sont attirés par la nouveauté, ce qui peut les amener à surévaluer les changements que vous apportez.

L'effet de nouveauté s'estompe assez rapidement. Par conséquent, si vous effectuez le même test deux ou trois fois au cours d'une période donnée, l'effet de nouveauté ne sera pas présent et vous serez en mesure de mesurer l'impact réel du changement.

Sur le long terme, les comportements et les attitudes des consommateurs varient. La composition de votre liste de contacts peut également changer en fonction des pratiques d'acquisition d'abonnés, de la modification de vos offres de produits ou de services, de l'expansion vers ou hors de nouveaux territoires, et d'autres facteurs.

Plus le succès d'un test est définitif, plus vous pouvez attendre pour le reconfirmer. Mais, au fil du temps, vous souhaiterez confirmer périodiquement chaque test, au moins une ou deux fois, ce qui, une fois de plus, prouve qu'un plan de test A/B est essentiel.