C’est le moment pour l’A/B testing: 10 raisons pour lesquelles vous devez commencer dès maintenant

de Vlad Arhire Marketing
AB-Testing-newsman

C’est le moment pour l’A/B testing : Comment paramétrer correctement la campagne

L’A/B testing est une méthode qui permet de comparer deux versions d’un e-mail pour voir laquelle est la plus performante sur un paramètre spécifique, tel que le taux d’ouverture (Open Rate), le taux de clics (Click Rate) ou le taux de conversion (Conversion Rate).

Tout d’abord on vous a préparé une liste avec les plus importantes fonctionnalités de
l’A/B testing dans l’e-mail marketing  :

  • Comparez le comportement du public cible
  • Validez l’idée qui convertit le mieux
  • Aidez à l’optimisation de la campagne
  • Influencez et facilitez la prise de décision
  • Augmentez la conversion

Que pouvez-vous tester avec l’A/B testing ?

  • Les sujets de l’e-mail
  • Les offres commerciales
  • Les images
  • Le contenu
  • Les liens d’appel à l’action (Call-to-action)
  • L’emplacement de liens
  • La date et l’heure de l’envoi des campagnes

Commencez par définir vos objectifs

Pour commencer, il est très important de définir l’objectif de la campagne d’A/B testing.
Par exemple, les objectifs peuvent être de différentes formes :

  • Des inscriptions à un événement, ou un cours
  • L’acquisition d’un produit ou d’un service
  • Les téléchargements de différentes documents
  • Une réservation dans le calendrier
  • La visualisation de la page de destination

L’A/B testing – l’exemple appliqué pour la vente de produits

Supposons que vous êtes le propriétaire d’une boutique en ligne qui vend des vêtements et que vous souhaitez tester deux offres différentes pour voir laquelle convertit le mieux.

Nous vous proposons de créer deux variantes, avec un contenu différent pour faire le test.

Variante A
L’offre pour la réduction de prix
Variante B
L’offre pour la livraison gratuite
Objet : « 20 % de réduction sur toute la collection d’automne »Objet : « Livraison gratuite pour toute commande »
Contenu : incluez une image de plusieurs articles de la collection d’automne, mettez en valeur leur qualité et leur style et offrez un code de réduction de 20 % pour le premier achat.Contenu : incluez des images attirantes de vos produits les plus populaires et soulignez que toute personne qui commande bénéficiera de la livraison gratuite sans avoir besoin d’un code de réduction.

Comment paramétrer correctement la campagne d’A/B testing ?

Choisissez une partie de votre liste d’abonnés pour envoyer la variante A et une autre partie pour envoyer la variante B.

Assurez-vous que ces deux groupes sont comparables de point de vue démographique ou comportemental.


Supposons que vous avez une liste d’abonnés à votre boutique de vêtements en ligne et que cette liste comprenne des personnes de différentes régions géographiques et étant de catégories d’âge différentes.

Pour effectuer l’ A/B testing de vos offres, vous devez vous assurer que le groupe A et le groupe B ont une répartition similaire en ce qui concerne ces caractéristiques démographiques.

Plus concrètement :

De point de vue démographique : si la majorité de vos abonnés sont des femmes âgées de 25 à 35 ans, assurez-vous que le groupe A et le groupe B ont une proportion similaire de femmes dans cette catégorie d’âge.

De point de vue comportemental : si vous avez des abonnés qui sont des acheteurs fréquents et d’autres qui achètent moins souvent, essayez de vous assurer que les deux groupes contiennent une proportion similaire de chaque type de client.

L’idée principale est de supprimer les variables démographiques ou comportementales qui pourraient influencer les résultats d’une manière indésirable.

Ainsi, vous pourrez évaluer plus précisément l’impact de votre offre sur leur comportement, sachant que les différences constatées sont plus probablement liées à l’offre et non à d’autres facteurs variables.

⚠️Envoyez la variante A à la première partie de la liste et la variante B à l’autre partie en même temps et le même jour afin de minimiser les différences liées au moment de l’envoi.

Comment segmentez-vous les listes de clients sur la plateforme NewsMAN ?

La plateforme d’e-mail marketing NewsMAN a de fonctionnalités de segmentation avancées, ce qui permet de définir facilement l’audience pour l’A/B testing.

En suivant l’exemple ci-dessous, vous pouvez segmenter la liste selon plusieurs critères :

  • genre
  • ville
  • âge
  • préférences produites
  • valeur moyenne d’une commande
  • et bien plus encore
  • Aussi, la plateforme NewsMAN vous permet de segmenter la liste des abonné.e.s, en fonction de leurs actions dans la newsletter ou sur le site internet.
  • pages consultées/catégories de produits
  • actions de type « clic »
  • actions de type « acheter » ou « ajouter au panier »
  • des abonnés à la newsletter le mois dernier
  • et ainsi de suite

En fonction des données dont vous disposez concernant votre liste d’abonnés, vous pouvez commencer la segmentation pour l’A/B testing.

1. Propriétés fixes de l’abonné.e
ID de l’abonné.e
E-mail
Domaine
Localisation par IP
Pays par IP
Région par IP
Nom
Prénom
Étoiles 1-5
Dernière activité
Dernier clic
Navigateur
Dispositif
Système opérateur
2. Variables personnalisées :
Nom, prénom, date de naissance, sexe, âge, etc.
Date de souscription
Mode d’abonnement
Selon le pourcentage du taux d’ouverture/total
Selon le taux de clics de la newsletter/total pourcentage
Il a cliqué sur le lien X
L’abonné.e est/n’est pas dans les segments
L’abonné.e a reçu/n’a pas reçu la newsletter X
L’abonné.e a ouvert/n’a pas ouvert la newsletter X
Remarketing
L’abonné.e a complété le formulaire X

Pour créer un segment dans la liste, accédez à la rubrique

Segments → Créer → Nommez le segment (Nom du segment) → Choisissez une ou plusieurs règles dans « Règles segment » → Cliquez sur « Ajouter » pour ajouter la condition → Cliquez sur « Enregistrer ».

→ Après avoir cliqué sur « Enregistrer », l’opération de téléchargement des abonnés se lancera.

→ Une fois le segment chargé, la roue – indiquant que le processus est en cours – disparaîtra.

On vous a créé plusieurs tutoriels vidéo pour la segmentation.

Déterminez comment vous mesurerez les résultats

La suivante étape importante dans le déroulement correct de votre campagne de test consiste à définir les métriques que vous suivrez et analyserez en fonction des résultats de vos tests.

Ci-dessous, nous avons identifié les plus importantes mesures que vous pourriez suivre.

  • ouvertures d’e-mails
  • clics sur certains liens ou boutons
  • conversion du trafic de la campagne d’e-mail

Comment déterminez-vous qui est A et lequel est B ?

Lequel est lequel?
Eh bien, si vous ne parvenez pas à définir dès le début ce que vous souhaitez examiner dans la variante A et vice versa, vous aurez de problèmes à définir le résultat.
Vous devez déterminer correctement, dès le départ, à quoi servira chaque variante.

La version A est la version de contrôle, celle qui conserve l’e-mail d’origine.

La version B est la variation, c’est-à-dire l’e-mail avec une ou plusieurs modifications basées sur la variable que vous souhaitez tester.

Par exemple, si vous souhaitez voir les performances de votre ligne d’objet, vous pouvez ajuster votre message de l’objet avec un appel à action orienté vers les ventes.

Version AVersion B
[Valable aujourd’hui uniquement] – 50% sur vos produits préférés50 % de réduction sur vos produits préférés

Assurez-vous que les deux versions sont identiques à l’exception de la variable que vous souhaitez tester.

ab testing exemple

Créez votre campagne d’A/B testing étape par étape

Nous vous avons préparé un guide « étape par étape » pour votre campagne d’A/B Testing.

  • Sur la plateforme NewsMAN, accédez à la rubrique Newsletters > Brouillons > cliquez sur le bouton « Détails » correspondant à la newsletter souhaitée
  • Sélectionnez le.s segment.s ou la liste auxquels l’e-mail sera envoyé
  • Planifiez l’envoi de l’e-mail – maintenant ou plus tard
  • Décochez « Supprimer le brouillon après création de la newsletter », puis cliquez sur « Envoyer la newsletter aux segments sélectionnés / à toute la liste »
  • Cliquez sur « Ajouter une variante pour l’A/B testing »
ajouter-variante-ab-testing
  • La page pour éditer le brouillon s’ouvrira, et vous pourrez modifier l’un des éléments mentionnés ci-dessus.
  • Cliquez sur “Continuer”.
  • La nouvelle variante créée sera envoyée aux abonnés de la newsletter de base
  • Après avoir cliqué sur « Envoyer la newsletter aux segments sélectionnés / à toute la liste », la newsletter de base ou la newsletter parent doit être confirmée. Pour cela, vous devez cliquer sur le nom de la newsletter parent à partir de « Cette newsletter est une variante de [nom de la newsletter parent] ».
confirmer-newsletter-parent
  • Après avoir cliqué sur le nom de la newsletter, appuyez sur le bouton « Confirmer ».

Pour plus de détails sur la configuration de votre campagne sur la plateforme, consultez le guide ici.

Comment mesurez-vous les résultats de votre campagne d’A/B Testing ?

Pour un A/B testing, vous pouvez suivre les métriques les plus pertinentes :

  • Taux d’ouverture
  • Taux de clics
  • Conversions du trafic d’e-mail (nous suivons également les ventes générées comme suite aux campagnes d’e-mail marketing, si vous disposez d’une intégration dans votre boutique avec NewsMAN)

Pour chaque campagne d’e-mail, nous mettons à votre disposition des rapports détaillés sur le taux d’ouverture, les clics, les refus, les réclamations et les désabonnements.
De plus, tous les rapports peuvent être exportés sur Excel pour une analyse plus avancée des données.

Suivez, analysez et optimisez l’impact des campagnes d’e-mail marketing

Les outils d’analyse et de reporting NewsMAN vous aident à maximiser les résultats de vos campagnes. NewsMAN s’intègre à plusieurs logiciels que vous utilisez déjà, tels que Shopify et Google Analytics.


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