Retour sur l’AB Testing

Retour sur l'AB Testing

L’A/B Testing est une technique très utilisée dans bon nombre d’actions webmarketing. Cela consiste à comparer au moins deux versions d’une variable d’une campagne envoyée à une audience (échantillons indépendants) pour déterminer la version la plus efficace. L’analyse des résultats se base bien sûr sur des KPIs définis en amont.

En emailing, on mesure par exemple le taux d’ouverture, le taux de clic, le taux de conversion sur le site web ou encore le taux de désabonnement.

On le sait tous, un emailing n’est pas parfait du premier coup et même si on met en place toutes les bonnes pratiques que l’on a lu à droite à gauche sur le Web, parfois ça coince. Vous avez beau chercher, vous ne trouvez pas ce qui ne fonctionne pas. C’est là qu’entre en scène l’A/B Testing. Tester plusieurs versions d’un emailing vous permettra de vous approcher au plus près de la campagne emailing idéale pour votre audience.

Que peut-on tester en emailing ? 

La bonne nouvelle c’est qu’il y a énormément de paramètres que l’on peut tester sur une campagne emailing.
Voici quelques exemples :

  • L’objet de la campagne : le plus souvent testé
  • Le pré-header (vous savez le petit texte qui s’affiche à coté ou en dessous de l’objet de l’email)
  • La présence ou non d’un émoticône dans l’objet
  • La longueur de l’email
  • La présence d’un prénom dans l’expéditeur
  • L’ajout ou le retrait d’éléments de personnalisation
  • Un visuel
  • La présence d’un call-to-action
  • L’ordre des blocs, la mise en page de votre email
  • La position, le wording ou même la couleur d’un call-to-action
  • L’absence ou la présence d’un prix
  • La mise en forme des prix (couleur, taille,…)
  • L’heure et le jour de l’envoi
  • Les incentives /promotions

A/B Testing : les bonnes pratiques

#1 Définir l’objectif et les éléments du test

Il est indispensable d’identifier pour quelles raisons on souhaite faire un test. Cela peut être pour augmenter le taux d’ouverture par exemple. Si c’est le cas, vous pourriez alors tester plusieurs objets. Et hop, vous avez donc votre objectif et l’élément à tester.

Le temps que vous devez consacrer aux tests A/B doit être guidé par votre objectif. Posez-vous la question suivante : quelle variable voudriez-vous vérifier ? Toutes les variables n’ont pas besoin du même temps de vérification.

Par exemple, un test A/B qui examine quelle ligne de sujet peut générer des taux d’ouverture plus élevés peut avoir un temps d’exécution plus court que celui d’un test A/B visant à savoir quel email peut générer des revenus plus élevés.
Pourquoi ? Parce que le temps de réflexion nécessaire pour vos clients afin de réfléchir à votre offre est plus long que le temps dont ils ont besoin pour évaluer si votre email vaut la peine d’être ouvert ou non.

#2 Faites un test sur un échantillon

La partie délicate de l’AB Testing avec l’emailing est que vous avez une audience limitée. Contrairement aux annonces sur les réseaux sociaux ou aux pages de destination où vous pouvez atteindre continuellement de nouveaux publics, votre liste de diffusion a une taille définie.

Ne faites surtout pas un test sur toute votre base de contacts ! Il faut envoyer votre test à un groupe cible (audience aléatoire). Pour que les résultats soient pertinents, il est important d’envoyer le test au même nombre de personnes pour chacune des versions et surtout en même temps (sauf si vous testez les horaires bien sûr).
Concernant la taille de l’échantillon il n’y a pas vraiment de règle absolue. Cependant, vous pouvez par exemple faire le test A sur 10% de vos contacts et pareil pour le test B. Les 80% restants recevront eux la campagne qui aura le mieux fonctionné.

Idéalement, votre liste de diffusion doit avoir au moins 1 000 contacts pour générer un échantillon. Vous pouvez utiliser des calculateurs de taille d’échantillon comme Optimizely pour déterminer la taille d’échantillon idéale pour votre test.

AB Testing Échantillon

#3 Un seul élément à la fois

Il faut tester une chose à la fois car sinon vous ne saurez pas réellement ce qui fonctionne le mieux. Croyez-nous, c’est plus sage ! Il vaut mieux multiplier les tests.

#4 Quand arrêter mon test ?

Il n’est pas évident de donner un chiffre précis. Cependant, vous pouvez par exemple identifier le moment où le nombre d’ouvertures de votre e-mail (ou autre KPI choisi) commence à chuter.

Autre critère pour arrêter votre test, l’absence de variation. Si le temps ne pose aucun problème, il est conseillé d’exécuter votre test A/B durant un cycle complet, qui est généralement d’une semaine. Rappelez-vous que beaucoup de gens parcourent leur boîte de réception au moins une fois par semaine. Il est donc normal de leur donner suffisamment de temps pour ouvrir votre email.

Si vous voulez être le plus performant possible, il existe également des calculateurs en ligne qui peuvent vous aider à trouver la durée de test idéale. Ce type d’outil calcule un taux de confiance d’un test A/B.  Ce taux de confiance est dépendant de deux critères : la taille de l’échantillon et l’écart de taux de conversion entre la variante et la version originale.

Idéalement, vous devriez effectuer un test de taux d’ouverture sur une durée de 2 heures, car les clients n’ont pas besoin de beaucoup de temps pour déterminer si votre email est assez attrayant et mérite d’être ouvert, rien qu’en lisant votre ligne d’objet.

Vous avez également la possibilité de revoir vos analyses afin que vous puissiez utiliser vos propres données comme point de référence. Par exemple, si vos contacts prennent en moyenne trois heures pour ouvrir vos anciennes campagnes, vous pouvez allouer 3 heures à l’exécution d’un test A/B pour les lignes d’objet.

 

Conclusion, l’A/B Testing n’est pas si compliqué que cela en a l’air. Cette technique est ultra intéressante pour obtenir une campagne emailing efficace. Il faut juste bien garder en tête les objectifs du test avant de se lancer.

Happy Testing !