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A/B testing: pourquoi et comment l’utiliser ?

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Vous hésitez entre deux objets pour votre newsletter ? Vous n’arrivez pas à décider si ce bouton devrait être vert ou bleu ? Ce visuel vous plaît, mais l’autre génèrerait peut-être plus de clics ? Utilisez l’A/B testing pour répondre à ces questions et maximiser la performance de vos campagnes d’emailing ! 

Qu’est-ce que l’A/B testing ?

L’A/B testing consiste à envoyer deux versions du même email (une version A, une version B) à un échantillon de votre liste de contacts, la version générant les meilleures statistiques est ensuite automatiquement envoyée au reste de la liste.

L’A/B testing vous permet d’optimiser la performance de vos campagnes d’emailing, et donc leur retour sur investissement (ROI), en quelques clics seulement puisque le reste est automatisé !

AB-testing_SimpleMail

Comment utiliser l’A/B testing ?

La plupart des solutions d’emailing proposent cette fonctionnalité – avec SimpleMail, l’A/B testing est même disponible pour les comptes gratuits – et quelques clics suffisent à la paramétrer. Dans un premier temps, vous devez choisir si vous souhaitez augmenter votre taux d’ouverture ou votre taux de clic.

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Si vous voulez améliorer votre taux d’ouverture, vous pouvez tester :

  • deux noms d’expéditeurs différents
  • deux objets différents
  • deux preheaders différents

Si c’est le taux de clic que vous souhaitez augmenter, vous aurez beaucoup plus de choix, vous pouvez par exemple tester :

  • deux visuels différents
  • deux call to action différents (vous pouvez modifier l’intitulé du bouton, sa couleur ou sa position par exemple)
  • deux contenus différents

Quelle que soit la variable que vous testez, attention à toujours garder les autres variables constantes si vous voulez pouvoir comparer les statistiques. Si, par exemple, c’est l’objet que vous voulez tester, l’expéditeur et le preheader doivent être exactement les mêmes dans les deux versions de votre campagne.

AB-testing_objet_SimpleMail

Il vous faut ensuite décider sur quelle portion de votre liste de contacts vous souhaitez réaliser ce test, les échantillons A et B doivent être représentatifs du volume de votre liste. Dans l’exemple ci-dessous, les deux versions de l’emailing seront envoyées aléatoirement à 40% d’une liste d’environ 7000 contacts, puis, la version « gagnante » sera automatiquement envoyée au 60% restant de la liste.

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Enfin, il vous faudra également déterminer la durée du test. Si l’on s’appuie sur la capture d’écran ci-dessous, 6h après l’envoi de la campagne d’A/B testing, la version « gagnante » de la campagne sera sélectionnée et automatiquement envoyée au reste de la liste de contacts.

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Attention donc à l’heure d’envoi de votre campagne, car si vous paramétrez un test de 6h et que vous envoyez votre campagne à 18h, la version « gagnante » sera envoyée à 00h… Ce qui est loin d’être optimal.

J’espère que cet article vous aura été utile ! Avez-vous déjà utilisé l’A/B testing ? Quel paramètre avez-vous testé ? Avez-vous noté une augmentation significative de vos statistiques par rapport à vos campagnes précédentes ? Dites-nous tout :)

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