Tests A/B en marketing par e-mail : Conseils et astuces
Pour tous les aspects du marketing numérique, le test A/B (ou split testing) est l'une des méthodes les plus importantes pour identifier le succès lors de l'exécution de campagnes et de conversions.
Malgré l'accent mis sur le micro-contenu et l'engagement sur les médias sociaux, le canal de marketing numérique le plus puissant et le plus direct reste le marketing par e-mail.
Pour que les entreprises identifient le succès en marketing par e-mail, la méthode idéale est d'effectuer une forme de test A/B.
Nous avons abordé de nombreux aspects fondamentaux des tests A/B. Voici quelques-uns de nos conseils et astuces pour réaliser des tests A/B comme un pro et augmenter les taux de conversion en marketing par e-mail.
Tests excessifs
Chaque entreprise en ligne possède une liste d'abonnés. Traitez cette liste avec respect. Une segmentation excessive des ensembles de données ne fera que réduire les taux de réussite. Pourquoi ? Chaque ensemble de données de niche ne fournit des informations que sur ce marché, et non sur l'ensemble de la liste.
La segmentation est une bonne chose avec une liste solide, mais des tests excessifs ou de l'hyper-testage produiront des résultats faibles ou agaceront les consommateurs.
Combien de variations de tests A/B devraient être envoyées ? C'est une question difficile. Utilisez un logiciel, comme Optimizely, pour effectuer des tests A/B et comprendre les variations ainsi que l'apparence des métriques de succès.
Faites le bon choix
Dès le lancement de la campagne d'e-mailing, la réaction naturelle est de vérifier l'hôte de messagerie à plusieurs reprises. Laissez les abonnés réfléchir au contenu et laissez la campagne se dérouler pendant plus de quelques heures avant de tirer des conclusions initiales.
Une campagne normale devrait durer jusqu'à 48 heures avant d'examiner les métriques et les résultats.
Tests A/B avec des données fraîches
Les tests A/B ne sont réussis que si toutes les variations sont envoyées exactement au même moment aux audiences identifiées. Autrement, les données sont faussées par de nombreuses forces externes qui impactent les résultats.
Les taux du test doivent être frais, pertinents et identiques.
Visez le marathon, pas le sprint
Chaque entreprise envoie diverses formes d'e-mails. Certains sont purement promotionnels, tandis que d'autres sont des actualités ou ne font pas la promotion d'un produit spécifique. Tester des campagnes d'e-mailing qui ne sont pertinentes que pour une période spécifique ou qui ne sont pas axées sur le commerce, peut offrir des résultats intéressants mais une valeur minimale à long terme.
Pour les meilleurs résultats de tests A/B, comparez les campagnes qui sont essentielles pour produire un impact significatif sur une entreprise. Bien sûr, ces tests ne sont pas aussi excitants en termes de données brutes et prennent plus de temps à produire des résultats, mais la plupart des entreprises sont construites pour le succès à long terme, pas à court terme.
La permanence est l'ennemie
Les tests A/B sont par défaut volatils et difficiles à prédire. Chaque e-mail est une entité à part entière. L'ensemble de l'aspect des tests est le grain de sable dans l'engrenage de l'industrie du marketing numérique car il est si difficile de cerner les comportements spécifiques des consommateurs.
Les résultats des tests A/B doivent être considérés comme fluides et doivent être répétés si nécessaire avant de tirer toute conclusion. Ce n'est pas parce qu'un test a fonctionné une fois qu'il fonctionnera à nouveau.
La patience est la meilleure amie des tests A/B
Le marketing par e-mail est rempli de variables qui peuvent être testées. Chaque opportunité de test suggérée par des consultants, des articles, des influenceurs ou des amis peut ne pas être appropriée pour une marque spécifique. Lisez les articles et les blogs avec prudence et examinez-les pour leur pertinence par rapport à des segments de marché spécifiques.
Tout en essayant de créer des tests A/B spécifiques à une campagne, créez des tests qui remettront en question des considérations globales pouvant orienter les décisions futures. La patience est essentielle lors de la réalisation de tests A/B.
