Il n’y a pas de certitude en marketing et ce qui fonctionne aujourd’hui ne fonctionnera peut être plus demain. C’est pourquoi, il est utile de tester constamment des variantes. L’emailing dispose de l’avantage de l’immédiateté comparativement à d’autres canaux. Il permet de mener des tests AB-Split afin d’évaluer des variantes.
Que peut-on tester?
Les rendements d’une campagne dépendent de nombreux paramètres qui influence la conversion, les trois principaux sont:
- L’objet
- Le contenu
- L’horaire d’envoi
D’un point de vue statistique, il est impossible de combiner plusieurs critères dans un même test.
-Exemple de test sur l’objet
Ici, on va essayer de mesurer le meilleur des deux objets pour une demande de catalogue.
Par exemple:
- Demandez votre catalogue Happy-Beez 2018
- Le catalogue Happy-Beez est disponible
-Exemple de test sur le contenu d’un message
Ici, on va comparer un message texte et un message visuel.
-Exemple de test sur l’horaire d’envoi
Sur certaines cibles comme les artisans ou l’hotellerie, il peut être judicieux de mesurer l’attrait d’un jour comme le samedi ou des horaires matinaux avant la journée de travail.
Comment se déroule le test techniquement?
Le test se déroule en 4 étapes:
- Découpage de la base en trois groupes: un échantillon A, un échantillon B et un solde pour l’extrapolation, par exemple : 25%, 25% et 50%.
- Envoi du test A sur l’échantillon A et envoi du test B sur l’échantillon B
- Analyse des résultats obtenus sur le critère du test : taux d’ouverture, taux de clic, taux de désabonnement…
- Envoi du meilleur message sur le solde
Les logiciel de routage d’email évolué gèrent les Split-tests en automatique. Si ce n’est pas le cas chez vous, il faudra devenir ami avec Excel pour générer les trois échantillons. Router les deux campagnes de tests. Mesurer les retours et router manuellement l’extrapolation.
Conclusion
Les Split-tests sont de formidables outils objectifs de prise de décision.
Ils permettent de faire évoluer des campagnes en conversion en testant des variantes. On peut déterminer par un Split-test le meilleur objet et par un second le meilleur contenu. Il est problable que la combinaison des deux boostera fortement les retours.
