Évaluez vos campagnes de marketing par e-mail à grande échelle grâce au test A/B

FAQ

• Pourquoi les tests A/B par e-mail sont-ils importants pour votre entreprise ?

  Prise de décision basée sur les données Chaque test A/B est une expérience scientifique qui commence par une hypothèse de test sur les éléments qui devraient être plus performants que les autres. En testant systématiquement différents éléments, de la mise en page des pages Web aux lignes objet des e-mails, vous pouvez découvrir exactement ce qui trouve un écho auprès de votre audience cible et génère de meilleurs résultats de test.

  Meilleurs taux de conversion Les tests A/B ont un impact direct sur vos résultats financiers en vous montrant exactement ce qui stimule les conversions. Même de petits changements, lorsqu’ils sont validés par des tests, peuvent entraîner des améliorations significatives des taux de conversion. Chaque test réussi s’appuie sur les succès précédents, créant un effet cumulatif qui peut améliorer considérablement vos performances en matière de marketing.

  Expérience utilisateur améliorée Les tests A/B vous aident à comprendre quelles versions de contenu ont les meilleures performances sur différents appareils et plateformes. Le suivi des modèles de comportement et des indicateurs d’engagement vous permet d’identifier les difficultés. Ces informations vous permettent de créer des expériences plus fluides et plus intuitives qui maintiennent l’engagement des utilisateurs et les incitent à passer à l’action.

  Réduction des risques et des coûts Réaliser des tests A/B avant de mettre pleinement en œuvre les changements vous aide à éviter des erreurs coûteuses. Au lieu de déployer des changements majeurs auprès de l’ensemble de votre audience, vous pouvez collecter des données à partir d’un échantillon plus restreint afin de valider vos idées. Cette approche peut vous aider à économiser de l’argent tout en protégeant votre marque, en garantissant que les nouveaux designs améliorent réellement les performances. Lorsque vous investissez dans des changements, vous pouvez le faire en toute confiance, sachant qu’ils ont prouvé leur efficacité lors des tests.

• Qu’est-ce que le test A/B dans le marketing par e-mail ?

  Le test A/B (test fractionné) est une méthode qui consiste à comparer deux versions d’un e-mail afin de déterminer laquelle fonctionne le mieux auprès de votre audience. Vous modifiez un élément (ligne objet, contenu, nom de l’expéditeur ou heure d’envoi), envoyez les deux versions à différents segments d’abonnés et mesurez laquelle donne les meilleurs résultats en fonction du nombre d’ouvertures, de clics ou de chiffre d’affaires. La version gagnante peut ensuite être envoyée à vos autres abonnés.

• Combien d’abonnés dois-je avoir pour effectuer un test A/B ?

  Mailchimp exige un minimum de 10 % de votre liste pour les tests, mais nous recommandons au moins 5 000 abonnés par variante (10 000 au total) pour obtenir des résultats fiables. Des échantillons plus importants renforcent la certitude que les résultats ne sont pas dus au hasard. Si votre liste est plus petite, vous pouvez tout de même effectuer des tests, mais ceux-ci devront être plus longs et se concentrer sur des différences claires et significatives plutôt que sur de petites améliorations.

• Quels éléments puis-je tester dans Mailchimp ?

  Les tests A/B de Mailchimp vous permettent de tester quatre variables : les lignes objet (y compris la personnalisation, la longueur, les émojis), les noms d’expéditeur (noms personnels ou noms d’entreprise), le contenu des e-mails (mise en page, images, texte, CTA) et les heures d’envoi (jour de la semaine et heure de la journée). Vous testez une variable par campagne afin de déterminer précisément les facteurs à l’origine des différences de performances.

• Combien de temps dois-je effectuer un test A/B ?

  La durée du test dépend de ce que vous mesurez. Pour les taux d’ouverture, attendez entre 2 et 12 heures (2 heures donnent une précision de 80 %, 12 heures ou plus donnent une précision de 90 % ou plus). Pour les taux de clics, attendez 1 à 3 heures. Pour les tests de revenus, attendez 12 à 24 heures, car les achats ont lieu après les ouvertures et les clics. Ces délais supposent des listes de plus de 5 000 abonnés par variante. Les listes plus petites nécessitent des périodes de test plus longues pour être statistiquement significatives.

• Quelles sont les bonnes pratiques en matière de tests A/B ?

  N’effectuer qu’un seul test à la fois Effectuer plusieurs tests simultanément peut sembler efficace, mais cela peut brouiller vos résultats. Si vous testez la ligne objet d’un e-mail tout en testant les couleurs des boutons dans la même campagne, vous ne saurez pas quelle modification a entraîné l’amélioration. Restez simple et testez un élément à la fois, mesurez son impact, puis passez au test suivant.

  Veiller à ce que la taille de l’échantillon soit suffisamment grande Les petits groupes testés produisent des résultats peu fiables. Visez au moins 5 000 abonnés par variante (10 000 au minimum pour un test à deux variantes). Des échantillons plus importants renforcent la certitude que les résultats ne sont pas dus au hasard. Si votre liste est plus petite, prolongez la durée du test afin de recueillir davantage de données d’interaction avant de déclarer un gagnant.

  Éviter les tests pendant les périodes inhabituelles Les périodes de fêtes, les grands soldes ou les événements inhabituels peuvent fausser vos résultats. Par exemple, tester les lignes objet d’e-mails pendant la semaine du Black Friday ne vous donnera pas de données fiables sur ce qui fonctionne pendant les périodes commerciales normales. Attendez que les conditions commerciales soient normales pour effectuer vos tests. Cela garantira que vos résultats seront utiles tout au long de l’année. Si vous devez effectuer des tests pendant des périodes spéciales, comparez ces résultats uniquement à des périodes similaires.

  Laisser les tests s’exécuter pendant toute leur durée Laissez votre test se dérouler suffisamment longtemps pour recueillir des données fiables. Le terminer trop tôt peut vous donner des résultats peu fiables. La plupart des tests A/B/n nécessitent au moins 1 à 2 semaines, mais cela dépend vraiment de votre trafic et de vos taux de conversion. Attendez d’atteindre une signification statistique (généralement un niveau de confiance de 95 %) avant de choisir la variante gagnante.

  Documenter et partager les enseignements tirés Créez un journal de test documentant ce que vous avez testé, votre hypothèse, vos résultats et vos conclusions. Partagez vos conclusions avec votre équipe. Ces enseignements s’accumulent au fil du temps et vous aident à mieux comprendre votre audience. Même les tests « ratés » (lorsqu’aucune des deux versions n’obtient de performances nettement supérieures) fournissent des informations précieuses sur ce qui ne fait pas bouger les choses.

• Les tests A/B fonctionnent-ils avec les e-mails automatisés ?

  Oui, les tests A/B fonctionnent avec les flux automatisés de Mailchimp, notamment les séries de bienvenue, les e-mails de panier abandonné et les séquences après-vente. Tester les e-mails automatisés permet d’optimiser le parcours client au fil du temps. Cependant, vous devez générer un trafic suffisant via l’automatisation pour obtenir des résultats significatifs. Concentrez-vous donc en premier lieu sur vos campagnes automatisées les plus volumineuses.

• Que veut dire « signification statistique » dans les tests A/B ?

  La signification statistique indique le degré de confiance que les résultats de vos tests reflètent des différences réelles et non le fruit du hasard. Un niveau de confiance de 95 % (norme du secteur) signifie qu’il n’y a que 5 % de probabilité que les résultats soient le fruit du hasard. Mailchimp calcule cela automatiquement. Atteignez la signification statistique en effectuant des tests avec des échantillons de taille adéquate et des durées de test appropriées pour la métrique que vous avez choisie.

• Que faire si mon test A/B ne désigne pas de gagnant clair ?

  Si les résultats des tests sont trop proches pour être concluants (aucune signification statistique), Mailchimp envoie par défaut la première variante aux abonnés restants. Ce résultat reste toutefois utile, car il vous indique que le changement que vous avez testé n’a pas d’impact significatif sur le comportement de votre audience. Utilisez cette information pour tester d’autres changements plus importants. Consignez les résultats « sans différence » afin d’éviter de retester les mêmes idées.

• Puis-je choisir manuellement le gagnant au lieu de la sélection automatique ?

  Oui. Lorsque vous configurez votre test A/B, choisissez « Sélection manuelle » comme critère de sélection du gagnant. Cela vous permet d’examiner toutes les métriques (ouvertures, clics, chiffre d’affaires, désabonnements, signalements comme spam) avant de décider quelle version envoyer aux abonnés restants. La sélection manuelle est utile lorsque vous souhaitez prendre en compte des métriques secondaires au-delà de la mesure de réussite principale ou lorsque vous avez des raisons commerciales de préférer une version à une autre malgré des performances similaires.

• Puis-je tester plus de deux versions à la fois ?

  Oui. Les tests A/B de Mailchimp permettent jusqu’à 3 variations d’une seule variable (appelés tests A/B/n). Pour tester plusieurs éléments simultanément, utilisez les tests multivariés (disponibles dans les formules Standard et supérieures). Cependant, tester davantage de variations nécessite une audience plus large pour obtenir une signification statistique.

• Les tests A/B sont-ils disponibles dans tous les plans Mailchimp ?

  Les tests A/B sont disponibles dans les plans Essentiels et supérieurs. Les plans gratuits n’incluent pas les tests A/B. Les tests multivariés (tests simultanés de plusieurs variables) nécessitent un plan Standard ou supérieur. Consultez la page des tarifs actuels de Mailchimp pour connaître les fonctionnalités spécifiques disponibles selon le niveau de plan.

• Tests A/B ou tests multivariés : lequel devriez-vous choisir ?

  Quand utiliser chaque méthode :

  Choisissez les tests A/B lorsque :

  • Vous débutez dans le domaine des tests d’e-mails
  • Votre liste compte moins de 25 000 abonnés
  • Vous souhaitez tester des changements majeurs (designs, offres ou messages complètement différents)
  • Vous avez besoin de réponses rapides et claires sur ce qui fonctionne le mieux

  Choisissez les tests multivariés lorsque :

  • Vous avez de l’expérience dans le domaine des tests A/B
  • Votre liste compte plus de 25 000 abonnés
  • Vous souhaitez optimiser plusieurs éléments et voir comment ils interagissent
  • Vous peaufinez un modèle d’e-mail qui fonctionne déjà bien