Comment effectuer des tests A/B efficaces des campagnes par e-mail : guide étape par étape

La dernière campagne a échoué. Presque personne n’a ouvert les lettres. Mais il y avait un point positif : un petit changement dans le titre a augmenté les taux d’ouverture de 20 %. Imaginez ce qui se passerait si chaque détail de votre écriture fonctionnait pour vous. C’est possible avec les tests A/B. Des tests et une optimisation constants feront de vos campagnes email un véritable outil pour augmenter les conversions. Utilisez cette méthode et vous verrez que chaque petite amélioration vous rapproche de votre idéal. Une lettre qui n'est pas seulement lue, mais qui est également mise en œuvre conformément à l'appel qu'elle contient - tel est le but ultime.

Glossaire

• 💡 Test A/B - méthode de comparaison deux versions de la lettre pour déterminer laquelle montre les meilleurs résultats selon les paramètres donnés.

• 📨 Liste de diffusion (marketing par e-mail) — une méthode de communication directe avec le public cible en envoyant des e-mails.

• 🎯 Public cible : un groupe de personnes à qui s'adresse ce mailing spécifique.

• 📊 Conversion - pourcentage d'utilisateurs ayant terminé l'action cible après avoir reçu un e-mail (par exemple, cliquer sur un lien ou effectuer un achat).

• 🧪 Hypothèse - une hypothèse sur ce qu'est un un changement dans l’écriture peut conduire à des améliorations de son efficacité.

• ✉️ Variantes de lettres - différentes versions du le même et le même e-mail utilisé pour les tests A/B.

• 📈 Analyse des résultats - le processus de évaluer les données obtenues lors des tests A/B pour déterminer la meilleure option de lettre.

• 🔄 Mise en œuvre des changements - le processus de adapter une lettre à partir des conclusions tirées de l’analyse des tests A/B.

• 🚀 Split test est un autre terme pour A Désignation de test /B, qui met l'accent sur la division du public en deux parties.

• 📬 E-mail - e-mail, un méthode de communication utilisée dans les mailings.

• 🧐 Indicateurs de performance - mesures clés, selon auquel évalue le succès de la liste de diffusion (par exemple, taux d'ouverture, taux de clics, conversion).

• 🛠️ Plateformes de tests A/B — outils et des services qui vous permettent d'effectuer des tests A/B en matière de marketing par courrier électronique (par exemple, Mailchimp, AWeber).

• 💡 Recommandations de spécialistes du marketing - conseils de spécialistes expérimentés des spécialistes dans le domaine du marketing par courrier électronique, qui peuvent contribuer à améliorer les tarifs de publipostage.

Tests A/B efficaces pour augmenter les conversions dans les campagnes par e-mail

Comment les tests A/B m'ont aidé à améliorer l'efficacité des campagnes par e-mail

Je suis sûr que pour y parvenir campagne d'e-mail d'efficacité maximale, il est extrêmement important d'effectuer des tests A/B. Dans l’un de mes projets de gestion de campagnes marketing, j’ai effectué des tests A/B, ce qui a considérablement augmenté le taux de conversion. Dans ce processus, j’ai rencontré plusieurs étapes clés qu’il me semble important de partager avec vous.

Sélection du public cible

Choisir le bon public cible est la première et clé étape. Dans mon projet, j'ai soigneusement segmenté les abonnés par données démographiques et comportement pour créer des échantillons précis à tester. J'inclus généralement les abonnés tels que :
📧 les clients actifs ;
📧 abonnés avec un niveau d'engagement élevé ;
📧 ceux qui ont fait preuve d'achats réguliers.

Formuler des hypothèses

Définir des hypothèses est la prochaine étape importante. Je commence toujours par une idée de ce qui pourrait affecter la conversion. Par exemple, dans l’un des tests, j’ai émis l’hypothèse que changer la ligne d’objet pour une ligne plus personnalisée augmenterait le nombre de clics. D'autres exemples d'hypothèses incluent :
📧 changer le bouton CTA ;
📧 ajouter une image qui évoque des émotions ;
📧 tester différentes longueurs de texte de lettre.

Création de variantes de lettres

Pour des tests A/B efficaces, j'ai développé deux variantes de lettres. L’un d’eux servait de contrôle (A) et l’autre de test (B). Dans mon projet, je n'ai modifié qu'un seul élément pour bien comprendre son impact. Par exemple, dans l'un des tests, j'ai utilisé différentes rubriques :
📧 Option A : "Vous n'en croirez pas ce que nous avons préparé !"
📧 Option B : "Découvrez : de nouvelles opportunités pour vous !"

Analyse des résultats

Après l'envoi des lettres, j'ai procédé à une analyse détaillée des résultats. À l'aide d'outils d'analyse, j'ai mesuré des indicateurs clés tels que les taux d'ouverture, les taux de clics et les conversions. Lors d'un des tests, j'ai remarqué que l'option B augmentait les taux de clics de 15 %, ce qui a confirmé mon hypothèse.

Pour exemple : Dans l'un des projets où j'ai effectué de tels tests, les résultats ont montré une augmentation du nombre total de commandes de 20 % après optimisation de la ligne d'objet.

Mise en œuvre des changements

Sur la base de l'analyse, j'ai mis en œuvre l'option de lettre la plus réussie tout au long la campagne. Je pense qu'il est toujours important de documenter vos découvertes et de les appliquer aux futurs bulletins d'information. Cela permet non seulement d'augmenter les conversions actuelles, mais également d'améliorer les performances de toutes les campagnes ultérieures.

Tableau de présentation des meilleures pratiques

Le strict respect de ces étapes m'a permis d'obtenir des résultats significatifs. résultats et augmenter considérablement la conversion dans les listes de diffusion. Je vous recommande fortement de prêter attention à chacune de ces étapes et de mettre en œuvre des tests A/B dans votre travail. Je suis convaincu que votre souci du détail et votre amélioration constante peuvent conduire à un succès significatif dans vos campagnes marketing.

🌐 Des informations supplémentaires sur les envois postaux peuvent être trouvées au à.

Optimisation du contenu des e-mails pour les tests A/B

Dans ma pratique, j'ai été convaincu à plusieurs reprises que le succès des tests A/B dépend d'une approche minutieuse des différents composants du contenu de l'e-mail. ✉️ Je partage ici mon expérience et mes résultats qui ont contribué à augmenter les conversions.

Éléments de contenu clés pour les tests

1. Sujet 📧
   Je porte toujours une attention particulière au choix du une phrase ou des suggestions pour une ligne d’objet. Lorsque j'utilise les tests A/B, je compare souvent plusieurs options pour voir laquelle génère le plus d'intérêts et de taux d'ouverture. Par exemple, en travaillant sur l'un des mailings destinés aux clients d'une boutique en ligne, nous avons testé des options avec et sans remise. Le résultat a montré que l'option mentionnant une remise spécifique a été ouverte par 20 % de destinataires supplémentaires.

2. Heure d'expédition 🕒
   Choisir le moment optimal pour envoyer des e-mails joue un rôle clé. Dans l'un de mes projets, nous avons modifié le jour et l'heure de la newsletter, en effectuant des tests le matin et le soir pour comprendre quand le public est le plus actif. J'ai constaté que les e-mails du soir en semaine ont un taux de clics 15 % plus élevé que les e-mails du matin.

3. Longueur du message 📄
   Ici, j'essaie de trouver un équilibre entre le caractère informatif et la capacité du texte. L'utilisation de textes courts mais significatifs a permis d'augmenter l'engagement de 10 %. Lors de l'un des tests A/B, nous avons réalisé deux versions de la lettre : l'une courte, l'autre plus détaillée. Il s'est avéré que les lettres courtes et concises, ainsi que celles clairement structurées, attirent davantage l'attention des lecteurs.
   
   

4. Appel à l'action 🎯
   La formulation d'appels à l'action et la fixation de délais sont des aspects importants. J'essaie toujours de tester différentes approches : placer des boutons d'appel au début du texte, au milieu ou à la fin, en utilisant des formulations différentes. Dans un projet, nous avons remarqué qu'en utilisant un langage clair et urgent tel que « À voir maintenant ! augmenté le nombre de clics sur les liens de 25 %.

5. Conception d'e-mails 🎨
   En expérimentant le format, la conception des couleurs et le contenu graphique, vous pouvez améliorer considérablement les conversions. Dans un test, nous avons utilisé différentes combinaisons de couleurs et mises en page, y compris des images de produits de différentes tailles. J'ai remarqué que les boutons plus légers et plus cliquables augmentaient l'engagement de 18 %.

6. Police des lettres 🖋
   Lors des tests fractionnés de différentes options de police telles que Arial, Helvetica, Gmail Basic et Verdana, je m'efforce toujours de choisir la plus lisible pour le public. Dans un projet avec une plateforme pédagogique, l'utilisation de la police Verdana a augmenté de 12 % le nombre de lettres lues jusqu'au bout.

« À mon avis, l'aspect clé d'un test A/B réussi est l'amélioration continue. Ce n'est que grâce à des tests et des analyses comparatives systématiques que des résultats vraiment impressionnants peuvent être obtenus."

Tableau des meilleures pratiques

En mettant ces approches en pratique, j'ai pu obtenir des améliorations significatives dans les conversions par e-mail. J'espère que mon expérience vous sera utile et vous aidera à obtenir des résultats similaires.

Comment tester A/B les campagnes par e-mail

Lorsque je testais A/B mes campagnes email, j'ai toujours commencé par analyser les métriques existantes du modèle de base. C’est la première étape extrêmement importante. Il est important de comprendre de quelles mesures vous disposez déjà et comment vous pouvez les améliorer. Par exemple, j'ai analysé quel pourcentage de destinataires ont ouvert des e-mails et quels CTA (appels à l'action) ont reçu le plus de réponses.

Formulation d'hypothèses

L'étape suivante a été la formulation d'hypothèses. Par exemple, j'ai suggéré que changer la couleur du bouton CTA du jaune au rouge pourrait améliorer les taux de clics. Sur la base de mon expérience précédente, je peux affirmer avec certitude que la couleur joue un rôle important dans la perception d'un message.

Création de plusieurs variantes de lettres

Ensuite, j'ai procédé à la création de deux variantes de lettres : la variante A était le modèle de base , et la variante B a été modifiée, avec un bouton rouge. Ici, il est important de ne pas oublier que le seul élément constant doit rester le carnet d'adresses avec les contacts des abonnés et des destinataires. Cela vous permettra d’obtenir des résultats de tests objectifs.

Exécution du test

La répartition du trafic entre les deux modèles était l'étape suivante. La moitié des abonnés ont reçu l’ancien e-mail et l’autre moitié a reçu le nouveau. Il est important de respecter strictement les proportions de répartition (50/50) pour que les résultats soient valides.

Analyse des résultats

Après avoir analysé les changements, j'ai constaté que le taux de conversion de l'option B avec le bouton rouge augmentait de 0,5%. Cette réalisation a indiqué que mon hypothèse était confirmée. J'ai également utilisé des services de vérification en ligne payants et gratuits pour une analyse complète du trafic et de l'efficacité des e-mails.

Mise en œuvre des changements

Sur la base des résultats des tests, j'ai décidé de mettre en œuvre des modifications et de retravailler tous les mailings en utilisant les éléments réussis de l'option B. Cela m'a permis d'augmenter la conversion globale des mailings et d'obtenir de meilleurs résultats pour l'entreprise.

🌟 Études de cas

Je me souviens comment, dans l'un des projets, j'ai réussi à augmenter 20 % de taux de clics sur les emails grâce à des tests A/B similaires. Ceci est un exemple de la façon dont même de petits changements peuvent faire une grande différence et accroître l'intérêt du public pour votre contenu.

Conseils utiles

• 🔍 Analysez toujours vos métriques actuelles premier et indicateurs.
• 📊 Formuler des hypothèses claires et raisonnables pour les tests.
• ✉️ Créez plusieurs variantes de lettres et suivez strictement les proportions de répartition du trafic.
• 🔄 Assurez-vous d'analyser les résultats et de mettre en œuvre des changements réussis.

Je suis convaincu que l'utilisation de ces méthodes permettra vous aider à obtenir de meilleurs taux de conversion dans vos mailings. Bonne chance pour votre optimisation !

Détermination des indicateurs d'efficacité pour les tests A/B des campagnes email

L'efficacité de toute modification apportée à vos campagnes par e-mail après les tests A/B peut être évaluée à l'aide d'un certain nombre d'indicateurs. Je souhaite partager mon expérience et ma vision de ce processus, sur la base de projets et de tâches spécifiques.

✉️ Segmentation d'audience
Je commence toujours par une analyse de segmentation. L'une des principales leçons que j'ai apprises était la nécessité de diviser mes abonnés en groupes plus petits et plus faciles à gérer. Disons que dans l'une de mes entreprises, nous avons divisé la base en trois segments : les nouveaux abonnés, les clients réguliers et les anciens clients. Cette approche nous a aidé à identifier quelle option d’écriture fonctionnait le mieux pour chaque groupe individuel.

📈 Trafic et référencements
Lorsqu'il s'agit de mesurer le trafic, je me soucie particulièrement transitions uniques des listes de diffusion au site Web. Dans l'un de nos projets, nous avons testé deux options pour un sujet et un bouton d'appel à l'action (CTA). J'ai vu que le CTA plus court et plus spécifique générait 25 % de clics en plus. Cela montre clairement qu’une approche claire et concise fonctionne mieux dans notre cas.

💰 Conversion et ventes
Bien entendu, le principal indicateur de succès est la conversion. Dans l'un des tests, dont le but était d'augmenter les ventes, j'ai utilisé différents formats d'e-mail : texte vs e-mail visuellement riche. Il s’est avéré que le SMS a entraîné une augmentation des ventes de 15 %. Cette expérience m'a fait ressortir l'importance d'adapter le format de la lettre en fonction du public cible.

Lors d'un test, les ventes ont augmenté de 15 % lors de l'utilisation d'un message texte.

📊 Analyse des indicateurs d'engagement
Je me concentre toujours sur des détails tels que les likes, les commentaires et autres interactions des abonnés avec la lettre. Cela les aide à voir à quel point la lettre leur était intéressante et utile. Par exemple, dans un projet, modifier la longueur de la lettre et ajouter des éléments interactifs a augmenté le nombre de likes et de commentaires de 20 %.

Taux de conversion
Il s'agit du ratio du nombre de personnes ayant atteint un objectif action (par exemple, un achat ou un abonnement), au nombre total de destinataires du mail. Lors d'un test visant à augmenter les abonnements aux webinaires, j'ai constaté une augmentation des taux de conversion de 2 % à 4 %. Cela a démontré que changer le titre et ajouter un message personnel faisait une différence significative dans les résultats.

Je vous recommande fortement de prêter attention à chacun de ces indicateurs, car leur analyse donnera une image complète du succès ou du besoin d'amélioration de votre messagerie. campagnes.

Réalisation de tests A/B des campagnes par e-mail

B Dans ma pratique de réalisation de tests A/B de mailings, je suis convaincu que le succès dépend de plusieurs étapes clés.

Voici comment j'ai procédé :

Définir l'objectif

La première étape de tout test A/B consiste à définir clairement l'objectif. Lorsque je démarrais un nouveau projet, je me posais toujours la question : « Qu’est-ce que je veux améliorer ? L'objectif peut être différent :

• ✉️ Augmenter le nombre d'ouvertures d'e-mails.
• 📧 Augmentez le nombre de clics sur le lien.
• 📊 Réduisez le nombre de désabonnements.

Sélection du public cible

Sans un ciblage approprié, les tests n'ont aucun sens. J'ai toujours analysé les statistiques de mes abonnés pour déterminer qui j'inclurais exactement dans les groupes de test et de contrôle. J'ai généralement utilisé des données démographiques, des mesures comportementales et des intérêts.

Formuler des hypothèses

Formuler la bonne hypothèse représente la moitié des gains. Lorsque je fais des tests, j'écris toujours les hypothèses que je peux tester :

• 🤔 "Si je change la ligne d'objet, mon taux d'ouverture augmentera .»
• 🧐 "Si je change le bouton d'action, le nombre de clics augmentera."

Création de lettres variantes

Pour chaque test, je crée deux ou plusieurs lettres variantes en fonction des hypothèses. Par exemple, le même contenu peut être présenté avec différents sujets :

• 🅰️ Sujet A : "Obtenez un guide gratuit !"
• 🅱️ Sujet B : "Aujourd'hui seulement - guide gratuit !"

Exécution et collecte de données

Il est important de choisir le bon outil pour les tests. Personnellement, j'ai utilisé des services tels que Optimizely et Crazy Egg.

Voici ce que j'ai trouvé utile :

• Rationalisez votre expérience visuelle sans avoir à gérer Code HTML.
• Effectuez des tests fractionnés avec des paramètres clairs.

Analyse des résultats

Après avoir terminé le test, l'étape la plus intéressante commence : les données analyse. J'ai toujours soigneusement vérifié les statistiques suivantes :

• 📉 Taux d'ouverture des e-mails.
• 📊 Pourcentage de clics.
• 🚫 Nombre de désabonnements.

Implémenter les changements

L'essentiel n'est pas seulement d'analyser les résultats, mais aussi pour les appliquer. Voici comment j'ai procédé :

• 🛠️ Introduction de variantes de lettres réussies dans les envois principaux.
• 📈 Mesures constamment surveillées pour de nouvelles améliorations.

Conseils utiles et bonnes pratiques

Lorsque j'ai commencé, les conseils suivants m'ont beaucoup aidé :

• 🌟 Testez une variable à un temps. Cela facilite l’analyse.
• 🔄 Mettez constamment à jour et essayez de nouvelles stratégies.
• 📊 Basé sur des métriques, pas sur l'intuition.

L'utilisation de ces étapes et outils m'a aidé à améliorer les performances de mes campagnes, et je suis sûr qu'ils vous aideront également.

Recommandations clés pour effectuer des tests A/B des campagnes par e-mail

Lorsque j'ai été confronté à la nécessité d'augmenter les conversions de ma campagne par e-mail, j'ai réalisé que les tests A/B n'étaient pas seulement un outil utile, mais l'une des pierres angulaires du succès du marketing par e-mail. Ci-dessous, je partagerai mes techniques et expériences personnelles qui m'ont aidé à réaliser des améliorations significatives.

Formuler des hypothèses et créer des lettres variantes

Alors que je travaillais sur un projet, je devais déterminer quel design d'e-mail serait le plus attrayant pour le public cible. J'ai formulé une hypothèse : « Si je change le titre et ajoute des images plus lumineuses, cela augmentera le taux de clics des emails. »

📑 Voici comment j'ai abordé les tests :

• 🔄 Option A :  Lettre avec en-tête original et ancien design.
• 🌟 Option B : Un e-mail avec un nouveau titre et un design visuel plus lumineux.

Sélection du public cible et des groupes d'utilisateurs

Pour des résultats de tests fiables, je divise mon base d'abonnés en plusieurs groupes, dont :

• 🎯 Abonnés actifs : Ceux qui reçoivent des lettres régulièrement.
• 🌐 Nouveaux utilisateurs : Récemment inscrits.
• 💡 Utilisateurs segmentés : Par intérêts ou comportement sur le site.

Il était important pour moi de m'assurer que les emails soient envoyés à des utilisateurs provenant de différents canaux, tels que les réseaux sociaux, les moteurs de recherche et les services contextuels. publicité.

Réalisation du test et évaluation des résultats

J'ai envoyé les deux options (A et B) aux segments sélectionnés, en évitant erreurs courantes, par exemple exécuter un nouveau test moins de 24 heures après le précédent. En comparant les résultats quelques jours plus tard, j'ai constaté que le titre et la conception modifiés amélioraient en fait les taux de clics de 15 %.

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Je peux affirmer avec confiance que mon L’approche de test s’est avérée efficace. Il était important pour moi non seulement d’obtenir des performances optimales, mais aussi de comprendre ce qui fonctionne le mieux pour mon public.

Mise en œuvre des modifications et conclusion

Après avoir reçu le résultat du test, j'ai mis en œuvre les modifications avec succès dans le bulletin principal. Dans les envois ultérieurs, de nouveaux éléments de conception et de titre se sont révélés encore plus efficaces, augmentant le taux de conversion global de 20 %.

💡 Quelques conclusions importantes que j'ai tirées moi-même :

• 🎯 Segmentez correctement votre audience : Cela vous aide à obtenir des données plus précises.
• ⏱ Ne vous précipitez pas pour tirer des conclusions : Attendez quelques jours pour que les résultats soient fiables.
• 👥 Incluez divers groupes d'abonnés : De cette façon, vous verrez le plein effet des changements.

Tableau : Que faire et ce qu'il faut éviter

Je suis convaincu que ces recommandations vous aideront à augmenter les conversions de vos campagnes par e-mail. Si vous avez des questions ou des suggestions d'amélioration, n'hésitez pas à les partager. Après tout, améliorer le processus de test A/B est impossible sans un échange constant de connaissances.

Expérience par Farfetch

Farfetch est la première plateforme mondiale de mode de luxe reliant les créateurs, les détaillants et les consommateurs du monde entier. L'entreprise a été fondée en 2007 et donne aujourd'hui accès aux produits de plus de 700 boutiques et marques.

Principaux buts et objectifs

Les objectifs de Farfetch en matière de tests A/B des campagnes par e-mail étaient les suivants :

• Augmentez conversions et améliorez l'interaction avec les clients.
• Déterminer le contenu et le format les plus efficaces des messages électroniques.
• Augmentation des taux d'ouverture et de clics des e-mails.

Problème principal

Malgré un nombre d'abonnés important, l'entreprise était confrontée à un faible taux d'ouverture et de clics des e-mails, ce qui a eu un impact négatif sur la conversion globale de  clients.