A/B testing de vos campagnes de prospection

Aujourd’hui Captain Prospect traite le sujet de l’A/B Testing

• Quelles parties de notre email peuvent être A/B testées?
• Comment tester le plus efficacement?
• Quels outils utiliser pour une comparaison des résultats ?

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L’A/B test : une révision en bref

Je parie que tout le monde connaît l’idée des A/B tests, mais juste au cas où, voici comment cela se présente :

1. Nous choisissons un élément ou un morceau de texte et préparons deux versions alternatives : A et B.
2. Nous divisons notre groupe de destinataires en deux.
3. Nous envoyons la version A à une moitié de notre groupe cible, et la version B à l’autre moitié.
4. Nous comparons les effets et recherchons des différences significatives.

Sur la base des résultats, nous conservons la version qui a le mieux fonctionné.

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Quelles parties de notre e-mail de prospection pouvons-nous tester séparément ?

– Objet de votre cold-mailing (Atteindre 70% de taux d’ouverture)

– Introduction

– Proposition de valeur / argumentaire

– CTA (appel à l’action)

– Signature

Nous pouvons tester chacun de ces éléments.

IMPORTANT : n’oubliez pas de tester chaque élément séparément.

Par exemple, si nous voulons vérifier l’efficacité de différents objets, nous ne modifions que cette partie, et nous gardons tous les autres éléments intacts. Sinon, nous ne serions pas en mesure de dire quelle modification a réellement affecté les destinataires – et dans ce cas, il s’agit plus d’une supposition que d’un test A/B.

Une fois que nous avons défini notre groupe de prospects et que notre base de contacts est prête, nous divisons la base de contacts en deux. Les deux groupes doivent être aussi homogènes que possible, c’est-à-dire aussi semblables que possible en termes de quantité et de qualité.

Par exemple, si nous avons un groupe de concepteurs de sites Web et un groupe de développeurs d’applications mobiles, ce ne sont pas des groupes homogènes.

Pour effectuer un test fractionné dans ces deux groupes, il est nécessaire de diviser chacun d’eux en deux moitiés – ces moitiés seront des groupes homogènes.

C’est crucial car nous voulons exclure tous les facteurs autres que la modification de notre copie qui peuvent influencer nos résultats. Le type de destinataire est une variable qui compte ici.

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Exemple d’A/B Testing

Disons que nous sommes une entreprise qui propose des services de développement Web. Nous voulons commencer à travailler avec des designers indépendants qui préparent eux-mêmes les conceptions graphiques et externalisent la partie codage. Supposons que nous ayons une base de contacts de 200 concepteurs web. Nous voulons les contacter et tester notre objet de manière fractionnée. Voici ce que nous faisons :

1. Nous divisons notre groupe en deux groupes de 100 personnes.

2. Nous préparons notre copy-writing avec deux objets différents. Il est important de le préparer dans son ensemble afin que les deux lignes d’objet correspondent à la même copie de notre message principal. Disons que nous avons :

Objet Version A : Fatigué de créer des designs web tout seul ?

Objet Version B : Vos projets sur Behance & une question

Ensuite, nous envoyons les e-mails contenant la version A aux 100 premiers prospects, et nous envoyons les e-mails contenant la version B aux 100 autres prospects.

Nous comparons les taux d’ouverture et, surtout, les taux de réponse. L’objet à conserver est celui qui a donné les meilleurs résultats.

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Et si les résultats ne sont toujours pas ceux que nous souhaitons en termes d’efficacité ?

Nous avons deux façons de nous sortir d’une telle situation :

a) Nous continuons à tester le même élément, par exemple l’objet.

b) Nous passons au test fractionné d’une autre partie de notre e-mail.

Il est difficile de dire quelle partie de notre e-mail a l’influence la plus significative sur nos destinataires. En général, il s’agit d’une combinaison de plusieurs éléments. C’est pourquoi les tests A/B sont si importants.

Dans mon exemple, j’ai utilisé le cas du test de l’objet. Mais en réalité, chacun des six éléments de votre e-mail de prospection peut influencer l’efficacité de notre approche.

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Comment comparer rapidement les résultats ?

Si vous envoyez vos e-mails manuellement, la comparaison des taux d’ouverture sera difficilement réalisable. Il existe une multitude de logiciels de cold-mailing comme Snov.io ou Lemlist qui vous permettront d’automatiser ce processus et d’avoir un suivi pertinent.

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