La question qui vous vient à l’esprit (ou pas) lors du lancement d’un emailing : ‘Quel libellé d’objet dois-je mettre pour mon emailing ?’. C’est tout de même la bonne question à se poser au passage car c’est ce qui influe le plus sur l’ouverture de l’email, et pas la super créa hyper flashy.

L’esprit de ce qu’on va vous présenter est ce que vous faites déjà. Supposons que vous souhaitez enfin savoir objectivement si le ‘christmas Pudding’ de belle maman est bon ou mauvais. Vous organisez un goûter où vous invitez vos 8 meilleurs amis à le partager, et suite à la dégustation vous demandez l’avis de chacun. Sur les 8 personnes il y en a 6 qui pensent que c’est mauvais : a priori, désolé pour belle maman, c’est mauvais.
En stat, ce test s’appelle un « A/B Test », et dans le contexte qui nous intéresse il va nous permettre de tester deux versions du libellé de l’objet d’un emailing et ainsi de définir lequel est le plus efficace.
Pour cela, il suffit d’extraire un échantillon représentatif du fichier d’emails que vous souhaitez envoyer. Autrement dit de faire une sélection aléatoire de n personnes qui présentent les mêmes caractéristiques que la population cible, et de façon à avoir des personnes diversifiées.
En effet, si votre population cible est « les personnes entre 25 et 40 ans logeant dans un appartement », il est important que dans l’échantillon il n’y ait pas que des personnes habitant dans la même agglomération. Les personnes n’ont pas forcément le même comportement selon leur lieu d’habitation.
Une manière simple de réaliser un échantillonnage aléatoire est par exemple de trier les e-mails par ordre alphabétique et d’en prendre un tous les 10. Cela permet de réduire la marge d’erreur et d’obtenir des résultats plus pertinents.
Il ne reste plus qu’à diviser en deux l’échantillon : groupe A, groupe B, et à envoyer au groupe A l’email avec le libellé A, et au groupe B l’email avec le libellé B.
Les résultats sont ensuite récupérés, on obtient ainsi le % de réponses pour chaque libellé. Il faut cependant s’assurer que la différence constatée est statistiquement significative . Si c’est le cas, vous connaissez le libellé qui a le plus entraîné l’ouverture de votre email, et par conséquent lequel va servir à votre campagne d’emailing.
Prenons un exemple : Je prélève un échantillon de 80 personnes, j’envoie à 40 personnes le libellé A (« Du plaisir dans les cheveux ») et à 40 personnes le libellé B (« Nouveau coupé BMW 720 i a essayer »)
En retour, j’obtiens 22 réponses pour le libellé A et 13 réponses pour le libellé B.
Les réponses brutes doivent par contre être accompagnées d’un test sur la fiabilité de la conclusion. En effectuant un test de comparaison sur les proportions de réponse à l’emailing pour le libellé A et pour le libellé B. Vous pouvez voir en REPONSES qu’avec un risque d’erreur de 5% il n’y a pas de différence significative entre le libellé A et le libellé B mais qu’avec un risque d’erreur de 10%, nous pouvons dire que le libellé A est meilleur que le libellé B.
Le mieux est de le faire vous même et télécharger le fichier ActionTestAB

Vous pouvez par vous-même faire votre Test A/B (avec le fichier précisé plus haut) pour une Action, en remplissant dans les cellules de couleur
- le nombre de personnes à qui vous avez envoyé le libellé A et celles qui ont répondu
- le nombre de personnes à qui vous avez envoyé le libellé B et celles qui ont répondu
Il n’est pas obligatoire d’avoir le même nombre de personnes concernées pour les deux libellés d’email. Mais pour s’assurer que tout cela marche bien il est conseillé d’avoir un minimum de 30 personnes par libellé.
Dans les cellules « réponse au mail »
- le nombre de personnes qui ont répondu via le libellé A (« Du plaisir dans les cheveux… »)
- le nombre de personnes qui ont répondu via le libellé B (Nouveau coupé…. »)
Une fois vos valeurs rentrées, il ne vous reste plus qu’à regarder la réponse.
Facile, n’est ce pas ?
A noter pour la petite histoire que ce type d’outil est massivement utilisé en marketing direct, et dans le cas du web marketing. Google a même un outil qui permet de tester des versions de pages web.