Réussir son A/B test dans sa stratégie de prospection

Vous avez déjà entendu parler de l’A/B testing ? Non ? On vous explique tout sur cette méthode et les différentes manières de la mettre en place dans votre stratégie de prospection.

Réussir son A/B test dans sa stratégie de prospection

Réussir son A/B test dans sa stratégie de prospection

Vous avez déjà entendu parler de l’A/B testing ? Non ? On vous explique tout sur cette méthode et les différentes manières de la mettre en place dans votre stratégie de prospection.

L’A/B testing vous permet de faire deux choses : trouver votre ICP (votre cible idéale) et identifier le meilleur moyen de la prospecter. Il vous permet d’affiner votre stratégie pour la rendre encore plus performante !

De quoi on parle en fait ?

“C’est quoi encore tous ces mots anglais ?!” Oui, oui, on sait, mais même avec la traduction : A/B test (oui, on ne se foule pas), il semble bon de vous expliquer de quoi il s’agit.

L’A/B test est une méthode qui permet de comparer l’efficacité de deux versions d’une action marketing ou commerciale comme par exemple, un message de prospection, un email ou une annonce publicitaire.

C’est un peu comme en sciences au collège, il y a l’échantillon témoin, bien souvent, la référence, la version “A”, puis, la version testée, ici, la “B”. Vous devez commencer à comprendre le principe maintenant 😉

L’objectif consiste à déterminer laquelle  des deux versions testées est la plus performante selon vos KPI* définis au préalable (taux de clics, taux de conversion, …)

*KPI : Key Performance Indicator, indicateur clef de performance

Quelques astuces

On vous donne quelques conseils pour construire et réussir vos campagnes de test comme un roi (ou une reine) :

  1. La méthode SMART, ça vous parle ? Elle s’applique un peu partout… Et bien, ici aussi ! Vous devez fixer des objectifs qui soient clairs et mesurables. 

Par exemple, augmenter votre taux d’ouverture de campagnes mailing de 10%.

  1. Dans la continuité, on vous conseille d’émettre des hypothèses sur ce qui pourrait améliorer votre performance afin de voir encore plus loin. 

Par exemple, vous pensez que l’ajout d’un intitulé plus amusant peut augmenter votre taux d’ouverture, testez !

  1. Pour que votre test soit efficace, les versions A et B doivent être identiques à l’exception de l’élément testé seulement. Le budget, la durée, la cible, les visuels, les rédactionnels, TOUT doit être similaire (sauf l’un de ces éléments 😉, vous avez compris).

Par exemple, vous voulez savoir s’il est plus judicieux de cibler des personnes à un poste de community managers ou de responsable communication/marketing pour vendre votre produit ou service. 

  1. On insiste vraiment là-dessus mais un seul élément doit être analysé et donc, différent. Votre test serait complètement inutile si tu décidais de changer à la fois la cible et le rédactionnel. Il ne pourra rien prouver puisque vous ne pourrez pas prouver ce qui a causé la différence de résultats.

Par exemple, (c’est vraiment utile d’en donner un ?) Hervé aimerait voir si sa demande d’ajout Linkedin est plus souvent acceptée lorsqu’elle est accompagnée d’un message. Il aimerait aussi savoir si les CEO l’acceptent plus souvent que les CTO. 

On lui conseille de lancer dans un premier temps une campagne de test avec (A) ou sans rédaction d’un message (B). Puis, une campagne d’A/B testing ciblant les CEO (A) et les CTO (B) !

  1. Vous devez absolument collecter suffisamment de data pour que les conclusions de votre test soient fiables. 

Par exemple, lancer une campagne de test sur 10 personnes n’est pas aussi significatif que si vous avez atteint 1000 !

  1. Utilisez-vous les bons outils statistiques pour analyser les résultats de votre A/B testing ?

Par exemple, analyser le taux d’ouverture lorsque l’on cherche à tester l’utilisation du CTA* contenu dans le message n’est pas pertinent. On vous conseille de réfléchir aux outils nécessaires lorsque vous définissez vos KPI avant le lancement d’une campagne de test.

*CTA : Call-To-Action, Appel à l’action (un bouton par exemple)

  1. Les erreurs sont vite évitées avec ces quelques conseils, mais on vous en donne encore un pour la route ! Si vous découvrez que la version B est la meilleure, utilisez-la dans toutes vos campagnes à l’avenir, même si elle ne confirme pas votre hypothèse préalable. L’A/B test est purement factuel, il n’y a pas la place pour la subjectivité. 😝

A/B Test avec Skaly 

Il est possible d’A/B tester sur Skaly ! Cette fonctionnalité est intégrée dans le builder de votre campagne, cependant, plusieurs méthodes permettent de réaliser votre test, en fonction du cas de figure. 

1. Tester le copywriting

Vous avez rédigé un message personnalisé mais n’êtes pas convaincu du ton, du contenu ou de la forme ? Testez vos deux rédactionnels en créant une séquence pour chaque message ! 

(Attention, pensez à bien paramétrer les séquences suivantes et précédentes de manière similaire)


2. Tester la construction, le workflow de la campagne 

Un autre paramètre très important pour le succès de vos campagnes : une bonne construction du workflow ! 

Il est important de connaître ce qui a le plus de chances de séduire votre cible : un mail ou un message privé sur Linkedin (par exemple) ? Le canal est un facteur majeur puisque vos taux de réponse et d’ouverture peuvent être complètement chamboulés en fonction de celui que vous avez choisi.

Dans la vie, il faut parfois prendre son temps pour aller plus vite… C’est pourquoi, on pense qu’il est aussi essentiel de tester les délais entre chaque élément des séquences de vos campagnes. 

Sur Skaly, vous avez la possibilité de programmer le lancement de chaque élément en jours, heures, ou même minutes ! Vous pouvez créer un véritable scénario naturel d’envoi de messages grâce à ces options. Les délais courts peuvent renforcer la spontanéité que vous avez à contacter un prospect, tandis que les délais plus longs renforcent l’intérêt que vous semblez lui porter.





3. Tester son ciblage

Et pour terminer, l’élément clef à ne pas oublier : le test du ciblage. 

Lorsque vous entrez vos sources pour lancer une campagne, vous avez l’occasion de renseigner un Job Filter pour faire ressortir de votre recherche uniquement les personnes ayant le ou les intitulés de postes choisis. Cela vous permet de vous assurer un peu plus encore, que vos résultats seront utilisables.

En utilisant une recherche Linkedin, vous pouvez aussi faire varier les éléments recherchés pour comparer vos deux cibles (attention, un seul élément est censé être modifié pour en tirer des conclusions).

Vous pouvez tester des Job Filters et liens différents en lançant deux campagnes (vous ne pourrez pas le faire depuis l’A/B test). Pour mener à bien ce test, vous devrez lancer une première campagne puis, une deuxième, en changeant votre ciblage tout en conservant les séquences (leur ordre, délai et contenu) à l’identique). 

Pas de panique ! Même si les campagnes sont assez proches, votre filtre anti-doublon vous permettra d’avoir des résultats différents et pertinents !

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