L'A-B Testing en Email Marketing

Méthodologie de test des messages
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Les objectifs de cette vidéo sont de:

  • Comprendre l'importance de l'A-B testing dans le marketing digital.
  • Apprendre à mettre en place des tests efficaces pour optimiser les campagnes email.
  • Acquérir des compétences pour analyser et interpréter les résultats des tests.

L'A-B testing est crucial pour optimiser les campagnes d'email marketing. Il permet de tester divers éléments tels que les lignes d'objet, le contenu, et les appels à l'action.

L'A-B testing permet aux marketeurs de déterminer les éléments les plus convaincants pour les campagnes email. Les aspects souvent testés incluent la ligne objet, les appels à l'action, les images, le contenu du message et le moment d'envoi. Il est impératif de tester une ou deux variables à la fois pour des résultats fiables. Des échantillons représentatifs d'au moins 1000 contacts permettent de tirer des conclusions valides.

Un exemple avec une campagne bancaire a montré que des objets informels augmentent significativement les taux d'ouverture. De plus, la pertinence des pages d'atterrissage derrière les boutons d'appel à l'action est cruciale pour maintenir l'intérêt des utilisateurs.

En conclusion, l'A-B testing est un outil essentiel pour les marketeurs, leur permettant de remettre constamment en question leurs stratégies et d'adapter leurs campagnes aux comportements changeants des internautes.

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Questions réponses
Pourquoi est-il important de tester une ou deux variables à la fois en A-B testing ?
Tester une ou deux variables à la fois permet de déterminer précisément quel changement a un impact sur la performance de la campagne. Tester trop de variables en même temps peut rendre l'analyse des résultats difficile et peu fiable.
Quels aspects des emails sont souvent testés lors de l'A-B testing ?
Les aspects couramment testés incluent la ligne objet, les appels à l'action, les images, le contenu du message et le moment d'envoi.
Quelle taille d'échantillon est recommandée pour obtenir des résultats fiables en A-B testing ?
Il est généralement recommandé d'avoir au moins 1000 contacts dans chaque échantillon pour obtenir des données fiables et utilisables.
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emile.vardanian
Il y a 1 year
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Uniquement de la théorie, pas de pratique... aucun outil conseillé, aucune démonstration de telle bonne pratique ou telle mauvaise. Mais les conseils sont bons a prendre.
aurelienrossi6
Il y a 3 years
Commentaire
excellente formation
benj2020
Il y a 3 years
Commentaire
Très intéressant et très clairement expliqué. Merci.
J'aurais par contre apprécié un chapitre sur les outils CMS à utiliser comme Mailchimp et autres.