Aujourd’hui, j’ai eu envie de vous parler de tests. Dans un monde où nous cherchons constamment à nous améliorer, optimiser les résultats de nos campagnes et leur ROI, maximiser l’impact de nos communications, et être plus proche de nos clients et contacts… tester est impératif! Les budgets sont de plus en plus restreints et nous devons en faire plus avec moins. Ainsi, savoir ce qui fonctionne le mieux est la clé!
Ce qui est bien maintenant, c’est qu’on s’est éloigné des tests en version imprimée … des délais toujours longs avant de pouvoir lancer les versions gagnantes, et oh boy que c’était coûteux! Ceux qui ont débuté leur carrière lorsque c’était la façon de procéder me comprendront (eh oui, je trahis mon âge avec ce retour en arrière).
Avec les technologies d’aujourd’hui, on parle beaucoup plus du A/X Tests comme méthode d’analyse, et avec des plateformes de gestion de campagnes de communication comme Dialog Insight, c’est super facile. Vous pouvez obtenir les résultats avant même de déployer à grande échelle, et ainsi vous assurer de maximiser le ROI.
En sachant que les tests, c’est un must, voici quelques trucs que j’aimerais vous partager pour les faire plus efficacement.
Comment créer des tests efficaces
1. Avoir un bon plan de test
Tout d’abord, comme la plupart des choses, il faut bien planifier ceux-ci, c’est pourquoi nous vous encourageons à développer ce qu’on appelle un plan de test. Celui-ci vous guidera dans la construction de tests efficace, mais vous assurera surtout de suivre les métriques pour mesurer la réussite de ces derniers. Un plan de test comprend :
- L’objectif du test
- Une hypothèse de départ
- Les KPI’s qui détermineront le vainqueur
Trop souvent, on ne pense pas aux KPI’s ou à la façon dont l’analyse des résultats sera faite, et BANG! Le test commence, et les résultats ne valident pas ce qui était prévu au départ puisqu’il n’a pas été construit pour aller chercher la bonne information. Je vous invite fortement à devenir membre (c’est gratuit!) de l’organisation Strategyzer, qui fournit des outils super intéressants de tout genre (vous reconnaîtrez peut-être le Business Model Generation Canvas). Dans ce cas, l’organisation a créé ce qu’elle appelle le Test Card, que vous voyez plus bas. C’est une ressource téléchargeable qui répond très bien aux exigences d’un plan de test.
Source : Strategyzer
Une fois cette première étape passée, nous recommandons, autant que possible, de construire un plan de test qui sera accompagné d’une matrice. Je vous entends déjà me dire « ah non, pas une matrice! C’est compliqué et lourd à gérer ». Pas nécessairement. Il suffit de construire un tableau, dans Excel par exemple, qui vous permettra de suivre vos résultats de test, mais surtout de voir ce qui a été testé. Cela vous aidera aussi à partager les résultats à travers les différentes équipes et de conserver une trace de ce qui a été testé.
Voici un exemple de matrice qui pourrait vous inspirer.
2. Les prérequis à de bons tests
Maintenant que votre plan de test est construit, vous pouvez commencer à monter ces derniers. Mais! Ne vous emballez pas trop, puisqu’il faut bien contrôler l’environnement qui entoure les tests, question de mesurer encore une fois les bonnes choses.
Le plus grand principe de base que je peux vous donner sur lests, que nous voyons souvent nos clients oublier, est le fait de mesurer l’effet d’un seul changement à la fois, en plus de faire qu’un seul test à la fois.
Si vous créez un test avec des couleurs ET un objet différents, pour des courriels par exemple, cela ne fonctionnera pas. Comment savoir si l’un ou l’autre a eu l’effet positif ou négatif? Même chose pour les textes, changez qu’un seul élément à la fois pour vous assurer de reconnaître ce qui a marché.
Le deuxième aspect essentiel à regarder dans la construction de vos tests est le ciblage. Principe statistique de base, mais dont important! Il vous faut un échantillonnage suffisamment grand et représentatif de votre cible pour assurer la validité de vos conclusions.
Les experts en statistiques recommandent des tests qui sont faits sur un échantillon d’au moins 1000 personnes afin de pouvoir faire ce qu’on appelle de l’inférence statistique. Ceci veut dire qu’on peut statistiquement étendre la conclusion à l’ensemble de l’échantillon qui répond aux critères du ciblage initial.
Toutefois, cela dépend évidemment de la grosseur de votre base de données. Parfois, notre échantillon est plus petit donc, d’un point de vue statistique pure, les résultats sont plus difficiles à défendre (ils sont statistiquement non valables). On peut tout de même tirer des tendances et revalider dans un second test.
Choix du type de ciblage
Au-delà de la taille de votre échantillon, vous pouvez aussi limiter la sélection de celui-ci selon d’autres variables. En effet, on pense souvent à faire des tests à toute la base de données, ce qui est possible, mais n’a pas besoin d’être toujours le cas.
Par exemple, vous pourriez faire des tests sur un petit groupe de contact qui font partie d’un segment de votre clientèle (selon un persona, un niveau de loyauté, un secteur d’activité, etc.)
Vous pourriez aussi faire des tests en comparant deux segments de clientèle l’un à l’autre, et voir si un message fonctionne plus pour certains types de clients.
Voilà pourquoi nous encourageons fortement nos clients à faire un plan de test, puisque ces éléments seront bien établis de prime à bord.
3. Différents types de tests
Les tests peuvent se traduire sous différentes formes, en voici deux plus bas.
Groupe contrôle ou pas de groupe contrôle?
Le groupe contrôle est une notion qui à mon expérience est souvent oubliée ou peu utilisée. C’est pourtant essentiel puisqu’il devient la boussole pour mesurer si les changements qu’on suggère à une campagne ont vraiment un effet positif, versus si on n’avait rien fait.
En effet, le groupe contrôle est le statu quo, il représente une portion de l’échantillon qui ne recevra pas les tests afin de comparer les résultats face à ceux qui les auront reçus. Cette pratique permet de se protéger, en quelque sorte, surtout lorsque les revenus entrent en cause. Il ne faudrait pas apporter des changements qui finalement auront moins d’effet que si tout était resté pareil.
À savoir si vous devez prendre cette avenue, cela dépend de l’objectif initialement établi, puisque ce ne sont pas tous les tests qui ont des impacts sur une bonne partie de votre BD. Cela va aussi dépendre du nombre de contacts à votre disposition, puisque plus l’échantillon est petit, plus est difficile d’avoir un groupe contrôle suffisamment grand. Cela peut aussi dépendre du canal sur lequel le test est fait.
Disons que le groupe contrôle est le monde idéal, mais cela étant dit, vous pouvez avoir des tests valident sans groupe contrôle.
Finalement, je terminerai sur les groupes contrôles en mentionnant qu’il est important de les définir aléatoirement pour ne pas influencer les résultats et la décision qui sera prise.
Les tests automatisés
C’est aussi possible d’orchestrer des tests de façon automatique, et c’est ce que nous voyons de plus en plus avec les plateformes de gestion de communication comme la nôtre. C’est une façon tellement facile et simple de monter vos tests.
À titre indicatif, dans notre application, nous avons deux types de tests principaux en A/X, soit celui qui divise l’échantillon en pourcentage, ou celui qui limite la portion de l’échantillon.
Le premier est le plus connu, en ce sens qu’on divise l’ensemble de l’échantillon en portion, qui sera aléatoirement divisé en pourcentage. Il pourrait donc avoir 3 groupes, dont 25% recevront un message, un deuxième 25% un autre message, et les 50% restant le troisième message. Ici, l’ensemble de l’échantillon est testé, et la conclusion de ce type de test affectera plutôt les envois suivants.
Nous avons un deuxième type, qui permet de prendre un pourcentage de l’échantillon à qui faire un premier envoi (disons 10%). Ce pourcentage recevront les tests de façon aléatoire, pour ensuite déterminer la version gagnante. Une fois cela fait, il est possible, directement dans l’application, d’envoyer la version gagnante au 90% restant de l’échantillon.
En bref, c’est peu de travail pour quelque chose qui ne peut-être que payant!
Les aspects d’un message à tester
Évidemment, selon les canaux, vous pouvez tester une panoplie de choses, voici quelques idées!
- Le créatif: que ce soit dans le visuel (les couleurs), les images, mais aussi le volet rédactionnel. C’est là que le fun commence, pour moi en tout cas! Car pour ce genre de test, la porte est grande ouverte sur la créativité.
- – Cela peut être de mesurer deux concepts différents, une photo, la couleur du fond, le texte, les titres, le positionnement du texte versus les images, etc.
- – Si vous avez une version imprimée, vous pouvez tester le modèle ou format de l’enveloppe ou le concept selfmailer versus un format enveloppe et lettre.
- L’ordre: Vous pouvez aussi garder les mêmes éléments visuels, mais changer l’ordre des contenus.
- L’offre: cette portion peut aussi être super intéressante. Vous pouvez mesurer une valeur monétaire (ou des points de fidélité) entre 10, 12 et 15$ de rabais par exemple. Ce peut aussi être 25, 50 versus 100 points pour un programme de loyauté.
- – Parfois, on réalise que le taux de rédemption/achat est le même avec un montant moindre, donc la rentabilité est plus élevée puisque notre coût est moindre !
- L’objet des courriels est aussi un élément intéressant à tester même si bien souvent, nous ne voyons pas une énorme différence dans les taux d’ouverture. Cela peut tout de même aligner le choix et optimiser les résultats.
- Le bon vieux CTA (appel à l’action). Testez différents verbes d’action, la formulation, le texte. Pour les boutons; la couleur, la forme, l’endroit où il est positionné, car oui cela peut impacter le % de clic et, donc l’engagement de vos clients.
- Période de déploiement: L’heure de déploiement ou le jour du déploiement peuvent avoir un grand impact sur les résultats des campagnes. Trop souvent, nous y allons avec des idées préconçues ou avec les habitudes, mais nous oublions de tester cette portion.
Conclusion
En résumé, il est important d’avoir un plan de test qui sera partagé avec les bonnes personnes. C’est aussi primordial de faire un test à la fois pour optimiser nos connaissances sur des éléments clés. Finalement, on se simplifie la vie avec des outils de tests comme celui de A/X tests conçu par Dialog Insight.
Pas d’excuse pour les éviter maintenant! Contactez-nous si vous avez besoin d’aide dans ce type de projet, nous sommes toujours disponibles pour aider vos équipes.
Article rédigé en collaboration avec Roxane Noiseux de Dialog Insight
