Définition d’une stratégie d’A/B testing

L’A/B testing est utilisé pour comparer l’impact de deux versions d’un même e-mail marketing auprès d’un échantillon de destinataires afin d’évaluer leur pertinence. La version qui se révèle la plus efficace pourra être envoyée à un plus grand nombre de personnes. Nos équipes ont réalisé des développements spécifiques dans Odoo afin de faciliter la préparation et le lancement de campagnes de tests A/B. Ce module constitue une extension de la fonctionnalité de click tracking qui permet d’analyser la portée d’un e-mail grâce à un suivi précis des clics.

Choix du paramètre de pertinence

La pertinence d’un e-mail peut être évaluée selon différents critères. Après avoir créé un modèle d’e-mail pour chaque version à tester, les équipes commerciales définissent un paramètre de pertinence. La fonctionnalité permet de juger de la pertinence de façon manuelle ou automatique. Dans le cas d’une évaluation automatique, le module permet d’indiquer à l’ERP s’il doit considérer l’une des versions comme gagnante selon le nombre d’ouvertures, le nombre de clics dans l’e-mail ou le taux de réactivité des destinataires (qui correspond au nombre de cliqueurs divisé par le nombre d’ouvreurs de l’e-mail multiplié par 100). Les équipes commerciales fixent également un délai d’attente (en heures, jours, mois ou années) après lequel Odoo enverra la version la plus pertinente à l’ensemble de la cible de la campagne.

Définition des segments de la campagne

Tout comme pour une campagne marketing standard, les équipes commerciales sélectionnent les segments auxquels appliquer la stratégie d’A/B testing.

Pour chacune des versions de l’e-mail, les équipes définissent la proportion des échantillons de destinataires auxquels l’envoyer. Cela permet de déclencher la campagne de test A/B sur un nombre de contacts restreint avant d’envoyer l’e-mail le plus pertinent aux autres destinataires inclus dans les segments. Dans la solution actuelle, les deux versions sont envoyées à deux échantillons issus de chaque segment. Dans cet exemple, les versions A et B de l’e-mail seront chacune envoyées à 10 % des destinataires de chaque segment.

Suivi de l’impact de chaque version

Une fois la campagne d’A/B testing lancée, la fonctionnalité offre un suivi de l’impact des différentes versions envoyées. Pour chaque version, les équipes commerciales disposent d’un aperçu du nombre d’e-mails ayant été ouverts par les destinataires, du nombre de courriels ayant suscité des clics, du nombre total de clics ainsi que du taux de réactivité. Une fois le délai d’attente écoulé, la version de l’e-mail ayant obtenu le meilleur résultat au critère défini comme gagnant sera automatiquement envoyée aux autres destinataires compris dans les segments.

Les équipes commerciales visualisent également la date de fin de la campagne d’A/B testing, calculée en fonction du délai d’attente renseigné à la préparation de la stratégie. Lorsque la campagne s’achève, la case « A/B testing terminé » est automatiquement cochée.