Qu’est-ce que le test A/B des campagnes ?

Le test A/B est une méthode qui consiste à comparer deux versions ou plus d’un e-mail, avec au moins une variable modifiée dans chacune d’elles, afin de déterminer quelle version entraîne de meilleurs taux de conversion et de meilleures performances.

Quels sont les avantages des tests A/B de vos campagnes ?

Les tests et analyses A/B peuvent vous aider à découvrir comment de petits ajustements apportés à vos campagnes et à la manière dont vous les envoyez peuvent entraîner des améliorations considérables des taux d’ouverture, de clic et de réponse. Ces connaissances peuvent ensuite être utilisées pour créer des modèles ou des campagnes futures encore plus efficaces. 

Quelles variables peuvent être testées ?

Objets et textes d’aperçu
Les objets que vous choisissez ont un impact considérable sur les performances globales de votre campagne. Ils constituent la partie des e-mails qui peut immédiatement attirer l’attention de vos destinataires et les convaincre d’ouvrir l’e-mail et de poursuivre leur lecture. Vous devez donc vraiment les soigner. Essayez de tester le ton du message, la personnalisation, les questions, les emojis et bien plus encore. Pour obtenir davantage de conseils sur la rédaction d’objets efficaces, cliquez ici. 

Appel à l’action 
Qu’est-ce qui est le plus efficace : demander aux candidats de répondre à votre e-mail pour vous indiquer leurs disponibilités, ou leur demander de cliquer sur un lien Meeting Scheduler et de réserver directement un créneau dans votre agenda ? Les candidats sont-ils plus susceptibles de cliquer sur un lien textuel ou sur un bouton pour s’inscrire ? Quel texte est le plus efficace pour convaincre les candidats de s’inscrire à un réseau de talents ? L’appel à l’action doit-il se trouver au début ou à la fin d’un e-mail ? La couleur du texte ou du bouton de l’appel à l’action a-t-elle de l’importance ? La réponse à toutes ces questions, et à bien d’autres encore, peut être trouvée en testant cette variable avec des tests A/B. 

Par exemple, vous pouvez souhaiter effectuer un test A/B pour comparer les éléments suivants :

Vous pouvez également conserver le même texte d’appel à l’action, mais tester si le bouton ou le texte lié donne de meilleurs résultats. 

Style et mise en page des e-mails

Sans tenir compte du contenu réel du message, la manière dont il est présenté peut avoir une incidence significative sur ses performances. Testez la police ou la taille de police utilisée, la couleur du texte, l’utilisation de texte en gras ou en italique, le nombre de paragraphes ou l’espacement optimal, ainsi que l’inclusion d’images et leur emplacement. 

Moment de l’envoi 

À quel moment de la journée devez-vous envoyer vos e-mails si vous souhaitez obtenir davantage de réponses ? Il existe énormément de données à ce sujet, mais la réponse définitive consiste à tester différents moments afin de déterminer ce qui fonctionne le mieux auprès de votre public cible. Essayez d’envoyer des e-mails à différents moments de la matinée et de l’après-midi pour voir ce qui fonctionne le mieux pour votre entreprise. N’oubliez pas d’essayer de programmer des messages le week-end : vous serez surpris de constater à quel point cela peut être efficace !

Points de contact supplémentaires
Combien de points de contact de suivi sont optimaux ? Combien de jours devez-vous prévoir entre les points de contact ? Vous pouvez, par exemple, souhaiter exécuter la même campagne avec 3 points de contact identiques, mais configurer le premier pour qu’il se déclenche tous les 3 jours et le second tous les 7 jours, puis comparer les analyses. 

Comment effectuer un test A/B

1. Décidez quelle variable unique vous souhaitez tester.  Veillez à maintenir toutes les autres variables identiques, sans quoi les résultats pourraient être faussés par un élément que vous ne suivez pas. 

2. Décidez quels résultats sont importants et assurez-vous de pouvoir les suivre efficacement. Par exemple, si votre objectif est d’obtenir le plus grand nombre possible d’inscriptions et de participations à un événement de recrutement via un formulaire, comparer uniquement les taux d’ouverture et de réponse ne sera pas particulièrement instructif. Vous souhaiterez plutôt vous concentrer sur les taux de clics ou analyser, parmi toutes les personnes inscrites à l’événement, quel pourcentage a reçu la campagne A par rapport à la campagne B. 

3. Créez deux listes de destinataires et répartissez-les dans des Pools.  Pour obtenir des résultats concluants, vous devez effectuer le test auprès de deux publics ou plus qui soient à peu près équivalents. Envoyer une campagne à des professionnels du marketing et la campagne modifiée à des ingénieurs logiciels pourrait produire des résultats différents pour des raisons davantage liées à la probabilité que les personnes de ces marchés respectifs répondent qu’à la variable modifiée de la campagne. De même, les différences de région géographique, de niveau hiérarchique, de durée de présence d’un contact dans votre base de données, de source du contact, etc. peuvent toutes avoir une incidence sur les réponses à la campagne. Une liste aléatoire est la plus efficace dans ce cas. Essayez, par exemple, de trier la liste par nom, puis de la diviser en deux. 

4. Créez les deux campagnes. La manière la plus simple de procéder consiste à créer votre campagne de contrôle, puis à la dupliquer et à la modifier. N’oubliez pas d’inclure A/B dans le titre de la campagne ou de faire référence à l’élément testé afin de pouvoir facilement le suivre. Envoyez la campagne A au Talent Pool A et la campagne B à l’autre Pool.
   
   

3. Analysez les analyses des deux campagnes afin de déterminer laquelle a obtenu les meilleures performances.

4. Confirmez les résultats du test.  Un seul test A/B n’est jamais définitivement concluant. Le résultat peut ne s’appliquer qu’à une démographie particulière ou être dû à un effet de nouveauté à court terme. Il est donc utile de répéter l’expérience avec d’autres campagnes et différents publics.
5.  Partagez les bonnes pratiques. Une fois que vous avez identifié les pratiques qui fonctionnent sur vos marchés, assurez-vous qu’elles sont communiquées à l’ensemble de votre équipe de recrutement et essayez de créer des modèles intégrant ces bonnes pratiques par défaut. Ceux-ci peuvent être développés et améliorés à mesure que d’autres tests A/B sont effectués et que davantage de données sont disponibles.

Conseil principal

Dans l’idéal, vous souhaitez mesurer l’efficacité de vos campagnes et de vos activités d’engagement des candidats aussi loin que possible dans le parcours de conversion et sur le long terme, c’est-à-dire ne pas seulement suivre les taux d’ouverture, de clic ou de réponse d’une campagne donnée, mais plutôt examiner comment les différents styles de communication influencent la probabilité que les candidats finissent par postuler à des postes, voire les acceptent. 

Pour ce faire, vous pouvez décider de tester 2 ou 3 approches de communication sur une année et de créer une Global Tag correspondante pour chacune d’elles. Les candidats peuvent ensuite être répartis aléatoirement et se voir attribuer l’étiquette A, B ou C au moment de la création de leur profil, puis recevoir cette forme de communication tout au long de l’année. 

Le Rapport d’attribution de recrutement peut ensuite être utilisé pour comparer le nombre de candidats de chaque groupe de test de communication ayant atteint le statut ou l’étape de l’entretien ou de l’offre. Ces résultats peuvent être affinés et filtrés afin d’afficher uniquement ceux qui répondent à certains critères supplémentaires, par exemple dans une région, un Pool ou un service particulier, ou pour un genre particulier.