Saviez-vous que le test A/B de vos lignes d’objet des e-mails peut augmenter les taux d’ouverture jusqu’à 49 %¹ ? Pour les spécialistes du marketing qui cherchent à se démarquer dans des boîtes de réception encombrées, cette tactique simple peut considérablement améliorer les performances des campagnes par e-mail.
Cependant, pour savoir comment tester efficacement vos campagnes par e-mail, il ne suffit pas de comparer rapidement deux objets. Pour améliorer réellement les taux de clics, stimuler l’engagement et augmenter les conversions, les spécialistes du marketing doivent comprendre les meilleures pratiques du début à la fin en matière de tests A/B pour les e-mails.
Dans cet article, nous explorerons tout ce que vous devez savoir sur les tests A/B des e-mails en abordant leur définition, leur importance, la manière de structurer les tests et comment éviter les pièges courants. Que vous soyez débutant ou que vous souhaitiez affiner votre stratégie actuelle, ce guide vous donnera les outils nécessaires pour prendre des décisions plus intelligentes, basées sur des données, et obtenir de meilleurs résultats.
Que sont les tests A/B pour les e-mails ?
Les tests A/B, ou e-mail test fractionné, consistent à envoyer deux ou plusieurs versions d’un e-mail à différents segments d’audience afin de déterminer celle qui fonctionne le mieux. Pour ce faire, on modifie une variable à la fois, comme l’objet ou le CTA, et on mesure l’impact sur des indicateurs tels que les taux d’ouverture ou les conversions.
Cette approche aide les spécialistes du marketing à éliminer les conjectures de leurs campagnes et à fonder leurs décisions sur des données réelles. Par exemple, si la version A a un taux d’ouverture de 12 % et la version B un taux d’ouverture de 17 %, il est clair que l’objet de la version B est plus efficace. Au fil du temps, ces informations permettent aux équipes de créer des campagnes plus performantes et des stratégies de ciblage plus précises.
Les éléments souvent testés sont les suivants :
- Objets
- Texte d’en-tête
- Contenu de l’e-mail
- Les appels à l’action (CTA)
- Les heures d’envoi
Ces variables ont une incidence directe sur la réussite des indicateurs de performance clés tels que le taux d’ouverture, le taux de clics (CTR) et les conversions.
Éléments les plus courants à tester dans les e-mails
- Lignes d’objet : il s’agit du point de départ le plus populaire, car elles ont un impact direct sur l’ouverture de votre e-mail par les destinataires. Un test A/B efficace des lignes d’objet peut considérablement augmenter les taux d’ouverture.
- Texte d’en-tête : affiché à côté ou en dessous de la ligne d’objet dans les boîtes de réception, ce court extrait influence les taux d’ouverture. Testez si un texte axé sur les avantages ou sur la curiosité est plus efficace.
- Contenu de l’e-mail : du ton à la structure jusqu’à la longueur et les images, on peut tout tester. Vous pouvez comparer des textes courts et longs ou des descriptions narratives et des listes à puces pour déterminer ce qui résonne le mieux.
- Appels à l’action (CTA) : vous pouvez tester la formulation, l’emplacement et la conception des CTA pour voir lesquels génèrent le plus de clics. Par exemple, « En savoir plus » et « Commencer maintenant » peuvent donner des résultats très différents.
- Heures d’envoi : le timing peut avoir une grande influence sur les performances. Des outils tels que MailerLite proposent des recommandations basées sur des données, mais il est plus précis de tester votre propre audience.
Les objets, les CTA, le contenu et l’heure d’envoi font partie des éléments les plus influents dans les tests A/B d’e-mails.
Pourquoi les tests A/B d’e-mails sont-ils importants ?
Comprendre l’importance des tests A/B sur les e-mails est essentiel pour prendre des décisions marketing plus intelligentes et plus efficaces. Plutôt que de se fier à l’instinct ou aux habitudes passées, les tests apportent une certitude supplémentaire. Ils vous permettent de voir ce à quoi votre audience réagit réellement et d’ajuster vos futures campagnes en toute confiance. Qu’il s’agisse d’affiner l’objet d’un e-mail ou de tester des boutons d’appel à l’action, ces changements progressifs auront un impact certain.
Cette section présente les principales raisons pour lesquelles les tests A/B sont essentiels et comment ils facilitent la prise de décision basée sur les données, améliorent l’efficacité globale des campagnes et permettent un retour sur investissement mesurable.
Prise de décision basée sur les données
Sans tests A/B, de nombreuses décisions en matière de marketing par e-mail sont basées sur des hypothèses ou des suppositions. Cependant, lorsque vous testez des variables et collectez des données mesurables, vous pouvez identifier les véritables facteurs de performance. Au fil du temps, cela permet d’élaborer des stratégies plus précises et de réduire les efforts inutiles.
Optimisation de l’efficacité des campagnes
Les tests A/B permettent d’affiner les campagnes pour une efficacité maximale. Qu’il s’agisse d’améliorer les taux d’ouverture en modifiant l’objet ou d’augmenter les conversions grâce à un meilleur CTA, les tests permettent d’isoler ce qui fonctionne le mieux pour votre audience.
Exemples concrets de retour sur investissement
Selon HubSpot, les spécialistes du marketing qui utilisent régulièrement les tests A/B peuvent améliorer les résultats de leurs campagnes jusqu’à 37 %.² Litmus fait état d’avantages similaires et les équipes qui implémentent des tests réguliers obtiennent systématiquement de meilleurs résultats que celles qui n’en font pas.³
Les tests A/B améliorent la précision des données, affinent le ciblage des campagnes et génèrent un meilleur retour sur investissement grâce à des améliorations subtiles, mais constantes.
Éléments à tester
Pour tirer le meilleur parti des tests A/B sur les e-mails, vous devez savoir sur quelles parties de votre message vous devez expérimenter. Tous les éléments n’ont pas le même poids et certains ont un impact plus important que d’autres.
De l’objet à l’heure d’envoi, vous trouverez ci-dessous les éléments clés sur lesquels vous devez vous concentrer. Tester ces éléments de manière stratégique vous permettra de découvrir ce qui stimule l’engagement et la conversion de votre public spécifique.
Objet
Les objets sont essentiels dans les tests A/B, car ils ont une incidence directe sur les taux d’ouverture et déterminent si votre e-mail sera remarqué. Tester différentes variantes en termes de longueur, de ponctuation, de personnalisation, de ton, d’émojis et de questions peut vous aider à découvrir ce qui résonne le mieux auprès de votre audience.
Par exemple, comparer « Votre rapport hebdomadaire est prêt » à « Souhaitez-vous consulter vos derniers résultats ? » ou tester des formulations axées sur l’urgence par rapport à celles axées sur la curiosité peut rapidement améliorer les taux d’ouverture et la visibilité globale de votre campagne. Ces modifications sont faciles à tester et fournissent souvent des informations utiles pour les e-mails futurs.
Contenu de l’e-mail
Le contenu de votre e-mail détermine le niveau d’engagement des lecteurs après l’ouverture. De la narration à la mise en forme, le contenu lui-même a une grande influence sur les taux de clics. Vous pouvez tester un format riche en texte par rapport à un format plus visuel, ou passer d’une mise en page de newsletter à un message sur un seul sujet.
Un autre test efficace concerne le ton : vos abonnés réagissent-ils mieux à un style formel et instructif ou à un style plus décontracté et conversationnel ? Vous pouvez également essayer différents types de contenu : éducatif ou promotionnel, axé sur le produit ou sur la valeur ajoutée.
Ne négligez pas la mise en page : l’ordre dans lequel vous présentez les informations peut influencer la distance parcourue par les lecteurs et leur décision d’agir ou non. Les tests A/B sur le contenu des e-mails par rapport aux objets peuvent vous aider à comprendre ce qui a le plus d’impact sur votre public spécifique.
Appels à l’action (CTA)
Les CTA sont les éléments qui génèrent des clics et il est donc essentiel de les optimiser. Les tests A/B de vos CTA peuvent révéler quels messages ou styles incitent les lecteurs à agir. Vous pouvez comparer « Commencez votre essai gratuit » à « Voir les tarifs », ou tester la couleur, la taille et l’emplacement des boutons, et même le texte qui les entoure.
Certaines plateformes vous permettent de visualiser des cartes thermiques qui mettent en évidence où les gens cliquent, ce qui aide à identifier si un CTA est manqué ou ignoré. Vous pouvez également tester le nombre de CTA à inclure. Parfois, une seule action claire fonctionne mieux que plusieurs choix.
Testez également différentes variations en termes d’urgence : « Agissez vite » et « En savoir plus » peuvent entraîner des réponses très différentes selon votre objectif. Chaque modification vous donne un aperçu de ce qui motive le comportement et de la manière d’améliorer de manière cohérente les taux de clics sur vos e-mails.
Heures d’envoi
Le moment où vous envoyez votre e-mail peut être tout aussi important que son contenu. Le timing influe sur le moment où votre message est vu et s’il est ouvert. MailerLite et Klaviyo proposent tous deux une optimisation automatisée de l’heure d’envoi en fonction de l’engagement précédent, mais même dans ce cas, votre audience peut avoir des préférences uniques.
Essayez de tester l’envoi en semaine par rapport au week-end, le matin par rapport à l’après-midi, ou l’envoi programmé par rapport aux déclencheurs comportementaux (par exemple, l’envoi après la visite de votre site web par un internaute). Les fuseaux horaires ont également leur importance : le moment idéal pour quelqu’un à Londres ne conviendra peut-être pas à un lecteur à Sydney.
Le test de l’heure d’envoi n’est pas non plus une activité ponctuelle. À mesure que les habitudes des utilisateurs changent, la fenêtre optimale évolue également. Des tests réguliers vous permettent de vous assurer que vos e-mails continuent d’atteindre les destinataires au bon moment, ce qui augmente vos chances de succès.
Tester différents objets, CTA, styles de contenu et heures d’envoi permet d’affiner chaque étape de votre entonnoir de conversion par e-mail et de découvrir ce qui incite votre audience à s’engager.
Meilleures pratiques pour réaliser des tests A/B
Pour mener efficacement des tests A/B, il ne suffit pas de changer l’objet ou l’appel à l’action. Pour obtenir des résultats fiables et exploitables, vous devez suivre une méthode claire. Dans ce qui suit, nous passerons en revue certaines bonnes pratiques en matière de tests A/B pour les e-mails et nous mettrons l’accent sur la manière de structurer correctement vos tests, la taille de l’échantillon nécessaire et l’importance de la rigueur statistique.
Respecter ces bonnes pratiques permettra de garantir que les efforts que vous consacrez aux tests fractionnés d’e-mails aboutissent à des conclusions utiles. Sans une configuration adéquate, vous risquez de prendre des décisions basées sur le hasard plutôt que sur la réalité. Que vous appreniez à tester des campagnes d’e-mails ou que vous affiniez une stratégie établie, les principes suivants s’appliquent dans tous les cas.
Tester une variable à la fois
La règle d’or des tests A/B est d’isoler vos variables. Si vous modifiez plusieurs éléments, par exemple l’objet et le CTA, vous ne saurez pas lequel a entraîné le changement de performance. Cela va à l’encontre de l’objectif même du test.
Concentrez-vous sur une seule variable par test : l’objet, le texte du bouton, l’image, l’heure d’envoi ou autre. Une fois les résultats recueillis, vous pouvez passer au test d’un autre élément. Cette méthode structurée et progressive garantit des informations claires et fiables.
Utiliser un échantillon suffisamment large
Même si votre test est parfaitement conçu, il ne servira à rien si votre échantillon est trop petit. Un test réalisé auprès de 30 personnes ne fournira pas de résultats fiables, en particulier dans le cadre de campagnes à grande échelle. Vous devez disposer d’un échantillon statistiquement valide pour obtenir des résultats significatifs.
Utilisez un calculateur de test A/B pour déterminer la taille appropriée. De nombreuses plateformes telles que MailerLite, ActiveCampaign et HubSpot proposent cette fonctionnalité. Basez la taille de votre échantillon sur votre audience totale et le niveau de différence que vous vous attendez à détecter entre les versions. Les changements mineurs nécessitent des échantillons plus importants pour prouver leur pertinence.
S’assurer de la pertinence statistique
Ne terminez pas un test dès que vous constatez un résultat positif. Laissez-le actif suffisamment longtemps pour recueillir des données solides. Un résultat rapide peut être éphémère, en particulier si une signification statistique n’étaye pas les résultats. C’est là que les outils de plateformes telles que Bloomreach ou Mailmodo s’avèrent utiles. Ils permettent de confirmer si les différences observées sont probablement dues à la variable que vous avez testée ou simplement au hasard.
Dans ce dernier cas, les résultats de votre test ne sont pas exploitables. Ainsi, même si une version semble meilleure, vous ne pouvez pas vous fier au résultat tant que les données ne le confirment pas. C’est pourquoi il est judicieux d’investir le temps et les efforts nécessaires pour garantir des résultats optimaux.
Ne pas trop tester
Tester chaque élément de vos e-mails chaque semaine finira par lasser votre audience et encombrer vos résultats. Si vos abonnés reçoivent trop d’e-mails variés, vous risquez de les lasser ou de réduire leur confiance dans vos messages.
Une meilleure approche consiste à suivre un calendrier de tests structuré. Donnez la priorité aux éléments à fort impact (tels que les objets ou les CTA) et espacez vos tests afin de ne pas submerger votre audience. Assurez-vous que chaque test a un objectif clair avant de le lancer.
Conseils rapides :
- Nommez clairement chaque test afin de pouvoir suivre les changements au fil du temps.
- Tenez un journal des tests pour enregistrer les dates, les variables, les résultats et les informations pertinentes.
- Si les résultats de vos tests sont trop proches pour être concluants, ne vous lancez pas dans des conjectures : refaites le test avec un échantillon plus large ou ajustez légèrement la variable.
Dans vos tests, focalisez-vous sur un seul élément à la fois et veillez à la taille de l’échantillon et à ne pas multiplier inutilement les tests.
Erreurs courantes à éviter lors des tests A/B
Même avec les bons outils et les meilleures intentions, il est facile de commettre des erreurs élémentaires qui peuvent compromettre les résultats de vos tests. Éviter ces erreurs courantes lors des tests A/B sur les e-mails vous aidera à obtenir des informations fiables et exploitables. Voici les points à prendre en compte.
Modifier trop de variables
Cela rend impossible de savoir quel élément a influencé le résultat. Testez toujours un élément à la fois. Si vous ne savez pas par où commencer, commencez par les éléments à fort impact tels que les lignes d’objet ou les CTA.
Ne pas attendre suffisamment longtemps
Les tests nécessitent du temps pour recueillir des données significatives et les écourter peut donc conduire à des résultats trompeurs. Laissez chaque test se dérouler jusqu’à son terme, même si les premières tendances vous incitent à agir rapidement.
Interprétation erronée des résultats
Ne basez pas vos décisions sur des données statistiquement insignifiantes. Une légère différence dans le nombre de clics peut sembler prometteuse, mais elle n’a aucune signification si l’échantillon est trop petit. Apprendre à analyser correctement les résultats des tests A/B dans le domaine du marketing par e-mail permet d’éviter que de petites fluctuations ne soient confondues avec des tendances significatives. Utilisez les outils intégrés pour vous aider et refaites des tests si nécessaire.
Isolez les variables, laissez suffisamment de temps aux tests et utilisez les outils appropriés pour interpréter les données avec précision. Quelques vérifications simples peuvent faire la différence entre des informations fiables et des efforts inutiles.
Outils pour vous aider à réaliser efficacement des tests A/B
Ne vous inquiétez pas, vous n’avez pas besoin d’effectuer les tests A/B manuellement : il existe de nombreux outils pour tester les campagnes d’e-mailing qui rendent le processus plus rapide, plus facile et plus fiable.
Chaque plateforme propose un équilibre unique entre facilité d’utilisation et profondeur. Choisissez l’outil qui correspond à la taille de votre équipe, à ses compétences techniques et aux objectifs de votre campagne.
Ces outils simplifient la configuration et l’analyse des tests A/B, mais le choix du bon outil dépend de vos besoins et de votre expérience.
Exemples concrets de tests A/B
Les théories sont utiles, mais les exemples de tests A/B par e-mail montrent comment le processus fonctionne dans la pratique. Avant de conclure, voici quelques études de cas rapides sur les tests A/B par e-mail.
Electronic Arts
EA a testé deux formats d’e-mail différents pour promouvoir un nouveau jeu. L’un était riche en images, l’autre utilisait un minimum de visuels et se concentrait sur le texte. La version avec peu d’images a obtenu un CTR supérieur de 14 %, ce qui prouve que la simplicité est souvent la meilleure solution.
HubSpot
HubSpot a testé deux versions d’un bouton CTA dans une newsletter. « Télécharger maintenant » a obtenu un taux de clics supérieur de 21 % à « Obtenir le guide ». L’entreprise a également testé différents noms d’expéditeurs et a constaté que l’utilisation d’un nom réel augmentait le taux d’ouverture de 16 %.
Les tests A/B ont aidé Electronic Arts et HubSpot à découvrir ce qui résonne vraiment auprès de leur public.
Améliorer vos campagnes par e-mail grâce aux tests A/B
Les tests A/B de votre marketing par e-mail ne sont pas seulement une astuce pratique : ils sont essentiels. Vous gagnez en clarté, éliminez les conjectures et améliorez les taux de clics sur vos e-mails.
Commencez par une variable, suivez les données et ajustez au fur et à mesure. Que vous testiez le contenu de vos e-mails par rapport à leurs objets ou que vous affiniez leur heure d’envoi, les informations obtenues vous aideront à créer de meilleures campagnes.
Prêt à optimiser vos e-mails ? Commencez dès aujourd’hui à réaliser des tests A/B avec juste une petite modification.
Références :
1. Campaign Monitor. New Rules of Email Marketing [2019]. CampaignMonitor. Published 2019. https://www.campaignmonitor.com/resources/guides/email-marketing-new-rules/
2. Riserbato R. 9 A/B Testing Examples from Real Businesses. blog.hubspot.com. Published April 21, 2023. https://blog.hubspot.com/marketing/a-b-testing-experiments-examples
3. Slater C. Ultimate Guide to Dark Mode [+ Code Snippets, Tools, Tips from the Email Community]. Litmus. Published February 27, 2025. Accessed June 2, 2025. https://www.litmus.com/blog/email-ab-testing-how-to
