Oui, on peut aimer la statistique
Je suis un grand fan des tests d’optimisation. Mais ça n’a pas toujours été le cas. Lorsque j’étudiais à HEC dans les années ’80, le cours le plus pénible auquel j’étais inscrit était celui de Statistiques et probabilités. Ce cours, truffé d’équations obscures était du chinois pour moi. Je ne voyais pas à quoi ça pouvait bien servir dans la vie à part de faire des sondages.
Ironie du sort, quelques années plus tard, je me suis retrouvé à faire carrière en marketing relationnel, un domaine où tout repose sur l’analyse statistique, les probabilités et les intervalles de confiance.
J’ai appris rapidement la valeur que représentent les tests d’optimisation, ainsi que certains pièges qu’attendent les novices. Voici donc quelques conseils pour mieux mettre en place une stratégie de tests d’optimisation, sans trop vous ennuyer de notions statistiques et d’équations.
Développez une culture d’optimisation
Les entreprises les plus performantes comprennent que de petits gains de quelques points de pourcentage se traduisent par de gros gains qui s’additionnent année après année.
Elles comprennent également que l’instinct des gestionnaires a ses limites et que nos biais personnels nous amènent parfois à prendre des décisions qui sont erronées – nous ne sommes pas représentatifs de nos clients. Il faut valider objectivement nos hypothèses en effectuant des tests d’optimisation. Et pour maximiser nos chances de succès et de croissance, ces tests doivent faire partie de votre ADN et de votre culture d’entreprise.
Donnez-vous le droit de vous tromper
Le premier élément d’une culture d’optimisation est d’accepter que certains tests donneront des résultats décevants. Il faut se donner le droit à l’erreur. Il faut aussi accepter que nos pratiques actuelles ne sont peut-être pas les meilleures et qu’il y a toujours place à l’amélioration.
Par contre, ne versez pas dans l’excès en multipliant les tests frivoles, car chaque test sous performant veut dire que vos ventes seront réduites.
Priorisez les tests d’optimisation qui auront le plus d’impact
Dans ce sens, il faut tester les hypothèses qui auront le plus de chance d’avoir un impact majeur sur l’engagement et les ventes. Parmi celles-ci, on peut tester :
- Le ciblage d’une campagne afin d’identifier des créneaux de marchés plus porteurs ou plus réceptifs au produit /service
- Les éléments d’une offre (le prix et l’expression de ce prix, les incitatifs – rabais, cadeaux, livraison gratuite, concours, etc., la durée de l’offre et les conditions de vente)
- La structure des courriels, le type de contenu, la position relative des éléments – en particulier les CTA.
- Le traitement graphique des courriels incluant l’imagerie et l’émotion qui s’en dégage.
Mais ne versez pas dans l’excès, comme tester un mot vs un autre, la couleur d’un bouton, etc. Utilisez votre bon jugement.
Vos test d’optimisation doivent respecter les règles de la statistique
Lorsqu’on effectue des tests d’optimisation, on fait une estimation de la proportion des clients qui seront portés à avoir un comportement d’achat donné. Si on répète le test à plusieurs reprises, on observera un résultat semblable, mais différent. La dispersion de ces résultats autour de la moyenne est ce qu’on appelle l’écart-type.
Ce qu’il faut savoir est que plus l’échantillon utilisé dans vos tests est grand, plus l’écart-type est petit. Donc, plus le résultat de votre test est fiable. Assurez-vous que vous travaillez avec des échantillons de taille suffisante pour que vous puissiez valider si le résultat de votre test sont effectivement différents (meilleurs, ou moins bons) de ce que vous observez normalement.
Assurez-vous également que vous ne changez qu’une variable à la fois. Vous ne pouvez pas modifier à la fois la population ciblée, le prix du produit et le concept créatif et vous attendre à avoir un résultat statistiquement valable.
Mesurez l’impact profond de vos tests
Il ne suffit pas de s’attarder aux taux d’engagement (ouverture et clic). Il faut aussi regarder la conversion sur le site (inscriptions aux infolettres, clients potentiels (leads), demandes de soumissions, achats et rétention de la clientèle) et l’impact à long terme sur la santé de la base de données.
C’est un enjeu qui se mesure sur plusieurs mois, voire plusieurs années et il faut être vigilant. Nous avons déjà vu des situations où un test avant stimulte une hausse très importante au niveau du recrutement de nouveaux clients, mais des clients de piètre qualité dont la fidélité était très faible.
Créer un répertoire de résultats accessibles à tous
La connaissance qui découle de ces exercices d’optimisation sont un avantage concurrentiel certain et le fruit de ces efforts doit être préservé et rendu accessible à l’ensemble des parties prenantes de l’équipe marketing, voire de la haute direction.
Créez donc un répertoire sécurisé qui regroupe les résultats de chaque test. Après quelques années à peine, vous aurez accumulé une information stratégique d’une grande valeur qui vous permettra de prendre de meilleures décisions. Cela vous permettra de toujours aller plus loin, mais aussi de ne pas tester de nouveau les mêmes hypothèses. Après tout, répéter sans cesse les mêmes gestes en s’attendant à un résultat différent est la définition de la folie.
Quelques ressources d’analyse statistique
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