Faut-il encore faire de l’A/B testing sur vos emails ? (spoiler : oui, mais pas n’importe comment)

Et si vos emails pouvaient mieux faire… sans tout changer ?

Vous envoyez régulièrement des newsletters ou des campagnes email automatisées. Mais au fond, savez-vous si votre objet est vraiment le bon ? Si le bouton est à la bonne place ? Si le taux de clic pourrait être doublé juste en reformulant une phrase ? C’est précisément là que l’A/B testing entre en jeu. Mais faut-il encore en faire en 2025, à l’heure des IA génératives, des prédictions comportementales et des bases ultra-segmentées ?

La réponse est oui. Mais pas de manière gadget ou aléatoire. L’A/B test reste un outil de pilotage stratégique — à condition de l’utiliser à bon escient.

Rappel rapide : c’est quoi un A/B test emailing ?

C’est une technique qui consiste à tester deux (ou plusieurs) variantes d’un même email, en changeant un seul paramètre à la fois :

• L’objet
• Le contenu
• Le CTA
• Le design
• Le moment d’envoi

Chaque variante est envoyée à un échantillon représentatif, et le “gagnant” est diffusé au reste de la base.

🎯 Objectif : améliorer les performances à partir de données concrètes (et non d’intuition).

Pourquoi l’A/B testing reste indispensable en 2025

✅ Parce que les comportements évoluent :

• Ce qui fonctionnait il y a 6 mois ne fonctionne plus forcément aujourd’hui.
• Les taux d’ouverture ou de clic fluctuent selon l’environnement concurrentiel, les usages, la surcharge mentale des lecteurs…

✅ Parce qu’aucun message n’est universel :

• Votre base est hétérogène. Segmentée ou pas, vous devez identifier ce qui déclenche l’action selon le contexte.

✅ Parce que chaque détail compte :

• Changer une ligne d’objet peut faire varier le taux d’ouverture de +10 à +35 %.
• Modifier la couleur d’un bouton peut doubler le taux de clic.

Ce qu’il faut tester (et ce qu’il vaut mieux éviter)

Les éléments à tester en priorité :

• Objet d'email :
  
  • Pourquoi : optimiser l'ouverture
  • Indicateur à suivre : taux d'ouverture

• Pré-header :
  
  • Pourquoi : compléter ou teaser l’objet
  • Indicateur à suivre : taux d'ouverture

• CTA (texte, couleur, position) :
  
  • Pourquoi : optimiser l’action
  • Indicateur à suivre : taux de clic

• Moment d’envoi :
  
  • Pourquoi : adapter au rythme de lecture
  • Indicateur à suivre : taux d'ouverture / réactivité

• Structure du contenu :
  
  • Pourquoi : faciliter la lecture
  • Indicateur à suivre : temps de lecture / clics

Ce qu’il ne faut pas tester :

• Plusieurs variables en même temps (vous ne saurez pas ce qui a changé le résultat)
• Des éléments trop anecdotiques ou “cosmétiques”
• Des segments trop petits (pas de signification statistique)

Quand faut-il faire un A/B test ? Pas tout le temps.

L’erreur fréquente : tester systématiquement sans réel objectif ou sur des volumes trop faibles.

À faire :

• Sur des campagnes importantes (nouveau produit, relance stratégique…)
• Sur des scénarios automatisés à fort volume (welcome, panier abandonné)
• En phase de recherche ou d’optimisation continue

À éviter :

• Sur des segments < 1 000 contacts
• Quand le timing est critique (préférence à l’impact immédiat)
• Quand vous ne suivez pas les résultats dans le temps

Comment réussir son A/B testing emailing (sans perdre du temps)

Étapes clés :

1. Choisissez une seule variable à tester
2. Définissez un objectif clair (ouverture, clic, conversion…)
3. Prévoyez une durée ou un volume suffisant
4. Analysez les résultats objectivement
5. Documentez vos apprentissages

Cas pratique : quand l’A/B test change la donne

Le contexte :

Une marque dans l’univers de la puériculture souhaitait relancer ses clients inactifs.

Le test :

• Variante A : objet “Vous nous manquez…”
• Variante B : objet “Un petit cadeau pour vous convaincre”

Le résultat :

• Variante B : +39 % d’ouvertures
• Et surtout : 2,1 fois plus de clics

💬 Enseignement : le test a révélé l’importance de la promesse immédiate pour cette cible précise. Sans ce test, le scénario aurait performé 2x moins bien.

A/B testing et scénarios automatisés : le combo gagnant

Saviez-vous que vous pouvez aussi tester des variantes au sein de vos scénarios automatisés (et pas seulement sur les newsletters ponctuelles) ?

🎯 Scénarios à tester :

• Email 1 du parcours Welcome
• Email 2 post-commande
• Email 3 de relance client inactif

🎯 Ce que vous pouvez comparer :

• Ton (commercial vs. éditorial)
• Position du CTA
• Longueur du message

👉 En automatisant le test, vous améliorez vos performances en continu, sans effort supplémentaire.

L’A/B testing reste une boussole précieuse

Vous pouvez avoir la meilleure stratégie d’emailing au monde… Mais sans test, vous avancez à l’instinct, pas à la donnée. Alors, faut-il encore faire de l’A/B testing ? Oui. Mais uniquement quand cela sert vos objectifs. Utilisé intelligemment, il devient un véritable outil de pilotage relationnel, pas juste une “feature sympa”.

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FAQ – A/B testing emailing

1. Quel est le bon volume pour faire un test fiable ?

Au moins 1 000 destinataires par variante, sinon les écarts ne sont pas significatifs.

2. Peut-on tester autre chose que l’objet ?

Oui : CTA, contenu, images, pré-header, moment d’envoi…

3. Faut-il tester tous les emails ?

Non. Priorisez les campagnes à fort impact (CA, acquisition, activation…).

4. L’A/B test fonctionne-t-il sur les scénarios automatisés ?

Oui, surtout pour les emails à forte volumétrie (welcome, panier, post-achat).