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Emailing - Pertinence des tests ? ?

Tests emailing
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Dans l'emailing, les experts vous disent toujours de tester, de tester...
D'ailleurs, pour ceux qui nous suivent régulièrement, nous adhérons entièrement à cette philosophie, mais tous les tests n'ont pas tous la même pertinence et nécessitent plus que de simples connaissances en statistiques.

Pour illustrer nos propos, nous allons vous parler des splits A/B et plus particulièrement de celui qui concerne l'heure de routage.
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Un split A/B sur l'heure de routage

En emailing, les tests sont particulièrement difficiles à réaliser.
Vous souhaitez savoir quelle est la meilleure heure entre deux possibilités.

Vous avez pris toutes les précautions, vos deux échantillons sont bien aléatoires, vous envoyez un premier segment à 19 h puis un second à 21 h.
Le segment de 19 h donne de meilleurs résultats, vous décidez donc de router une semaine plus tard à 19 h afin de conserver le même jour et la même heure.
Mais, cette fois-ci, les résultats ne sont plus au rendez-vous

Pourquoi ? Pourquoi ?

Lors du test, toute la journée, il a plu des cordes. Vos destinataires ont donc eu tendance à rester chez eux, à musarder devant leurs équipements informatiques. Et généralement, ils sont rentrés au plus vite dans leur nid douillet en sortant du bureau.

Durant le second envoi, à 19 h, le temps était chaud mais sans être étouffant, la pluie était prévu pour 22 h ce qui a bien eu lieu. Certains de vos destinataires ont donc retardé le retour dans leur foyer ou n'ont pas utilisé leurs équipements informatiques pour profiter du beau temps de la soirée.
Surtout que le lendemain, la météo annonçait une journée de pluie en continue.

Vous l'avez compris, un paramètre supplémentaire est venu s'inviter : la météo.
Sans sa prise en compte, l'analyse de vos résultats est erronée.

Conclusions sur les tests en emailing

Les tests sont indispensables pour progresser. Ils demeurent, par contre, difficiles à réaliser.
Quand vous souhaitez mettre en place un test, il est important d'identifier les paramètres fondamentaux du modèle pour éviter toute prise de décision erronée.
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