Et si nous vous disions que l’IA n’est pas seulement un mot à la mode, mais qu’elle permet réellement d’optimiser les performances de vos campagnes emailing ? Avec 97 % des chefs d’entreprise convaincus que les outils d’IA aideront leur entreprise, il n’est pas surprenant que l’email marketing soit l’un des premiers canaux qu’ils optimisent grâce aux tests basés sur l’IA.

Au lieu de mener manuellement des expériences et d’attendre plusieurs jours pour obtenir des résultats statistiquement significatifs, l’IA permet une prise de décision plus rapide, des informations personnalisées et de meilleures performances. Voyons donc comment vous pouvez affiner vos tests A/B grâce à l’IA et prendre une longueur d’avance au lieu de simplement suivre le mouvement.

Les tests A/B traditionnels par e-mail

Vous connaissez la procédure. Vous passez une semaine entière à créer des lignes d’objet, vous envoyez la version A à un groupe, la version B à un autre, vous attendez, vous comparez les taux d’ouverture, vous recommencez. Cette méthode fonctionne, mais elle présente certains inconvénients :

• La collecte de données significatives prend du temps
• Vous êtes souvent limité à tester une seule variable à la fois
• Les résultats peuvent être faussés par des facteurs tels que l’heure pour envoyer, la segmentation des listes et même la météo

Les tests A/B manuels ont toujours leur utilité, mais soyons honnêtes : la moitié du temps, vous vous fiez à votre instinct. Et lorsque la pression est forte pour obtenir des résultats rapides, ces conjectures peuvent coûter cher.

Découvrez l’IA : votre nouvelle alliée pour les tests A/B par e-mail

L’IA ne supprime pas la nécessité des tests A/B ; elle les rend plus dynamiques. Considérez l’IA comme le moteur puissant qui se cache derrière votre processus de test. Au lieu de simplement vous montrer ce qui a fonctionné, l’IA vous aide à comprendre pourquoi cela a fonctionné et prédit ce qui fonctionnera mieux la prochaine fois.

Voici quelques façons dont l’IA optimise vos tests A/B :

Analyse prédictive des lignes d’objet

Plutôt que de tester les lignes d’objet de manière aléatoire, les modèles d’IA peuvent analyser des milliers de campagnes précédentes et prédire quels mots-clés, longueurs ou formats sont susceptibles d’être les plus performants. Si vous créez vos propres modèles plutôt que d’utiliser des outils préconçus, vous aurez peut-être besoin de développeurs de logiciels pour intégrer des pipelines NLP et des workflows de formation basés sur des données historiques. Savoir comment intégrer une équipe dédiée à votre processus peut améliorer l’efficacité de cette intégration, garantissant une exécution fluide et des résultats plus rapides.

Optimisation en temps réel

Les tests A/B traditionnels attendent que suffisamment de données soient disponibles pour désigner un gagnant. Les plateformes basées sur l’IA peuvent ajuster les campagnes en temps réel, en réaffectant le volume d’envoi à la version la plus performante à mesure que les résultats arrivent. Cela signifie moins d’opportunités manquées et un meilleur retour sur investissement.

Tests multivariés simplifiés

Tester plusieurs variables à la fois était autrefois un cauchemar logistique. Cependant, l’IA peut jongler avec les lignes d’objet, les heures pour envoyer, les mises en page, les CTA et bien plus encore, le tout dans la même campagne. Elle traite les données plus rapidement que n’importe quelle équipe humaine et sait isoler avec précision les facteurs de performance. Encore une fois, cela est dû à l’utilisation du NLP pour donner une conclusion semblable à celle d’un humain sur des ensembles de données trop vastes pour les humains.

Personnalisation comportementale

Pourquoi effectuer des tests à grande échelle lorsque l’IA peut vous aider à segmenter plus intelligemment ? En exploitant les données comportementales, l’IA vous permet d’effectuer des tests hyperciblés pour différents profils d’utilisateurs. Dans certains créneaux particuliers, la segmentation est souvent déterminée par le stade du parcours de l’acheteur et l’intention des mots-clés. Les tests comportementaux basés sur l’IA vous permettent de reproduire ces mêmes principes dans vos flux de travail de messagerie électronique pour une plus grande pertinence et une meilleure continuité.

Comment commencer à intégrer l’IA dans votre flux de travail de Test A/B

Avant de vous lancer, n’oubliez pas que l’IA est un outil, pas une solution miracle. Elle fonctionne mieux lorsqu’elle est associée à la créativité humaine et à la réflexion stratégique. Voici comment vous pouvez commencer à utiliser l’IA pour améliorer votre stratégie de Test A/B :

1. Exportez et analysez les données historiques des e-mails

Commencez par exporter vos campagnes passées dans un fichier CSV ou un entrepôt de données.

N’oubliez pas d’inclure des variables telles que le taux d’ouverture, le CTR, le taux de conversion, le taux de rebond et l’heure pour envoyer. Effectuez une analyse de corrélation (par exemple, des tests de Pearson ou du chi-carré) pour isoler les facteurs qui influencent systématiquement les performances. Cela constitue la base de tout modèle d’IA que vous appliquez. Vous pouvez utiliser Python avec pandas ou même intégrer cet ensemble de données dans Google AutoML Tables pour obtenir des informations sans code.

2. Mettez en œuvre des tests adaptatifs via des bandits multi-bras

Passez des divisions A/B statiques à une allocation dynamique du trafic. Utilisez des outils qui prennent en charge les algorithmes de bandits multi-bras, qui redirigent automatiquement plus de trafic vers les variantes les plus performantes au fur et à mesure que la campagne se déroule. Des plateformes telles que VWO, Mutiny ou même des modèles Bandit personnalisés dans TensorFlow Probability permettent une optimisation bayésienne en temps réel du comportement des utilisateurs, améliorant ainsi l’efficacité des tests sans attendre une signification complète.

3. Intégrez le tracking comportemental dans les e-mail et sur le site

Installez des outils de tracking comportemental tels que Segment ou Heap pour capturer les actions des utilisateurs post-e-mail. Connectez ces outils à votre plateforme de messagerie électronique à l’aide de webhooks ou d’API. Cela vous permet de suivre un utilisateur depuis l’ouverture de l’e-mail → visite du site → interaction avec le produit → achat. En intégrant ces données complètes dans un moteur d’IA, vous obtenez des informations fiables sur les performances, au-delà des données de clic de base.

4. Automatisez la génération de variantes à l’aide de l’IA et de modèles de notation

Utilisez des outils de rédaction IA basés sur GPT (par exemple, OpenAI API ou Jasper) pour générer à grande échelle des lignes d’objet, des titres et des CTA à partir de modèles dérivés de vos campagnes les plus performantes. Ensuite, passez-les par des modèles de notation basés sur l’IA tels que Phrasee ou des LLM internes adaptés à vos données. Éliminez les variantes à faible potentiel avant leur mise en ligne, ce qui vous permettra de sauvegarder le volume d’envoi et d’augmenter la précision des tests.

Impact réel : à quoi ressemble un test A/B basé sur l’IA

Supposons que vous lanciez un e-mail d’annonce de produit. Traditionnellement, vous pourriez tester deux lignes d’objet et deux CTA, les envoyer à des segments de liste statiques et attendre les résultats. Cependant, grâce à l’IA, vous pouvez restructurer l’ensemble du processus en une boucle de rétroaction continue.

Bien entendu, tout cela dépend d’une gestion solide des flux de données. Sans pipelines automatisés pour collecter les données relatives aux campagnes et aux comportements, la boucle de rétroaction de votre IA est rompue. Utilisez des systèmes centralisés pour vous assurer que chaque signal (ouvertures, clics, achats) est continuellement réinjecté dans le modèle.

Votre plateforme peut alors analyser les métadonnées et les signaux d’engagement des campagnes précédentes, tels que le ton de la ligne d’objet qui a le mieux converti post-clic, le CTA qui a généré le plus de temps passé sur le site ou la mise en page qui a produit la plus grande profondeur de défilement. À partir de là, elle peut générer des variantes de ligne d’objet et prédire leurs performances probables à l’aide de modèles NLP formés sur vos propres données.

Une fois cela fait, l’IA peut alors effectuer des tests multivariés en temps réel, en redirigeant dynamiquement le trafic vers les meilleures combinaisons de texte, de design et de CTA. Elle peut même modifier automatiquement les éléments de mise en page par segment d’utilisateurs sans que vous ayez à créer des versions distinctes des e-mails. Parallèlement, des algorithmes d’optimisation du moment d’envoi distribuent les e-mails en fonction du moment où chaque individu est le plus susceptible de les ouvrir.

Cela ne permet pas seulement de gagner du temps.

Cela permet de créer un cercle vertueux où chaque campagne améliore la suivante, non seulement du point de vue des tests, mais aussi comment le système comprend le comportement des utilisateurs à grande échelle.

Conclusion

L’IA dans l’email marketing n’est pas une perspective lointaine. Elle est déjà là et elle redéfinit la manière dont les spécialistes du marketing intelligents opèrent. Qu’il s’agisse de tester des lignes d’objet ou de créer des campagnes entières, l’IA peut vous aider à le faire mieux, plus rapidement et avec beaucoup moins d’approximations.

Et si vous utilisez déjà une plateforme telle que Benchmark Email, vous pouvez commencer dès aujourd’hui à intégrer l’IA dans votre Test A/B. Plus vous l’adoptez tôt, plus vous collectez de données, plus vos résultats seront solides.

N’attendez donc pas. Laissez l’IA affiner votre Test A/B, améliorer votre stratégie d’e-mailing et libérer votre équipe pour qu’elle puisse se consacrer à ce qu’elle fait le mieux : créer des campagnes qui connectent réellement.