Voici la vérité : aucune stratégie Allbound ne reste « excellente » bien longtemps. Ce qui fonctionne aujourd’hui devient vite obsolète :Les acheteurs changent. Les boîtes mail débordent. Les concurrents copient votre playbook.Et ce CTA qui cartonnait il y a 6 mois ? Il s’est fondu dans le bruit
C’est pour ça que les meilleures équipes ne figent jamais leur stratégie. Elles testent. Apprennent. Ajustent. Et recommencent.
Parce qu’elles savent que l’amélioration continue n’est pas un projet, c’est un réflexe.
A/B Testing: Le secret des campagnes performantes
Quand nous parlons de « test continu », nous ne parlons pas seulement de tester les d’objet de vos emails. Nous parlons :
- D’expérimenter les structures d’équipe
- D’ajuster votre copywriting en pleine séquence
- De repenser votre tunnel en fonction du comportement des utilisateurs
- De remettre en question vos hypothèses de ciblage
Car voilà la réalité : Votre marché est vivant. Si vous ne vous adaptez pas, vous passerez à côté.
Même le meilleur A/B test échouera si vous ciblez les mauvaises personnes. Tester sans segmentation, c’est affiner un message qui n’aurait jamais dû être envoyé.
Ce que le test continu débloque :
- Votre marché bouge. Ce qui marchait il y a 6 mois est devenu invisible aujourd’hui.
- Ciblage plus précis : Lancez des micro-expériences sur des segments pour voir qui converti
- La concurrence s’adapte. Si vous n’innovez pas, quelqu’un d’autre le fera pour vous (et plus vite
- Les hacks ne durent jamais. Un objet d’email ou une astuce LinkedIn ? Ça marche… jusqu’à ce que ça ne marche plus
- Hyper-personnalisation : Pas seulement des variables « Prénom » — une vraie personnalisation au niveau du segment basée sur le comportement
Ce que les tests continus permettent d'obtenir :
- Allocation de ressources plus intelligente : Plus de suppositions sur où investir. Laissez les données montrer le chemin.
- Adéquation message-marché en temps réel : Arrêtez de vous fier à l’instinct. Commencez à ajuster en fonction des retours.
- Ciblage plus précis : Lancez des micro-expériences sur des segments pour voir qui converti
- Optimisation du processus de conversion : Chaque paramètre, des CTA de lead magnet aux demandes démo, peut être optimisé.
- Réduction des risques : Testez sur un petit échantillon avant de passer à l’échelle. Repérez les mauvaises idées avant qu’elles ne tuent votre pipeline
Les équipes qui gagnent sont celles qui apprennent plus vite que leurs concurrents. Autrement dit, le test n’est pas un projet annexe. Il fait partie de la culture.
Quelles options pour itérer sur votre stratégie de vente ?
A/B Testing, mais avec intelligence
Il devient un réflexe quotidien. Mais l’A/B testing ne consiste pas à changer les couleurs des boutons ou à transformer « Télécharger » en « Je veux télécharger le livre blanc ». Ce n’est pas une stratégie—c’est de la cosmétique. Le véritable A/B testing se concentre sur les variations significatives :
- Angles de message
- Ton du texte (autorité vs empathie)
- Structure de la séquence
- Choix des points de douleur
- Force du CTA
Menez des tests comme le ferait une équipe produit :
- Formulez une hypothèse (« Les CTA qui mentionnent le ROI convertiront mieux que les CTA basés sur les fonctionnalités »)
- Lancez un test propre et contrôlé
- Laisser courir les données : signification statistique > intuition
- Déployez le gagnant, éliminez le perdant
- Recommencez
L’A/B testing est aussi bon que ce que vous testez. Si votre proposition de valeur est faible, peu importe que le bouton soit bleu ou vert.
2. Étude de cohorte : découpez le tunnel, trouvez le signal
C’est ici que les tests deviennent intéressants. L’étude de cohorte consiste à regrouper les leads en fonction d’un trait commun et à suivre leur comportement dans le temps. Vous voulez savoir quels canaux apportent des leads à forte valeur ? Quels segments d’ICP convertissent plus rapidement ? Quelles sont les campagnes de nurturing les plus adaptées à vos meilleurs clients ? Les cohortes vous donnent cette clarté.
Critères de constitution de cohortes :
- Par date d’acquisition (par ex., avant/après lancement de produit)
- Par canal (LinkedIn vs email sortant vs Ads)
- Par segment firmographique (taille d’entreprise, industrie, région)
Que mesurer par cohorte :
- Taux de conversion lead-opportunité
- Durée du cycle de vente
- Taille moyenne des transactions
- Taux de vente additionnelle
- Rétention ou attrition
L’étude de cohorte répond à la question de tout CMO se pose : « Attirons-nous les bons clients ou simplement ceux qui cliquent ? »
3. Votre département Sales : la zone R&D pour l’expérimentation commerciale
C’est votre terrain d’innovation un espace dédié (équipe + processus) pour tester des paris plus osés, tels que de nouvelles stratégies, stratégie de prix, modèles de séquençage, et même des changements de processus de vente.
Considérez-le comme de la R&D en faveur de chiffre d’affaires.
Le processus du laboratoire de la vente :
- Formulez votre hypothèse : « Et si nous mettions la personnalisation avant la proposition de valeur dans les messages LinkedIn ? »
- Concevez votre expérience : Variables claires, échantillon restreint, cohorte propre
- Testez à petite échelle : 50– 100 leads maximum. Restez prudent.
- Mesurez et analysez : Utilisez La Growth Machine (LGM) + CRM pour suivre les points de contact, les réponses et l’impact sur votre pipeline.
- Passez à l’échelle ou itérez : Ça fonctionne ? Systématisez-le. Sinon ? Abandonnez et passez à autre chose.
Vous pouvez tester :
- Messages/framework de vente
- Structure d’appel à froid ou de démo
- Stratégie de prix/positionnement de l’offre
- Adoption d’outils ou mix de canaux
Soyons francs : Cela nécessite du budget et de la bande passante. Mais si vous voulez un avantage concurrentiel, vous ne pouvez pas simplement optimiser, vous devez inventer.
Comment faire un A/B test avec LGM : guide étape par étape
Comment configurer un A/B test dans LGM ?
1. Choisissez l’élément à tester
Règle n° 1 : Testez une variable à la fois. Sinon, vous ne saurez pas ce qui a fait bouger les lignes.
LGM vous donne des options pour tester :
- Objet d’email (votre déclencheur d’attention)
- Corps de l’email (le moteur de votre pitch)
- Messages LinkedIn (vos déclencheurs de conversation)
- Notes vocales LinkedIn (votre touche humaine à l’échelle)
- Demande de connexion LinkedIn (votre première impression)
Use Spintax to test advanced variations at scale. Its allows for micro-variations inside the same step (for example: {Hi|Hello|Hey there}). Even better: generate it with LGM’s built-in GPT assistant and let the AI do the heavy lifting.
2. Définissez votre objectif (sérieusement)
Avant de cliquer sur « A/B », identifiez ce que vous cherchez à impacter. Optimisez-vous le :
- Taux d’ouverture ? → Ajustez l’objet
- Taux de clic ? → Concentrez-vous sur votre CTA ou le format
- Taux de réponse ? → Affinez le ton, la longueur ou la personnalisation
Définissez votre KPI principal dans le tableau de bord LGM. C’est ce sur quoi vous concentrerez, tout le reste n’est que bruit.
3. Construisez vos variations dans l’éditeur de séquence
Utilisez le toggle A/B à l’intérieur de n’importe quelle étape de votre séquence. LGM enlève toute friction :
- Vous maintenez la cohérence structurelle entre les variations
- Vous testez des changements audacieux, pas seulement « Bonjour » vs « Salut »
Utilisez Spintax pour tester les messages sans créer des séquences trop lourdes.
4. Lancez l’A/B test dans votre campagne LGM
LGM gère la distribution aléatoire pour vous. Pas besoin de diviser manuellement ou de mélanger vos listes dans Excel.
- Assurez-vous que votre segment d’audience est suffisamment large et propre pour détecter des différences significatives.
- Utilisez des filtres personnalisés ou des segments LGM préconçus pour définir précisément votre cible.
Astuce : Gardez les profils d’audience cohérents entre les tests ; un écart entre les ICP ruinera vos résultats
5. Surveillez les performances en temps réel
Dès que votre test est en ligne, les données commencent à s’accumuler.
Suivez les performances directement dans votre tableau de bord LGM :
- Taux d’ouverture par variation
- Taux de clic
- Taux de réponse
- Conversion de leads (si intégré au CRM)
LGM suit également automatiquement les significations statistiques
6. Analysez. Apprenez. Mettez à l’échelle.
Une fois les résultats obtenus, allez dans Tableau de bord — Statistiques des canaux
L’étape d’après :
- Identifiez le gagnant
- Documentez les insights
- Appliquez les apprentissages aux futures séquences (ou dupliquez-là en quelques secondes)
Ne vous arrêtez pas à une seule victoire. Construisez une boucle de feedback. Chaque test gagnant devient votre nouvelle référence. Ensuite, vous testez à nouveau
