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Les tests de fichiers B to C

Combien d’adresses faut-il tester par fichier ?

Les tests concernent aussi bien les fichiers email que les fichiers postaux

Le test systématique avant toute utilisation généralisée ou massive d’un fichier prospect est une particularité du mailing adressé. Le « print » comme il faut dire de nos jours. Il est vrai qu’en emailing on ne se soucie guère de ce genre de précaution, vu le faible risque lié au faible investissement, lorsqu’on sait que des adresses sont proposées à 2 ou 5€ le mille. Mais les choses bougent et je lisais dernièrement le titre d’une news letter, qui annonçait, comme une grosse découverte en parlant de l’emailing que : « Les messages les mieux ciblés obtiennent les meilleurs retours ».La recherche, qu’elle soit en matière médicale, scientifique ou marketing a toujours procuré du bonheur à ceux qui trouvent. Laissons donc la joie liée à cette découverte à l’auteur de cet article. Mais peut être n’était il pas encore né, quand, en 1980, Bruno Manuel et Dominique Xardell écrivaient (1) :

La plupart des facteurs dont dépend la réussite dans l'utilisation des techniques du marketing relèvent du bon sens. Ils concernent essentiellement :

  • La cible visé ou les fichiers utilisés
  • Les produits venuds
  • L'offre ou la proposition d'achat
  • Le ou les médias utilisés (le multicanal déja ! ndlr)
  • Les tests et l'analyse des résultats obtenus (c'est justement notre sujet)
  • L'organisation et la planification des opérations

Il y a donc fort à parier que les fichiers email « ciblés » vont prendre le pas sur les fichiers à 2 ou 5€ le mille qui sont la principale cause de tant d’échecs dans les campagnes d’email et de tant de boites aux lettres verrouillées conséquence d’une allergie au spam des consommateurs.

Ces fichiers ciblés seront moins volumineux, les taux d’ouvertures reprendront le chemin de la hausse (nous avons constaté des 25 à 30% pour une cible adéquate à l’offre et au produit !!) et tout naturellement ces adresses seront plus chères à la location. Et dès lors ces fichiers seront également concernés par les tests.

Le principe

Le principe du test est de sélectionner aléatoirement, dans une population donnée (un fichier), un échantillon aléatoire et suffisamment représentatif, afin de se donner une idée de ce que le fichier pourrait générer de commandes (ou leads) s’il était pris dans sa globalité.

Le nombre d’adresse à tester

Le nombre d’adresse à tester Le nombre d’adresses par fichier testé est toujours un compromis entre une prise de risque (si le fichier ne fonctionnait pas) et le niveau de précision avec lequel vous souhaitez interpréter sa performance (si le fichier fonctionne et si vous décidez de le généraliser). C’est en effet le taux de remontée (nombre de réponses ou commandes sur quantité expédiée) rapporté à la taille de l’échantillon testé qui déterminera l’intervalle de confiance, plage de probabilité dans laquelle devrait se situer statistiquement le rendement que vous obtiendrez lors de l’extrapolation. Et ce quel que soit le volume d’adresse extrapolé,  c’est-à-dire tout ou partie du solde des adresses disponibles.

Exemple :

Vous effectuez un test de 5000 adresses prises aléatoirement sur un fichier présentant un potentiel total de 25000 adresses et obtenez un rendement de 1% (50 commandes). Vous aurez 95% de chances que les 20 000 adresses restantes,  issues du même fichier et prospectées avec la même offre vous rapportent entre 0,72% et 1,28% de commandes.  Cette même marge d’erreur s’appliquerait de même si vous aviez extrapolé sur 50 000, 100 000 ou 1 million d’adresses. Pourvu que l’échantillon testé soit réellement représentatif de l’ensemble du fichier, c’est-à-dire prélevé de manière aléatoire ou aléatoire-séquentielle (les adresses sont classées par ordre de codes postaux et par ordre alphabétique à l’intérieur d’un même code postal, puis il est prélevé une adresse sur X, X étant la fraction de l’échantillon test par rapport au potentiel total. (X=5 si notre test porte sur 10 000 adresses issues d’un fichier de 50 000, X = 20 si test de 5 000 sur 100 000…).

Nous avons donc à arbitrer entre une quantité la plus faible possible pour parer à un éventuel « flop » et malgré tout la plus « statistiquement lisible » pour ne pas avoir de déconvenue lors d’extrapolation. Combien de fois ai-je vu de vépécistes s’étonner de rendements en deçà du taux réalisé sur le test, alors que ce résultat était tout à fait dans l’intervalle de confiance prévisible ! Un fichier éliminé trop tôt du fait d’une mauvaise interprétation des résultats du test, et ce sont des milliers voire dizaines de milliers d’adresses écartées du terrain de prospection.
Vous trouverez dans la boite à outils du site internet d’ITL un « calculateur interactif » très pratique qui vous permettra de calculer la taille de votre test, en fonction de l’intervalle de confiance, ou marge d’erreur que vous êtes prêt à accepter (www.itl.fr/fr/boite-a-outils/taux-de-rendement).

S’il vous restait encore la moindre zone d’ombre pour assimiler cette notion d’intervalle de confiance, suivons ensemble cette expérience.

Imaginons que nous routions 100 000 messages sur un même et unique fichier, sur lequel nous obtenons un taux de remontée de 2%, soit 2 000 réponses.
Si nous avions routé séparément, mais avec le même message, la même offre et le même jour, 100 lots de 1 000 adresses sélectionnées selon la méthode du prélèvement séquentiel (une sur cent) et identifié chaque lot par un code de 1 à 100, nous pourrions observer quelques lots avec 8 ou 9 réponses mais aussi d’autres avec 30 ou 31. Toutefois 95% des lots remonteront avec un taux situé entre 11 et 29 réponses. La somme des réponses de tous les lots faisant 2 000. Si nous avions routé maintenant sur le même principe 10 lots de 10 000 adresses et identifié chaque lot par un code de 1 à 10, nous pourrions observer quelques lots avec 150 ou 160 réponses mais aussi quelques autres avec 240 ou 250 réponses. Toutefois 95% des lots remonteront avec un taux situé entre 172 et 228 réponses. La somme des lots faisant toujours 2 000.
En multipliant la taille de l’échantillon testé par 10, j’ai certes diminué considérablement ma marge d’erreur (+ ou - 28/200 = 14% de marge d’erreur contre 9/20 = 45% de marge d’erreur) mais j’ai pris un risque 10 fois plus important en affranchissements, enveloppes, impression et location d’adresses. Ce risque est toutefois limité à 10 000 - 1000 = 9 000 messages.

Mais en définitive, cette prise de risque n’est rien en comparaison de celle qu’aurait entraîné la généralisation de 99 000 adresses me rapportant 2% alors que j’en espérais 3% au vu de mon test de 1 000 adresses .



S'il ne fallait retenir qu'un conseil

Si le taux de réponse (commandes) attendu se situe au-delà de 1,5% vous pouvez envisager de tester à 5 000 adresses, si celui-ci est inférieur à 1,5% testez plutôt à 10 000 si vous voulez que votre résultat soit statistiquement « extrapolable ».
Voyons en effet l’intervalle de confiance selon que nous testions à 5 000 ou 10 000 pour un taux de remontée de 1,5%.

Si le taux de rendement est de 1,5% sur un échantillon de 10 000 alors, il y a 95% de chance pour que le taux de rendement du même message sur l’ensemble du fichier soit compris entre 1,26% et 1,74%.
Les tests de fichiers B to C
Si le taux de rendement est de 1,5% sur un échantillon de 5 000 alors, il y a 95% de chance pour que le taux de rendement du même message sur l’ensemble du fichier soit compris entre 1,16% et 1,84%.

Les tests de fichiers B to C

Notons que dans ce chapitre nous avons essentiellement utilisé le « taux de recrutement » comme outil de mesure de notre test. Si aucune autre composante que le fichier testé ne varie dans notre campagne de prospection, ce taux exprimé en pourcentage est suffisant pour juger de la qualité d’un fichier par rapport à un autre et organiser notre plan fichier. Mais pour juger de la rentabilité à moyen et long terme, le retour sur investissement (ROI) généré par un fichier et déterminer le seuil de rentabilité en dessous duquel un client acquis risque de n’être jamais rentable, la notion de taux de recrutement ne suffit plus. C’est ce que vous savez désormais si vous avez bien étudié la chronique précédente consacrée à l’interprétation des résultats.


Retrouvez la rubrique de Paul Adam dans VAD magazine

 


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