L’A/B testing pour optimiser la stratégie marketing

L’A/B testing est une alternative pour maximiser le trafic et le taux d’ouverture. C’est un outil scientifique fiable pour guider les équipes marketing dans le choix de leur approche. L’A/B testing présente des avantages économiques face à l’augmentation du coût des publicités. Mais quel est le principe de l’A/B testing ? Et comment fonctionne-t-il ?

Qu’est-ce que l’AB Testing ?

Le test AB ou A/B testing est un moyen scientifique permettant de comparer les performances de deux versions d’une page web dénommées A et B. Les différences entre les deux versions peuvent se situer sur : le design, le contenu, la structure du site. Le but de cette comparaison est d’identifier laquelle convertit le plus.

Une partie des utilisateurs sera dirigée vers la version A, et une autre vers la version B. Cette distribution se fait de manière aléatoire. L’analyse statistique basée sur des indicateurs tels que le taux : de conversion, de clics, d’achats, d’abonnement, etc. permettra de tirer une conclusion sur l’efficacité de chacune des versions.

L’A/B testing est une procédure pratiquée en marketing afin d’identifier la meilleure version d’un contenu digital selon un objectif défini. Il peut arriver que plusieurs versions soient présentées afin de subir une évaluation, on parle alors d’A/X testing.

Origines de l’A/B testing

C’est un procédé apparu bien avant l’Internet, puisque le concept est de comparer deux versions d’un même produit pour en déterminer le plus performant. Dans les années 1920, le biologiste et statisticien britannique Ronald Fisher est le premier à le mettre en lumière avec les mathématiques. Ceci a contribué à un grand avancement du monde scientifique. Ce principe s’est ensuite développé vers la médecine avec les essais cliniques.

L’A/B testing est repris en marketing dans les années 1960. Toutefois tel que nous le connaissant aujourd’hui, l’A/B testing existe depuis 1990. Il a fait ses preuves très rapidement. Le développement du digital et la démocratisation de l’Internet a décuplé les champs des possibilités de tests de performances. L’évolution technologique avec les différents outils disponibles facilite la conception des tests et l’analyse des résultats.

Quel est l’intérêt de faire un A/B testing ?

L’A/B testing permet concrètement de vérifier l’impact des changements apportés, et de comprendre les influences des changements sur les utilisateurs. Il est réalisé dans le but d’optimiser l’expérience utilisateur, et de diriger vos différentes campagnes marketing en assemblant les éléments performants.

Les stratégies adoptées seront alors basées sur des preuves scientifiques et non sur des intuitions.

Fonctionnement de l’A/B testing

Que peut-on A/B tester sur un site web ?

Presque tous les éléments visibles constituant le site peuvent être testés :

  • Les titres qui sont les portes de votre site web.
  • Les pages produits qui donnent accès à vos offres avec le bon bouton panier.
  • Les textes qui traduisent le message que vous voulez transmettre.
  • Les prix et la manière dont ils sont affichés.
  • Les images pour son effet de supériorité par rapport aux textes.
  • Les couleurs
  • Les formulaires
  • L’apparence des boutons, les liens, etc.

Pour un emailing :

Tous les éléments visibles avant l’ouverture sont à tester : le nom de l’expéditeur, l’objet du mail, le début de message ou pré-header. Ces teste amélioreront vos taux d’ouvertures. Vous pouvez également améliorer vos taux de clics en testant des éléments de votre Call-To-Action.

Les règles pour un A/B testing

Certaines règles doivent être respectées pour un bon test :

  • Il faut définir l’objectif afin d’apporter les modifications de manières précises.
  • Vous devez tester un élément à la fois afin d’identifier la meilleure version. Utiliser une version de contrôle et une version de traitement.
  • Il faut Travailler avec une quantité d’échantillon appropriée afin d’avoir un résultat statistiquement significatif.
  • Vous devez archiver les tests et leurs résultats pour revoir les informations et les partager avec les protagonistes.
  • Et continuer de tester afin d’optimiser votre contenu perpétuellement.

Quels sites sont concernés par l’A/B testing ?

L’A/B testing concerne tous les sites et applications :

  • Les leads pour déterminer les caractéristiques des prospects contactés : âges, sexes, etc.
  • Les médias il s’agit d’un testing éditorial pour connaître le succès d’une catégorie de contenus.
  • E-Commerce pour déterminer son efficacité commerciale, et son application en ligne.

Les outils pour faire de l’A/B testing

Voici quelques exemples de logiciels permettant de réaliser un A/B testing

AB Tasty : les pages des sites

Avec l’AB Tasty vous pouvez réaliser du split tasting qui consiste à placer vos visiteurs au cœur du processus de décision. Il héberge différentes versions sur des URL séparées. Il nécessite l’intervention d’une équipe technique.

Pour tester les pages de votre site internet vous pouvez également avoir recours à Optimizely et Kameleon.

Unbounce : les landings pages

Unbounce adapte votre landing page en fonction du support sur lequel il sera consulté : desktop, tablette, ou mobile. Il peut créer plusieurs versions de votre landing page. Il suffit de dupliquer la page existante pour ensuite y changer les éléments que vous souhaitez.

Mailjet : les campagnes emailing

Mailjet est un éditeur de mail intuitif qui crée, envoie, et suit vos emails. Il permet de concevoir jusqu’à 10 versions de vos mails pour optimiser les résultats de votre campagne. La meilleure version selon vos critères est envoyée au reste de votre liste de contact.

L’A/B testing contribue significativement à optimiser les conversions, mais à lui seul, il n’est pas suffisant pour comprendre le comportement des internautes. Il a besoin d’être appuyé par d’autres disciplines pour être plus précis. Voici quelques exemples : données web analytics, audit ergonomique, tests utilisateurs, feedbacks clients, heatmap et session recording.

Laisser un commentaire

Share via
Copy link
Powered by Social Snap