Comment faire des tests A/B : un guide complet pour les débutants

À quelle fréquence rencontrez-vous le problème du choix dans votre marketing numérique ? Comment décidez-vous ce qui convient à votre public ? Quels choix vous permettent de tirer le meilleur parti de votre stratégie et d'augmenter votre taux de conversion ? Ce sont les questions que vous ne pouvez pas éviter lors de la création d'un site Web d'entreprise , de la création de contenu pour votre présence en ligne et de la participation à des activités de marketing.

Mais pourquoi randomiser vos chances de succès s'il existe un moyen éprouvé de découvrir quels choix vous apporteront probablement les résultats sur lesquels vous comptez ? La solution est le test A/B. Dans cet article, nous allons examiner de plus près cette technique marketing et répondre à la question la plus importante : comment faire des tests A/B ?

Qu'est-ce qu'un test A/B ?

L'A/B testing, ou split testing, est une méthode expérimentale en marketing digital qui consiste à comparer les performances de deux variantes d'un même contenu dans le but final d'identifier laquelle d'entre elles doit être finalement utilisée pour donner les meilleurs résultats.

La plupart des activités marketing consistent à augmenter le taux de conversion, qui est essentiellement la capacité de votre campagne à transformer des prospects en clients. A cet égard, l'A/B testing est un moyen de prouver qu'une variante est plus efficace qu'une autre pour maximiser le taux de conversion.

Voici un exemple simple. Vous souhaitez envoyer un e-mail marketing mais vous avez du mal à décider laquelle des deux variantes d'une ligne d'objet est la plus susceptible de convaincre les destinataires de cliquer sur votre lettre. Ce que vous devez faire, c'est créer deux groupes d'audience de taille égale et envoyer à chacun d'eux un e-mail avec des sujets différents. Celui qui montre un meilleur taux d'ouverture devrait être envoyé au reste de votre public cible. Il s'agit d'un test A/B typique en action.

Pour différentes industries, des tests fractionnés systématiques et cohérents peuvent entraîner une multitude d'avantages. Optimizely rapporte les statistiques suivantes :

• Médias : les tests A/B augmentent le nombre moyen de pages vues de 29 % et l'engagement des lecteurs de 14 %.
• Ecommerce : l'engagement des acheteurs augmente de 13% tandis que les revenus augmentent de 21%.
• SaaS : jusqu'à 29 % de pages vues en plus et 17 % d'engagement client en plus.

Cela dit, il est difficile d'ignorer l'importance des tests A/B pour optimiser votre taux de conversion, car c'est l'une des principales méthodes pour minimiser le facteur aléatoire dans la façon dont vos décisions se traduisent en conversions.

Après tout, faire des affaires en se fiant uniquement à votre « instinct » ne peut guère vous mener trop loin, tandis que les données empiriques réelles obtenues à la suite d'une expérience augmenteront vos chances de succès.

Que peut-on tester A/B ?

La réponse courte : presque n'importe quoi tant que cela a du sens. Tout ce qui peut potentiellement influencer le comportement et la prise de décision de vos prospects peut être soumis à un test A/B aux résultats variés :

• Blog : tester les titres, les sous-titres, le texte et la longueur des paragraphes peut augmenter le trafic de votre blog et l'engagement des lecteurs.
• Page d'accueil : Les éléments de conception (images, mise en page, en-tête, pied de page, menu de navigation, palette de couleurs, etc.) et le contenu (titres, descriptions textuelles, témoignages, récompenses, mentions dans les médias, etc.) peuvent être testés A/B dans l'ordre pour diminuer le taux de rebond (maintenir les visiteurs plus longtemps sur votre page d'accueil) et augmenter les conversions.
• Page de destination : envisagez de diviser les pages de test comportant différentes images, formulaires d'inscription et CTA (appel à l'action) pour obtenir le meilleur taux de conversion. Même les moindres détails, tels que la conception du bouton CTA, le texte, la couleur et l'emplacement sur la page, peuvent avoir un impact sur l'efficacité de votre page de destination.
• Page du produit : l'optimisation des noms et descriptions de vos produits, des images de produits et de la copie de vente via les tests A/B entraînera davantage d'achats sur votre boutique en ligne.
• Marketing par e-mail : différentes variables, telles que la ligne d'objet, le titre, la salutation, le corps du texte et sa longueur, peuvent influencer le taux d'ouverture de votre e-mail, l'engagement des lecteurs et le taux de conversion.
• Publicité en ligne : l'efficacité de vos publicités peut être améliorée grâce à des tests A/B de différents titres, textes publicitaires et offres, vous permettant ainsi de réduire vos dépenses publicitaires.
• SEO : les tests A/B peuvent vous aider à optimiser votre site pour les moteurs de recherche si vous avez suffisamment de temps et d'expertise pour expérimenter différentes balises META, mots-clés, redirections, URL de variante, etc. Mais faites attention à ne pas être pénalisé par Google pour violation les lignes directrices pour les webmasters .

Que faut-il pour les tests A/B ?

Les tests fractionnés consistent à choisir l'une des deux variantes disponibles d'une seule et même chose. Votre choix dépend des commentaires que vous recevez après avoir testé les deux échantillons dans des conditions égales. Ce retour se reflète dans des indicateurs quantitatifs, tels que les achats, les clics, les vues, les likes, les partages, le taux d'ouverture, etc.

Ainsi, pour que votre test A/B soit précis, vous devez vous assurer que vous disposez des éléments suivants :

1. Un objet à tester et sa variable : L'objet est un contenu ou une campagne que vous souhaitez tester ; la variable est une partie ou une propriété spécifique de cet objet qui peut avoir deux variantes. En revenant à notre exemple précédent, notre objet est un e-mail marketing. La variable est sa ligne d'objet.
2. Variation A : La première version de votre variable. Dans notre cas, c'est l'une des formulations de la ligne d'objet que vous avez en tête.
3. Variation B : La deuxième version de votre variable. La ligne d'objet alternative, respectivement.
4. Deux groupes d'audience égaux : Votre objectif est de vous assurer que les variables A et B sont testées sur des groupes de personnes relativement égaux. Sinon, les résultats de votre expérience seront faussés. Dans le cas de notre courrier électronique, il vous suffit de prendre la partie de votre liste de diffusion (ce sera votre groupe de discussion) et de la diviser en deux moitiés. Cependant, lorsque vous testez des pages de site Web, vous devez faire face à un public «infini» car vous ne savez pas combien de visiteurs viendront le voir. Dans ce cas, il est logique de diviser votre trafic par cinquante-cinquante. Ainsi, la moitié de vos visiteurs verra la version A, tandis qu'une autre moitié verra la version B. Mais assurez-vous que chaque groupe ne voit qu'une seule variante à chaque fois. La plupart des outils de test A/B peuvent garantir cela.
5. Hypothèse : En fonction de ce que vous testez exactement, vous devez faire une hypothèse quant au résultat de votre expérience. Par exemple, « l'e-mail A est plus susceptible d'être ouvert que l'e-mail B, car [.. . ] ". Cela vous permettra de clarifier vos objectifs dès le départ et de déterminer quelles mesures vous devrez utiliser pour confirmer ou infirmer l'hypothèse.
6. Métrique de test : La métrique sur laquelle vous vous baserez pour identifier quelle variation, A ou B, est la plus performante. Suivant notre hypothèse, dans notre cas, il s'agit du taux d'ouverture des emails. Si la variante A obtient plus d'ouvertures que la variante B à la fin de la période de test, alors elle fonctionne mieux et votre hypothèse est confirmée. Si la variante B bat la variante A, l'hypothèse est réfutée et il est logique d'envoyer l'e-mail avec la ligne d'objet B au reste de votre liste.

Conseils pour un test A/B efficace

Les tests A/B sont une expérience relativement simple qui vous permet de déterminer ce qui fonctionne le mieux pour votre campagne. Cependant, pour que les résultats de vos tests soient précis, pensez à prendre en compte les recommandations suivantes :

• Appliquez le test A/B là où il est le plus nécessaire : toute expérience prend du temps. Vous aurez à peine le temps de tout tester A/B, alors assurez-vous de vous concentrer sur les éléments qui influencent directement votre taux de conversion, par exemple les CTA, les e-mails marketing, etc.
• Étudiez les données analytiques avant d'effectuer un test : Évitez d'effectuer des tests à l'aveugle. Sinon, vous ne ferez que perdre votre temps. Utilisez des outils tels que Google Analytics pour trouver les zones problématiques de votre site et de votre entonnoir de conversion. Recherchez les pages avec un taux de rebond élevé, des CTA inefficaces, etc. Envisagez d'utiliser des instruments supplémentaires pour analyser le comportement de vos visiteurs, par exemple, des cartes thermiques et des enquêtes sur la page.
• A/B test pas plus d'une variable à la fois : N'oubliez pas que votre objectif est d'isoler l'élément en question de son environnement pour tester laquelle de ses variantes aiderait l'ensemble à mieux fonctionner. Si vous examinez plusieurs variables à la fois, vous ne serez pas en mesure de dire avec certitude ce qui a exactement influencé les résultats. Par exemple, si vous testez différentes versions d'un bouton CTA, assurez-vous d'introduire une modification à la fois (couleur, taille ou texte).
• Testez les deux variantes simultanément : le timing peut également affecter les résultats de votre test. D'où l'importance de tester une variante à côté d'une autre.
• Donnez à votre test suffisamment de temps pour produire des résultats crédibles : Il est difficile de dire combien de temps vous devez exécuter votre test A/B pour obtenir des résultats fiables. Cela dépend de ce que vous testez exactement et de la taille de votre public. En règle générale, moins le trafic de votre site est important, plus il faut de temps pour obtenir des données substantielles.
• Implémentez les changements en fonction de vos résultats : Enfin et surtout, assurez-vous que le temps et les efforts investis dans les tests A/B sont utilisés à bon escient. Tant que vous obtenez des résultats significatifs, introduisez-les stratégiquement dans votre campagne. Si aucune donnée significative ne plaide en faveur de l'une des variantes que vous avez testées, la variable que vous avez choisie n'est pas concluante et vous devez soit effectuer un autre test, soit opter pour la variante que vous préférez.

Conclusion

Les tests A/B n'ont rien d'obligatoire. Vous le faites soit pour minimiser les conjectures dans votre campagne marketing ou non. Cependant, après avoir effectué quelques tests réussis, vous découvrirez que certaines variantes fonctionnent bien mieux que d'autres et que les connaître peut vous apporter plus de bénéfices, faciliter la prise de décisions et la planification des supports marketing.