A/B Testing: qu’est-ce ? que c’est Son importance et comment faire

Si vous cherchez à optimiser vos campagnes et d’améliorer l’expérience utilisateur, vous devez connaître le A/B testing.

Cette méthode est essentielle pour les professionnels du marketing numérique et doit faire partie de votre routine.

En effet, elle vous permet de comparer deux versions de la même page ou du même élément et d’identifier laquelle génère les meilleurs résultats.

À quel type de résultat fait-il référence? C’est vous qui fixez l’objectif. On peut parler de conversion ou d’engagement, par exemple.

L’important est de garder à l’esprit que nous évoluons dans un environnement où chaque détail peut avoir un impact direct sur la performance des actions digitales.

D’où l’importance de cette méthodologie. Je vais vous l’expliquer plus en détail, vous montrer comment réaliser un test A/B et bien plus encore.

Qu’est-ce que l’A/B testing ?Les A/B testing sont une méthodologie d’expérimentation qui consiste à comparer deux versions d’un même élément sur une page Web ou une campagne numérique.

La version originale est appelée “Contrôle” (ou Variante A), tandis que la version modifiée est appelée “Variante B”.

Les utilisateurs sont répartis aléatoirement entre les deux versions.

La performance de chacune est mesurée pour déterminer lequel génère les meilleurs résultats par rapport à un objectif précis, qui pourrait être, par exemple :

• le nombre de clics ;
• la durée de visite ;
• le taux de conversion.

Cette approche permet de baser les choix d’optimisation sur des données concrètes.

En d’autres termes, pas de décisions basées sur des hypothèses.

Avec ce test, vous vous assurez que les modifications que vous mettez en œuvre améliorent réellement l’expérience utilisateur et les résultats de la campagne.

Avant d’expliquer comment faire un test A/B, voyons ensemble les différents types de tests que vous pouvez mettre en place.

Types De Tests

Dans le monde de l’A/B testing, différentes approches peuvent être utilisées pour répondre à des besoins d’optimisation spécifiques.

Voici les principaux types:

• Tests multipages: ceci est appliqué sur plusieurs pages d’un entonnoir de vente, comme les étapes de paiement. Ils sont idéaux pour optimiser le parcours utilisateur dans son ensemble.
• Test A/B classique: deux versions d’une page ou d’un élément (A et B) sont directement comparées. La moitié des visiteurs voient la version A, tandis que l’autre moitié voit la version B. La version la plus performante par rapport aux objectifs fixés est choisie.
• Tests A/A: deux versions identiques de la page sont comparées pour vérifier que l’outil de test fonctionne correctement. Cela permet de garantir que les variations dans les résultats sont réellement dues aux modifications apportées et non à une erreur de mise en œuvre.
• Tests multivariés: cette méthode permet de tester plusieurs changements simultanément, comme différentes couleurs de boutons, titres et images. Elle est utile pour comprendre comment les différents éléments interagissent entre eux et quelle combinaison génère les meilleurs résultats.

Quelle est l’importance de l’A/B testing pour le marketing numérique ?

Premièrement, comme je l’ai déjà dit, l’A/B testing permet de fonder les décisions sur des résultats statistiquement significatifs, plutôt que de s’appuyer sur l’intuition ou des conjectures.

Nous évoluons dans un environnement numérique compétitif où de petits changements peuvent avoir un impact significatif.

Cette méthodologie devient donc un différenciateur stratégique.

Voici pourquoi vous devriez faire des A/B testing:

• Réduction des risques: mettre en œuvre des modifications importantes sur un site Web ou une campagne sans les tester au préalable peut être risqué. Les tests minimisent ce risque en validant seulement les modifications dont l’efficacité a été prouvée.
• Connaissance approfondie du public: en testant différentes versions de contenu et d’éléments, les entreprises obtiennent des informations précieuses sur les préférences et comportements de leurs utilisateurs. Cela permet une personnalisation plus efficace des campagnes. Et par conséquent, augmenter ainsi l’engagement et la fidélité des clients.
• Optimisation continue: l’A/B testing permet une optimisation constante des campagnes, des pages et des éléments. Il garantit que chaque changement apporte réellement des améliorations mesurables. Ceci est essentiel pour augmenter les taux de conversion, améliorer la fidélisation des utilisateurs et maximiser le retour sur investissement (ROI).

Voyez-vous comment ces avantages font de l’A/B testing une pratique essentielle pour toute stratégie numérique qui recherche des résultats cohérents et durables?

Il est donc temps de comprendre comment cela fonctionne en pratique!

Comment se déroule un test A/B ?

Le fonctionnement d’un A/B testing commence par le choix d’un élément à tester, comme un bouton d’appel à l’action (CTA), la mise en page d’une page ou le texte d’une annonce.

Ensuite, deux versions de cet élément sont créées: l’originale (Control) et la modifiée (Variant).

Le trafic du site Web est réparti de manière aléatoire entre ces deux versions et les données de performances telles que les clics, les conversions ou le temps d’attente sont collectées à des fins d’analyse.

L’expérience continue jusqu’à ce qu’on ait suffisamment de données pour être raisonnablement certain que les différences observées entre les versions testées sont réelles et significatives. Cela garantit que les différences observées, entre les versions testées, sont véritablement causées par les changements que nous avons apportés, et non pas simplement par la chance ou des fluctuations aléatoires..

Une fois que nous avons cette certitude statistique, nous pouvons choisir la version qui a donné les meilleurs résultats. En choisissant la meilleure version sur la base de données fiables, nous améliorons les performances globales de la campagne..

Vous êtes prêt?

Apprenons comment faire de l’A/B testing.

Comment faire de l’A/B testing?

Lorsque vous réalisez un A/B testing, votre processus doit être bien structuré avec des étapes fondamentales pour obtenir des résultats précis et pertinents.

J’ai mis en avant les principales étapes qui me semblent pertinentes!

Identifier le problème et définir l’objectif

La première étape consiste à identifier un problème ou une opportunité sur votre site web que vous souhaitez résoudre.

Vous souffrez d’un taux de rebond élevé ? Ou d’une faible conversion sur une page spécifique ?

Quelle que soit la situation, il faut avoir le problème en tête pour définir clairement l’objectif du test.

Par exemple, votre objectif peut être d’augmenter le taux de clics sur un bouton ou d’améliorer le temps de visite sur une page.

Un objectif bien défini guidera toutes les étapes ultérieures et vous permettra de mesurer précisément la réussite du test.

Formuler des hypothèses

Une fois l’objectif établi, l’étape suivante consiste à formuler des hypothèses pouvant expliquer le problème et suggérer une solution.

Par exemple : “Changer le titre pour un texte plus direct augmentera le taux de clics de 10 %”.

L’hypothèse doit être spécifique, mesurable et directement liée à l’objectif du test.

Cette étape est essentielle car elle guide le type de modifications que vous apporterez à votre page lors des tests.

Sélectionner les variables et créer des versions

Choisissez les variables spécifiques que vous souhaitez tester (titres, couleurs de boutons, mise en page, images, etc.).

Créez deux versions : la version originale (Contrôle) et la version modifiée (Variante).

Modifiez une seule variable à la fois afin que les résultats soient clairs et attribuables au changement spécifique.

Cela permettra une analyse précise de quelle version atteint le mieux l’objectif fixé.

Déterminer la période de test

Un point important lors de l’apprentissage du A/B testing est de déterminer la taille de l’échantillon et la durée de l’expérience avant de lancer le test.

La taille de l’échantillon doit être suffisamment grande pour garantir des résultats  statistiquement significatifs.

Des outils comme Google Analytics peuvent vous aider à estimer le trafic dont vous avez besoin.

La période de test est également clé: elle doit couvrir suffisamment de temps pour éliminer la variabilité quotidienne ou hebdomadaire.

Rappel: tester sur une période trop courte peut donner lieu à des données non concluantes ou trompeuses, tandis que tester sur une période trop longue peut retarder la mise en œuvre des améliorations.

Mise en place de l’A/B testing

Après avoir appris les principes de l’A/B testing, il est temps de passer à l’exécution.

Pour commencer, choisissez une plateforme fiable comme Google Optimize, VWO ou Optimizely pour gérer vos tests.

Ces outils se chargeront de répartir automatiquement le trafic entre les versions de contrôle et de variation, garantissant ainsi un échantillonnage équilibré.

Pendant l’exécution du test, surveillez en permanence les performances des deux versions.

Évitez de faire des changements ou de prendre des décisions avant la fin des tests, d’accord?

La patience est d’or. Seule une durée complète garantira des résultats véritablement fiables.Analyse des résultats

Données collectées? Il est temps d’analyser les résultats.

Comparez les performances des différentes versions par rapport à l’objectif que vous vous êtes initialement fixé.

Le but est de déterminer si la variation a surpassé la version témoin de manière statistiquement significative. 

Dans le cas contraire, il sera nécessaire d’affiner votre hypothèse pour concevoir un nouveau test.

Les outils d’analyse comme Google Analytics vous fourniront les données nécessaires pour interpréter les résultats et prendre des décisions fondées sur des faits concrets.

Déployez la version gagnante et répétez le processus

Après cette phase d’analyse, le moment est venu de mettre en œuvre la version gagnante sur votre site. 

Ces changements peuvent aller du simple ajustement de texte ou de bouton à une refonte plus globale du design. 

Il est essentiel de continuer à surveiller les résultats après le déploiement pour confirmer que l’amélioration se maintient dans le temps. 

Gardez à l’esprit que l’A/B testing n’est pas une action ponctuelle, mais un processus d’optimisation continu. Dès qu’un changement est validé et implémenté, commencez à identifier de nouvelles opportunités d’amélioration. 

Cette approche cyclique permettra à votre site d’évoluer constamment vers une meilleure performance.

Documenter et partager les apprentissages

Enfin, en plus de savoir comment faire un test A/B, il est intéressant de documenter l’ensemble du processus.

Cela comprend les hypothèses initiales jusqu’aux résultats finaux, en passant par les variables testées et les enseignements tirés de chaque expérimentation.

Mais pourquoi?

Cette documentation systématique sert d’abord de référence pour l’avenir. Elle permet de capitaliser sur les expériences passées. Elle facilite également la communication au sein de l’équipe pour s’assurer que chacun puisse bénéficier des connaissances acquises. 

En partageant ces informations de manière claire et structurée, vous créez un terreau fertile pour l’émergence de nouvelles idées d’optimisation. Vous garantissez ainsi que toute l’équipe avance dans la même direction, guidée par une stratégie d’amélioration continue.

Conclusion

L’A/B testing représente un pilier fondamental dans l’optimisation des performances d’un site web ou d’une campagne marketing digitale. 

Grâce à un processus structuré et reproductible, vous pouvez identifier avec précision ce qui fonctionne le mieux pour votre public. Cette approche scientifique conduit naturellement à une augmentation des taux de conversion et à une amélioration significative de l’expérience utilisateur.N’oubliez pas que les tests sont une pratique continue. Chaque test, qu’il soit concluant ou non, apporte son lot d’enseignements et ouvre la voie à de nouvelles opportunités d’amélioration et un avantage compétitif. Êtes-vous prêt à apporter des changements éclairés et efficaces pour favoriser le succès de vos initiatives numériques?

Lancez vos tests et revenez ici pour partager vos résultats !