Qu'est-ce que le test A/B ?
Le test A/B est une méthode d'expérimentation dans laquelle un public est séparé en deux groupes. Chacun se voit présenter des variations d'une campagne marketing pour déterminer laquelle fonctionne le mieux.
Aussi connu sous le nom de test fractionné ou de test en seau, le logiciel de test A/B montre au groupe A une version d'un segment de contenu marketing. Il s'agit généralement du groupe de contrôle. Le groupe B, le groupe challenger, voit le même contenu avec un aspect modifié. Les testeurs analysent ensuite les résultats pour voir lequel a un taux de conversion plus élevé.
Les marketeurs utilisent le test A/B pour comprendre plus précisément l'impact des petits changements mesurables apportés à la conception d'un site web ou d'une application et collecter des données importantes sur ces changements. Cela signifie que toute mise à jour sera basée sur des données réelles du public, plutôt que sur des suppositions sur ce qui pourrait bien fonctionner.
Types de tests A/B
La plupart des tests A/B sont réalisés sur des éléments de contenu marketing axés sur le public, comme des pages web, des e-mails ou des publicités payantes. Ces expériences relèvent généralement de l'un des trois types de test :
- Le test fractionné est le type de test A/B le plus traditionnel, où une page web existante est recréée avec des modifications sur une variable et ensuite présentée à deux publics. Ceux-ci sont utiles avant une refonte de site web pour voir à laquelle les audiences réagissent le mieux.
- Le test multivarié modifie des variables sur une page. Cependant, ces tests changent plusieurs variables à la fois et créent beaucoup plus de versions de pages que dans un test fractionné, parfois jusqu'à 8 à 12 variations. L'objectif des tests multivariés est de trouver la combinaison gagnante de variables pour une conversion plus élevée.
- Le test multi-pages modifie ou ajoute un élément à plusieurs pages en même temps. Par exemple, un bouton d'appel à l'action pourrait être ajouté à la page d'accueil et à plusieurs pages de service lors de ces expériences.
La plupart des meilleurs outils de test A/B prennent en charge tous ces types de tests.
Éléments de base à modifier dans les tests A/B
Les marketeurs choisissent une variable en fonction du type de contenu qu'ils testent. Qu'il s'agisse d'une publicité payante, d'un e-mail ou d'une page de destination, les variables expérimentales peuvent inclure :
- Titres et sous-titres. Les titres attirent l'attention. Tester des variations de titres et de sous-titres peut affiner le texte publicitaire, qui devrait ensuite être reproduit sur les pages de destination pour la cohérence du message marketing. Ce n'est pas seulement le libellé lui-même qui peut être testé. Le placement, le type ou la taille de la police, et même l'alignement des titres peuvent tous être modifiés lors des tests A/B.
- Images. Comme les titres, les images attirent le trafic d'une publicité ou se perdent dans l'éther d'Internet. Exécuter des variations d'annonces avec différentes images ou vidéos peut générer des données intéressantes pour de futures campagnes marketing.
- Boutons d'appel à l'action. Les supports marketing sont censés encourager les utilisateurs à convertir et à devenir des clients payants. Boutons d'appel à l'action et les liens sont le meilleur moyen de communiquer un comportement souhaité à un visiteur du site ; le placement et le style de ceux-ci sur une page de destination ou dans un e-mail sont cruciaux.
- Menus de navigation et liens. Tout moyen de déplacer les utilisateurs sur un site doit être clair et facile à utiliser. Tester les barres de navigation et les champs est une partie importante de tout processus de refonte de site web, garantissant que l'expérience utilisateur est la meilleure possible.
Avantages du test A/B
Toute expérience marketing prend du temps à réaliser, mais le test A/B apporte plusieurs avantages qui peuvent finalement faire économiser de l'argent et augmenter le taux de conversion.
- Aperçu d'un public cible. Tout le monde interagit différemment avec les sites web, mais le test A/B aide les marketeurs à trouver des schémas d'utilisation qui indiquent des problèmes avec le contenu ou la conception du site web. Cela est particulièrement vrai si les audiences sont segmentées par un thème commun plutôt que de manière aléatoire. Les tests peuvent mettre en évidence des informations critiques pour les changements qui doivent être apportés pour une meilleure UX.
- Taux de rebond du site web plus bas. Garder un taux de rebond de site web aussi bas que possible est idéal pour les conversions à long terme et l'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO). En testant et en améliorant continuellement la conception et la convivialité d'un site web, le taux de rebond diminue naturellement à mesure que les points de douleur des utilisateurs sont résolus.
- Budget plus précis. La publicité est coûteuse, donc tester des variations d'annonces pour trouver celle qui a le taux de conversion le plus élevé pourrait économiser des milliers sur des conceptions qui ne conviennent pas à un public cible.
- Compréhension basée sur les données. Les meilleures campagnes marketing sont construites autour de données tangibles provenant de publics réels. Avec le test A/B, les changements peuvent être effectués rapidement et déployés auprès des audiences en temps réel.
Meilleures pratiques dans le test A/B
Presque tous les aspects d'une page de destination, d'un e-mail ou d'une annonce peuvent utiliser le test A/B. Il peut être facile de se laisser emporter par la réalisation de centaines de changements à la fois. Cela fausse non seulement les données, mais rend également impossible de comprendre ce qui a réellement conduit à de meilleurs résultats.
Au lieu de cela, en suivant les meilleures pratiques pour le test A/B, l'impact des variables définies est plus facile à identifier.
- Comprendre les problèmes actuels des utilisateurs. Il ne sert à rien de réparer quelque chose qui n'est pas cassé. Commencez par examiner le support client et les informations d'enquête, ainsi que les données de comportement des utilisateurs sur le site, pour déterminer quels problèmes rencontrent les utilisateurs et comment y remédier.
- Changer une variable à la fois. À moins de réaliser un test multivarié pour un objectif spécifique, il est préférable de commencer par un test fractionné traditionnel avec une seule variable modifiée et un groupe de contrôle mis en place pour contrer la différence. Isoler cette variable indépendante rend les résultats beaucoup plus clairs une fois le test terminé.
- Décider d'une taille d'échantillon et d'un temps de test appropriés. Comme toute forme d'expérimentation, le test nécessite du temps pour recueillir des données significatives et utilisables. Pour s'assurer que les résultats sont pertinents pour toute future campagne marketing, il est également vital que la population testée soit d'une taille et d'une composition représentatives par rapport au public cible habituel pour les supports marketing testés.
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Holly Landis
Holly Landis is a freelance writer for G2. She also specializes in being a digital marketing consultant, focusing in on-page SEO, copy, and content writing. She works with SMEs and creative businesses that want to be more intentional with their digital strategies and grow organically on channels they own. As a Brit now living in the USA, you'll usually find her drinking copious amounts of tea in her cherished Anne Boleyn mug while watching endless reruns of Parks and Rec.
