A/B testing : c’est quoi et comment l’appliquer ?

L’une des méthodes les plus perspicaces pour améliorer les taux de conversion est l’ab testing. L’utilisation d’un A/B est se révèle crucial dans de nombreuses applications marketing, qu’il s’agisse d’une page web spécifique ou encore d’un site. Ce test est facile à mettre en œuvre. Découvrez à quoi sert ce type de test, sur quels éléments l’utiliser et comment l’appliquer. 

A/B testing : c’est quoi ?

L’ab testing permet de tester plusieurs versions d’une application marketing dans le but de cerner les éléments qui fonctionnent le mieux en fonction des réactions des visiteurs, qui peuvent être :

A lire également : AGO vs AGE : comprendre les différences essentielles pour les assemblées

• Des clics
• Des achats
• D’abonnements

L’A/B testing constitue un moyen simple et fiable pour améliorer l’UX. Il vise à diffuser deux versions d’un même contenu auprès de deux types d’audience de taille similaire, histoire de comparer les performances de chaque variante. Les deux variantes sont dénommées A et B, qui sont présentées de manière aléatoire aux utilisateurs. A partir des résultats, il serait plus facile de déterminer la meilleure stratégie marketing à adopter. Il est possible de cliquer ici pour trouver une solution pour ab tester ses pages.

Cette stratégie présente donc de nombreux avantages :

A lire aussi : Comment calculer son salaire en portage salarial ?

Optimisation des performances

 L’ab testing est une méthode très efficace pour identifier les variations qui génèrent les meilleurs résultats en termes de :

• Ventes
• Conversions
• Taux de clics
• Achats 

Ces résultats permettent d’optimiser les performances d’un site internet, d’une campagne marketing ou d’une application.  

Compréhension rapide des utilisateurs

Grâce à ce test, il est plus facile de comprendre les utilisateurs, notamment leurs comportements et leurs préférences. Les informations fournies à ce stade sont très précieuses dans l’amélioration de l’expérience utilisateur. 

Prise de décision à partir de données réelles

Avec l’A/B testing, vous n’avez pas besoin de vous baser sur des suppositions ou encore des opinions pour prendre une décision. A noter que ce test repose sur des données réelles. En effet, les décisions prises seront plus éclairées. Cela réduit aussi les risques d’erreurs. 

Optimisation continuelle

L’ab testing n’est pas une solution ponctuelle. Grâce aux retours des utilisateurs, il est possible d’apporter une amélioration constante sur les produits ou les services.  

Quels sont les différents éléments à tester sur un site internet ? 

Afin d’optimiser une page web, un test est réalisé sur différentes variables sur le site. L’objectif est de déterminer chaque variable afin d’obtenir des résultats tangibles et d’évaluer au mieux l’efficacité. Parmi les éléments ou variables qu’on peut tester sur un contenu, il y a :

• Les titres de pages
• La structure des pages
• Le texte
• Les images
• Le call-to-action
• Les formulaires
• Les algorithmes
• Les prix 
• Les emails

La mise en place d’un ab testing

Pour mettre en place un ab testing, il faut en premier lieu sélectionner un élément à tester. Dans le cas où les versions testées comportent plusieurs différences, alors il faut prendre le contenu dans son ensemble. 

Il faut ensuite définir l’objectif du test et identifier les indicateurs à mesurer, qui peuvent être :

• Le taux de clics
• Le nombre de clics

Il faut ensuite définir la version de référence et la version test. La version de référence sera l’élément A du test, c’est-à-dire le call-to-action, l’e-mail, la page de destination et le titre original. Quant à la version test, elle constitue l’élément B qui comprend les modifications. 

Une fois les deux versions définies, il faut créer l’A/B, c’est-à-dire les contenus à tester puis le diffuser. L’étape suivante consiste à promouvoir le contenu testé auprès d’un échantillon pertinent. 

La promotion d’un test doit se poursuivre jusqu’à atteindre un seuil statistique. Cela permet d’affirmer que les résultats sont significatifs. Des formules mathématiques sont utilisées pour calculer ce seuil et une fois qu’il est atteint, il faut évaluer l’efficacité de la version test par rapport à la version de référence. Il se peut qu’au bout de 30 jours, aucun résultat ne s’affiche pas. Dans ce cas, on peut dire que la variable testée a un impact limité. 

Il faut ensuite élargir l’analyse à l’ensemble de l’entonnoir marketing. Cette étape est délicate, mais cruciale. Pour cela, il devrait y avoir une interface de reporting pour voir certains indicateurs, tels que :

• Le taux de conversion
• Le nombre de conversions enregistrées par variable
• Le pourcentage d’amélioration
• L’indice de fiabilité statistique pour chaque variable

Pour analyser le comportement des prospects et clients, voici les différentes catégories auxquelles on peut classer les résultats du test A/B :

• La zone géographique
• L’âge
• La source de trafic
• Les abonnés
• Les nouveaux visiteurs
• Les nouveaux acheteurs

Ces informations aident dans la réorientation des futures actions marketing. Pour une meilleure analyse, l’entreprise est également amenée à évaluer la fiabilité de son test en prenant en compte le trafic gagné par le site web.