Mieux comprendre l'A/B testing
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L’A/B testing est une technique d’optimisation qui permet de déterminer quelle version d’un produit ou d’une publicité est la plus efficace. Il est couramment utilisé dans les campagnes marketing pour déterminer quelle variante générera le plus de revenus pour une entreprise. Essentiellement, cela aide les équipes marketing à déterminer ce qui fonctionne et ce qui doit être amélioré pour améliorer leurs campagnes.

Les A/B testing sont un moyen pour les entreprises d’optimiser leurs campagnes en déterminant quelle version d’une publicité fonctionne le mieux.

Habituellement, cinq ou six variantes différentes d’une publicité sont diffusées sur le même site Web pendant une période de temps spécifiée. L’équipe analyse ensuite les données et décide de la version à conserver dans les campagnes futures. De cette façon, ils peuvent augmenter la portée et les revenus de leur entreprise. Des tests A/B précis peuvent faire une énorme différence dans votre retour sur investissement. En utilisant des tests contrôlés et en recueillant des données empiriques, vous pouvez déterminer exactement quelles stratégies marketing fonctionnent le mieux pour votre entreprise et votre produit.

S’il est possible qu’une variation fonctionne deux, trois, voire quatre fois mieux qu’une autre sans mettre en jeu un capital important, il est imprudent de lancer une promotion sans la tester au préalable.

Lorsqu’ils sont effectués de manière cohérente, les tests peuvent améliorer considérablement vos résultats. Si vous savez ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas (et si vous avez des preuves à l’appui), il est plus facile de prendre des décisions et d’élaborer des stratégies marketing plus efficaces à long terme.

Toutes les campagnes marketing doivent inclure A/B testing comme objectif principal.

Ces campagnes sont généralement utilisées pour attirer de nouveaux clients dans les activités d’une entreprise. En règle générale, l’équipe marketing choisit la stratégie qu’elle utilisera pour promouvoir sa campagne : publicité, e-mail ou les deux. Après cela, ils configurent leur site Web avec une campagne publicitaire ou par e-mail et y effectuent des tests A/B. Ils le font afin d’augmenter le nombre de conversions qu’ils obtiennent de nouveaux visiteurs.

L’équipe marketing doit choisir la meilleure stratégie pour exécuter sa campagne en fonction de ses données. Ils devraient examiner les données historiques indiquant laquelle fonctionne le mieux – publicité ou e-mail – pour générer de nouveaux clients. Les deux stratégies ont leurs avantages; le courrier électronique génère des conversions plus rapidement mais ne paie pas aussi bien que la publicité. Après avoir choisi la stratégie, l’équipe marketing doit configurer son site Web avec cette stratégie et y exécuter des tests A/B. De cette façon, ils peuvent améliorer leurs campagnes et les bénéfices de leur entreprise !

Le test A/B est une technique d’optimisation qui aide à déterminer quelle version d’un produit ou d’une publicité est la plus efficace pour générer de nouveaux clients. Toutes les campagnes marketing doivent inclure un test A/A comme objectif principal. L’équipe marketing doit choisir la stratégie à utiliser pour promouvoir sa campagne en fonction de ses données. Une fois cela fait, ils peuvent commencer à configurer des campagnes !

Comment fonctionne le test A/B ?

Les tests A/B fonctionnent en montrant de manière aléatoire deux versions du même élément (publicité, site web, pop-up, offre, etc.) à différents utilisateurs. La partie aléatoire est importante car elle fournit des informations plus précises sans fausser les résultats.

Une version est le groupe « témoin », ou la version déjà utilisée. La deuxième version modifie un seul élément. Vous pouvez changer plusieurs éléments, mais il est alors plus difficile de dire quel changement a fait la différence. C’est ce qu’on appelle le test multivariable (nous y reviendrons plus tard).

Par exemple, vous pouvez montrer à la moitié des visiteurs de votre site Web un bouton bleu « Acheter maintenant » et à l’autre moitié un bouton rouge « Acheter maintenant ». Après un certain temps (généralement au moins deux semaines), vous comparerez les taux de conversion pour voir quel bouton de couleur a entraîné le plus d’achats.

La plupart des spécialistes du marketing utilisent un outil pour créer et afficher les différentes versions – nous aborderons les outils de test A/B dans une section ultérieure.