Devenu incontournable en marketing digital, l’A/B testing est un outil de décision dont l’efficacité est avérée. En effet, 75% des sites comptant plus d’un million de visiteurs sont optimisés grâce à ce concept. Qu'est-ce que l'AB Test ? Comment le mettre en place ? À quoi sert-il en marketing numérique ? Est-il efficace en matière de conversion ? Cet article vous donne toutes les ressources dont vous avez besoin pour répondre à ces questions et vous lancer dans l’A/B testing en toute sérénité.
Qu’est-ce que l'AB Test : Définition
Encore connu sous le nom de « split testing » ou « bucket test », l’A/B testing est une technique plébiscitée par la grande majorité des marketeurs. Elle consiste à comparer 2 versions d’un même projet (site internet, application mobile, campagne webmarketing) pour vérifier laquelle est la plus performante et trouver des axes d’amélioration. Pour obtenir des résultats plus pointus, les performances de l’A/B testing sont souvent combinées à d’autres procédés tels que le web analytics.
Mis en lumière dans les années 1920, l’A/B testing a été révélé au public par le biologiste Ronald Fisher qui s’en servait pour comparer ses expériences scientifiques. Ce n’est qu’à partir des années 1960 que les marketeurs ont commencé à s’y intéresser. Ayant compris à quel point il est efficace, ils l’ont peu à peu adapté au marketing, au point d’en faire une arme redoutable.
Qu’est-ce que l’AB Test effectue durant son exécution ?
Lors de la procédure d’optimisation d’une page, le test A/B compare sa version existante à une ou plusieurs autres variantes. Ces variantes testées sont obtenues en modifiant un ou plusieurs éléments de la page originelle (formulaire, bouton CTA…) pour obtenir une optimisation spécifique. Avant de commencer le test, l’audience du site est répartie en proportions égales entre les différentes variantes pour garantir la véracité des données finales. Ensuite, ces variantes sont proposées aux visiteurs de manière aléatoire et les données du trafic obtenues sont enregistrées. Ce procédé peut être répété autant de fois que possible, jusqu’à l’indentification de la variante la plus performante, celle qui atteint le meilleur taux de rentabilité. Par la suite, les données obtenues seront analysées et comparées pour repérer les changements les plus productifs et les enregistrer. Ce sont ces changements qui seront adoptés pour optimiser la page soumise au test.
Quels sont les principaux types d’A/B test ?
Test A/B classique
Il consiste à produire deux variantes d’une page sur la même URL. L’objectif est de donner la possibilité à l’administrateur de comparer deux ou plusieurs versions d’un élément dont l’impact sur la page est quantifiable. Bien évidemment, les visiteurs n’y verront pas de différence, puisque tout est prévu pour qu’ils ne se doutent de rien.
Test Bandit ou test à allocation dynamique de trafic
Le Test Bandit en A/B testing est une procédure automatisée au cours de laquelle une partie du trafic d’un site est allouée de manière automatique et graduelle à sa variante la plus performante. Effectuée grâce à un algorithme, elle permet de modifier la répartition du trafic en fonction des données obtenues au début de la séquence de test.
Test multi-varié ou test MVT
La particularité d’un test multi-varié est qu’il permet de tester plusieurs éléments d’un même site de manière simultanée. Grâce à ce type d’expérimentation, il est par exemple possible de tester un titre en même temps qu’un bouton Call-to-action, une image et même une vidéo.
L’A/B/n testing
Différent du test multi-vairé qui permet d’effectuer des essais sur plusieurs éléments à la fois, le test A/B/n permet de comparer plusieurs variantes d’une même page de manière simultanée.
Méthodologie et process de l’A/B testing
L’A/B testing obéit à une méthodologie spécifique qui doit être rigoureusement respectée pour garantir l’efficacité des tests effectués. Certes, les entreprises ont le droit de personnaliser leurs process, mais la méthodologie de base est la même.
- Identification des potentielles optimisations et définition des opportunités de croissance.
- Formulation des hypothèses d’optimisation (choix des éléments à tester)
- Priorisation des types de test à appliquer
- Création et diffusion de l’A/B test
- Analyse et interprétation des données obtenues
- Documentation et archivage des résultats
- Publication des résultats en interne
- Implémentation de la version la plus performante
- Réinitialisation de la procédure
Comment l’AB Test peut vous aider à tester en webmarketing ?
Les leads
Le test A/B peut être utilisé pour améliorer le taux de conversion des visiteurs en leads. Dans ce cas l’accent est mis sur des éléments tels que les emails, les call-to-action ou les pages de destination. En webmarketing, un lead désigne un contact commercial qualifié, un internaute qui a déjà manifesté un réel intérêt pour l’un de vos produits ou services.
Les médias
Lorsque l’A/B testing est appliqué aux médias on parle d’A/B testing éditorial. Très efficace sur les sites médias, il est utilisé pour optimiser les pages d’accueil à travers l’amélioration des visuels, des messages, des micro-interactions ou des CTA. L’objectif est d’offrir un meilleur accueil aux visiteurs et faciliter leur orientation vers des pages qui leurs seront utiles.
Le e-commerce
L’A/B testing e-commerce constitue un ensemble de pratiques et tests appliqués à un site ou une application dédiés à la vente en ligne. L’objectif est de tester plusieurs versions de la plateforme, pour améliorer son efficacité commerciale. Pour parvenir à des résultats concluants, on teste les principales composantes visuelles du site (page d’accueil, éléments de commande…).
Qu’est-ce que l’AB Test peut vous apporter en matière d’optimisation des conversions ?
L’A/B testing peut vous aider à optimiser votre taux de conversion, à condition qu’il soit combiné à d’autres sources d’informations. C’est en synthétisant les données issues de ces différentes sources que vous amplifierez l’impact de vos tests sur votre stratégie d’optimisation des conversions. Pour mener à bien ce type de projet, exploitez les sources d’information suivantes :
- Les données analytics
- Les feedbacks clients
- Les tests utilisateurs
- Le heatmap et le session recording
- L’audit ergonomique
Alors, allez-vous mettre en place du test ab dans vos campagnes marketing ?
