Qu'est-ce qu'un test A/B ? Un guide du débutant

Peu importe le nombre de recherches que vous effectuez, toutes les campagnes de marketing n'obtiendront pas de résultats positifs.

C'est pourquoi les tests A/B sont une méthode fantastique pour calculer les meilleures stratégies de promotion et de marketing en ligne pour votre entreprise.

Il peut être utilisé pour tout tester, de la copie du site Web aux e-mails de vente. Cela vous permet de trouver la version la plus performante de votre campagne avant de dépenser tout votre budget sur des supports marketing qui ne fonctionnent pas. Bien que les tests A/B puissent prendre du temps, leurs avantages sont suffisants pour compenser l'investissement en temps.

Dans l'ensemble, des tests A/B bien planifiés peuvent faire une énorme différence dans l'efficacité de vos efforts de marketing. Réduire et combiner les éléments les plus efficaces d'une promotion peut créer un retour sur investissement plus élevé, un risque d'échec plus faible et, surtout, un plan marketing plus solide.

Qu'est-ce qu'un test A/B et pourquoi est-ce important ?

Le test A/B est une stratégie marketing qui oppose deux versions différentes d'un site Web, d'une publicité, d'un e-mail, d'une fenêtre contextuelle ou d'une page de destination pour déterminer laquelle est la plus efficace.

Par exemple, vous pouvez tester deux popups différents (pour voir lequel génère le plus d'inscriptions aux webinaires) ou deux annonces Google différentes (pour voir lequel génère le plus d'achats). Cela fournit des informations clés sur où et comment investir votre budget marketing et vous donne le courage de prendre des mesures potentiellement risquées.

Sur mon propre site, IA/B a testé mon popup pour savoir ce qui incitait les utilisateurs à s'engager avec ma marque.

Au fil du temps, nous avons découvert qu'offrir une analyse de site Web gratuite (qui offre des tonnes de valeur à notre public cible) était le moyen le plus efficace d'établir une expertise et de montrer aux visiteurs notre valeur. Nous avons pu comparer les clics et les taux de conversion pour voir quel en-tête aurait le plus d'impact pour garder les utilisateurs sur notre site.

Comment fonctionnent les tests A/B ?

Les tests A/B fonctionnent en montrant au hasard deux versions du même actif (annonce, 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 "contrôle", ou la version déjà utilisée. La deuxième version change un seul élément. Vous pouvez modifier plusieurs éléments, mais cela rend plus difficile de dire quel changement a fait la différence. C'est ce qu'on appelle les tests multivariés (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 une certaine période de 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.

Pourquoi les tests A/B sont-ils importants ?

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 variante fonctionne deux, trois ou même quatre fois mieux qu'une autre sans mettre en péril un capital important, il est imprudent de lancer une promotion sans 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 que vous avez des preuves à l'appui), il est plus facile de prendre des décisions et d'élaborer des stratégies de marketing plus efficaces à long terme.

Voici quelques autres avantages à exécuter des tests A/B réguliers sur votre site Web et vos supports marketing :

• Ils vous aident à comprendre votre public cible : lorsque vous voyez à quels types d'e-mails, de titres et d'autres fonctionnalités votre public répond, vous obtenez un aperçu de qui est votre public et de ce qu'il veut.
• Taux de conversion plus élevés : les tests A/B sont le moyen le plus efficace d'augmenter les taux de conversion. Savoir ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas vous donne des données exploitables qui peuvent vous aider à rationaliser le processus de conversion.
• Restez au courant des tendances changeantes : il est difficile de prédire à quel type de contenu, d'images ou d'autres fonctionnalités les gens réagiront. Des tests réguliers vous aident à garder une longueur d'avance sur l'évolution du comportement des consommateurs.
• Réduisez les taux de rebond : lorsque les visiteurs du site voient du contenu qu'ils aiment, ils restent plus longtemps sur votre site. Tester pour trouver le type de contenu et de matériel marketing que vos utilisateurs aiment vous aidera à créer un meilleur site – et un site sur lequel les utilisateurs veulent rester.

En fin de compte, vous reprendrez le contrôle de vos stratégies marketing. Plus besoin de fermer les yeux, d'appuyer sur le bouton "envoyer" et d'espérer simplement que vos clients répondront.

Comment planifier un test A/B ?

La première chose à faire lors de la planification d'un test A/B est de déterminer ce que vous voulez tester. Exécutez-vous un test sur site ou un test hors site ?

Si vous effectuez un test sur site, vous voudrez penser à tous les éléments liés aux ventes de votre site Web, puis déterminer quels éléments diviser le test.

Vous pourriez tester :

• titres
• texte d'appel à l'action
• emplacement des appels à l'action
• pop-ups
• images en vedette
• copie
• le nombre de champs dans un formulaire

Avec les tests hors site, vous testez probablement une publicité ou un e-mail de vente. Tester le contenu publicitaire pour voir quelle annonce génère le plus de conversions peut vous aider à concentrer vos efforts publicitaires. Une fois que vous savez que votre annonce est convertie aussi bien que possible, il est plus facile de justifier de dépenser plus d'argent pour celle-ci.

Il en va de même pour les e-mails. Envoyez deux versions à votre liste (en sélectionnant au hasard quelle moitié reçoit quel e-mail), puis suivez celle qui se convertit le mieux. Avec les e-mails, vous pouvez adapter votre structure, l'objet de l'e-mail, les images utilisées ou même vos offres.

Savoir à quoi votre public répond le mieux vous permet de rédiger des e-mails plus efficaces à long terme. Une fois que vous savez quel matériel marketing vous souhaitez tester A/B, faites une liste de toutes les variables. Si vous avez décidé de tester votre appel à l'action, vous pouvez tester :

• l'emplacement
• le texte exact utilisé
• la couleur du bouton ou l'espace environnant

Les tests A/B sont un processus complet, et il est courant que plusieurs tests fractionnés soient effectués avant de prendre votre décision finale.

Liste de vérification des tests A/B pour commencer

Avant de commencer les tests fractionnés, assurez-vous d'avoir une idée claire des résultats que vous recherchez. Vous devriez déjà connaître votre résultat de base, c'est-à-dire les résultats que vous obtenez actuellement. Vous voulez tester les options A et B l'une contre l'autre, mais vous voulez aussi savoir que celle qui réussit le mieux dans le test fait également mieux que vos résultats actuels.

Alternativement, vous pouvez utiliser A comme contrôle (en laissant ce que vous utilisez actuellement), puis utiliser quelque chose de nouveau pour B.

Les tests doivent être exécutés simultanément pour tenir compte des variations dans le temps. Vous ne pouvez pas tester une variation aujourd'hui et l'autre demain parce que vous ne pouvez pas prendre en compte les variables qui auraient pu changer entre maintenant et alors. (Par exemple, une nouvelle campagne Facebook ou un article de blog mis en ligne.)

Au lieu de cela, vous devez diviser le trafic en voyant vos variations en même temps.

Voici une liste de vérification des tests A/B à examiner avant d'exécuter votre premier test :

1. Décidez quelle fonctionnalité vous souhaitez tester.
2. Créez deux versions de la même annonce, page de destination, application, etc.
3. Décidez de la durée de votre test. Je suggère au moins deux semaines, mais cela peut être plus long ou légèrement plus court en fonction de votre trafic et de votre secteur d'activité.
4. Choisissez un outil de test pour vous aider à exécuter votre test (plus à ce sujet plus tard).
5. Lancement!
6. Après quelques semaines, jetez un œil aux résultats. Quelle version a gagné ?
7. Rincer et répéter. Les tests A/B sont plus efficaces lorsqu'ils sont effectués en continu.

Principaux éléments à tester à l'aide des tests A/B

Vous pouvez tester pratiquement n'importe quoi dans vos supports marketing ou sur votre site Web : titres, CTA, corps du texte, images, emplacement de la barre de navigation, etc. Si vous pouvez le modifier, vous pouvez le tester.

Cela ne signifie pas que vous devriez passer des mois à tester chaque petite chose. Au lieu de cela, concentrez-vous sur les changements les plus susceptibles d'avoir un impact important sur le trafic et les conversions.

Sur votre site Web, cela inclut probablement :

Dans un e-mail, vous pouvez tester le titre, les images, les liens, les CTA ou les options de segmentation. Dans une annonce payante, en particulier une annonce textuelle (comme une annonce de recherche), vous avez moins de choses à modifier, vous pouvez donc tester le titre principal, l'offre, l'image ou le ciblage.

Tester différentes offres est crucial. Assurez-vous simplement que chaque personne se voit toujours offrir la même promotion. Par exemple, si un cadeau gratuit est offert au groupe A et qu'une remise est offerte au groupe B, vous voulez vous assurer que le groupe A contient toujours les mêmes visiteurs, tout comme le groupe B.

Vous pouvez également tester le chemin complet de conversion. Par exemple, vous pouvez tester la newsletter A avec la page de destination A et la newsletter B avec la page de destination B. Plus tard, vous voudrez peut-être tester la newsletter A avec la page de destination B, et vice versa.

Cela peut vous donner une meilleure idée de ce qui fonctionne, surtout si vous obtenez des résultats mitigés ou si les résultats sont très proches. Voici quelques autres tests que vous pouvez exécuter.

Exemples pratiques de tests A/B pour inspirer votre prochaine campagne

Maintenant que nous avons couvert ce qu'est le test A/B, ce que vous pouvez tester et comment le faire, regardons quelques exemples. Ceux-ci devraient aider à mettre en évidence la puissance des tests A/B et ce que vous pourriez manquer si vous ne les utilisez pas.

Mise en page horizontale testée GRENE sur les pages de catégorie

GRENE, un détaillant en ligne, a effectué un test A/B pour trouver un moyen de permettre aux utilisateurs de trouver plus facilement les produits qu'ils recherchaient. Dans la version originale (à gauche), le produit occupait toute la page sur les appareils mobiles. Les utilisateurs avaient du mal à faire défiler les différentes options.

La variante (à droite) réduisait l'espace blanc et permettait aux utilisateurs de visualiser plusieurs produits et de faire défiler facilement les options disponibles.

Résultats : en modifiant la disposition des pages de catégorie, GRENE a constaté une augmentation de 15 % des clics sur les boîtes de produits, une augmentation de 16 % des conversions et une augmentation de 10 % des visites sur la page de remerciement, ce qui indique que les utilisateurs ont effectué un achat.

WallMonkeys a augmenté les taux de conversion en remplaçant un curseur par une barre de recherche

WallMonkeys, un site Web de stickers muraux en ligne, souhaitait améliorer les taux de conversion et l'expérience client. En utilisant la carte thermique de CrazyEgg, ils ont pu voir où la plupart des clients regardaient en premier.

Forts de ces informations, ils ont décidé de remplacer l'image du curseur (image du haut) par une barre de recherche (image du bas).

Résultats : en remplaçant les images présentées et en déplaçant la barre de recherche au milieu de la page (sur la base des données de la carte thermique), ils ont pu augmenter leur taux de conversion de 550 %.

Unbounce a testé un Tweet Vs. Inscription par e-mail

Unbounce cherchait des moyens d'augmenter les opt-ins de page de destination. Alors que la plupart des entreprises demandent une adresse e-mail, Unbounce a décidé de voir si les utilisateurs préféreraient plutôt tweeter sur un produit.

Ainsi, ils ont comparé cette page d'opt-in, qui demandait une adresse e-mail :

Cette version permet aux utilisateurs de télécharger le même cours en envoyant un tweet.

Quel a été l'impact des changements sur les inscriptions ?

Résultats : Unbounce a trouvé que les utilisateurs préféraient donner une adresse e-mail pour télécharger le cours. La version e-mail avait un taux de conversion supérieur de 24 % à la version tweet. Les résultats ne sont pas surprenants (la plupart des gens ont l'habitude de donner une adresse e-mail, après tout), mais les tests ont donné à Unbounce la certitude que leur page de destination allait dans la bonne direction.

Combien de temps les tests A/B prennent-ils ?

Les tests A/B ne sont pas un projet du jour au lendemain. En fonction de la quantité de trafic que vous obtenez, vous souhaiterez peut-être effectuer des tests pendant quelques jours à quelques semaines. N'oubliez pas que vous ne voulez exécuter qu'un seul test à la fois pour obtenir les résultats les plus précis.

Exécuter un test pendant une durée insuffisante peut fausser les résultats, car vous n'obtenez pas un groupe de visiteurs suffisamment important pour être statistiquement précis. Exécuter un test trop longtemps peut également donner des résultats biaisés, car il y a plus de variables que vous ne pouvez pas contrôler sur une période plus longue.

Assurez-vous de rester au courant de tout ce qui pourrait affecter vos résultats de test, afin de pouvoir tenir compte des anomalies statistiques dans vos résultats. En cas de doute, relancez le test.

Compte tenu de l'impact que les tests A/B peuvent avoir sur vos résultats, cela vaut la peine de prendre quelques semaines pour effectuer correctement les tests. Testez une variable à la fois et donnez à chaque test suffisamment de temps pour s'exécuter.

Puis-je tester plusieurs choses à la fois ?

Il y a deux approches à cette question. Supposons que vous souhaitiez simplement tester votre titre, mais que vous ayez trois variantes possibles. Dans ce cas, exécuter un seul test et diviser vos visiteurs (ou destinataires dans le cas d'un e-mail) en trois groupes au lieu de deux est raisonnable et serait probablement toujours considéré comme un test A/B.

C'est plus efficace que d'exécuter trois tests distincts (A contre B, B contre C et A contre C). Vous voudrez peut-être donner à votre test quelques jours supplémentaires pour qu'il soit exécuté, afin d'avoir suffisamment de résultats pour voir ce qui fonctionne réellement.

Tester plus d'une chose à la fois, comme les titres et les appels à l'action, s'appelle un test multivarié et est plus compliqué à exécuter. Il existe de nombreuses ressources pour les tests multivariés.

Vous devrez également réfléchir à la manière dont vos systèmes peuvent gérer les tests fractionnés et disposer d'un personnel capable d'analyser plusieurs résultats et de compiler les données en quantités assimilables.

Les tests multivariés mettent beaucoup plus dans votre assiette à la fois : mais ils ne doivent pas nécessairement être évités. Si vous avez les bonnes procédures en place pour gérer la charge de travail supplémentaire, alors allez-y – mais si vous voulez une approche plus simpliste : un test A/B à la fois est très bien.

Comment analyser les données des tests A/B

Après votre test A/B, vous aurez une pile de données. Comment savoir quelle version a gagné ? Parfois, le gagnant sera assez clair. Par exemple, si une version d'une page de destination entraîne 50 % d'inscriptions par e-mail en plus, vous savez qui a gagné sans analyser beaucoup de données.

D'autres fois, ce n'est pas aussi clair. Voici comment vous assurer que vous savez quelle version a vraiment gagné :

1. Assurez-vous que vous disposez de suffisamment de données : la meilleure façon de savoir quelle variante sera performante à long terme est de vous assurer que vous disposez d'environ deux semaines de données (au moins 30 conversions).
2. Utilisez un calculateur d'importance des tests A/B : Certains ont un calculateur d'importance des tests A/B intégré, ou vous pouvez utiliser mon outil gratuit ici. Ajoutez simplement vos nombres de visiteurs et de conversion pour voir dans quelle mesure la variation a augmenté les ventes.

Regardez au-delà des métriques évidentes : toutes les métriques ne sont pas créées égales. Je conseille généralement de regarder les taux de conversion et le trafic. Cependant, certaines entreprises voudront peut-être prêter attention à d'autres mesures, comme la taille moyenne des commandes. Par exemple, changer votre bouton "acheter" en bleu entraîne plus de conversions, mais ces clients dépensent beaucoup moins par commande, vous voudrez donc continuer à creuser.

Meilleurs outils de test A/B à essayer

Si les tests A/B semblent compliqués, vous n'êtes pas seul. De nombreux spécialistes du marketing et propriétaires d'entreprise évitent les tests A/B parce que cela leur semble trop de travail ou parce qu'ils craignent de faire quelque chose de mal. Espérons que les conseils ci-dessus vous aideront à vous sentir sûr de pouvoir le faire correctement. Parlons maintenant des outils que vous pouvez utiliser pour faire des tests A/B.

L'outil que vous utiliserez dépendra des fonctionnalités que vous souhaitez tester. Par exemple, si vous souhaitez tester les titres des e-mails, votre fournisseur de messagerie propose probablement cet outil (MailChimp et Constant Contact l'offrent tous les deux). Les publicités Facebook offrent également cette fonctionnalité.

Il existe également plusieurs outils bon marché ou gratuits qui peuvent tester les éléments du site Web et vous aider à comprendre quelle variante est la plus efficace.

Calculatrice gratuite de l'importance des tests A/B

Si vous vous demandez quel est l'impact d'un changement de conception ou de copie Web sur vos ventes, j'ai conçu un outil pour vous aider. Ma calculatrice vous permet d'entrer vos nombres de visiteurs et de conversion, puis détermine si une variation a augmenté vos ventes, et de combien.

FAQ

Conclusion

L'A/B testing est le meilleur ami du marketeur. Il vous permet de voir, par exemple, quelles publicités génèrent le plus de conversions, à quelles offres votre public répond ou quels titres de blog génèrent le plus de trafic.

Il existe une variété d'outils que vous pouvez utiliser pour commencer, y compris Google Optimize (qui est gratuit !) et Optimizely.

Si vous souhaitez vous lancer dans les tests A/B, vous pouvez commencer par apprendre à effectuer des tests A/B dans Google Analytics. N'oubliez pas : les tests A/B sont un outil fantastique qui devrait être utilisé par tous les spécialistes du marketing.

Avez-vous essayé les tests A/B ? Si non, qu'est-ce qui vous retient ?

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