Qu'est-ce qu'un test A/B ? Un guide complet avec des exemples

Quel est l'objectif ultime lorsque vous créez vos pages Web, vos popups, vos campagnes par e-mail et vos publicités ? Pour amener les gens à s'engager et à agir.

Mais trouver la meilleure façon de les amener à le faire n'est pas si simple. Même lorsque vous prenez des décisions basées sur des événements passés, il y a toujours un risque de devenir la proie de l'erreur du joueur - une fausse croyance que les événements passés influenceront les événements futurs.

La théorie du lauréat du prix Nobel Daniel Kahneman le dit probablement le mieux : la pensée intuitive est plus rapide qu'une approche rationnelle, mais elle est plus sujette à l'erreur.

Entrez dans les tests A/B, une méthode basée sur l'expérience pour prendre de meilleures décisions marketing.

Cet article vous expliquera tout ce que vous devez savoir sur les tests A/B, une stratégie simple qui a aidé Obama à collecter 60 millions de dollars supplémentaires en dons pour sa campagne d'investiture. Vous verrez exactement comment les entreprises utilisent les tests A/B pour atteindre leurs objectifs de conversion et obtenir des conseils pratiques que votre marque peut utiliser pour des résultats similaires.

Le test A/B, également connu sous le nom de test fractionné, est une méthode utilisée pour comparer les performances de deux versions différentes d'une variable. Il s'agit de montrer les deux versions à différents segments de visiteurs, puis de mesurer quelle variante entraîne un taux de conversion plus élevé.

Cette version est étiquetée "la variante gagnante" et devient la base de futurs tests destinés à générer plus de conversions.

Par exemple, une entreprise peut vouloir tester deux versions d'une page de destination, la version A comportant un bouton rouge et la version B comportant un bouton bleu. Ils montrent la version A à la moitié de leur public cible et la version B à l'autre moitié.

Ensuite, ils collectent des données sur la version qui a augmenté les taux de conversion, améliorent cette variante gagnante (peut-être grâce à d'autres tests A/B) et l'utilisent dans de futures campagnes.

Mais les tests A/B ne se limitent pas aux pages Web. Vous pouvez également utiliser cette méthodologie pour tester différentes versions d'un article de blog, d'un e-mail ou d'un texte publicitaire. En fait, dans l'enquête de Databox, plus de 57 % des entreprises ont confirmé qu'elles testaient A/B leurs campagnes publicitaires Facebook à chaque fois.

Similaires aux tests A/B, les tests multivariés vous permettent de tester différentes variantes d'une campagne. Mais dans les tests multivariés, vous testez plusieurs éléments différents en même temps (par exemple, différents titres, images et appels à l'action) pour déterminer quelle combinaison de composants entraîne le taux de conversion le plus élevé.

En effectuant des tests A/B, vous pouvez cesser de vous fier à votre intuition et baser vos décisions sur des données fiables, qui peuvent faire monter en flèche les taux de conversion de manière inimaginable. Et bien que l' optimisation du taux de conversion soit souvent le résultat souhaité, vous pouvez vous attendre à plusieurs autres résultats positifs.

Examinons quelques raisons pour lesquelles les tests A/B devraient faire partie de votre stratégie marketing, quel que soit votre budget ou votre secteur d'activité.

Le fait que les tests A/B soient la deuxième méthode CRO la plus populaire montre à quel point cela peut faire du bien. Voici quelques-uns des avantages que vous constaterez si vous exécutez des tests A/B :

1. Une meilleure compréhension de votre public cible

L'exécution de tests A/B vous aide à mieux comprendre ce que veut votre public cible à travers son comportement sur votre site Web. Et ce que vous apprenez sur votre audience grâce aux tests A/B vous aidera à optimiser vos futures campagnes marketing.

En testant différents éléments sur la page, vous pouvez également déterminer quels éléments de conception, de copie et de mise en page fonctionnent le mieux pour votre public unique.

2. Des décisions fondées sur des données sur lesquelles vous pouvez vous sentir en confiance

Se fier à l'intuition peut être un risque à prendre pour décider entre les saveurs de pizza à essayer… mais ce n'est certainement PAS la meilleure approche lorsque vous décidez de la meilleure façon d'investir un budget marketing serré !

Avec les tests A/B, vous pouvez prendre des décisions basées sur les données en fonction du comportement de l'utilisateur, ce qui est tout simplement intelligent.

3. Amélioration des taux de conversion

En 2022, Obvi a augmenté les taux de conversion sur un popup Black Friday de 36% en une semaine seulement ! Assez incroyable que faire un simple ajustement ait autant boosté les conversions, n'est-ce pas ?

En déterminant la signification statistique et en analysant les résultats des tests, vous pouvez prendre des décisions éclairées sur les stratégies marketing et optimiser vos pages pour davantage de conversions.

4. Un retour sur investissement plus élevé

Lorsque vous testez A/B vos campagnes, vous accélérez le processus de découverte de ce qui fonctionne le mieux pour votre public. Plutôt que de réorganiser une campagne entière, vous constaterez peut-être que vous pouvez apporter une ou deux petites modifications qui feront une énorme différence.

Vous pourrez tester vos hypothèses et les prouver (ou les réfuter), de sorte que chaque changement que vous apportez amène votre campagne dans la bonne direction. En conséquence, vous économiserez du temps et de l'argent, augmentant ainsi le retour sur investissement de vos campagnes.

Convaincu que les tests A/B en valent la peine ? Génial. Il est maintenant temps de voir exactement quels éléments vous devriez tester.

Voici quelques exemples de variables que vous devriez tester sur vos pages de destination.

1. Titre principal et sous-titre

Créer et tester deux titres et sous-titres différents pour une page est un excellent point de départ.

Ces deux éléments se trouvent au-dessus du pli, ce qui signifie qu'ils sont presque toujours ce que les gens voient en premier. Ils peuvent faire la différence entre « accrocher » votre visiteur et le perdre.

Supposons que vous menez une campagne marketing pour un nouveau produit sur votre boutique en ligne. Vous créez une page de destination avec le titre principal "Présentation des écouteurs les plus récents et les plus avancés du marché" et un sous-titre "Révolutionnez votre routine quotidienne avec notre technologie de pointe".

Vous décidez d'exécuter un test fractionné et de créer une variante de la page avec le titre principal "Améliorez votre routine quotidienne avec nos écouteurs révolutionnaires" et le sous-titre "Découvrez les dernières technologies disponibles sur le marché".

Après avoir effectué le test, vous constaterez peut-être qu'une variante a un taux de conversion plus élevé, et vous pourrez ensuite l'utiliser pour de futurs tests ou dans le cadre de vos stratégies marketing.

2. Proposition de valeur

Les avis et le contenu généré par les utilisateurs (UGC) donnent un aperçu du niveau de satisfaction de vos clients à l'égard de vos produits, mais les exploiter peut être une corvée. Les résultats des tests A/B, en revanche, vous permettent de mesurer directement l'impact des changements sur le comportement des utilisateurs et les taux de conversion.

En envoyant des quantités égales de trafic de site Web vers chaque page et en analysant les résultats, vous pouvez déterminer quelle version de la proposition de valeur est la plus efficace pour convertir les visiteurs.

Pour continuer avec notre exemple précédent, peut-être que le public cible se soucie davantage de la façon dont le produit peut améliorer sa routine quotidienne que du fait qu'il s'agit de l'innovation la plus tendance.

Une façon de le savoir consiste à effectuer un test fractionné sur la page de destination, en se concentrant sur des éléments tels que les boutons d'appel à l'action, les images et le texte publicitaire pour communiquer deux propositions de valeur différentes. Vous obtiendrez des informations précieuses sur ce qui résonne auprès de votre public cible et améliorerez vos stratégies de marketing.

3. Appels à l'action (CTA)

Réaliser des tests A/B sur vos CTA est un moyen efficace de collecter des données fiables sur le comportement des utilisateurs.

Vous voudrez tester des choses comme la copie, la couleur et la position du bouton CTA. Bien que ces changements puissent sembler mineurs, ils peuvent avoir un impact important sur votre taux de clics !

4. Formulaires

Un élément que vous pouvez tester A/B avec les formulaires est leur longueur. Vous souhaiterez peut-être utiliser un formulaire plus long pour obtenir des informations plus complètes de vos visiteurs, mais vos utilisateurs préféreront peut-être un formulaire plus court et plus simple. En effectuant un test fractionné, vous pouvez déterminer quelle longueur de formulaire est la plus efficace pour votre site Web et effectuer les ajustements en conséquence.

Pensez également à tester le style de vos formulaires. Par exemple, vous pouvez essayer un design minimaliste contre un plus complexe. Les tests A/B vous permettent de comparer les taux de conversion de ces deux styles différents et de prendre une décision en fonction des résultats.

Cela peut également être un bon endroit pour essayer les tests multivariés, qui vous permettent de tester simultanément plusieurs éléments d'un formulaire. Cela vous permet de mieux comprendre comment différentes combinaisons d'éléments affectent les taux de conversion.

5. Images

Les images de test A/B sont cruciales pour déterminer quels éléments visuels sont les plus efficaces pour capter l'attention des clients potentiels et générer des conversions.

Vous pouvez comparer différentes images de produits pour voir ce qui fonctionne le mieux en termes d'angles, d'éclairage et de style. Les tests A/B révéleront quelles images présentent le produit le plus efficacement et inciteront les clients à effectuer un achat.

De même, vous pouvez tester A/B les mises en page des images. Si vous diffusez une campagne publicitaire, vous souhaiterez peut-être tester des mises en page telles qu'une seule image, un carrousel ou même une vidéo.

6. Structure des pages

Avec la structure de la page, vous pouvez apporter de nombreuses modifications différentes.

Vous pouvez tester A/B le placement de votre bouton d'appel à l'action pour voir si le déplacer du haut de la page vers le milieu de la page augmente les conversions. Vous pouvez tester une barre de navigation collante par rapport à une barre de navigation fixe standard, ou voir si le fait de présenter votre preuve sociale directement sous la section héros permet aux gens de faire défiler la page.

Étant donné que la structure des pages est un domaine si vaste, n'oubliez pas de ne tester qu'une seule chose à la fois grâce aux tests A/B !

7. Recommandations de produits

Lorsque vous fournissez des recommandations de produits , vous pouvez essayer de tester une disposition en grille par rapport à une disposition en liste afin de déterminer quel format est le plus attrayant visuellement et facile à parcourir pour vos clients. Tester le placement des recommandations sur la page peut également vous montrer où les clients sont les plus susceptibles d'interagir avec elles.

8. Offres

Une marque de vêtements peut choisir de tester ces deux offres différentes : « 20 % de réduction sur votre premier achat » ou « Livraison gratuite sur votre première commande ». Un test A/B peut aider l'entreprise à déterminer quelle offre est la plus efficace pour générer des conversions. Ce gagnant peut ensuite être utilisé comme offre principale dans une future campagne.

Vous pouvez également tester A/B différents éléments d'une offre, tels que sa langue, son emplacement et sa conception. Renforcer le sentiment d'urgence en incluant des mots comme "durée limitée" peut augmenter les conversions, ou simplement utiliser un jeu de couleurs différent peut le rendre plus accrocheur. Le seul moyen de savoir avec certitude ? Test!

Si vous craignez que les tests A/B soient trop difficiles, trop de travail ou trop complexes, restez à l'écoute. Lorsque vous exécutez vos tests A/B conformément à ce guide, vous ferez partie des 63 % d'entreprises qui conviennent que les tests A/B se font sans effort.

Étape 1 : Analysez votre site Web

Vous voudrez commencer par étudier l'état actuel de votre site, y compris sa conception et sa mise en page globales, le flux d'utilisateurs et les performances de ses éléments existants (boutons, formulaires et appels à l'action, etc.).

Les données de performance de votre site Web, telles que les mesures de trafic et de conversion, vous donnent également un aperçu des domaines sous-performants afin que vous puissiez les hiérarchiser pour les tests.

Par exemple, si vous découvrez qu'un pourcentage élevé de visiteurs quittent après avoir consulté une seule page, cela pourrait indiquer que la navigation de votre site Web n'est pas optimale. Une conception UX améliorée peut augmenter la conversion jusqu'à 400% , mais tout commence par garder les visiteurs engagés et sur le site plus longtemps.

Google Analytics est un outil utile pour mesurer les objectifs. Voici quelques rapports que vous pouvez consulter :

• Visiteurs nouveaux vs habitués
• Visiteurs utilisant des appareils mobiles par rapport aux ordinateurs de bureau
• Source/support et campagnes
• Pages de destination
• Mots clés
• Présentation du commerce électronique
• Comportement d'achat

Étape 2 : Faites un remue-méninges et formulez des hypothèses

Cette étape consiste à générer une liste de changements potentiels que vous souhaitez tester et à formuler une hypothèse sur la manière dont chacun de ces changements affectera le résultat souhaité.

Par exemple, si l'objectif est d'augmenter les conversions de sites Web, une idée peut être de changer la couleur du bouton "Acheter maintenant" du rouge au vert. L'hypothèse correspondante serait que le changement de couleur entraînera une augmentation des conversions.

Cette étape aide à affiner l'objectif des tests et guide les prochaines étapes du processus.

Étape 3 : hiérarchiser les idées

La hiérarchisation des idées vous permet de vous concentrer sur les hypothèses les plus prometteuses et de les tester en premier. Une approche efficace consiste à utiliser la méthode RICE, qui combine quatre facteurs (portée, impact, confiance et effort) pour attribuer un score à chaque idée.

Voici une ventilation de l'acronyme:

• Portée : Le nombre d'utilisateurs ou de visiteurs que le changement affectera.
• Impact : l'effet potentiel du changement sur les indicateurs clés.
• Confiance : Dans quelle mesure êtes-vous convaincu que le changement aura l'effet souhaité ?
• Effort : Il s'agit des ressources nécessaires pour mettre en œuvre le changement.

La prise en compte de ces quatre facteurs permet de maximiser le retour sur vos efforts de test.

Étape 4 : Créer des variantes de challenger

Ensuite, il est temps de créer des versions alternatives de l'élément de site Web à tester par rapport à la version originale ou "de contrôle".

Par exemple, si vous testez l'efficacité du bouton d'appel à l'action sur votre site Web, la variante challenger du bouton peut être différente en couleur ou en taille, ou elle peut avoir une copie différente.

Créer et tester plusieurs variantes de challenger pour trouver la meilleure solution peut également être efficace. Dans l'exemple de bouton d'appel à l'action ci-dessus, vous pouvez créer trois variantes différentes (une avec une couleur différente, une avec une taille différente et une avec une copie différente) et les tester toutes par rapport au bouton de contrôle pour voir laquelle fonctionne le mieux.

Étape 5 : Exécuter le test

C'est la phase où vous exécutez l'expérience et collectez les résultats. Exécutez le test suffisamment longtemps pour recueillir suffisamment de données pour prendre des décisions éclairées sur les versions testées.

Vos visiteurs quotidiens et mensuels moyens sont des facteurs essentiels ici. Si votre site Web reçoit un volume élevé de visiteurs quotidiens, vous pouvez probablement exécuter le test pendant une courte période. En revanche, vous devrez exécuter le test plus longtemps si vous avez un volume de visiteurs inférieur afin de pouvoir collecter suffisamment de données.

Le nombre de variantes que vous testez peut également avoir un impact sur la durée du test. Plus vous avez de variantes, plus vous aurez besoin de temps pour collecter des données sur chacune d'entre elles.

Étape 6 : Évaluer les résultats des tests et optimiser

La dernière étape pour effectuer des tests A/B consiste à évaluer les résultats et à les optimiser. Ici, vous analysez les données recueillies lors du test pour déterminer quelle variante a obtenu les meilleurs résultats. Pour ce faire, vous pouvez comparer des mesures telles que le taux de conversion, le taux de rebond et le taux de clics entre la version de contrôle et la version challenger.

Si les résultats montrent qu'une variante s'est comportée nettement mieux que l'autre, cette version devient la gagnante. Vous pouvez ensuite optimiser la campagne en utilisant la variante gagnante pour améliorer les performances.

Cependant, si les résultats ne sont pas concluants ou ne supportent pas l'hypothèse initiale, une optimisation supplémentaire est nécessaire. Cela implique généralement la mise en œuvre de nouvelles idées ou la réalisation de tests supplémentaires pour mieux comprendre les résultats.

Par exemple, si vous exécutez le test sur une campagne par e-mail et que les résultats n'ont montré aucune différence significative dans les taux d'ouverture, optimisez la campagne en testant de nouvelles lignes d'objet ou en modifiant la conception de l'e-mail.

Ok, on a fini de chanter les louanges des tests A/B et de leur magie ! Jetez un œil à quelques exemples concrets de grandes marques qui ont utilisé des tests fractionnés :

1. Testez A/B le design de vos messages

Dans cet exemple, la marque DTC Obvi voulait voir si son hypothèse selon laquelle l'ajout d'un compte à rebours à sa fenêtre contextuelle de remise augmenterait le sentiment d'urgence et entraînerait des taux de conversion et d'échange de coupons plus élevés.

Ils ont créé deux variantes de la fenêtre contextuelle, l'une avec une minuterie et l'autre sans, et les ont testées avec un échantillon de leur public cible. Ils avaient raison !

La variante avec un compte à rebours a converti 7,97 % mieux que celle sans, indiquant que la minuterie était efficace pour augmenter l'urgence et les conversions.

2. A/B tester l'efficacité des teasers

Dans ce deuxième exemple d'Obvi, ils ont testé deux versions de leur popup Black Friday : une avec un teaser (un petit aperçu du popup) et une sans.

La variante avec le teaser a entraîné 36 % d'abonnés SMS en plus et un taux de conversion plus élevé pour la campagne. Ils ont donc appris que l'inclusion d'un teaser dans leur popup était une stratégie efficace pour augmenter l'engagement et générer plus de ventes.

3. A/B tester différents types de campagnes

A/B tester différents types de campagnes, comme dans l'exemple ci-dessous de l'équipe de Christopher Cloos, est un moyen de découvrir quelle version résonne le mieux avec vos visiteurs.

Dans ce cas, l'équipe a testé une fenêtre contextuelle de bienvenue classique par rapport à une fenêtre contextuelle conversationnelle plus personnalisée et a constaté que la fenêtre contextuelle conversationnelle était convertie à un taux plus élevé (15,38 % plus élevé, pour être exact).

Ce test s'est déroulé sur une durée d'un mois, ce qui était idéal compte tenu de l'achalandage du magasin. S'ils avaient exécuté le test pendant une période plus courte, cela n'aurait peut-être pas donné à la fenêtre contextuelle conversationnelle une chance de fonctionner pleinement.

Notez également que les tests de plus longue durée peuvent être affectés par des facteurs externes tels que la saisonnalité, les tendances ou les changements de comportement des consommateurs, qui pourraient influencer les résultats.

La dernière chose que vous voulez est de consacrer tous ces efforts et ce budget marketing à des tests fractionnés, uniquement pour obtenir un faux positif ou un résultat de test inexact. Voici comment éviter les erreurs les plus courantes (et les plus coûteuses !) :

Erreur 1 : Changer plus d'un élément

Lorsque vous effectuez un test A/B, vous ne devez modifier qu'un seul élément à la fois afin de pouvoir déterminer avec précision l'impact de ce changement spécifique.

Testez-vous l'effet du changement de couleur d'un bouton ? Ensuite, changez uniquement la couleur du bouton dans la variante challenger et rien d'autre.Si vous modifiez également le texte du bouton ou la mise en page de la page, vous aurez du mal à déterminerquelchangement a eu le plus d'impact sur les résultats.

La modification de plusieurs éléments à la fois peut également entraîner des résultats inexacts, car les modifications peuvent interagir les unes avec les autres de manière inattendue.

Erreur 2 : Ignorer la signification statistique

Dans les tests A/B, il est possible que les résultats d'un test proviennent du hasard plutôt que d'une véritable différence dans l'efficacité des variantes. Cela peut conduire à de fausses conclusions sur la meilleure variante, entraînant de mauvaises décisions basées sur des données inexactes.

Voici un exemple : votre test montre que la variante A a un taux de conversion légèrement supérieur à la variante B, mais vous ne tenez pas compte de l'importancedes résultats. Vous finissez donc par conclure que la variante A est la meilleure option. Cependant, compte tenu de la signification statistique, il aurait été clair qu'il n'y avait pas suffisamment de preuves pour conclure que la variante A était effectivement meilleure.

Ignorer la signification statistique dans les tests A/B conduit à un faux sentiment de confiance dans les résultats, vous obligeant à mettre en œuvre des changements qui peuvent ne pas avoir d'impact réel sur les performances.

Erreur 3 : Ne pas exécuter les tests assez longtemps

Cette erreur suivante va de pair avec l'erreur #2 : mettre fin à un test fractionné avant qu'il n'ait eu suffisamment de temps pour collecter suffisamment de données pour produire un résultat statistiquement significatif. Vous vous retrouverez avec des conclusions inexactes sur l'élément que vous testez.

Imaginez qu'un test A/B ne dure qu'une semaine et que vous déclariez gagnant une variante particulière. En réalité, les résultats n'étaient dus qu'au hasard. Assurez-vous que vous exécutez les tests suffisamment longtemps pour capturer avec précision les différences entre les versions.

J'espère que cet article vous a montré à quel point les tests A/B peuvent être critiques pour optimiser votre boutique en ligne. Une fois que vous avez compris toutes les différentes façons dont l'A/B testing peut vous aider à vous améliorer, il est difficile de croire que seulement 44% des entreprises utilisent un logiciel de split testing !

Si votre entreprise n'exécute pas actuellement de tests A/B, il n'est pas trop tard pour donner à votre taux de conversion le TLC qu'il mérite. En testant différentes variantes, vous pouvez identifier les éléments de votre site Web ou de vos campagnes marketing qui fonctionnent (ou non) et apporter des changements stratégiques en fonction de vos objectifs.

N'oubliez pas qu'il suffit de créer différentes versions et de comparer les résultats pour déterminer la version la plus performante. Que vous soyez un propriétaire de petite entreprise ou un professionnel du marketing, les tests A/B sont un outil essentiel à avoir dans votre arsenal !