Comment tester les publicités A/B pour vos campagnes les plus réussies

Lorsque vous créez vos campagnes marketing et que vous travaillez sur vos créations, le besoin de se fier à l'intuition peut être fort. Mais pourquoi baser vos décisions marketing sur votre intuition alors qu'il existe un moyen infaillible d'obtenir des données pour vous montrer le chemin. On parle de tests A/B. En apprenant à tester les publicités A/B, vous aurez beaucoup plus de succès avec vos campagnes.

Cette technique vous aidera à valider ou invalider vos théories et à améliorer vos processus de conversion client. Et avec cela de votre côté, vous serez en mesure d'obtenir un meilleur retour sur investissement sur vos campagnes de marketing et d'approche en toute confiance.

Qu'est-ce qu'un test A/B exactement ?

Avant d'aborder la façon de tester les publicités A/B, examinons de plus près ce que cela signifie. Les tests A/B consistent à utiliser deux versions d'un atout marketing donné pour identifier celle qui génère les meilleurs résultats auprès d'un public. Il est important de noter ici que la différence entre les deux versions ne doit pas être radicale afin que vous puissiez évaluer ce qui fait qu'un atout est un succès.

Au cours d'une journée moyenne, les consommateurs rencontrent une grande variété de créatifs marketing qui essaient tous de les amener à entreprendre une action particulière. Ceux-ci incluent, mais sans s'y limiter, les publicités display, les e-mails promotionnels, les pages de destination des campagnes, les flux d'intégration et divers formulaires.

Lorsque vous regardez comment tester les publicités A/B que vous diffusez, vous pouvez identifier exactement ce qu'il faut modifier pour obtenir vos taux de conversion aussi élevés que possible. Cela peut signifier diffuser la même annonce, mais avec une version plus longue et plus courte de la copie. Ou en utilisant le même design, à l'exception d'images d'arrière-plan différentes.

Les tests A/B fonctionnent en divisant l'audience d'une marque en deux groupes. Ensuite, chaque groupe est ciblé avec une version différente d'un atout marketing. Les deux groupes seront… vous l'aurez deviné, « A » et « B ». A est le groupe de contrôle et B est le groupe de traitement. Cela signifie que le groupe A verra une version de votre création et le groupe B une version différente de celle-ci.

Remarque sur les tests multivariés

Au cours de vos recherches sur la manière de tester les publicités A/B, vous rencontrerez probablement des tests multivariés. Et vous serez probablement très enthousiasmé par cela car cela inclut des tests pour plusieurs variantes ET des tests pour plusieurs éléments également. L'objectif final des tests multivariés est de déterminer quelle combinaison particulière finit par donner les meilleurs résultats.

Le fait est que vous aurez besoin d'une tonne de trafic pour pouvoir effectuer des tests multivariés de manière productive et utile. Donc, pour le moment, classez cela comme quelque chose sur lequel revenir.

Quels sont les avantages des tests A/B ?

Il existe de nombreux types de tests fractionnés que vous pouvez exécuter pour voir ce qui donne à votre marque les meilleurs rendements. Quel que soit le type pour lequel vous optez, les objectifs et avantages communs des tests A/B sont :

• Augmentation du trafic sur le site Web. Le test des articles de blog et des titres de page Web peut modifier le nombre de personnes qui cliquent sur un lien. Comprendre cela peut générer plus de trafic pour votre site Web.
• Vous pouvez augmenter les taux de conversion en testant différentes couleurs ou emplacements pour vos boutons CTA, ou même un texte d'ancrage sur les boutons d'appel à l'action. Ces changements peuvent augmenter le nombre de personnes qui s'abonnent, soumettent un formulaire ou convertissent de quelque manière que ce soit.
• Cela peut réduire le taux de rebond. Si vous vous êtes rendu compte que de nombreuses personnes quittent votre page Web ou qu'une annonce spécifique n'obtient pas suffisamment de conversions, des tests avec différentes polices et couleurs ou copie peuvent vous aider à réduire le nombre de personnes qui rebondissent sur votre site ou votre annonce.
• Environ 40 % à 75 % des acheteurs de commerce électronique quittent un site avec des articles dans leur panier. Vous pouvez réduire les taux d'abandon de panier en testant différentes polices, images et couleurs, ou même en plaçant des CTA.

Voyons maintenant comment tester les publicités A/B, ainsi que des conseils et des bonnes pratiques. Ceux-ci vous aideront à démarrer, même si c'est la première fois que vous essayez les tests A/B. Et si vous avez besoin d'un coup de main pour préparer toutes vos conceptions au test A/B, faites appel à une équipe Kimp et obtenez toutes les conceptions dont vous avez besoin pour un forfait mensuel.

Comment tester les publicités A/B : identifiez vos objectifs pour les tests A/B

Vous pourrez surveiller un certain nombre de mesures pour chaque test que vous exécutez. Ce qui est formidable, mais garder un œil attentif sur chacun d'eux n'est pas efficace pour les tests A/B. Choisissez une métrique clé sur laquelle vous souhaitez vous concentrer.

Cette métrique, c'est-à-dire votre variable dépendante, doit être déterminée avant d'exécuter le test. Et idéalement, cela devrait être décidé avant même de configurer votre deuxième variante.

Où voulez-vous que cette variable soit à la fin du test ? Sachant cela vous aidera à prendre des décisions en faveur de votre objectif final. Et cela vous aidera à optimiser chaque aspect de vos tests A/B. Si vous attendez après votre test pour déterminer les métriques les plus importantes, vous constaterez peut-être que votre test nécessite des étapes supplémentaires et plus de temps que vous ne le souhaiteriez.

Comment tester les publicités A/B : commencez par choisir une variable pour le test

Vous pouvez avoir l'impression qu'il existe de nombreuses variables différentes que vous souhaitez tester, mais il peut être très difficile de le faire et d'obtenir des résultats fiables. Surtout lorsque vous commencez à tester vos annonces. Commencez donc avec une seule variable indépendante, à tout moment, et mesurez ses performances. Sinon, vous aurez beaucoup de mal à déterminer quelle variable entraîne des modifications des métriques.

Examinez les différents éléments de votre annonce, tels que la conception, la mise en page, le libellé et les couleurs utilisées. Vous pouvez tester n'importe lequel d'entre eux. Si vous lancez une campagne par e-mail, vous pouvez tester la ligne d'objet et les façons dont vous pouvez personnaliser votre e-mail. N'oubliez pas que même les changements les plus simples peuvent entraîner des changements importants.

Plus les modifications que vous apportez sont simples, plus il sera facile de mesurer les résultats et les performances.

Comment tester les publicités A/B : Identifiez votre contrôle et votre challenger

Une fois que vous avez déterminé vos variables dépendantes et indépendantes, ainsi que votre objectif, vous pouvez utiliser ces informations pour configurer le contrôle. Le contrôle est la version actuelle de la campagne publicitaire que vous exécutez ou une conception qui utilise le même style, les mêmes éléments et la même copie que d'habitude.

Ensuite, commencez à créer la variante ou le challenger. C'est contre cela que vous testerez le contrôle. Par exemple, dans votre campagne publicitaire de contrôle, vous pouvez avoir un appel à l'action indiquant Acheter maintenant. Dans votre challenger, vous pouvez inclure un appel à l'action qui dit Achetez maintenant.

Comment tester les publicités A/B : diviser l'audience

Si c'est la première fois que vous exécutez un test A/B, le premier défi consiste à diviser l'audience au hasard. Il est très important que cette répartition soit aléatoire. Si vous utilisez une plate-forme, comme vous le feriez pour des campagnes par e-mail, vérifiez si elle dispose d'un outil intégré à cet effet. Sinon, essayez Unbounce, Optimizely ou Google Optimize.

En règle générale, les deux groupes doivent être aussi similaires que possible. Si vous avez divisé votre audience par sexe et que vous avez ensuite exécuté le test, par exemple, vous obtiendrez un résultat qui est davantage affecté par l'audience que par la variable réelle.

Bien sûr, pour certains tests, vous n'aurez pas d'audience définie que vous diviserez dès le départ. Continuez à lire pour savoir comment naviguer dans ce scénario.

Comment tester les publicités A/B : tenez compte de la taille de l'échantillon

Vous devez également décider de la taille de l'échantillon d'audience en fonction de l'outil de test et du type de test que vous souhaitez exécuter. Certains outils nécessiteront que vous disposiez d'un public d'une taille particulière.

En ce qui concerne le type de test, certains vous permettront d'avoir plus de contrôle sur le public que les vêtements. Par exemple, si vous exécutez un test sur les e-mails, vous disposez d'une liste d'ensembles. Et vous pouvez envoyer le test à une petite partie de votre liste de diffusion pour commencer. Cela vous permettra d'obtenir des résultats plus significatifs. Une fois que vous avez choisi la variante gagnante, vous pouvez ensuite l'envoyer à toute la liste.

Dans le cas du test d'actifs marketing qui n'ont pas d'audience définie, comme une page de destination, la durée pendant laquelle vous exécutez votre test déterminera la taille de votre audience. Et cela déterminera vos résultats.

Assurez-vous donc de tester suffisamment longtemps pour voir une différence significative dans les statistiques entre les deux témoins et le challenger.

Comment tester les publicités A/B : Décidez à quel point les résultats doivent être remarquables

Ensuite, il est important de réfléchir à la pertinence de vos résultats pour que vous puissiez choisir le contrôle sur le challenger. Ou vice versa. L'importance de la signification statistique des tests A/B ne doit pas être sous-estimée. En fin de compte, plus le pourcentage de confiance est élevé, meilleurs seront les résultats.

Vous voudrez peut-être avoir jusqu'à 95 % de confiance avant d'aller de l'avant, si l'expérience a pris beaucoup de temps à mettre en place.

En même temps, il y a quelques autres choses à considérer. Par exemple, lorsque vous testez quelque chose de très spécifique (comme la couleur d'un bouton), mais qui n'a qu'un impact subtil sur le taux de conversion, vous devez vous assurer que vous êtes plus méthodique. En effet, vous pouvez en fait adopter une approche très précise ici en modifiant un élément à la fois.

Mais lorsqu'il s'agit de changements plus drastiques, susceptibles d'augmenter considérablement vos taux de conversion, vous serez peut-être plus disposé à renoncer à la signification statistique. Cela se produit lorsque vous souhaitez essayer une approche ou un style de conception complètement nouveaux, car vos créations actuelles ne fonctionnent tout simplement pas.

Il s'agit vraiment de savoir avec quelles cotes vous êtes à l'aise de travailler. Certaines choses valent la peine de faire des sauts et des risques plus importants.

Comment tester les publicités A/B : n'exécutez qu'un seul test par campagne à la fois

Si vous testez plus d'une chose dans une même campagne publicitaire, vous vous préparez à des résultats compliqués qui seront difficiles à déchiffrer. Par exemple, si vous exécutez un test d'e-mail qui dirige les internautes vers votre site Web, n'exécutez pas également un autre test les dirigeant vers votre page de destination. Vous ne saurez pas quel test a causé quels résultats. Et en retour, vous aurez moins de clarté sur vos prospects avec lesquels travailler.

Comment tester les publicités A/B : testez à un niveau granulaire (pour la plupart)

L'une des erreurs les plus courantes commises par la plupart des spécialistes du marketing consiste à tester deux variantes extrêmement différentes l'une de l'autre. Si les créations de contrôle et de challenger sont trop différentes l'une de l'autre, il se peut que vous ne disposiez d'aucune donnée exploitable.

Lorsqu'il y a beaucoup de différence entre deux versions, il sera difficile de voir quel aspect a causé une augmentation ou une diminution des conversions. Il existe également une idée fausse selon laquelle toutes les variations du test doivent être des transformations dramatiques et massives. N'achetez pas dans ce battage médiatique si vous avez déjà une annonce ou une page de destination qui vous donne des résultats. Dans ce cas, votre objectif est simplement d'augmenter ces résultats.

Un simple changement comme les couleurs, les polices ou la copie comme nous l'avons dit précédemment, peut être subtil mais causer une grande différence. Parfois, il suffit d'utiliser un appel à l'action différent qui incitera les gens à s'engager. En fait, la ponctuation peut également modifier le comportement des clients.

Mais il y a une exception. Peut-être avez-vous affaire à un atout marketing avec lequel vous n'avez pas beaucoup d'expérience, voire aucune. Ou voulez aller dans une toute nouvelle direction avec une création. Dans ce cas, l'utilisation de deux concepts très différents a du mérite, au début de votre processus de test. En fonction de leurs performances, vous pouvez faire de l'un d'eux le contrôle d'un nouveau test. Et continuez à peaufiner à partir de là.

Comment tester les publicités A/B : que devez-vous faire des résultats ?

La plupart des outils que vous utilisez dans le cadre du processus de test A/B vous permettront de suivre la progression même pendant l'exécution du test. Cela vous aidera à voir quelle variante affiche les meilleures performances. Si l'amélioration est très évidente, dans un groupe suffisamment important, vous pourrez peut-être terminer le test plus tôt.

Mais que feriez-vous si ce n'était pas le cas ? Supposons que vous exécutez un test A/B pour une bannière publicitaire. Sur la base du trafic hebdomadaire que vous avez habituellement, vous vous attendiez à une augmentation de 25 % d'ici la fin des 6 semaines. Cependant, 6 semaines se sont écoulées et vous ne constatez qu'une augmentation de 10 %.

Puisqu'il est difficile d'avoir confiance pour agir sur un petit changement, il faudrait techniquement que le test se déroule pendant 32 semaines au même rythme pour obtenir un échantillon d'audience suffisamment large. Cela vous permettra alors d'avoir confiance dans cette augmentation de 10 %.

À moins que cette bannière publicitaire ne soit très urgente, et c'est tout simplement trop long à attendre. Dans la plupart des cas, ce que font les spécialistes du marketing dans ce scénario, c'est d'identifier que le changement est trop petit pour qu'ils aient confiance. Ils se concentrent ensuite sur le changement de vitesse pour exécuter une autre expérience qui peut leur apporter plus de clarté. Essentiellement, il est important de savoir quand allouer du temps et de l'énergie à un test et quand ne pas le faire. S'il y a une chance que vous puissiez investir ce temps et cette énergie dans un test différent qui donnera de meilleurs résultats, allez-y.

Comment tester les publicités A/B : tester, ajuster, répéter

Toute amélioration obtenue grâce aux tests A/B est itérative. Cela signifie qu'à chaque test que vous exécutez, vous en apprendrez plus sur vos clients et sur ce qui les motive à acheter chez vous. De même, il peut également vous dire ce qui éloigne les clients de votre marque.

Au fur et à mesure que vous maîtriserez l'exécution de ces tests, vous pourrez formuler de meilleures hypothèses et également déterminer des tests plus percutants que vous pouvez exécuter. Cela vous aidera éventuellement à obtenir une clientèle plus large et plus satisfaite. La clé ici est de continuer à tester. Dans toute entreprise, la culture de l'amélioration continue est celle qui vous aidera à grandir et à prospérer. Et les tests A/B peuvent également vous aider à favoriser cette culture au sein de votre marque.

Comment tester les publicités A/B : demandez l'avis d'utilisateurs réels

Les tests A/B ont beaucoup à voir avec les données quantitatives, et ils sont utiles de différentes manières, comme nous l'avons mentionné. Mais il manque un domaine important.

Comprendre comment tester les publicités A/B ne vous aidera pas à comprendre pourquoi les gens prennent certaines actions plutôt que d'autres. Juste qu'ils le font. Nous vous suggérons donc de collecter également des données qualitatives pendant que vous y êtes.

Fondamentalement, ce que vous devez faire est de recueillir les commentaires de vos utilisateurs réels. Vous pouvez facilement mener une enquête ou un sondage qui vous donnera cet aperçu qualitatif. Par exemple, ajoutez une enquête de sortie sur votre site où vous demandez aux gens pourquoi ils choisissent de ne pas cliquer sur un certain CTA. Ou vous pourriez avoir une enquête sur votre page de remerciement à travers laquelle vous demandez aux clients pourquoi ils ont cliqué sur un bouton ou soumis un formulaire.

Vous pouvez constater que parfois, alors que les gens cliquent sur un lien qui les amène à un ebook, ils ne convertissent pas lorsqu'ils voient le prix. C'est le genre d'information qui vous permettra de connaître les raisons motivant le comportement de vos clients.

Ne négligez pas l'importance des tests A/B

Bien que cela puisse certainement sembler intimidant, banal et fastidieux, ne remettez pas à tester vos publicités et vos créations marketing jusqu'à la dernière minute. Ou jusqu'à ce que vous ayez investi beaucoup de temps, d'énergie et d'argent dans vos annonces. Si vous commencez à exécuter des tests plus tôt dans un processus, vous disposerez de données réelles sur ce que font les clients pour vous aider à mener des campagnes plus réussies. Et vous ne prendrez pas de décisions en fonction de ce que vous pensez qu'ils pourraient faire.

Cela vous aidera à créer de meilleures annonces et pages de destination. Et à leur tour, vos campagnes vous donneront de meilleurs prospects et conversions. Ne vous laissez pas décourager par tous les détails et la terminologie technique. Il existe de nombreuses ressources et outils qui peuvent vous faciliter la tâche.

Ressources utiles pour vos tests A/B

Voici quelques ressources utiles qui vous aideront à comprendre comment tester les publicités A/B pour vos campagnes. Essayez de les parcourir avant de commencer et revenez-y chaque fois que vous avez besoin de plus de conseils :.

• Test A/B Facebook
• Test A/B Google Ads
• Tests A/B des histoires Instagram