Comment exécuter des tests A/B : liste de contrôle pour les tests fractionnés

Qu'est-ce qu'un test A/B ?

Un test A/B, également connu sous le nom de test fractionné, est une expérience permettant de déterminer laquelle des différentes variantes d'une expérience en ligne est la plus performante en présentant chaque version aux utilisateurs au hasard et en analysant les résultats. Il est utilisé sur les sites Web, les applications mobiles ou les publicités pour tester les améliorations potentielles par rapport à une version contrôlée. Les tests A/B peuvent faire bien plus que prouver comment les changements peuvent avoir un impact sur vos conversions à court terme.

Les tests éliminent les conjectures de l'optimisation du site Web et permettent des décisions fondées sur des données qui font passer les conversations commerciales de "nous pensons" à "nous savons". En mesurant l'impact des changements sur vos métriques, vous pouvez vous assurer que chaque changement produit des résultats positifs.

Les meilleurs outils de test A/B comme VWO, optimisé, convertir, omniconvert et AB savoureux aident tous les spécialistes du marketing à déterminer quelle conception de site Web, ligne de copie ou fonctionnalité de produit produira les meilleurs résultats pour votre entreprise. Il existe différents types de test AB, de test AB de site Web, de test AB par e-mail et de test AB de contenu, et il existe différentes méthodes, comme les tests AB Google Analytics et les tests utilisant d'autres logiciels de test AB.

Avantages des tests A/B

Voici quelques avantages significatifs des tests fractionnés AB :

Il aide à réduire les taux de rebond

Si vos clients rebondissent sur votre site Web, c'est-à-dire qu'ils le laissent sans aucun clic, les tests A/B de site Web peuvent vous aider. Qu'il s'agisse de modifier un titre, de reformuler un appel à l'action ou de peaufiner la mise en page du design, un test A/B peut aider à identifier la cause des rebonds. Une fois le test terminé, vous pourrez voir des statistiques sur les tests ab et voir quelle variante a suscité le plus d'interactions de la part des clients et le moins de rebonds.

Il aide à augmenter les taux de conversion

Un test A/B met en lumière ce qui convertit les clients et ce qui ne le fait pas. En présentant deux versions de votre site Web, un test A/B peut aider à filtrer ce qui ne résonne pas auprès de votre public et à montrer ce qui résonne et génère plus de conversions.

Les résultats d'un test A/B sont faciles à comprendre

Les résultats d'un test A/B sont simples et relativement faciles à comprendre. Examinez les résultats et les statistiques des tests AB pour voir quelle page, A ou B, a obtenu le plus de clics et de conversions.

C'est pas cher

Les tests A/B sont un moyen simple et peu coûteux de continuer à améliorer votre marketing numérique. Considérez le marketing A/B comme un moyen de continuer à valider les décisions sur votre site Web actuel. À long terme, le retour sur investissement peut être énorme car le coût de test est relativement faible, mais peut entraîner une augmentation significative des prospects, des ventes et des revenus.

Comment exécuter un test A/B ?

L'idée des tests A/B est de présenter différents contenus à différentes variantes (groupes d'utilisateurs), de recueillir leurs réactions et le comportement des utilisateurs, et d'utiliser les résultats pour élaborer des stratégies de produit ou de marketing à l'avenir. Les tests A/B passent désormais d'une activité autonome menée une fois dans une lune bleue à une activité plus structurée et continue, qui doit toujours être effectuée via un processus CRO bien défini. En gros, il comprend les étapes suivantes :

Choisissez une variable

Au fur et à mesure que vous optimisez vos pages Web et vos e-mails, vous constaterez peut-être qu'il existe un certain nombre de variables que vous souhaitez tester. Mais pour évaluer l'efficacité d'un changement, vous voudrez isoler une variable indépendante et mesurer ses performances, sinon vous ne pourrez pas être sûr de celle qui est responsable des changements de performances.

Vous pouvez tester plusieurs variables pour une seule page Web ou un seul e-mail, assurez-vous simplement de les tester une à la fois. Examinez les différents éléments de vos ressources marketing et leurs alternatives possibles pour la conception, la formulation et la mise en page. Vous pouvez également tester les lignes d'objet des e-mails, les noms des expéditeurs et différentes façons de personnaliser vos e-mails.

Définissez votre objectif

Bien que vous mesurez un certain nombre de métriques pour le test de chacun, choisissez une métrique principale sur laquelle vous concentrer avant d'exécuter le test. En fait, faites-le avant même de configurer la deuxième variante. Ceci est votre variable dépendante. Réfléchissez à l'endroit où vous voulez placer cette variable à la fin du test fractionné. Vous pouvez énoncer une hypothèse officielle et examiner vos résultats en fonction de cette prédiction.

Configurer un contrôle

Vous avez maintenant votre variable indépendante, votre variable dépendante et votre résultat souhaité. Utilisez ces informations pour configurer la version non modifiée de tout ce que vous testez comme contrôle. Si vous testez une page Web, il s'agit de la page Web non modifiée telle qu'elle existe déjà. Si vous testez une page de destination, il s'agira de la conception et de la copie de la page de destination que vous utiliserez normalement.

Divisez votre groupe de test d'où A et B

Pour les tests où vous avez plus de contrôle sur l'audience, comme avec les e-mails, vous devez tester avec deux ou plusieurs audiences égales afin d'avoir des résultats concluants.

Exécuter le test

Lancez votre test et attendez que les visiteurs participent ! À ce stade, les visiteurs de votre site ou de votre application seront affectés au hasard au contrôle ou à la variation de votre expérience. Leur interaction avec chaque expérience est mesurée, comptée et comparée pour déterminer les performances de chacune.

Comment analyser les résultats d'un test A/B

La plupart des plates-formes d'expérimentation ont des analyses intégrées pour suivre toutes les métriques et KPI pertinents. Mais avant d'analyser un rapport de test A/B, il est important que vous compreniez les deux mesures importantes suivantes.

• Uplift : la différence entre les performances d'une variation et les performances d'une variation de référence (généralement le groupe de contrôle). Par exemple, si une variante a un revenu par utilisateur de 5 $ et que le contrôle a un revenu par utilisateur de 4 $, l'amélioration est de 25 %.
• Probabilité d'être le meilleur : la probabilité qu'une variation ait les meilleures performances à long terme. Il s'agit de la mesure la plus exploitable du rapport, utilisée pour définir le gagnant des tests A/B. Alors que l'augmentation peut varier en fonction du risque pour les petits échantillons, la probabilité d'être la meilleure tient compte de la taille de l'échantillon. La probabilité d'être le meilleur ne commence pas à être calculée tant qu'il n'y a pas eu 30 conversions ou 1 000 échantillons.

Les tests A/B sont-ils morts ?

Bien qu'il soit certainement puissant, le test A/B est fondamentalement défectueux de deux manières spécifiques :

1. Le processus de sélection d'un gagnant est manuel. C'est à la fois chronophage et stimulant intellectuellement.
2. La moitié des visiteurs voient la pire variation jusqu'à ce que vous choisissiez un gagnant.

Commencez votre test A/B dès aujourd'hui

De nos jours, le marketing travaille sur des informations et les tests A/B peuvent vous aider à obtenir ces informations. Bien qu'il s'agisse d'une méthode d'analyse utile, il peut être un peu difficile d'effectuer un test A/B. Nos spécialistes du marketing peuvent vous aider à effectuer un test A/B sur votre site Web ou sur toute autre plate-forme médiatique afin que vous puissiez obtenir des informations sur la façon dont vous pouvez améliorer vos connaissances et libérer votre plein potentiel.