Le test A/B, est une technique de marketing qui consiste à comparer deux versions d’une page web ou d’une application pour voir laquelle est la plus performante. Ces variantes, appelées A et B, sont présentées de manière aléatoire aux utilisateurs. Une partie d’entre eux sera dirigée vers la première version, et le reste vers la seconde. Une analyse statistique des résultats détermine ensuite quelle version, A ou B, a été la plus performante, en fonction de certains indicateurs prédéfinis comme le taux de conversion. En d’autres termes, vous pouvez vérifier quelle version obtient le plus de clics, d’abonnements, d’achats, etc. Ces résultats peuvent ensuite vous aider à optimiser votre site Web pour les conversions.
Exemples de tests A/B
Tous les sites Web peuvent bénéficier des tests A/B, car ils ont tous une « raison d’être » et cette raison est quantifiable. Que vous soyez une boutique en ligne, un site d’information ou un site de génération de leads, vous cherchez à améliorer votre taux de conversion, quel que soit le type de conversion.
Les leads
Le terme « lead » est utilisé pour désigner une piste de vente, ou un client potentiel. Les e-mails envoyés dans le but de stimuler les ventes sont particulièrement pertinents dans ce cas. Dans ce cas, le test A/B utilise des informations sur la nature des personnes contactées, comme leur sexe ou leur tranche d’âge.
Les médias
Dans le contexte des médias, il est plus pertinent de parler de « test A/B éditorial ». Dans les secteurs qui travaillent étroitement avec la presse, l’idée derrière les tests A/B est de tester le succès d’une catégorie de contenu donnée. Par exemple, pour voir si elle correspond parfaitement au public cible.
Ici, contrairement à l’exemple précédent, le test A/B a une fonction éditoriale et non commerciale. Le test A/B des titres de contenu est une pratique courante dans le secteur des médias.
En commerce électronique
Sans surprise, l’objectif des tests A/B dans le contexte du commerce électronique est de mesurer l’efficacité d’un site Web ou d’une application commerciale en ligne à vendre ses produits. Le test A/B utilise le nombre de ventes réalisées pour déterminer la version la plus performante. Il est particulièrement important d’examiner la page d’accueil et le design des pages de produits, mais il est également bon de prendre en compte tous les éléments visuels impliqués dans la réalisation d’un achat (boutons, appels à l’action).
Quels tests A/B faut-il utiliser ?
Il existe plusieurs types de tests A/B. Vous devez choisir celui qui correspond le mieux à votre situation particulière.
Test A/B classique
Le test A/B classique présente aux utilisateurs deux variantes de vos pages à la même URL. De cette façon, vous pouvez comparer deux ou plusieurs variantes d’un même élément.
Tests fractionnés ou tests de redirection
Le split test redirige votre trafic vers une ou plusieurs URL distinctes. Si vous hébergez de nouvelles pages sur votre serveur, cela peut être une approche efficace.
Test multivarié ou MVT
Enfin, le test multivarié mesure l’impact de plusieurs changements sur la même page Web. Par exemple, vous pouvez modifier votre bannière, la couleur de votre texte, votre présentation, etc.
Comment déployer des tests A/B ?
Vous pouvez utiliser les tests A/B sur les sites web. Le test A/B sur le web permet de comparer une version A et B d’une page. Ensuite, les résultats sont analysés en fonction d’objectifs prédéfinis : clics, achats, abonnements, etc.
Utilisez le test A/B pour les applications mobiles natives iPhone ou Android. Les tests A/B sont plus complexes avec les applications. En effet, il n’est pas possible de présenter deux versions différentes une fois que l’application a été téléchargée et déployée sur un smartphone.
Des solutions de contournement existent pour que vous puissiez mettre à jour instantanément votre application. Vous pouvez facilement modifier votre conception et analyser directement l’impact de ce changement.
Utilisez les tests A/B côté serveur via les API. Une API est une interface de programmation qui permet la connexion avec une application pour l’échange de données. Les API vous permettent de créer automatiquement des campagnes ou des variations à partir de données enregistrées.
Comment trouver des idées de tests A/B ?
Vos tests A/B doivent être complétés par des informations supplémentaires afin d’identifier les problèmes de conversion et d’offrir une compréhension du comportement des utilisateurs. Cette phase d’analyse est cruciale, et doit vous aider à créer des hypothèses » fortes.
Une hypothèse correctement formulée est la première étape vers des tests A/B réussi et doit respecter certaines règles.
Les hypothèses doivent :
- Être liées à un problème clairement discerné qui a des causes identifiables.
- Mentionner une solution possible au problème
- Indiquer le résultat attendu, qui est directement lié à l’indicateur clé de performance à mesurer.
Par exemple, si le problème identifié est un taux d’abandon élevé pour un formulaire d’inscription qui semble pouvoir être trop long, une hypothèse pourrait être : « Raccourcir le formulaire en supprimant les champs facultatifs permettra d’augmenter le nombre de contacts collectés. »
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