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A/B testing : comment ça marche ? Pourquoi est-ce primordial dans la prise de décision ?

A/B testing : comment ça marche ? Pourquoi est-ce primordial dans la prise de décision ?

Les chiffres ne mentent pas. C'est un peu résumé en quelques mots ce qu’est l’A/B testing. Au lieu de spéculer et d’élaborer des prévisions, préférez le tangible. Le principe est assez simple : deux versions d'un site web par exemple sont mises en ligne. Le test A/B mesure les différents taux de conversion. La meilleure alternative prévaut - et elle est continuellement optimisée par d'autres tests A/B si nécessaire.

Qu’est-ce que l’A/B testing ?

Les tests A/B sont des expériences qui sont menées sur le web. Ce test sert à mesurer le succès ou la popularité d’un site, d’une application ou d’une campagne publicitaire. Grâce à des données statistiques, vous êtes en mesure de savoir quelle est la version préférée des utilisateurs. Les utilisateurs ne se rendent pas compte qu'ils participent à une expérience. L'opérateur du site web laisse également le choix de la variante au hasard - ce qui rend les résultats encore plus significatifs et crédibles. Cette façon de faire est également connue dans le domaine scientifique : l'efficacité d'un médicament est testée en administrant un placebo à certains patients, tandis que les autres reçoivent le médicament à tester. Les deux parties – médecin et patient, ne savent pas quel médicament le patient reçoit. Or, le fait de ne pas savoir est précisément la condition sine qua non pour que le test fonctionne.

L’A/B testing : un principe tout simple

Les tests A/B reposent sur un principe très simple : il s'agit d'essayer de déterminer laquelle des deux versions est la meilleure. Par exemple, votre site Web contient un bouton d'appel à l'action qui dit "En savoir plus". Un simple clic sur ce bouton est c’est le succès de votre entreprise qui est en jeu. Vous n'arrivez pas à décider si ce bouton doit être rouge ou vert. Par conséquent, vous mettez deux versions sur le web. Les visiteurs reçoivent au hasard le bouton vert ou rouge. Dans les statistiques, vous pouvez évaluer quelle couleur fonctionne le mieux : les visiteurs sont-ils plus nombreux à cliquer sur le bouton rouge ou vert ? Il s'agit bien sûr d'un exemple très simple. Plus votre site web est important, plus la configuration expérimentale d'un test A/B peut être complexe.

L’A/B testing : des données réelles plutôt que de la spéculation

Les tests A/B révolutionnent les stratégies de marketing et de création d'entreprise. Alors qu'il était autrefois nécessaire d'établir des plans détaillés pour un projet avant son lancement, il est désormais possible de mettre un projet en ligne immédiatement et de tester les variantes qui attirent les visiteurs du site Web pendant la phase de lancement. Et surtout, cela permet de faire des économies. Les tests A/B ou reposent sur des données tangibles et mesurables plutôt que sur de la spéculation. Pourquoi de tels tests sont-ils nécessaires en premier lieu ? La réponse est simple : bien souvent, les campagnes - même si elles ont été élaborées par des professionnels et fondées sur des données d'études de marché - se révèlent finalement inefficaces. Les tests A/B, quant à eux, offrent la possibilité d'optimiser en permanence les campagnes de marketing en cours. Les tests A/B sont, pour ainsi dire, des études de marché en temps réel.

Et on peut y réagir facilement. Par exemple, il est possible de tester si la localisation des utilisateurs a un impact sur la conversion, si les variations de style - simple, jovial, haut de gamme, distant ou exigeant influencent les réactions des clients ou si la sélection de certains sujets comme accroche pour un message publicitaire augmente le nombre de clics. Des aspects tels que la conception et la convivialité peuvent également être testés grâce aux tests A/B.

L’A/B testing : à quelle occasion l’utiliser ?

Le domaine d'application des tests A/B est très vaste. Par exemple, les tests statistiques sont adaptés, entre autres, aux mesures ou éléments publicitaires suivants sur les sites web : les newsletters, les campagnes de médias sociaux, les images, les graphiques, les vidéos, les call-to-action (visuel et texte), la sélection et rédaction du contenu, les avis clients, les liens, titres, méta titres et autres éléments HTML. Lorsqu'on utilise les tests A/B, il est essentiel, surtout pour les grands projets, de fixer des macro-objectifs qui marquent le point final des tests. Une fois qu'un taux de conversion prédéterminé est atteint, le test peut être arrêté. Cependant, il est également possible d'effectuer des tests jusqu'à la fin d'un projet et d'utiliser les tests A/B en continu.

Créer une bonne hypothèse de test

L'hypothèse est la base d'un test A/B. Sans hypothèse, vous vous retrouvez à expérimenter dans le vide. Prenez l'exemple du texte d'un bouton d'appel à l'action. Voici comment procéder avant de commencer le test : tout d’abord, formulez une question comme « Pourquoi très peu de visiteurs cliquent-ils sur le bouton de call-to-action » ? Puis émettez une hypothèse comme « Les visiteurs ne cliquent pas sur le bouton d'appel à l'action parce que l'invitation est formulée de manière trop agressive » (Par exemple : Cliquez ici !). Formulez alors la phrase de réponse : « Les visiteurs cliqueront plus souvent sur le bouton d'appel à l'action si l'invitation est formulée de manière plus amicale et plus défensive (Par exemple : Voulez-vous en savoir plus ?). Enfin, déterminez un objectif quantifiable comme faire passer le taux de clic de 5 à 10%. Il est important de tester chaque hypothèse individuellement, indépendamment des autres éléments. En règle générale, lorsqu'on teste un seul élément, les résultats ne sont significatifs que si tout le reste est identique dans les deux versions. Une fois que ce test est effectué et qu'il produit des résultats mesurables, apportez d'autres modifications. Exemples : le placement du bouton, sa conception graphique, le libellé du texte situé immédiatement au-dessus qui fait référence au call-to-action. De cette façon, votre page Web ou votre application sera optimisée petit à petit. Important : lors de l'application d'un test A/B, fixez pour chaque projet un macro-objectif qui marque la fin des tests.

 
 

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