Un test comparatif appliqué au numérique (ou A/B testing) est un processus fondé sur une culture de l’expérimentation et de la comparaison dont le but est de déterminer les meilleures tactiques de marketing et de promotion, notamment en ligne. Les tests comparatifs A/B sont utilisés pour affiner le message publicitaire, le texte et les images sur les sites web, les formulaires en ligne ou les e-mailings. Les avantages d’un programme rigoureux d’A/B testing sont nombreux : en sélectionnant les images, les éléments et les messages qui reflètent les préférences des utilisateurs, les résultats des tests A/B peuvent avoir un impact positif sur votre activité et vos résultats. Dans cet article, nous allons explorer la terminologie de base des tests comparatifs A/B ainsi que certains des avantages et bonnes pratiques associées.
Qu’est-ce que l’A/B testing?
Un A/B test est un moyen d’optimiser des pages web, des messages ou des publicités. Dans le cas d’une page Web, imaginons que nous ayons une version A et une version B. Les deux pages contiennent exactement la même offre ou promotion et leur différence réside dans leur conception. Supposons que nous ayons une page de renvoi qui offre une réduction de 10 % sur nos produits si l’utilisateur s’inscrit à notre newsletter – la version A comporte un bouton d’inscription jaune et la version B un bouton rouge. Les deux versions sont présentées à un nombre minimum égal d’utilisateurs afin que les résultats soient statistiquement significatifs, et par la suite, la version de la page ayant le taux de conversion de la newsletter le plus élevé serait la « gagnante ».
Les A/B tests peuvent être réalisés avec des éléments individuels (comme dans l’exemple ci-dessus où les deux pages sont identiques, seule la couleur du bouton change). Avec ce type de test, nous changeons généralement un élément à la fois, nous testons sur cette alternance, puis nous continuons avec d’autres éléments de la page. Par exemple, si le bouton jaune de la page de la version A affiche un taux de conversion plus élevé, nous conservons ce style de bouton et passons ensuite à l’essai de deux titres différents dans notre prochaine série de tests.
Nous pouvons également modifier tous les éléments d’une page ; imaginez que la version A comporte un bouton jaune mais aussi une vidéo et presque pas de texte, tandis que la version B avec le bouton rouge comporte beaucoup de texte mais aucun élément visuel.
Dans les deux cas, l’idée derrière les tests A/B est de laisser nos décisions être guidées par les préférences des utilisateurs et de mesurer leurs comportements avec un objectif en tête (taux de conversion, clics, etc.) plutôt que de dépendre de nos propres suppositions ou opinions basées sur des préférences personnelles.
Quelle différence entre un test A/B et un test multivarié ?
Un test multivarié est similaire à un A/B test, mais va plus loin. Le test multivarié utilise les mêmes mécanismes que le test A/B, mais il consiste à tester plusieurs variables en même temps, ainsi que la relation entre ces variables (par exemple, le bouton jaune est plus performant que le bouton rouge, mais il est encore plus performant s’il est accompagné d’un texte détaillé sur la page). Un test multivarié mesure l’effet de chaque combinaison de conception par rapport à un objectif spécifique.
Pour nos besoins ici, nous nous concentrerons sur les A/B tests, mais une stratégie de marketing en ligne efficace saura tirer parti d’un plan de tests multivariés complet pour améliorer les résultats web ou commerciaux. Chez All Around, nous sommes experts en tests multivariés et A/B et nous pouvons mettre en place rapidement un programme de tests destiné à améliorer les résultats de votre entreprise.
L’A/B testing : C’est simple et ça marche.
L’aspect le plus convaincant des tests A/B est réside dans la facilité de sa mise en œuvre. De plus, ce type de test fournit des informations exploitables presque immédiatement. Par exemple, la comparaison de deux annonces textuelles Google Adwords peut rapidement indiquer que vos utilisateurs ont une nette préférence pour les textes promotionnels qui incluent le prix final plutôt qu’un pourcentage de réduction. Un CTR ou un taux de conversion plus élevé dans l’annonce avec un prix final nous indique rapidement que nous pouvons rédiger plus d’annonces qui incluent le prix final du produit et que nos résultats s’amélioreront probablement.
L’expérimentation, avec un risque maîtrisé.
Si votre supérieur hiérarchique est déterminé à refaire l’intégralité du site internet et que ses choix sont d’ores et déjà arrêtés et basés sur ses avis personnels, il y a peut-être matière à l’inciter à se baser sur des données concrètes plutôt que ses positions forcément subjectives. La révision et la refonte de l’ensemble du site internet entraîneront des coûts, de la main-d’œuvre et un risque économique potentiel, aussi les orientations retenues se doivent d’être efficaces. C’est l’occasion de mettre en comparaison avec un A/B test les choix personnels de celui-ci avec une autre page d’accueil au design plus traditionnel. Vous pourrez alors vous faire une idée de la pertinence des changements proposés.
Tout peut être testé !
Les A/B tests ne doivent pas être limités aux pages web ou aux formulaires en ligne. Vous pouvez également effectuer des tests A/B hors ligne en utilisant des numéros de téléphone ou des URL uniques. Par exemple, si vous créez un prospectus jaune et un prospectus rouge contenant les mêmes informations, mais avec un numéro de téléphone différent sur chacun d’eux, vous pouvez déterminer quelle couleur de prospectus a eu le plus d’impact (appels dans ce cas). Tout comme en ligne, il est important d’avoir un échantillon égal et représentatif de personnes recevant chaque version – en ne distribuant que 10 flyers rouges contre 500 jaunes, le test sera forcément biaisé au détriment de la version rouge et ne sera pas représentatif.
Les tests A/B ne servent pas uniquement aux conversions.
Les tests A/B sont très utiles si vous chercher à optimiser les conversions ou le trafic. Mais ils peuvent également être utilisés pour optimiser d’autres types de comportements des utilisateurs, par exemple si vous faites face à des problématiques de navigation trop complexe sur votre site internet. Dans ce cas, les changements majeurs impliquent de sérieux défis opérationnels. Un A/B test peut vous aider à déterminer si un certain style de page réduira le taux de rebond ou incitera les utilisateurs à passer plus de temps sur cette page, ce qui sera signe d’une meilleure efficacité et d’un confort de navigation amélioré. Cela ne cantonne donc pas l’A/B testing à l’optimisation du taux de conversion, mais également à l’expérience utilisateur.
Si vous souhaitez mettre en œuvre des tests A/B et multivariés pour améliorer vos résultats commerciaux, contactez-nous.
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Client Success Manager
Alexis est la responsable clientèle chez All Around. Spécialiste du marketing digital et Manager, elle cumule plus de 15 ans d'expérience sur les marchés internationaux. Elle est une partenaire dévoué pour nos clients, prête à faire passer les entreprises au niveau supérieur, avec une vaste expertise en stratégie digitale, opérations, gestion de projet, reporting, budgétisation et négociation.
