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Qu’est-ce qu’un A/B testing ?
En digital marketing, on dit que chaque expérience est un nouvel apprentissage qui vous garantit de mieux comprendre votre audience et d’ajuster votre stratégie. Comment est-il possible de développer plusieurs expériences ? Il faut faire du test, plutôt de l’A/B testing. C’est une pratique fondamentale à toute stratégie marketing digital. D’ailleurs, 75% des sites ayant un trafic élevé font de l’A/B testing.
N’ayez pas crainte, nous avons réuni toutes les informations dont vous aurez besoin pour maîtriser cette approche, avec un contenu consistant et d’une forte valeur ajoutée. Attachez vos ceintures, c’est parti !
A/B testing: définition
L’A/B testing ou le test A/B correspond à une approche marketing qui consiste à tester deux versions différentes d’une même page web afin d’identifier laquelle est la plus performante. C’est-à-dire, diriger la moitié de votre audience vers une version A de votre site et l’autre moitié vers une version B, afin d’observer dans des conditions scientifiques similaires, si une variante de vos pages permet de mieux atteindre votre objectif ou non. La version A est la version actuelle de la page dite la version de contrôle, alors que la version B est la page modifiée dite encore la page de traitement.
Notez bien que la modification de la version A est basée sur une Hypothèse. Celle-ci correspond à la façon avec laquelle les visiteurs utilisent votre site.
Ce qu’on peut retenir, c’est que l’application de l’A/B testing est le meilleur moyen permettant de comprendre comment les composantes d’une page affectent sa performance.
3 types d’A/B testing
Split testing
L’A/B testing classique, sert à comparer deux versions A et B de vos pages qui sont sur le même URL. Au contraire du split testing, la variante B est sur un URL différent qui n’est pas perçu par vos visiteurs. C’est-à-dire que le split testing sert à comparer deux différentes versions d’une page hébergée sur des URLs distincts. Donc, le visiteur est redirigé vers une autre page au niveau du split testing, alors qu’il reste sur la même page pour l’A/B testing.
Test multi-varié
Vous souhaitez tester plusieurs améliorations simultanément sur une page web ? Oui, c’est possible grâce au test multi-varié.
En effet, le test A/B vous permet de tester seulement deux versions d’une page sur la base d’une seule variable, par contre le test multi-varié vous aide à tester plusieurs pages ou variables au même temps. En fait, ce type de test sert à identifier la plus performante de vos différentes combinaisons de variables.
Cependant, les tests MVT nécessitent un grand volume de trafic pour tester toutes les variantes et déduire une signification statistique nécessaire à la prise de décision. Il faut noter qu’une seule variable change d’une version à une autre par rapport à la version A. Et s’il existe plusieurs pages à des fins de test, cela risque de rendre l’analyse inefficace, surtout si vous ne maîtrisez pas assez cette approche.
Test AA
À l’inverse du test A/B qui compare deux versions différentes d’une même page web, le test A/A se sert de la même version pour tester la précision d’un outil d’A/B testing.
En effet, le test A/A consiste à tester deux versions semblables d’un élément, en divisant votre audience en deux parties et chaque partie est exposée à la même variante. In fine, vous pouvez déduire si les taux de conversion sont similaires et confirmer le bon fonctionnement de votre solution.
Si vous n’êtes pas convaincu de la pertinence d’un outil de test, vous pouvez tout simplement recourir à ce type de test pour s’assurer de sa pertinence et de sa fiabilité.
Pourquoi il faut utiliser l’A/B testing ?
L’A/B testing offre plusieurs avantages à savoir :
- Accroitre le taux de conversion en continu
- Augmenter le trafic de votre site web
- Réduire le taux de rebond
- Réduire le taux d’abandon relatif au panier d’achat
- Apprendre à mieux connaître votre audience
- Prendre des décisions pertinentes basées sur des statistiques
- Maîtriser le budget et optimiser le ROI
L’AB Testing est utilisé par plusieurs entreprises ayant déjà des sites web, y compris :
- Les sites e-commerce afin d’optimiser le tunnel de conversion.
- Les logiciels et sites Saas afin d’améliorer leur page d’accueil et leur processus d’abonnement.
- Les sites de génération de leads afin d’optimiser leurs landing pages.
Comment effectuer un A/B testing ?
Comment effectuer un test AB ? Comment créer un test AB ? C’est très simple ! Un test A/B dépend de 8 étapes essentielles à suivre :
- Sélectionner une variante à tester
- Définir l’objectif du test et en identifiant les indicateurs à mesurer
- Identifier la version de référence (A) et la version test (B)
- Créer l’A/B test avec un outil dédié et le diffuser
- Diviser votre échantillon de façon égale et aléatoire
- Promouvoir le contenu testé auprès de votre échantillon
- Collecter et analyser les statistiques
- Mettre les résultats en application
7 outils disponibles pour effectuer l’A/B testing
Pour mener à bien votre approche d’A/B testing, vous pouvez trouver plusieurs outils de test parmi lesquels on peut citer :
- HubSpot : solution payante
- Google Optimize, via Google Analytics : 10 versions de tests gratuites
- Convertize : solution payante avec essai gratuit de 14 jours.
- AB Tasty : solution payante
- Optimizely : solution payante
- Visual Website Optimizer (VWO) : solution payante avec un essai gratuit
- Kameleoon : solution payante
Comment analyser les résultats d’A/B testing ?
L’analyse des résultats des tests A/B est une phase délicate, mais cruciale qu’il faut effectuer à la fin du processus. Au fait, l’outil à utiliser lors de cette technique doit inclure une interface de reporting qui contient les indicateurs suivants :
- le nombre de conversions générées par variable,
- le taux de conversion,
- le pourcentage d’amélioration,
- l’indice de fiabilité statistique par variable.
Dans le but d’analyser le comportement de l’audience, il est également faisable de segmenter les résultats du test A/B en plusieurs catégories :
- Âge,
- Zone géographique,
- Source de trafic,
- Nouveaux visiteurs,
- Nouveaux acheteurs…
Pour conclure, l’A/B testing est fiable si le niveau de confiance représente 95 % et la puissance statistique représente au moins 80 %.
