Solution AB Testing : Comment fonctionne l’AB Testing ?

L’AB testing, également appelé test de division ou test d’optimisation, est une méthode scientifique utilisée pour évaluer et optimiser l’efficacité de deux versions d’une même variable. Dans le domaine du marketing numérique, les entreprises utilisent l’AB testing pour analyser et améliorer l’efficacité de leurs sites web, applications mobiles, publicités et e-mails. Cet article vous expliquera comment fonctionne l’AB testing et vous donnera des exemples concrets pour mieux comprendre son application dans la vie réelle.

C’est quoi un AB test ?

Très prisé en marketing digital, l’AB ou A/B testing est une solution marketing consistant à tester l’impact de deux variantes ou versions d’une même expérience utilisateur pour optimiser la performance d’un élément donné.

Plus concrètement, il s’agit de créer, pour le même élément, deux variantes et de promouvoir simultanément et aléatoirement les deux contenus auprès des utilisateurs pour identifier la version qui permet de réaliser le plus de conversions.

On peut par exemple créer deux boutons call-to-action portant le même message, mais ayant différentes couleurs, pour voir la couleur qui pousse le plus les internautes à cliquer sur le CTA.

Les deux versions sont testées de manière simultanée et poussées de façon aléatoire vers une audience d’une certaine taille.

La première variante sera la version de référence, c’est-à -dire la version A. Quant à la deuxième, c’est la version B du test. C’est elle qui contient toutes les modifications désirées. 

Pourquoi mettre en place un test A/B ?

L’A/B testing sert généralement à améliorer la performance d’un paramètre spécifique. Selon le cas, il peut vous aider à : 

• augmenter le taux de clics sur le bouton CTA ;
• améliorer taux de conversion d’une page ;
• réduire le taux de rebond d’une page produit ;
• augmenter le taux d’ouverture d’un mail de réponse ;
• etc.

Sur base de ces objectifs, un outil AB testing vous permettra de connaître, par voie expérimentale, les préférences de vos utilisateurs vis-à-vis d’une expérience que vous leur proposez. Vous découvriez ainsi les améliorations à ajouter pour obtenir les résultats souhaités.

C’est une démarche qui aide à prendre des décisions marketing fondées sur des données réelles et précises, plutôt que sur des suppositions. Elle vous évite de commettre des erreurs marketing pouvant vous faire perdre du temps et de l’argent tout en optimisant l’expérience utilisateur.

Sur quels éléments peut-on faire un A/B test? 

L’A/B test peut porter sur une grande variété d’éléments. Tout dépend des objectifs  et du secteur d’activité concerné. Les éléments testés peuvent comprendre :

• le design d’une page produit (design minimaliste ou amélioré avec des témoignages de clients)
• le titre d’une page web ;
• la structure d’une page de destination ;
• le positionnement des images sur une page ;
• le bouton Call-To-Action (le texte, la couleur, la taille et le positionnement sur la page, etc.) ;
• la longueur ou le contenu des formulaires ;
• une interface d’application ;
• un email promotionnel (une version standard et une version personnalisée avec le prénom du destinataire) ;
• etc.

Quels sont les variables à tester lors d’un A/B test ? 

Pour mettre en place un A/B, l’initiateur ayant déjà défini l’objectif qu’il souhaite atteindre après cette expérience doit définir les variables qu’il souhaite tester. Ces variables peuvent par exemple comprendre : 

• le taux de clics ;
• le taux d’ouverture ;
• le taux de conversion ;
• le temps moyen passé sur la page
• le taux de rebond ;
• etc.

Quelle est la durée d’un test A/B ? 

L’A/B testing ne doit pas durer une éternité. Il ne doit pas non plus être trop court. Pour cela, vous devrez définir des critères de fin, c’est-à-dire des seuils statistiques qui indiquent le moment auquel il faut arrêter le test et procéder à l’analyse des données statistiques recueillies. 

La durée d’un test peut s’étendre sur 30 jours par exemple. Si au bout de ces 30 jours, vous n’obtenez pas de résultats significatifs, cela peut vouloir dire que l’élément testé n’a pas vraiment un impact déterminant sur l’expérience offerte à l’utilisateur. 

De même, si vous changez la position d’un bouton CTA et qu’après 40 jours, le taux de clic n’a pas vraiment changé, vous pouvez en déduire que la position du bouton CTA n’est pas l’élément à optimiser. Il faut donc s’assurer de mettre en place l’AB testing sur des éléments pertinents pour ne pas perdre du temps. 

Comme critères de fin du test, vous pouvez par exemple définir une durée de test au bout de laquelle vous allez arrêter l’expérience. Il est aussi possible de définir une taille d’échantillon, c’est-à-dire le nombre minimal d’utilisations au bout duquel l’expérience peut être arrêtée.

Dans certains cas où il n’est pas facile de déterminer la fin du test, on peut simplement observer les résultats obtenus au fur et à mesure du test et décider à partir d’un certain moment de l’arrêter. Et surtout, le plus important est de choisir le meilleur outil AB testing.

Les bases de l’AB testing

1. Définition et objectif

L’AB testing consiste à comparer deux versions d’un élément (version A et version B) en les présentant à deux groupes d’utilisateurs de manière aléatoire et en mesurant leur performance pour déterminer laquelle des deux versions est la plus efficace. L’objectif de l’AB testing est d’identifier les améliorations à apporter pour optimiser la conversion, l’engagement ou tout autre objectif clé pour l’entreprise.

2. Variables et mesures

Pour mener un AB testing, il faut déterminer les variables à tester et les mesures à analyser. Les variables sont les éléments à comparer, tels que le design d’une page web, le texte d’un bouton ou la couleur d’un CTA (Call To Action). Les mesures sont les indicateurs clés de performance (KPI) utilisés pour évaluer l’efficacité des versions A et B, comme le taux de conversion, le temps passé sur la page ou le taux de clic.

Les étapes clés d’un AB testing réussi

1. Définir un objectif clair

Avant de commencer un AB testing, il est essentiel de définir un objectif précis, comme augmenter le taux de conversion, diminuer le taux de rebond ou améliorer la rétention des utilisateurs. Cela permettra de cibler les améliorations à apporter et de mesurer l’impact des changements.

2. Créer les différentes versions

Une fois l’objectif défini, il faut créer les deux versions à tester. Il est important de ne modifier qu’une seule variable à la fois pour pouvoir attribuer les différences de performance aux changements effectués.

3. Sélectionner l’échantillon et le temps de test

L’échantillon d’utilisateurs doit être suffisamment grand pour garantir des résultats significatifs et représentatifs. Il est également crucial de déterminer la durée du test, qui doit être suffisamment longue pour collecter suffisamment de données.

Exemples concrets d’AB testing

1. Optimisation du bouton CTA

Une entreprise souhaite augmenter les inscriptions à sa newsletter. Elle décide de tester deux versions d’un

bouton CTA : l’une avec le texte « Inscrivez-vous maintenant » et l’autre avec le texte « Rejoignez notre communauté ». Après avoir mené l’AB testing, l’entreprise constate que le bouton « Rejoignez notre communauté » génère un taux de conversion 20% supérieur. Elle décide donc d’adopter cette version.

2. Modification du design d’une page produit

Un site de commerce électronique souhaite augmenter le taux de conversion des visiteurs en acheteurs sur une page produit spécifique. L’équipe décide de tester deux versions de la page : une avec un design minimaliste et une autre avec un design plus élaboré, incluant des vidéos et des témoignages clients. L’AB testing révèle que la version minimaliste augmente le taux de conversion de 15%. L’entreprise choisit donc d’implémenter cette version.

3. Personnalisation des e-mails promotionnels

Une entreprise cherche à optimiser ses campagnes e-mail marketing en testant deux versions d’un e-mail promotionnel : l’une personnalisée avec le prénom du destinataire et l’autre sans personnalisation. Les résultats de l’AB testing montrent que les e-mails personnalisés génèrent un taux d’ouverture 10% plus élevé, conduisant l’entreprise à privilégier cette approche.

Comment faire un test AB ?

Un test AB est une méthode couramment utilisée pour comparer l’efficacité de deux variantes d’un élément, comme une page Web ou une campagne publicitaire. Voici les étapes pour réaliser un test AB :

• Déterminez l’objectif de votre test AB. Il peut s’agir de l’augmentation des ventes, de la réduction des taux de rebond, de l’augmentation des inscriptions ou de tout autre objectif que vous souhaitez atteindre.
• Identifiez la variable que vous souhaitez tester. Par exemple, vous pouvez tester deux versions différentes d’une page de destination, une avec une photo et l’autre sans.
• Divisez votre public en deux groupes aléatoires, également répartis. Le groupe A verra la version originale de la page, tandis que le groupe B verra la version avec la photo.
• Mesurez les résultats de chaque groupe pendant une période donnée, en fonction de l’objectif que vous avez défini. Par exemple, vous pouvez mesurer le nombre de conversions ou le temps passé sur la page.
• Analysez les résultats pour déterminer quelle version a mieux fonctionné et si les différences sont significatives.
• Utilisez les résultats pour apporter des modifications à votre site Web ou à votre campagne publicitaire.

Il est important de noter que pour obtenir des résultats fiables, les groupes doivent être de taille suffisante et représentatifs de votre public cible. De plus, il est préférable de réaliser plusieurs tests AB pour éviter les erreurs aléatoires et les résultats biaisés.

Qu’est-ce que le test AB en marketing ?

Le test AB en marketing est une technique de test qui consiste à présenter deux versions différentes d’une même expérience à un groupe d’utilisateurs sélectionné au hasard afin de déterminer quelle version fonctionne le mieux en termes d’objectifs de marketing prédéfinis, tels que le taux de conversion, le temps passé sur le site ou le taux de clics.

Les deux versions, A et B, diffèrent souvent par une seule variable (par exemple, la couleur d’un bouton, le placement d’un élément sur une page, le texte d’un titre ou l’offre promotionnelle) pour mesurer l’impact de ce changement sur les résultats de marketing. Les groupes sont répartis de manière aléatoire, et chaque groupe voit une version différente de l’expérience.

Le test AB est une méthode de marketing efficace pour obtenir des données précises sur les préférences des utilisateurs et pour déterminer les stratégies les plus efficaces pour améliorer les performances de marketing. Les résultats du test AB peuvent aider les marketeurs à optimiser les campagnes publicitaires, les pages Web, les e-mails marketing et d’autres initiatives de marketing en fonction des réactions des utilisateurs.

Quel est l’objectif d’un test A B * ?

Le test AB* (ou test AB multivarié) est une variante du test AB classique qui permet de tester simultanément plusieurs variables indépendantes pour identifier les combinaisons les plus efficaces pour atteindre un objectif de marketing donné.

L’objectif principal d’un test AB* est d’optimiser l’expérience utilisateur en testant plusieurs variations d’une même expérience et en mesurant les résultats de chaque combinaison. Lorsque plusieurs variables sont impliquées dans le test, le test AB* permet de mesurer l’impact de chaque variable sur les résultats de marketing et de déterminer quelle combinaison de variables a l’impact le plus significatif sur les résultats.

Par exemple, une entreprise de vente en ligne pourrait utiliser un test AB* pour tester différentes variations de la mise en page d’une page de produit, avec des changements tels que la couleur du bouton d’achat, le placement des éléments de la page, le texte du bouton d’appel à l’action et le prix du produit. En utilisant un test AB* pour tester toutes ces variables simultanément, l’entreprise peut déterminer quelle combinaison de variables a le plus d’impact sur les taux de conversion et peut ainsi optimiser l’expérience utilisateur pour maximiser les ventes.

En résumé, l’objectif principal d’un test AB* est d’optimiser l’expérience utilisateur et d’améliorer les résultats de marketing en testant plusieurs combinaisons de variables simultanément pour déterminer les combinaisons les plus efficaces.

Quand arrêter un AB test ?

Il est important de définir à l’avance les critères qui vous permettront de déterminer quand arrêter un test AB. Voici quelques étapes pour vous aider à prendre cette décision :

• Fixez à l’avance une durée suffisante pour le test AB. Cela vous permettra d’obtenir suffisamment de données pour prendre une décision éclairée. Il n’y a pas de durée spécifique pour un test AB, mais il est recommandé de le laisser tourner suffisamment longtemps pour atteindre la taille d’échantillon souhaitée.
• Déterminez la taille d’échantillon nécessaire. La taille d’échantillon dépend de plusieurs facteurs, notamment le niveau de confiance que vous souhaitez atteindre, la taille de votre audience et la taille de la différence que vous espérez détecter entre les deux variations. Des outils en ligne, comme les calculateurs de taille d’échantillon, peuvent vous aider à déterminer la taille nécessaire.
• Surveillez les résultats tout au long du test. Vous pouvez utiliser des outils d’analyse pour suivre les performances de chaque variation tout au long du test et pour voir si une variation est en train de prendre une avance significative par rapport à l’autre.
• Arrêtez le test lorsque vous avez atteint la durée ou la taille d’échantillon prévue, ou lorsque vous avez atteint le niveau de confiance que vous avez défini à l’avance. Vous pouvez utiliser des outils statistiques pour déterminer si les résultats sont significatifs, c’est-à-dire si la différence entre les variations est suffisamment grande pour être considérée comme réelle et non due au hasard.

En résumé, il est important de définir à l’avance les critères qui vous permettront de déterminer quand arrêter un test AB et de surveiller les résultats tout au long du test pour prendre une décision éclairée. Si la différence entre les variations est significative et que vous avez atteint la taille d’échantillon et le niveau de confiance souhaités, vous pouvez arrêter le test et mettre en place la variation qui a donné les meilleurs résultats.

Quel est l’avantage principal de l a B testing une méthodologie en ligne de plus en plus courante plusieurs réponses possibles ?

L’AB testing est une méthodologie en ligne de plus en plus courante qui offre de nombreux avantages, notamment :

• Amélioration de l’expérience utilisateur : L’AB testing permet de tester différentes variations de designs ou de contenus afin d’optimiser l’expérience utilisateur et d’améliorer les performances de votre site web, de votre application mobile ou de votre campagne de marketing.
• Prise de décisions basée sur des données : L’AB testing fournit des données concrètes et quantifiables sur la façon dont les variations affectent les performances de votre site web ou de votre application. Cela vous permet de prendre des décisions éclairées et de faire des choix en fonction de preuves concrètes plutôt que de suppositions ou d’intuitions.
• Réduction des risques : L’AB testing permet de tester différentes variations sans risque majeur pour votre entreprise. Au lieu de prendre des décisions basées sur des suppositions ou des avis d’experts, vous pouvez utiliser les résultats du test pour prendre des décisions en toute confiance.
• Gain de temps et d’argent : L’AB testing permet de tester différentes variations rapidement et efficacement, ce qui vous permet de gagner du temps et de l’argent en évitant les erreurs coûteuses et les mauvaises décisions.
• Optimisation des conversions : L’AB testing est particulièrement utile pour améliorer les taux de conversion de votre site web ou de votre application. En testant différentes variations, vous pouvez déterminer les éléments qui ont le plus grand impact sur les conversions et optimiser votre site web en conséquence.

En résumé, l’AB testing est une méthodologie en ligne courante qui offre de nombreux avantages, notamment l’amélioration de l’expérience utilisateur, la prise de décisions basée sur des données, la réduction des risques, le gain de temps et d’argent, et l’optimisation des conversions.

C’est quoi l’AB ?

L’AB, ou « A/B », se réfère à une méthode de test dans laquelle deux variations différentes d’un élément sont présentées de manière aléatoire à des groupes distincts d’utilisateurs afin de déterminer laquelle fonctionne le mieux en termes d’objectifs prédéfinis.

Par exemple, un test AB peut être utilisé pour déterminer quelle version d’une page de destination entraîne un taux de conversion plus élevé. Un groupe d’utilisateurs voit la version « A » de la page, tandis qu’un autre groupe voit la version « B » de la page. Les résultats sont mesurés et comparés pour déterminer quelle version a donné les meilleurs résultats.

La méthode de test AB est couramment utilisée en marketing numérique pour optimiser les campagnes publicitaires, les pages Web, les e-mails marketing et d’autres initiatives de marketing en fonction des préférences des utilisateurs. En testant différentes variations, les entreprises peuvent déterminer ce qui fonctionne le mieux et ajuster leur stratégie en conséquence pour améliorer les résultats.

Comment obtenir un code de Testing ?

Pour obtenir un code de testing, vous devez d’abord déterminer quelle plateforme de testing vous souhaitez utiliser. Il existe de nombreuses plateformes de testing disponibles en ligne, telles que Google Optimize, Optimizely, VWO, ou encore AB Tasty, entre autres.

Une fois que vous avez sélectionné une plateforme, vous devez créer un compte sur le site de la plateforme et suivre les étapes de configuration pour créer votre test. Chaque plateforme aura ses propres instructions et processus spécifiques, mais voici quelques étapes générales que vous pouvez suivre :

1. Créez un nouveau test AB en sélectionnant les variables que vous souhaitez tester. Par exemple, vous pouvez tester deux variations différentes d’une page de destination.
2. Configurez les paramètres de votre test, tels que la durée du test, la taille de l’échantillon, le pourcentage de trafic que vous souhaitez allouer à chaque variation et les critères d’arrêt.
3. Créez les variations que vous souhaitez tester. Vous pouvez utiliser des éditeurs WYSIWYG pour créer les variations ou importer du code personnalisé.
4. Obtenez le code de testing en copiant et en collant le code généré par la plateforme de testing sur votre site Web ou votre application mobile.
5. Lancez le test et suivez les résultats en temps réel à mesure que les utilisateurs interagissent avec les différentes variations.

En résumé, pour obtenir un code de testing, vous devez d’abord sélectionner une plateforme de testing, créer un compte et suivre les étapes de configuration pour créer et lancer votre test AB.

Comment faire un AB test sur Facebook ?

Pour réaliser un test AB sur Facebook, vous pouvez utiliser l’outil de test de Facebook Ads Manager. Voici les étapes à suivre :

1. Connectez-vous à votre compte Facebook Ads Manager.
2. Créez une nouvelle campagne publicitaire et sélectionnez l’objectif publicitaire que vous souhaitez atteindre.
3. Créez un ensemble de publicités pour votre campagne. Vous pouvez créer deux ensembles de publicités différents en modifiant une variable, telle que l’audience, la créativité ou l’offre.
4. Dans la section « Création de l’ensemble de publicités », sélectionnez « Créer une annonce test ».
5. Sélectionnez la variable que vous souhaitez tester dans la section « Variable de test ». Par exemple, vous pouvez tester deux variations de la même annonce avec des images différentes.
6. Configurez les paramètres de votre test, tels que le budget et la durée du test.
7. Lancez votre campagne publicitaire avec les ensembles de publicités et les paramètres de test sélectionnés.
8. Surveillez les résultats de votre test AB à mesure que les utilisateurs interagissent avec les différentes variations de votre annonce. Vous pouvez suivre les résultats dans l’onglet « Tests » de la campagne publicitaire.
9. Analysez les résultats et déterminez quelle variation a mieux fonctionné en fonction de l’objectif publicitaire que vous avez défini.

En résumé, pour réaliser un test AB sur Facebook, vous pouvez utiliser l’outil de test de Facebook Ads Manager pour créer deux ensembles de publicités différents en modifiant une variable, configurer les paramètres de test, lancer votre campagne publicitaire et surveiller les résultats. Vous pouvez ensuite analyser les résultats pour déterminer quelle variation a mieux fonctionné en fonction de votre objectif publicitaire.

Conclusion

L’AB testing est une méthode puissante et éprouvée pour optimiser l’efficacité de divers éléments du marketing numérique. En définissant des objectifs clairs, en créant des versions alternatives et en analysant les résultats, les entreprises peuvent améliorer leurs performances et atteindre leurs objectifs. Les exemples présentés dans cet article démontrent l’impact potentiel de l’AB testing sur différents aspects du marketing numérique et soulignent l’importance d’adopter une approche axée sur les données pour optimiser la performance.