Le guide du A/B Testing : principes et conception

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Généralement utilisé pour mesurer l’impact d’un changement de version d’une variable sur un programme marketing. L’A/B testing offre la possibilité de vérifier clairement deux versions, surtout avec les évolutions du monde digital. Les responsables d’entreprise peuvent alors mesurer toutes les interactions sur chaque campagne réalisée. Cela concerne par exemple les clics et les vues sur les contenus publiés.

Principes de l’A/B Testing

Notez avant tout que l’A/B Testing repose sur les points suivants :

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  • A pour désigner le contrôle ou la variable initiale lié au test ;
  • B pour évoquer la nouvelle version de la variable à la fin de l’analyse.

La version qui oriente l’évolution des paramètres de l’entreprise vers le bon sens est considérée comme étant « gagnante ». Le choix de variables ne doit pas se faire dans la précipitation pour réussir un A/b testing. Cela peut par exemple concerner un projet de mailing ou des activités marketing sur les réseaux sociaux.

Conception et mise en œuvre d’un A/B testing

Un A/B testing commence toujours par la détermination des objectifs comme l’amélioration du taux de conversion de clients. Il ne faut pas non plus négliger les métriques que vous souhaitez mesurer avec cette méthode. Les échantillons à tester doivent être précisés à l’avance comme les e-mails ou les calls to action.

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À noter que la validation de chaque test peut atteindre trois semaines ou plus. Cela dépend des variantes et des pages de destination choisie. La plateforme et les outils utilisés sont aussi déterminants pour la durée du test comme HubSpot ou Convertiz.

Analyse et interprétation des résultats A/B Testing

L’analyse du test nécessite la création d’une interface de reporting pour déterminer des points précis. Cela concerne en particulier le nombre conversions enregistrées sur chaque variable utilisée. Viennent ensuite le taux de conversion et le pourcentage d’amélioration. Il faudra aussi vérifier les indices de fiabilité statistiques.

Le mieux est de segmenter les résultats par âge ou zone géographique, mais aussi d’autres catégories. Le plus important est de connaître la validité de votre hypothèse. Il faut déterminer le test le plus performant et fiable. Quelques optimisations peuvent être faites avant de procéder à la diffusion de la version finale.

Quelques conseils pour réussir un A/B Testing

La réussite d’un A/B testing repose sur les variables originales comme la disposition d’un texte ou d’une image. Évitez de tomber dans la précipitation et de négliger la création des versions originales et test. Il est aussi important de ne tester qu’un élément à la fois pour déterminer facilement celui qui est le plus impactant. La durée de chaque examen repose toujours sur la taille de l’échantillon choisi. La présence de biais et d’autres facteurs de confusion vous fera aussi perdre du temps. 

Exemples de A/B Testing réussis

Il y a le cas de la marque Dell qui voulait générer plus de trafic sur les produits sur sa boutique en ligne. Le test a déterminé un ordre d’affichage « Price : Low to high », « Price : high to low » et « Best Result ». C’est plus efficace pour améliorer le taux de conversion sur la plateforme avec un RPV de 22%.

Un autre test sur le jeu mobile Cookie Cats concerne l’augmentation du temps passé sur l’application. Ici, le fait de déplacer la porte du niveau inférieur vers un autre plus loin décourage souvent les joueurs.

Au final, il faut reconnaître que l’AB Testing est important pour optimiser un site web ou une application précise. Il est important de bien déterminer les éléments à tester et prendre le temps de bien analyser les résultats.

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