L’A/B testing est un outil marketing qui consiste à créer deux ou plusieurs versions d’une interface ou d’un processus web et à faire en sorte que des utilisateurs représentant la population cible accèdent de manière aléatoire à ces versions. Cela permet ainsi de collecter des données sur l’expérience utilisateur et des données commerciales de chaque groupe, ce qui aide à analyser et à évaluer avec plus de précision quelle est la meilleure version pour le produit final.
Le rôle de l’A/B testing dans une stratégie marketing
Le but principal de cette méthode est d’éliminer les conflits d’opinion dans la conception de l’expérience client et déterminer la meilleure solution en fonction des résultats réels. Par la même occasion, cela permet d’améliorer la conception et le fonctionnement des produits en trouvant les causes réelles des problèmes grâce à des tests comparatifs.
Mettre en place un tel processus d’optimisation continu et permanent, en boucle fermée et établie sur les données, a pour effet de réduire les risques liés à la mise sur le marché. Les nouveaux produits ou les nouvelles fonctionnalités passant par l’A/B testing sont décomposés en détail afin d’assurer une innovation constante, aussi bien pour les points positifs que négatifs.
L’A/B testing est ainsi utilisé pour vérifier si l’expérience utilisateur, le marketing et d’autres facteurs sont corrects ; contrairement aux tests d’ingénierie générale qui sont principalement utilisés pour vérifier si le matériel et les logiciels répondent aux attentes en matière de conception. Les tests A/B et les tests d’ingénierie générale appartiennent donc à des domaines différents et se complètent.
Les scénarios d’application
L’expérience de l’utilisateur est toujours l’une des choses dont les vendeurs se soucient le plus, mais il est également risqué d’apporter des modifications aléatoires à un design déjà perfectionné : ainsi, de nombreux vendeurs prennent leurs décisions par le biais de l’A/B testing. Il est courant de réaliser deux versions différenciées par un seul élément, à condition de s’assurer que les autres paramètres soient identiques, et de procéder à des essais et à la collecte de données pour finalement sélectionner la version présentant les meilleurs résultats.
Les facteurs qui affectent généralement le taux de conversion des ventes en ligne sont :
- les titres,
- les descriptions,
- les images,
- les formulaires
- les prix des produits.
En testant l’impact de ces facteurs pertinents, on peut non seulement améliorer directement le taux de conversion des ventes, mais par ailleurs améliorer l’expérience utilisateur durablement.
L’optimisation des publicités est probablement le scénario d’application le plus courant pour cette méthode et les résultats sont également les plus directs. Les spécialistes du marketing peuvent utiliser l’A/B testing pour comprendre quelle version de la publicité est la plus populaire auprès des utilisateurs, ainsi que quelles mesures prendre pour attirer davantage de prospects et de clients.
Étapes de mise en œuvre
Concrètement, le processus se déroule en sept grandes étapes essentielles. Tout d’abord, il est capital d’effectuer une analyse de la situation et d’identifier les points d’amélioration les plus critiques à l’heure actuelle. Dans un second temps, on effectue une construction d’hypothèses afin d’optimiser et d’améliorer le projet sur la base de l’analyse précédente.
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La troisième étape consiste à fixer des objectifs primaires pour mesurer les forces et les faiblesses de chaque version, puis de fixer des objectifs secondaires pour évaluer l’impact de l’optimisation sur d’autres domaines.
Les deux étapes suivantes sont la conception de deux prototypes d’interface ou plus, ainsi que la mise en œuvre technique, qui consiste à tester. Pour ce faire, le trafic est réparti à l’aide des différentes plateformes d’A/B testing. Au départ, le trafic de visiteurs pour la solution d’optimisation peut être faible, mais il peut être augmenté progressivement en fonction de la situation et des besoins.
Vient alors la collecte de données, avant de finalement arriver à l’analyse de celles-ci. En général, si la signification statistique atteint 95 % ou plus et se maintient pendant un certain temps, l’expérience peut être conclue (la signification statistique permet de mesurer la fiabilité du résultat).
Clé de la mise en œuvre
Durant la phase de développement des applications et des pages web, différents éléments sont ajoutés pour créer des versions A/B et collecter des données. Cela entraîne un effort de développement important, et une faible rentabilité des investissements.
Le code et les outils supplémentaires pour les tests A/B augmentent le coût de la maintenance de l’application et du Web par la suite. Par conséquent, l’efficacité est une question essentielle dans la mise en pratique de cette méthode.
Des scénarios de test A/B plus ciblés et plus efficaces, conçus pour s’adapter à la situation réelle après la mise en ligne de l’application et de la page Web, sont donc essentiels pour le bon déroulement du processus. Il n’est cependant pas nécessaire d’ajouter du code de test supplémentaire si son impact est minimal sur la qualité du produit.
Comment réaliser un test ab testing efficace ?
Maintenant que vous savez comment fonctionne l’ab testing, il est important d’apprendre à effectuer des tests ab efficaces afin d’optimiser les résultats et d’améliorer vos taux de conversion. Pour commencer, il est essentiel que vous compreniez clairement les objectifs que vous essayez d’atteindre avec chaque test. Cela vous aidera à concentrer vos efforts de test et à optimiser des paramètres spécifiques tels que le taux de clics ou le taux d’achat. En outre, lorsque vous mettez en place un test A/B, vous devez vous assurer que les tests sont conçus de manière qu’une seule variable puisse être modifiée à la fois. Cela permet de s’assurer que tout changement de performance peut être attribué directement à la variable testée.
Enfin, lorsque vous déterminez quelle version est la plus performante après avoir effectué votre test A/B, vous devez tenir compte des éléments suivants facteurs : la durée du test, la taille de l’échantillon et le niveau de confiance que vous avez dans vos résultats. Plus la durée du test est longue et plus la taille de l’échantillon est importante, plus vos résultats seront fiables. De plus, un niveau de confiance plus élevé signifie que vous pouvez être sûr que vos résultats reflètent la réalité. En utilisant ces critères pour mesurer les performances, vous pouvez vous assurer que tous les changements apportés à la suite d’un test A/B sont fiables et précis.
