Le guide complet de l’A/B testing

L’A/B testing est une méthode extrêmement efficace pour améliorer les taux de conversion. Effectuer un test A/B s’avère être un outil précieux dans de nombreuses stratégies marketing, et la mise en place d’un tel test est simple.

Qu’est-ce que l’A/B testing ?

L’A/B testing implique la diffusion de deux versions différentes d’un même contenu (comme une page de destination, un e-mail ou un appel à l’action) auprès de deux groupes d’audience de taille similaire. Son objectif est de comparer les performances de chaque variante et de déterminer quelle version génère les meilleurs résultats.

Sur quel élément faire un A/B test ?

Lorsque l’entreprise vise à optimiser sa page web ou une campagne spécifique, elle doit effectuer des tests sur plusieurs variables présentes sur le site. L’objectif est d’isoler chaque variable afin d’obtenir des résultats concrets et de mesurer au mieux leur efficacité. Voici quelques variables intéressantes à tester sur un contenu.

Les titres de pages

Apporter quelques modifications aux mots ou même au titre complet des différentes pages web peut avoir un impact sur l’intérêt des internautes. En effet, un message percutant est susceptible d’augmenter le taux de clic. En testant différents titres sur une page, il est possible d’observer celui qui suscite le plus d’engagement chez les visiteurs. Pour attirer davantage l’attention des prospects, l’entreprise peut également expérimenter avec la couleur et la police du titre.

La structure des pages

La structuration et la hiérarchisation des contenus sont des aspects importants à prendre en considération lors de la conception des pages d’un site web. Différentes options sont disponibles à cet effet, telles que la modification du bandeau, la reconfiguration des espaces réservés aux bannières publicitaires, l’ajout d’un carrousel d’images ou la mise en avant des produits les plus attractifs dans des zones spécifiques.

Le texte

L’A/B testing se révèle être un outil précieux pour déterminer le texte principal à utiliser sur les divers contenus web d’un site. En vue de susciter l’engagement des prospects, il est essentiel de proposer un texte accrocheur tout en réfléchissant attentivement à son positionnement.

Les images

De même que le texte, les images jouent un rôle crucial dans le contenu web et constituent ainsi des éléments essentiels à tester. Il est important d’explorer différentes dimensions, niveaux de luminosité et positionnements au sein de la page afin de trouver la meilleure combinaison.

Le call-to-action

Le bouton d’appel à l’action, ou CTA, est un élément essentiel pour influencer le taux de conversion d’une page web. Il encourage les visiteurs à effectuer une action spécifique, telle qu’un achat, un téléchargement, l’accès à un formulaire ou l’inscription à une newsletter. Afin de maximiser son impact, il est crucial de jouer sur la couleur, l’emplacement et les mots utilisés dans le CTA.

Les formulaires

Un site web doit présenter un formulaire à la fois clair et concis afin de ne pas décourager les utilisateurs. Pour accroître le taux de conversion, l’entreprise peut effectuer des tests sur le nombre, l’emplacement et les libellés des champs du formulaire. Cela permet d’optimiser l’expérience utilisateur et de faciliter la soumission des informations demandées.

Les algorithmes

L’intégration d’algorithmes peut être bénéfique pour convertir les visiteurs en acheteurs et les prospects en clients. Une approche courante consiste à proposer des suggestions de produits basées sur leur popularité, leur taux de vente ou leur pertinence par rapport à la recherche initiale de l’utilisateur. En utilisant des techniques telles que l’A/B testing, l’entreprise peut optimiser le panier d’achat et améliorer la fidélisation de sa clientèle.

Les prix

L’objectif n’est pas de simplement présenter les prix de manière différente, mais plutôt de restructurer leur affichage : en termes d’emplacement, de police et de couleur. En outre, l’entreprise peut également expérimenter différentes offres en ligne afin d’évaluer leur impact sur le panier moyen des visiteurs.

Les emails

Les phases de test A/B sont également applicables à d’autres supports que les sites web. Par exemple, une entreprise peut envoyer différents modèles d’e-mails afin de tester la réactivité des destinataires. Les variations peuvent porter sur des éléments tels que :

  • L’objet de l’e-mail pour optimiser le taux d’ouverture ;
  • Le contenu de l’e-mail pour augmenter le taux de clics ;
  • Le nom de l’expéditeur.

Tout comme pour l’A/B testing sur les pages web, il est essentiel de recueillir des données statistiques afin d’ajuster les prochains envois en fonction des résultats obtenus.

Comment mettre en place un A/B testing ?

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Comment faire de l’A/B testing ?

Après avoir pris en compte les différentes variables du site ou de la page web, il est crucial de comprendre le fonctionnement d’un test A/B. Une utilisation judicieuse de l’A/B testing permet de prendre des décisions éclairées afin d’optimiser les performances du contenu.

Les 8 étapes pour créer un A/B test

Cet article vous guide à travers les étapes de conception, d’exécution et d’interprétation d’un test A/B, dans le but d’améliorer les taux de conversion. Cette méthode est applicable à toutes les activités marketing, mais pour illustrer le processus, nous l’utiliserons ici pour tester un appel à l’action (CTA).

Suivez les étapes ci-dessous pour réaliser un test A/B de manière efficace.

1 – Sélectionner un élément à tester

L’A/B testing consiste à comparer deux versions d’un même contenu web, qui peuvent différer de manière subtile ou évidente. Il est possible de tester une seule variable, telle que la couleur d’un appel à l’action (CTA), ou un contenu plus complexe, comme une page entière.

Lorsque les versions testées comportent de nombreuses différences, il est important de considérer l’ensemble du contenu, plutôt que des éléments individuels, comme la variable à analyser. Par exemple, si le test concerne deux versions d’une page de destination présentant différents CTA, formulaires, images et b, les performances comparatives ne peuvent pas être expliquées par une seule de ces variables. Ces quatre éléments doivent être considérés dans leur ensemble.

Pour améliorer le taux de conversion des visiteurs en prospects, il est recommandé de tester des pages de destination, des e-mails et des appels à l’action. L’exemple d’A/B testing présenté dans cet article se concentre sur la couleur d’un bouton CTA.

2 – Définir l’objectif du test et identifier les indicateurs à mesurer

Avant de mettre en place un test A/B, il est important de définir clairement les objectifs que l’on souhaite atteindre. Par exemple, on peut étudier l’influence de la couleur d’un appel à l’action (CTA) sur le taux de clic. Ce test est l’un des plus simples à réaliser. On peut également vérifier si la couleur incite les visiteurs à cliquer plusieurs fois sur le CTA.

Dans l’exemple ci-dessous, l’objectif est d’orienter le plus grand nombre possible de visiteurs vers la page de destination. Par conséquent, l’indicateur mesuré sera le nombre de clics.

3 – Définir la version de référence et la version test

Dans un test A/B, la version de référence est généralement désignée comme l’élément A, ce qui correspond à la version originale de la page de destination, de l’e-mail, de l’appel à l’action ou du titre. En revanche, la version test est désignée comme l’élément B, et elle comporte des modifications par rapport à l’élément A.

L’élément A représente le statu quo, tandis que l’élément B est la version test qui présente des différences, telles qu’une couleur bleue par exemple.

4 – Créer l’A/B test et le diffuser

Une fois que l’objectif et les indicateurs ont été définis, la prochaine étape consiste à créer les contenus à tester. Dans cet exemple, la seule variable testée est la couleur, tandis que le texte et le design restent identiques. L’objectif est de mesurer l’effet de la couleur sur le nombre de clics.

Ensuite, il est nécessaire de configurer l’A/B test dans le logiciel marketing utilisé. Les étapes précises peuvent varier en fonction de l’outil et du type de contenu utilisé.

5 – Promouvoir le contenu testé auprès d’un échantillon pertinent

Pour obtenir des résultats statistiquement significatifs, il est important que le contenu testé touche une audience suffisamment large. Par conséquent, il est crucial de sélectionner un échantillon de test de manière judicieuse. Par exemple, pour un test sur un e-mail, il faut l’envoyer à une liste d’adresses suffisamment grande. Pour une page de destination, on peut la promouvoir sur les réseaux sociaux ou par le biais d’une campagne publicitaire payante.

Si l’A/B testing vise une audience spécifique, les promotions doivent être ciblées en conséquence. Par exemple, si le test vise à évaluer la popularité d’une page de destination auprès des abonnés Twitter, il convient de diffuser le test uniquement sur Twitter et non sur Facebook ou par e-mail.

Dans l’exemple précédent, qui concerne les conversions liées au CTA, il est recommandé de promouvoir l’article de blog auprès de toutes les audiences potentiellement intéressées.

6 – Collecter suffisamment de données

Après avoir lancé le test, il est important de faire preuve de patience. La promotion du test doit se poursuivre jusqu’à ce qu’un seuil statistique soit atteint, garantissant que les résultats obtenus sont significatifs et non simplement le fruit du hasard. Des formules mathématiques sont disponibles pour calculer ce seuil, et des outils spécifiques peuvent également être utilisés. Une fois que le seuil statistique est atteint, il est possible de déterminer si la version test est plus efficace que la version de référence.

Pour obtenir des résultats statistiquement significatifs, il peut parfois être nécessaire de collecter des données pendant un mois, afin d’obtenir un échantillon suffisamment important. Si, après 30 jours et malgré un trafic important, le test ne produit pas de résultats significatifs, cela peut indiquer que la variable testée a un impact limité. Dans ce cas, il peut être approprié d’interrompre le test.

7 – Élargir l’analyse à l’ensemble de l’entonnoir marketing

Une fois que les indicateurs ciblés ont été mesurés, il est important d’élargir l’analyse pour vérifier si le test a eu des effets sur d’autres segments de l’entonnoir de conversion.

Un élément en apparence mineur, comme la couleur d’un CTA, peut avoir des répercussions au-delà du simple taux de clic. Par exemple, en utilisant une analyse en boucle fermée, il est possible de vérifier si les visiteurs ayant cliqué sur le CTA se sont effectivement convertis en clients. Il se peut que la version du CTA en couleur bleue génère des conversions plus rapides que la version grise.

Bien que cela puisse ne pas être le cas dans l’exemple donné, les tests A/B plus complexes peuvent avoir de tels effets. Il est donc important d’examiner l’ensemble de l’entonnoir de conversion, car cela peut révéler des résultats inattendus. Certains de ces résultats peuvent avoir une importance commerciale, tandis que d’autres remettent en question la pertinence des modifications envisagées. Il est donc crucial de garder à l’esprit que l’impact de l’A/B testing peut dépasser son objectif initial.

8 – Mettre les conclusions en application

Une fois que les données ont été collectées et les résultats analysés pour l’ensemble de l’entonnoir, le travail n’est pas nécessairement terminé. Un premier test A/B soulève souvent de nouvelles questions. Dans l’exemple donné, en plus de la couleur du CTA, il est possible de tester d’autres variables telles que son emplacement ou son texte.

Cependant, il peut arriver que les résultats d’un A/B testing ne soient pas concluants. Il se peut que le test ait été effectué pendant une période de pic de trafic saisonnier, ce qui ne représente pas le comportement habituel des visiteurs. Dans de tels cas, il est possible de répéter le test à une autre période pour obtenir des données plus représentatives.

Analyser un A/B test

L’analyse est une étape délicate mais essentielle de l’A/B testing. Lors de la mise en place de cette technique, il est important d’avoir une interface de reporting qui affiche les indicateurs suivants :

  • Le nombre de conversions enregistrées pour chaque variable testée.
  • Le taux de conversion pour chaque variable testée.
  • Le pourcentage d’amélioration obtenu avec la version test par rapport à la version de référence.
  • L’indice de fiabilité statistique pour chaque variable testée.

En vue d’analyser le comportement des prospects et des clients, il est également possible de segmenter les résultats du test A/B en différentes catégories, telles que :

  • L’âge des participants.
  • La zone géographique d’où provient le trafic.
  • La source de trafic qui a conduit les visiteurs au contenu testé.
  • Les nouveaux visiteurs par rapport aux visiteurs récurrents.
  • Les nouveaux acheteurs par rapport aux clients fidèles.
  • Les abonnés à la newsletter ou à d’autres canaux de communication.

Ces informations permettent de mieux comprendre les réactions des différentes catégories de public et d’orienter les futures actions marketing en conséquence.

Il est également crucial de mesurer la fiabilité du test en fonction du niveau de trafic généré par le site web. Un test A/B est considéré comme fiable lorsque le niveau de confiance statistique est d’au moins 95 % et que la puissance statistique est d’au moins 80 %. De plus, il est important d’analyser les pages qui génèrent le plus de trafic, car les résultats obtenus sur ces pages peuvent avoir un impact significatif sur les performances globales du site.

Les outils d’A/B testing

Voici quelques outils intéressants pour réaliser des tests A/B sur une page ou un site web :

  • HubSpot : Avec la version Pro du Marketing Hub, HubSpot permet de réaliser des tests sur les pages de site web, les CTA, les formulaires ou les e-mails.
  • Google Optimize : Cette solution gratuite, intégrée à Google Analytics, permet d’effectuer jusqu’à 10 versions de tests d’un contenu unique et de comparer les résultats en segmentant les utilisateurs.
  • Convertize : Cet outil d’A/B Testing est accessible aux personnes n’ayant pas de compétences techniques avancées. Il est disponible en français et propose des fonctionnalités à partir de 39 € par mois, avec un essai gratuit de 14 jours.
  • AB Tasty : Cette solution d’optimisation payante convient particulièrement aux moyennes entreprises. Elle permet de tester le niveau d’engagement des visiteurs et d’augmenter le trafic sur le site web concerné. Les tarifs ne sont pas communiqués publiquement.
  • Optimizely : Optimizely est une solution américaine bien connue qui permet de réaliser plusieurs expériences sur une même page. L’objectif de cet outil est d’offrir la meilleure expérience utilisateur possible. Il s’agit d’un outil payant, les tarifs ne sont pas disponibles publiquement.
  • VWO (Visual Website Optimizer) : VWO propose différentes fonctionnalités pour évaluer l’efficacité des tests A/B. Les tarifs commencent à partir de 199 $ par mois, avec une période d’essai gratuite.
  • Kameleoon : Kameleoon est un outil français payant qui permet de réaliser des tests et de personnaliser l’ensemble du contenu d’une page web afin d’augmenter les conversions. Les tarifs ne sont pas disponibles publiquement.

Effectuer régulièrement des tests A/B constitue un moyen efficace d’optimiser durablement et de manière contrôlée les taux de conversion

Pour aller plus loin, vous pouvez télécharger le guide et le modèle gratuits mentionnés précédemment afin de mettre en place un A/B testing efficace et augmenter considérablement les conversions sur votre site internet tout en optimisant l’engagement client.

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