AB testing : Qu’est-ce que c’est et comment ça marche ?

Pour améliorer le taux de conversion et optimiser l’expérience utilisateur d’un site web, il faut une approche scientifique efficace. L’A B testing, qui consiste à utiliser deux versions d’un même contenu en vue d’identifier la plus performante, peut parfaitement répondre à ce critère.

Cette pratique permet de prendre des décisions informées, éclairées et basées sur de la data fiable. Elle va aider les marketeurs à choisir les actions les plus pertinentes pour générer un maximum de trafic et donc de revenus. Ce qui en fait une stratégie indispensable dans le domaine du marketing en ligne.

Dans ce présent article, nous vous dévoilons tout ce qu’il faut savoir sur l’A B testing, de sa mise en place à ses avantages et limites. Découvrez également quelques exemples d’AB testing réussi pour vous aider dans votre prochaine campagne en ligne.

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Comprendre l’AB testing

Définition de l’AB testing

En marketing, l’A B testing, aussi appelé test A B ou A B test, est une méthode employée pour évaluer l’efficacité de différentes variations d’un élément (texte, image, CTA, prix…) sur une page web ou une application.

Son objectif principal est de déterminer quelle version dudit élément, souvent appelée la variante A et la variante B, génère les meilleurs résultats en matière de :

• Taux de conversion
• Clics
• Ventes
• Autres métriques spécifiques.

Il s’agit donc d’un moyen d’expérimenter deux modèles afin de mesurer l’impact du changement que ceux-ci pourraient apporter pour un objectif défini.

Comment fonctionne l’A B testing ?

L’A B testing est une méthodologie expérimentale dont le principe repose sur la validation d’une ou de plusieurs hypothèses marketing.

Dans les faits, un ensemble de variantes (généralement deux variantes) est proposé aux utilisateurs. Puis en effectuant une analyse statistique, l’entreprise pourra voir laquelle de ces variantes engendre le plus de conversions. Elle aura même la possibilité de réajuster sa stratégie pour offrir un contenu plus attrayant au public cible.

Le test AB paraît simple à réaliser et ne nécessite pas beaucoup de ressources. Il suffit par exemple de prendre une page web et de la modifier pour en avoir une seconde version. Dès lors, le trafic se divise en deux : l’un vers la page originale et l’autre vers la variation. Grâce à un tableau de bord analytique, l’engagement des visiteurs dans chaque expérience peut être facilement mesuré. Ce qui permet de déterminer si la variation a été concluante ou non.

Quoi qu’il en soit, il est essentiel d’appliquer l’A B testing de façon rigoureuse et de respecter certains principes statistiques pour obtenir des conclusions fiables et significatives.

L’importance de l’A B testing pour l’optimisation des performances

L’A B testing constitue un véritable outil d’aide à la décision. Il s’appuie sur les données collectées et étudiées pour éclairer le spécialiste marketing dans les décisions à prendre. Cette méthode s’avère particulièrement indispensable dans l’optimisation des performances d’un site web, d’une application ou d’une campagne.

En effet, cette pratique contribue à améliorer l’expérience utilisateur à travers les tests qui donnent un aperçu des éléments pouvant générer les réponses les plus positives de la part des utilisateurs. Ce qui favorise l’engagement et la conversion.

Par ailleurs, l’A B testing est important en termes de performance, car il réduit les risques liés aux changements et aux nouvelles fonctionnalités. Plutôt que de mettre en œuvre une modification majeure sans savoir comment il affectera les performances, la marque peut la tester avec ce process. Elle minimisera ainsi les risques en s’assurant que les changements opérés sont réellement bénéfiques avant de les déployer à grande échelle.

Avec un test AB correctement structuré, une taille d’échantillon suffisamment grande et une méthodologie statistique appropriée, vous avez la garantie d’améliorer les performances de votre contenu sans aucun problème.

Les étapes de l’A B testing

Pour réaliser des tests AB, il faut passer par plusieurs étapes que nous allons détailler ci-après.

Identification de l’objectif du test

Comme dans toute stratégie marketing, la première étape correspond à l’identification de l’objectif. Ici, la marque doit déterminer clairement ce qu’elle souhaite atteindre grâce à l’A B testing.

Parmi les objectifs courants, on peut citer :

• L’augmentation du taux de conversion d’une page spécifique
• L’amélioration du taux de clics sur un bouton ou un call-To-action
• Une expérience utilisateur optimisée (par la facilité de navigation, la disposition du site Internet…)
• Un taux de rebond réduit
• L’accroissement de la rétention des utilisateurs.

Sélection des variables à tester

Ensuite, il convient de choisir la ou les variables à tester. Cela peut être une landing page, le titre d’une page, la couleur d’un bouton, le placement d’une bannière publicitaire, etc.

Si le test porte sur deux versions comportant de nombreuses différences, la variable sélectionnée concernera le contenu dans son ensemble et non les éléments spécifiques dans chaque version. Par exemple, les deux variantes d’une page de destination n’ont pas les mêmes titres et images. Dans ce cas, les performances ne peuvent être expliquées qu’en considérant les deux éléments à la fois.

Création des variations A et B

Après avoir déterminé l’objectif du test et la variable à tester, la prochaine étape consiste à concevoir des variations A et B. Pour la couleur d’un bouton par exemple, on peut choisir un bouton vert et un autre bleu. Cela donne une indication de l’effet de la couleur sur le nombre de clics.

En parallèle, il est primordial de définir la taille de l’échantillon nécessaire pour des résultats concrets. À noter que cet échantillon doit être représentatif de l’audience cible.

Les participants, auprès desquels le contenu testé sera promu, doivent être répartis aléatoirement en plusieurs groupes. Dans le cas des variations A et B, un groupe verra la première, tandis qu’un autre groupe verra la seconde.

Mise en place de l’expérience de test

Une fois toutes les conditions réunies, l’A B testing peut débuter. Les variantes sont implémentées dans le site web ou l’application. Il faut toutefois s’assurer que chaque groupe voit uniquement la variante qui lui est attribuée.

Collecte des données

Pendant une période définie, les données sur les performances de chaque version test doivent être collectées. L’enregistrement des métriques clés comme les taux de transformation, les taux de clics, les ventes… n’est pas à négliger.

D’une manière générale, un délai de 30 jours s’avère idéal pour recueillir suffisamment de données. De plus, un seuil statistique doit être calculé pour pouvoir affirmer que les résultats sont vraiment significatifs. Si ce seuil n’est pas atteint après 30 jours, on pourra en déduire que la variable n’est pas tout à fait satisfaisante.

Analyse et interprétation des résultats

La dernière étape d’un A B testing porte sur l’analyse et l’interprétation des résultats obtenus. Les conclusions tirées quant à la performance relative de chaque variante vont aider à identifier celle affichant les meilleures réponses par rapport à l’objectif donné.

Si aucune des versions n’est convaincante, le test A B peut être refait avec de nouvelles variations. Il en va de même lorsque le processus est mené lors des pics de saisonnalité. Dans ce cas, cela nécessite de recommencer le test à une autre période, puisqu’il est non représentatif du comportement habituel des utilisateurs.

Les éléments à tester avec l’AB testing

Un AB testing est un processus qui sert à tester différents éléments pour évaluer leur impact sur les performances d’une page web ou d’une application. Voici les variables pouvant être utilisées avec l’A B testing.

Les titres et les accroches

Parmi les éléments à tester avec les tests A B figurent les titres, sous-titres et descriptions. En testant un certain nombre de formulations sur les pages web, vous pouvez observer celle qui paraît la plus percutante et qui suscite l’intérêt des internautes.

En plus de modifier les mots, changer la couleur et la police des titres peut aussi être une bonne idée.

Les images et les visuels

Les images jouent un rôle crucial dans la communication visuelle. Tester différentes images, illustrations, photographies ou graphiques peut avoir un impact sur l’attention, l’émotion et l’attrait général du contenu. Cela inclut également de changer leurs dimensions et leur emplacement dans la page web.

En tout cas, un A B testing peut aider à déterminer quelles images ou visuels favorisent la meilleure réponse de la part des utilisateurs.

Les couleurs et les mises en page

Pour faciliter la découverte du contenu et générer les résultats souhaités, vous pouvez utiliser des combinaisons de couleurs, de schémas de conception ou de typographie.

En ce qui concerne la mise en page, plusieurs possibilités s’offrent à vous, telles que l’insertion d’un carrousel d’images, la modification du bandeau, l’ajout de bannières publicitaires, etc.

Les appels à l’action (CTA) et les boutons

Les boutons et les appels à l’action sont des éléments clés pour encourager les utilisateurs à effectuer une action spécifique. Entre autres l’achat, l’inscription à une newsletter, le remplissage d’un formulaire, etc.

Dans le cadre d’un test A B, les variations de textes, de couleurs, de tailles ou de positions de boutons peuvent avoir un impact considérable sur les taux de clics et les conversions.

Les offres et les prix

Lorsqu’il s’agit d’offres, de prix ou de plans tarifaires, l’AB testing peut aider à identifier les combinaisons attirant le plus d’acheteurs ou de conversions.

Néanmoins, si l’on parle uniquement du prix, il n’est pas question d’en proposer plusieurs, mais d’effectuer une réorganisation sur :

• La police
• La couleur
• L’emplacement.

Pour les offres en ligne, les remises, les stratégies de tarification ou les options de produits, des variantes peuvent être proposées pour mesurer l’impact sur le panier moyen des visiteurs.

Les variations de contenu

Pour savoir quels éléments communiquent de manière efficace avec l’audience cible, l’entreprise peut tester différentes variations de contenu, voire de messages marketing ou de copies de vente. Un test A B permettra de connaître les messages qui engendrent les réponses les plus positives.

Les bonnes pratiques pour l’AB testing

Lors de la réalisation d’un test AB, il est essentiel de suivre certaines bonnes pratiques pour avoir les résultats escomptés. En voici quelques-unes qu’il convient de prendre en compte.

Définir des objectifs clairs et mesurables

Avant de commencer un AB testing, définissez clairement vos objectifs et les métriques que vous voulez améliorer. Cela vous aidera à orienter votre test et à évaluer les statistiques de façon pertinente.

Tester une variable à la fois

Il est recommandé de tester un seul élément à la fois pour éviter les confusions et les interactions entre les variations. Tester plusieurs éléments en même temps peut rendre difficile l’identification des facteurs qui ont un impact spécifique sur les résultats.

Utiliser un échantillon représentatif

Assurez-vous que votre échantillon est représentatif de votre audience cible. Cela signifie que les participants doivent être choisis de manière aléatoire et qu’ils doivent être représentatifs des caractéristiques démographiques et comportementales de votre public.

Collecter des données statistiquement significatives

Il est impératif de collecter suffisamment de données afin d’obtenir des résultats significatifs. Le volume de données nécessaires dépendra de divers facteurs, tels que :

• L’ampleur de l’effet attendu
• La taille de l’audience
• La variabilité des comportements des utilisateurs.

Prendre en compte la durée du test

La durée du test AB doit être prise en compte pour diverses raisons. En général, les comportements des utilisateurs varient en fonction des jours de la semaine, des heures de la journée, des saisons, des événements spéciaux, etc. Une durée de test adéquate est alors indispensable pour minimiser l’impact de ces variations et recevoir des chiffres qui reflètent la performance.

Dans le cas où l’objectif du test serait lié à des conversions qui ne se produisent pas immédiatement, tel que des achats ou des abonnements, il faut tenir compte du délai nécessaire pour que ces conversions se produisent. Une durée de test plus longue peut se révéler nécessaire pour capturer ces conversions retardées.

Analyser les résultats avec rigueur

L’utilisation de méthodes statistiques appropriées est importante pour analyser les réponses de l’AB testing. C’est un moyen de savoir si les différences observées entre les variations sont statistiquement significatives ou si elles sont simplement dues au hasard.

En outre, le test A B requiert de la patience et de la rigueur. Ne tirez pas de conclusions hâtives et soyez sûr de suivre chaque étape du processus méthodiquement pour des résultats exploitables.

Les avantages de l’AB testing

Les tests A B offrent de nombreux avantages, tant en termes de performance que de décision. Voyons quelques-uns d’entre eux ci-dessous.

Prise de décisions basée sur des données concrètes

L’A B testing est une technique efficace pour prendre des décisions éclairées et fondées sur des données concrètes plutôt que sur des suppositions ou des opinions subjectives. Il offre une approche scientifique et rigoureuse pour évaluer l’impact des changements et des variations.

Amélioration des performances et des conversions

Le test A B contribue à l’amélioration des performances en identifiant les variations qui apportent les meilleurs résultats. En testant différentes options, vous pouvez découvrir ce qui fonctionne le mieux pour atteindre vos objectifs spécifiques, que ce soit l’accroissement du taux de conversion, la stimulation de l’engagement ou l’augmentation des revenus.

Réduction des risques et des erreurs coûteuses

À l’évidence, l’application de changements majeurs présente des risques importants, comme une chute du trafic, une perte de visibilité, une diminution du taux de rétention, etc. C’est ce que l’A B testing propose de réduire au maximum.

Au lieu de modifier complètement une fonctionnalité, un design ou une stratégie sans certitude de son impact, vous pouvez tester ces variations de manière contrôlée pour évaluer leur efficacité avant une mise en production complète.

Optimisation continue pour un meilleur retour sur investissement

La procédure d’A B testing favorise l’optimisation continue et l’amélioration itérative. Chaque test fournit des insights précieux sur les comportements des utilisateurs, les préférences et les meilleures pratiques. Ce qui facilite le développement d’une compréhension plus approfondie de l’audience, de l’affinage et de l’amélioration des stratégies.

En conséquence, l’entreprise pourra offrir une bonne expérience utilisateur et attirer davantage de clients sur son site web ou son application mobile. De quoi réaliser un excellent retour sur investissement.

Les limites de l’AB testing

Bien que l’A B testing soit un outil puissant pour mener une campagne de marketing digital, il a ses propres limites.

Dépendance aux données et aux contextes spécifiques

Comme évoqué plus haut, l’A B testing repose sur la collecte de données pour évaluer les performances des versions testées. Cela signifie que les résultats en sont dépendants. Des volumes de données insuffisants, des erreurs de mesure ou des biais peuvent potentiellement affecter leur validité et conduire à des conclusions erronées.

D’un autre côté, les réactions et comportements des utilisateurs peuvent être influencés par des facteurs spécifiques tels que le site web, l’application, la campagne marketing, le segment de marché, etc. De plus, ces derniers évoluent avec le temps. Ce qui fonctionne bien aujourd’hui peut alors ne plus fonctionner dans le futur.

Temps et ressources nécessaires

La mise en place et l’exécution d’un A B test peuvent exiger des ressources considérables au niveau du temps, du personnel et des coûts. Il en résulte de peser ces facteurs par rapport aux bénéfices potentiels attendus afin de savoir si cette stratégie marketing constitue la meilleure approche pour une situation spécifique.

Biais et erreurs potentielles

Lors de la sélection des participants pour un test A B, il peut y avoir un biais de sélection involontaire qui peut fausser les résultats. Par exemple, si vous avez une proportion plus élevée d’utilisateurs existants dans l’un des groupes de variation, cela peut influencer les statistiques. Veillez donc à ce que les groupes de variation soient choisis de manière aléatoire et représentative de l’audience cible.

La nécessité d’une interprétation correcte des résultats

L’interprétation exacte des résultats est importante en AB testing, car dans le cas contraire, les décisions peuvent se baser sur des informations incorrectes. D’autant que divers paramètres comme les interactions entre les variations, les biais et les variations aléatoires rendent les résultats complexes à interpréter.

Mais encore, une mauvaise interprétation des résultats peut conduire à des erreurs de jugement, notamment la sélection d’une variation moins performante ou l’échec à identifier les améliorations potentielles. D’où une mauvaise allocation des ressources et une diminution des performances.

Exemples d’AB testing réussi

Dans cette section, nous allons voir 3 exemples d’A B testing qui ont été un succès auprès des utilisateurs.

Étude de cas 1 : Optimisation du taux de conversion sur un site e-commerce

Dans ce premier cas, nous avons choisi le site e-commerce DELL.com. La marque voulait savoir s’il fallait placer l’option « Best Result » avant ou après les deux autres options « Price : Low to high » et « Price : High to low ».

Ainsi, l’objectif du test était de déterminer quel ordre d’affichage des options de tri pouvait générer plus de trafic dans la section « Top Deals ». Et par la même occasion, optimiser le taux de conversion, le nombre de commandes et le chiffre d’affaires.

Pour ce faire, trois variantes ont été créées :

• Variante A: “Best Result”, “Price: Low to high” et “Price: High to low”

• Variante B: “Price: Low to high”, “Price: High to low” et “Best Result”

• Variante C: “Price: High to low”, “Price: Low to high” et “Best Result”

L’A B testing a duré deux semaines, 13 000 visiteurs ont participé à chaque version. Les indicateurs de performance clé du site concernaient l’AOV (panier moyen) et le RPV (revenu par visiteur). Voici les résultats du test :

• La version B a vu le RPV monter de 22 % et l’AOV baisser de 3,6 %
• Mettre « Best Result » suivi de « Price : High to low » était plus convaincant que s’il est suivi de « Price : Low to high ».

En conclusion, la version B était considérée comme la plus prometteuse compte tenu de l’augmentation statistiquement significative du RPV.

Étude de cas 2 : Amélioration du taux d’ouverture d’une campagne d’emailing

Les éléments suivants peuvent subir un test A B dans le cadre d’une campagne d’emailing : le nom de l’expéditeur, l’objet, l’adresse d’expédition et l’heure d’envoi.

Dans cette deuxième étude de cas, nous avons pris comme exemple le moteur de recommandation personnalisée Mediego. L’objectif du test consistait à augmenter de 15 % le taux d’ouverture de la newsletter quotidienne, mais aussi à savoir s’il est préférable de l’envoyer le matin ou le soir.

Par ailleurs, le site a travaillé sur la mise en forme des contenus de sa newsletter. Ci-après les variantes conçues :

• Version A

• Version B

Ces dernières ont été lancées auprès de deux échantillons similaires (en nombre d’abonnés).

D’après les statistiques obtenues :

• Le taux d’ouverture connaît une nette augmentation lorsque la newsletter est envoyée dans la matinée
• Le nombre de clics est très élevé lorsque la recommandation se trouve en première position de la page web.

Étude de cas 3 : Augmentation du temps passé sur une application mobile

Dans ce dernier cas, nous avons sélectionné le jeu de puzzle mobile Cookie Cats. Au fur et à mesure que les joueurs progressent dans le jeu, ils rencontrent des portes qui les obligent à attendre un certain temps avant de pouvoir progresser ou effectuer un achat intégré.

L’objectif de l’A B testing était ici d’analyser l’impact sur la rétention des joueurs si la première porte de Cookie Cats a été déplacée du niveau 30 au niveau 40. Et ce, en supposant que la version originale (porte au niveau 30) présente un meilleur taux de rétention que la version testée.

Le nombre d’enregistrements dans chacun des deux groupes est presque égal.

Suite aux différentes analyses effectuées, les résultats sont les suivants :

• Environ 4,43 % des joueurs n’ont même pas terminé un tour du jeu
• Environ 40 % des joueurs se sont arrêtés avant le niveau 11
• Plus de 63 % des joueurs n’ont pas atteint le niveau 30
• Régler la porte au niveau 30 permet aux joueurs de passer plus de temps sur l’application, car il y a plus de proportion de joueurs ayant atteint des niveaux plus élevés après la porte.

Par conséquent, la conclusion de l’A B testing est que la porte du niveau 30 ne devrait pas être déplacée au niveau 40. Cela peut s’expliquer par le fait que les joueurs sont de plus en plus fatigués s’ils jouent continuellement. La porte sert d’arrêt forcé à la session de jeu et réinitialise « la barre de fatigue ».

Si le jeu avait maintenu la version testée, moins de joueurs iraient assez loin et seraient plus susceptibles de quitter le jeu parce qu’ils en ont tout simplement marre.

Ce qu’il faut retenir sur l’A/B testing

Le test A B est une technique efficace pour prendre des décisions basées sur les données et améliorer les performances tout en s’adaptant aux besoins et préférences des utilisateurs.

Même s’il n’est pas dépourvu d’inconvénients, notamment en ce qui concerne l’interprétation des résultats et les ressources, il existe quelques bonnes pratiques à suivre pour bénéficier de tout son potentiel. D’ailleurs, à travers les exemples détaillés dans cet article, nous avons vu que la mise en place d’un A B test peut énormément contribuer au développement d’un site Internet ou d’une application mobile.

En définitive, l’A B testing demeure une pratique incontournable pour l’optimisation continue des performances en marketing digital. Il sert à identifier les meilleures stratégies en vue de maximiser les résultats et obtenir un avantage concurrentiel sur les canaux numériques en constante évolution.