Optimisez votre marketing grâce à l’A/B Testing

Le but de l'A/B testing est de déterminer laquelle des deux versions est la plus performante en termes de taux de conversion, de taux de clics ou d'autres indicateurs clé de performance. L’intérêt est de prendre des décisions basées sur des données objectives plutôt que sur des conjectures, ou des suppositions, en plus d’améliorer les performances de vos campagnes marketing et maximiser le retour sur investissement de vos efforts. Enfin, cela peut également vous aider à comprendre les préférences et les comportements de vos utilisateurs, ce qui peut être utile pour améliorer les produits et les services que vous offrez.

1) Comment fonctionne l’A/B testing et quelques exemples

Pour mettre en place un A/B test, vous devez d'abord créer deux versions de l'élément marketing que vous souhaitez tester. Par exemple, si vous souhaiter tester une page de destination, vous devrez créer deux versions différentes de cette page, en modifiant un ou plusieurs éléments tels que le titre, les images, le texte ou les appels à l'action.

Une fois que les deux versions sont prêtes, vous pouvez les mettre en ligne et commencer le test en dirigeant un échantillon représentatif de votre audience vers chacune des versions. Pendant le test, vous pouvez suivre les performances des deux versions en utilisant des outils d'analyse et de suivi pour mesurer des indicateurs tels que le taux de conversion, le taux de clics ou le temps passé sur la page…

Il existe plusieurs approches pour mettre en place un test, notamment le redirect testing, l’A/B testing et le multivariate testing. Le choix de l'approche dépend de la situation et des objectifs du test, ainsi que des ressources et des compétences disponibles.

Pour terminer cette première partie voici une représentation “simple” et visuelle d’un A/B test envisageable sur votre site.

2) Quelques avantages de l’A/B testing

Voici quelques avantages que vous pouvez tirer de l'A/B testing :

• Amélioration des performances des campagnes marketing : en comparant les performances de chaque version de l'élément testé, vous pourrez déterminer laquelle est la plus performante et utiliser cette version pour maximiser les résultats de vos campagnes.
• Prise de décision basée sur des données objectives : en mesurant les performances des différentes versions avec des outils d'analyse, vous pourrez prendre des décisions en vous appuyant sur des données concrètes plutôt que sur des suppositions ou des conjectures.
• Comprehension des préférences et des comportements des utilisateurs : en analysant les résultats des tests A/B, vous pourrez mieux comprendre les préférences et les comportements de vos utilisateurs et utiliser ces informations pour améliorer vos produits et services.
• Maximisation du retour sur investissement des efforts de marketing : en choisissant la version la plus performante d'un élément de marketing, vous pourrez maximiser le retour sur investissement de vos efforts en obtenant le meilleur résultat possible pour chaque euro dépensé.

3) Les différentes approche pour mettre en place un test

• Redirect testing : un test de redirection est un type de test A/B qui vous permet de tester des pages Web distinctes les unes par rapport aux autres. Il contient des URL différentes pour chaque variante. Ce test est particulièrement utile lorsque vous souhaitez tester plusieurs pages de destination différentes ou refondre entièrement une page.
• A/B testing : dans cette approche, vous devez pré-sélectionner un échantillon de votre audience et envoyer deux versions de l'élément que vous souhaitez modifier. (comme par exemple modifier la couleur de votre bouton avec votre CTA). Les résultats du test sont mesurés en fonction des actions effectuées (ouverture, clic, achat, etc.), ce qui permet d'obtenir des résultats précis et détaillés.
• Multivariate testing : dans cette approche, vous voulez tester plusieurs variables simultanément pour déterminer leur impact sur les performances. Par exemple, vous pouvez tester différents titres, différentes images et différents appels à l'action pour voir lequel est le plus efficace. Notez que cette approche peut être plus complexe à mettre en place et les résultats seront peut-être plus dur à interpréter.

Le choix de l'approche dépend de la situation et des objectifs du test, ainsi que des ressources et des compétences disponibles. Il est important de choisir l'approche qui convient le mieux à chaque situation pour obtenir les meilleurs résultats possibles.

4) Quelques conseils pratiques pour réussir un A/B test

• Formulez des hypothèses claires : avant de lancer un A/B test, il est important de formuler des hypothèses claires sur ce que vous souhaitez tester et sur les résultats que vous attendez. Cela vous permettra de mesurer les résultats du test de manière précise et de prendre des décisions en conséquence.
• Sélectionnez un échantillon représentatif : pour obtenir des résultats précis et fiables vous devrez sélectionner un échantillon représentatif de votre audience pour participer au test.
• Utilisez des outils d'analyse et de suivi : pour mesurer les performances des différentes versions de l'élément de marketing que vous testez, il est important d'utiliser des outils d'analyse et de suivi qui vous permettront de suivre les indicateurs clés tels que le taux de conversion, le taux de clics ou le temps passé sur la page etc…
• Tester, mesurer, appliquer : Testez fréquemment en modifiant régulièrement différents éléments. Le fait de tester vous permettra d’avancer et d’évoluer avec les attentes de vos utilisateurs. Les différentes plateformes qui vous permettront d’effectuer des A/B test proposeront des outils de mesure/analyse de votre test, prenez le temps d’analyser les résultats et en fonction de ces derniers, appliquer des modifications.

5) Biais et signification statistique

Un biais est tout facteur qui peut influencer le comportement de l'échantillon de population étudié. Il peut s'agir de différences dans les sources de trafic, les appareils, l'heure de la journée, les caractéristiques socio-démographiques, et tout autre élément qui entraîne un manque d'uniformité dans la population qui verra différentes versions d'une page. Les biais peuvent avoir un impact significatif sur les résultats d'une étude ou d'une expérience, et il est important de les prendre en compte afin d'obtenir des résultats précis et fiables.

De nombreux biais peuvent affecter les résultats d'une étude ou d'une expérience, notamment la représentativité de la population de l'échantillon. Par exemple, si vous présentez une version différente d'une page aux utilisateurs de téléphones mobiles et aux utilisateurs d'ordinateurs de bureau, vous pouvez agir en fonction d'hypothèses sur les caractéristiques de chaque groupe. Cependant, cela peut être problématique car cela ignore l'impact que le contexte d'un utilisateur peut avoir sur son comportement. Par exemple, une personne ne fera peut-être pas les mêmes achats sur son ordinateur personnel que sur son téléphone dans les transports en commun.

Mais le biais le plus important et potentiellement dangereux ne concerne pas la population observée, mais l'observateur lui-même. Nous nous sommes tous retrouvés à travailler sur une page d'accueil en pensant qu'elle allait être un succès, pour finalement la lancer et ne voir que peu ou pas d'engagement. Cela peut être frustrant, mais c'est aussi un rappel que le véritable problème de la représentativité dans les tests est le risque de partialité de la part de l'observateur. Il est important de rester objectif et d'éviter de faire des suppositions sur le succès d'une page ou d'une expérience en fonction de nos croyances personnelles ou de nos préjugés.

Il est important de tenir compte des biais contextuels lors de la réalisation d'expériences ou de l'analyse de données. Cependant, il peut être encore pire de s'appuyer sur des statistiques trop faibles pour tirer des conclusions significatives. C'est là que le concept de signification statistique entre en jeu.

En statistique, le résultat d'une étude portant sur un échantillon de population est considéré comme statistiquement significatif lorsqu'il est peu probable qu'il soit dû à des facteurs tels qu'un échantillon incorrect ou non représentatif (inférence bayésienne). Cette fiabilité est généralement déterminée en examinant les valeurs, les différences de valeurs ou les relations entre les valeurs, et en déterminant si elles sont suffisamment élevées ou faibles pour être considérées comme significatives. En “général”, on attend d'atteindre une fiabilité de 95% avant de prendre une décision. Nous interpréterons ces 95% comme le fait qu'il y a 95% de chances que la version A soit effectivement plus efficace que la version B dans notre test.

6) Quels outils utiliser pour faire de l’A/B testing ?

Il existe de nombreux outils pour faire de l’A/B testing, certains sont payants (avec une période d’essai gratuit, cela dépend), comme Optimizely, VWO, A/B Tasty… et pleins d’autres. (veillez à vérifier le volume entrant sur votre site car les tarifs grimpent vite et il est parfois difficile de justifier ce genre d’outil/test, lorsque le volume n’est pas suffisant, ce qui est souvent le cas dans des pays a faible volume comme le Luxembourg.)

Vous en savez désormais un peu plus sur l’A/B testing et les différentes possibilités, il ne vous reste plus qu’à implémenter ça dans votre stratégie.