L’ab testing est une stratégie incontournable pour booster vos performances marketing. Cet outil offre une opportunité précieuse d’optimiser vos campagnes. Mais comment fonctionne exactement l’ab testing et comment faire pour optimiser ses conversions grâce à cet outil ? Nous vous guidons à travers des étapes pour accroître vos conversions.
Plan de l'article
- Qu’est-ce que l’a/b testing ?
- Pourquoi utiliser l’ab testing ?
- Comment fonctionne l’ab testing ?
- Combien d’éléments est-il possible de tester ?
- Les étapes pour mener un ab testing
- Comment s’assurer de la fiabilité d’un ab testing ?
- Comment calculer la taille de l’échantillon nécessaire ?
- Combien de temps doit durer le test ?
Qu’est-ce que l’a/b testing ?
L’ab testing, ou test de division, se définit comme une méthode comparative visant à évaluer les performances de deux versions A et B d’un contenu. Cette comparaison se fait :
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- En diffusant chaque version à un échantillon distinct,
- En analysant les résultats pour choisir la version la plus performante
Il est donc possible de faire un ab testing pour optimiser son marketing.
Google, pionnier en la matière, a fixé le nombre de résultats de recherche par page grâce à cette technique, démontrant son utilité dans l’amélioration de l’expérience utilisateur.
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Pourquoi utiliser l’ab testing ?
Cette méthode s’avère pertinente à toutes les étapes pour le marketing, et particulièrement dans :
- Les campagnes d’acquisition de trafic
- La conversion des internautes en prospects
- La transformation des prospects en clients
Son utilisation s’est intensifiée avec le marketing digital, en offrant davantage d’occasions pour mesurer les conversions et optimiser l’efficacité des contenus. Grâce à l’ab testing, les marketeurs peuvent prendre des décisions basées sur des données concrètes. Cela permet donc d’améliorer la performance globale de leurs campagnes et de maximiser le retour sur investissement.
Comment fonctionne l’ab testing ?
Le principe fondamental de l’ab testing réside dans la comparaison de deux versions d’un contenu, que ce soit graphique ou non, auprès d’échantillons similaires de la même audience. Le test repose sur une hypothèse initiale liée à l’expérience utilisateur, que l’on peut confirmer ou infirmer en comparant les performances des deux versions.
Prenons un exemple concret. L’objectif est de comparer les deux versions :
- Le libellé du bouton de « Téléchargement »
- Le libellé transformé par un bouton « Je découvre les astuces pour réussir ma campagne Facebook »
Le taux de conversion peut être amélioré, grâce à un test ab qui montre que la modification apporté à engendrer plus de de clics.
Combien d’éléments est-il possible de tester ?
L’ab testing permet de tester une variable, comme la couleur d’un bouton (test univarié), ou plusieurs variables, comme l’agencement de la page et la couleur des boutons (test multivarié). La diversité des éléments testables inclut :
- Les campagnes d’emailing
- Les pages web
- Les formulaires
- Les landing pages
- Les visuels publicitaires
Dans ce dernier cas, il est possible de varier des éléments comme les titres, les pages produits, les textes, les affichages des prix et les couleurs.
Les étapes pour mener un ab testing
L’ab testing est certes ludique en apparence, mais requiert une approche méthodique en suivant les étapes bien définies suivantes :
- Définir l’objectif du test
- Identifier l’élément à tester
- Noter les performances actuelles
- Définir la version de contrôle et la version de variation
- Collecter suffisamment de données
- Tirer des conclusions en considérant l’ensemble du tunnel d’achat
- Mettre en application les conclusions
Ces étapes permettent d’obtenir des résultats fiables et significatifs.
Comment s’assurer de la fiabilité d’un ab testing ?
Pour garantir la fiabilité d’un A/B test, il est essentiel de prendre en compte ces facteurs clés :
- Taille échantillon : Suffisamment de participants pour fiabilité
- Durée test : Équilibre, ni trop court ni trop long
- Taux confiance : Haut (ex. 95%) pour crédibilité
- Puissance : Suffisante pour détecter différences
Comment calculer la taille de l’échantillon nécessaire ?
Calculer la taille de l’échantillon est essentiel pour des résultats fiables. Cela implique de :
- Préparer les statistiques nécessaires
- Définir le gain de conversions attendu grâce à la nouvelle version
- Estimer le résultat attendu en fonction du trafic
Un équilibre entre l’ampleur du changement recherché et la taille de l’échantillon doit être atteint pour une fiabilité de 80%. Cette démarche assure que le test est suffisamment robuste pour détecter des variations significatives tout en évitant une surdimensionnement qui pourrait rallonger inutilement la durée du test.
Combien de temps doit durer le test ?
Il est recommandé de maintenir un seuil minimal de deux semaines, pour prendre en compte :
- Les variations de comportement liées aux cycles hebdomadaires
- Atténuer l’impact des événements ponctuels
D’autre part, un plafond maximal d’un mois est préconisé pour éviter les distorsions résultant de la saisonnalité ou de changements techniques comme la suppression régulière des cookies par certains utilisateurs.
Cette approche garantit une évaluation équilibrée et représentative des performances des différentes versions. Cela minimise ainsi les risques de conclusions basées sur des anomalies temporaires. En respectant ces paramètres, vous vous assurez que les décisions stratégiques reposent sur des données stables et cohérentes.
