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Le A/B testing est un outil très puissant pour les entreprises qui veulent améliorer leurs performances commerciales. Il s’agit d’une méthode de test et d’analyse des données utilisée par les professionnels du marketing pour tester et comparer différentes versions d’une page web ou d’un élément sur une page web afin de déterminer quelle version offre la meilleure expérience aux visiteurs et génère le plus de conversions. Cet article a pour objectif de présenter en détail ce qu’est le A/B testing, comment le mettre en place, interpréter les résultats obtenus et expliquer son importance.
Définition et objectifs du A B testing
Le terme « a b Testing » provient du milieu informatique où il fait référence à l’utilisation de tests comparatifs entre des versions originales (A) et modifiées (B) afin de mesurer l’impact des modifications apportées à un produit ou service. Dans le cadre du marketing numérique, cette technique consiste à comparer différentes versions d’une page web ou d’un élément sur une page web afin de trouver la version qui fonctionne le mieux pour atteindre un certain objectif (taux de conversion, taux de clics etc.). Le but principal est donc d’amener plus d’utilisateurs à effectuer une action spécifique sur votre site web comme souscrire à une newsletter, acheter un produit ou encore remplir un formulaire.
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Les méthodes pour mettre en place du A B testing
La mise en place d’un test A/B peut être une tâche assez complexe. Il est impératif de bien planifier le test avant de commencer à l’exécuter. Tout d’abord, il faut définir clairement l’objectif du test et le type de données à recueillir pour mesurer ses performances. Ensuite, il faut choisir quelle page web ou élément sur une page web sera testée et déterminer quelles sont les modifications à apporter (changer le texte, changer l’image etc.). Une fois que ces étapes ont été complétées, vous pouvez passer à la phase suivante qui consiste à mettre en place un système de split testing afin de distribuer aléatoirement les visiteurs entre les différentes versions de votre site web ou des éléments sur votre site web. Enfin, vous devrez déterminer la taille de l’échantillon nécessaire pour obtenir des résultats significatifs et un temps suffisamment long pour réaliser le test.
Outils nécessaires à la réalisation d’un A/B testing
Pour réussir un A/B testing efficace, il faut avoir accès aux bons outils et technologies qui vous permettront non seulement de mettre en place le test facilement mais aussi d’analyser précisément les résultats obtenus après sa mise en place. Pour cela, plusieurs outils sont disponibles sur le marché tels que Google Analytics ou encore Optimizely qui permettent non seulement de configurer facilement votre split testing mais aussi d’analyser les résultats obtenus par le biais du rapport générée par cet outil. Dans certains cas, des outils spécialement conçus pour réaliser des tests A/B peuvent être utilisés pour analyser plus près certains aspects techniques comme la vitesse des pages web ou encore l’expérience utilisateur globale offert par une page web particulière.
Interprétation des résultats obtenus par le biais d’un test A/B
Une fois que vous avez mis en place votre split testing et recueilli suffisamment de données valides (en tenant compte du temps nombres requises), il est temps maintenant d’interpréter les résultats obtenus afin de prendre une décision quant au choix final entre diffèrent versions comparatives proposée durant ce processus.
Pour ce faire, plusieurs indicateurs peuvent être analysés : taux conversion global (sur chaque version), taux clics sur certain call to action (bouton acheter par exemple) etc… Les experts recommandent souvent lorsqu’une version performante est identifiée grâce aux données collectées au cours du tests, de procrastiner sa mise en production jusqu’à ce que suffisamment données soient collectées afin que ce choix soit validable. Cette technique permet ainsi non seulement d‘observer si elle reste stable malgré les variations possibles dues au comportement naturel des internautes, mais également de discriminer si elle restera toujours performante sur un laps de temps prolongé.
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