Pour réaliser un A/B Testing, 7 étapes sont à mettre en place :

‍Identifier l'objectif pour mettre en place votre stratégie : Avant de passer à l’action, définissez clairement l'objectif de votre A/B Test. Il peut s’agir, par exemple, d’augmenter le taux de conversion e-commerce, diminuer l’abandon panier, générer des leads qualifiés, réduire le taux de rebond, ou encore d’optimiser ou de mettre en place du cross-selling et de l’upselling.

‍Définir les variations de votre A/B test : Décidez ensuite des variations que vous voulez tester. Par exemple, vous pouvez changer la couleur ou la police d'un CTA (c’est-à-dire d’un bouton), créer une nouvelle version de votre page d'accueil, ou encore modifier certains visuels en fonction de l’intention du visiteur.

‍Sélectionner l’échantillon : Dans l’A/B testing, choisir l'échantillon cible est absolument primordial, et doit être en phase avec votre objectif. Par exemple, vous pouvez choisir de lancer vos A/B Tests seulement sur les visiteurs mobiles de votre site E-commerce, ou plutôt sur 100% de votre trafic afin d’obtenir des résultats à grande échelle. Attention tout de même à ne pas trop vous éloigner des parcours clients que vous proposez habituellement. Un excellent A/B testing, c’est aussi un test dont on peut interpréter les résultats de manière claire et non biaisée.

‍Concevoir votre A/B Test : Créez ensuite les variations du contenu que vous voulez tester, puis divisez-les en groupes de test et de contrôle de manière aléatoire afin d’obtenir les meilleurs résultats et tirer les plus justes conclusions de votre A/B Testing.

‍Exécuter l’A/B Test : Pour mener à bien votre projet d’A/B Testing, lancez votre test en mettant en place un tracking des résultats de chaque groupe de test et de contrôle sur une période déterminée.

‍Analyser les résultats : Collectez les données de vos campagnes d’A/B Testing, puis passez à l’analyse des résultats pour déterminer si la version testée a un impact significatif sur l'objectif initial de votre A/B Test, et si elle confirme les hypothèses mises en place en amont.

Appliquer les conclusions : Une fois l’A/B Test terminé, vous pouvez utiliser vos résultats et vos conclusions pour mettre en oeuvre la version la plus optimisée de l’élément que vous avez analysé, qu’il s’agisse d’une page web, d’une campagne d’e-mailing ou encore d’un encart publicitaire.

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Parler à un Expert BEYABLE

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Pour interpréter les résultats d'un A/B Test, vous pouvez vous fier à ces 6 éléments :

‍Significativité statistique : Avant de les analyser, il vous faut vérifier si vos tests sont pertinents. En effet, il faut que les différences observées entre les deux variantes soient le résultat du changement de la variable testée. Pour vérifier cela, on peut utiliser des tests statistiques comme le test de Student (t-test) ou le test de chi-carré.

‍Taille de l'échantillon : Plus la taille de l'échantillon de votre A/B Test est grande, plus la probabilité d'obtenir des résultats significatifs est élevée. Pensez à vérifier que la taille de l'échantillon est suffisante pour obtenir les résultats les plus fiables possibles.

‍Indicateurs de performance clés (KPI) : Les KPIs, ce sont les métriques que vous avez choisies pour mesurer l'impact de la variable testée sur vos performances. Il vous faut par conséquent sélectionner des indicateurs pertinents, puis analyser les résultats en fonction de ces KPIs pour déterminer quelle variante a généré les meilleures performances.

‍Cohérence avec les hypothèses : Il convient de vérifier si vos résultats sont cohérents avec les hypothèses de départ. Si ceux-ci ne correspondent pas aux hypothèses, essayez de réexaminer les données ou de réviser vos hypothèses, afin de comprendre pourquoi les résultats ont été différents.

‍Durée du test : Assurez-vous que le test soit mené pendant une période suffisamment longue pour obtenir des résultats pertinents et significatifs : en effet, si le test a été trop court, les résultats pourraient ne pas être fiables. Alors, il vous faudra continuer votre A/B Test.

‍Connaissance du marché : Enfin, prenez en compte le fait que vos résultats peuvent être influencés par des facteurs externes : tendances du marché, actions de la concurrence, saisonnalité, … Ces aspects doivent également être pris en compte lors de l'interprétation des résultats.

Vous l’aurez compris : analyser les résultats d'un A/B Test demande une attention minutieuse au niveau des données collectées. Gardez toujours à l'esprit les objectifs définis pour le test sans omettre les facteurs externes, qui peuvent avoir une influence sur les résultats.

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Si l’A/B Test permet d’optimiser votre site web, son taux de conversion ou encore l’expérience utilisateur de vos visiteurs, ce n’est pas tout. Voici plusieurs exemples sur lesquels pratiquer ces tests :

‍Page d'accueil d’un site web : Les A/B Tests d’une page d'accueil peuvent être effectués sur divers éléments : disposition, couleurs, images, titres, CTA ou encore design de manière générale peuvent être analysés. Les objectifs derrière cette stratégie peuvent être d’optimiser la convivialité du site, de réduire le taux de rebond ou d'augmenter le taux de conversion.

‍Email Marketing : L’A/B Test pour l’email Marketing peut être réalisé sur différents éléments : sujet de l'email, contenu, placement des images et des boutons d’appel à l’action (CTA), ou encore nom de l'expéditeur. Ici, les objectifs peuvent être d'augmenter les taux d'ouverture de l’email en question, mais aussi son taux de clic ou ses conversions.

‍Publicité en ligne : Les A/B Tests de publicités en ligne peuvent jouer sur les images, les titres, les descriptions ou encore les CTA. Côté objectifs, on peut citer l’augmentation des taux de clic et du trafic, des taux de conversion ou la réduction du coût par clic (CPC).

‍Pages de destination ou Landing Pages : L’A/B Test de pages de destination ou Landing Pages permet de tester différents éléments : son contenu, sa disposition, son design ou encore la place de ses boutons d’appel à l’action (CTA). Les objectifs d’une telle campagne peuvent être d’améliorer les taux de conversion et de réduire le taux de rebond.

‍Formulaires de Lead Generation : Les A/B tests de formulaires de lead generation peuvent être effectués sur la longueur du formulaire, la taille, la disposition ou le design des champs obligatoires, les libellés des champs et les boutons d’appel à l’action. Vos objectifs peuvent être d'augmenter leurs taux de conversion, ou encore de réduire les taux d'abandon.

Ces exemples donnent une idée des éléments couramment testés en A/B Testing, mais la liste n’est pas exhaustive.

De manière générale, partez du principe que tout ce qui peut avoir un impact sur les performances au niveau marketing digital peut être testé via l’A/B Testing, si des données chiffrées sont disponibles.