A/B Testing
Expérimentation
UX/UI

Le test A/B, le chemin vers la conversion

Par Tissila Maakni
03 avril 2024
8min. de lecture
Plongez dans le monde fascinant de l'optimisation des campagnes numériques avec notre exploration approfondie du testing A/B. Découvrez comment cette stratégie essentielle révolutionne la manière dont les spécialistes du marketing évaluent, adaptent et perfectionnent leurs efforts en ligne pour obtenir des résultats exceptionnels. Que vous soyez un professionnel ou un novice curieux, notre article vous guidera à travers leurs méthodes de fonctionnement, leurs avantages et sur les outils pratiques pour maximiser l'impact de votre présence digitale.
Sommaire 👇
Convertir grâce aux tests A/BLes fondamentaux des tests ABStratégies avancées pour les tests A/BLes outils et ressources pour les tests A/BConclusion
Convertir grâce aux tests A/B
Introduction aux A/B Test
Dans un monde numérique en constante évolution, où l'attention est éphémère et la concurrence féroce, les entreprises se doivent de maximiser l'impact de toutes leurs actions stratégiques. Mais comment déterminer la performance de ces actions ? Comment identifier quelle version d'une page web ou d'un email est la plus efficace ? C'est là qu'intervient le test A/B, une méthodologie révolutionnaire permettant de décrypter les préférences de vos utilisateurs et d'optimiser vos stratégies avec une grande précision.

Plus qu'une solution ordinaire, les tests A/B s'apparentent à une véritable philosophie d'optimisation continue. Les possibilités sont multiples, vous pouvez confronter différentes versions d’un même élément, que ce soit un titre, une image, un design d’un bouton / d’un call-to-action ou encore la structure d'une page web. En finalité, vous obtiendrez des données concrètes sur ce qui résonne le plus auprès de vos visiteurs. Loin d'être un simple jeu de hasard, le testing A/B est un atout important pour les marketeurs, les data scientists et tous les acteurs soucieux d'améliorer l'efficacité de leurs actions.
L'importance des tests A/B en marketing digital
En marketing digital, le test A/B se positionne comme un outil crucial et essentiel. Ces tests permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur des données, plutôt que sur des suppositions. En comparant deux versions d’une page web ou d’une campagne publicitaire, les marketeurs peuvent déterminer quelles variantes génèrent le meilleur résultat avec un taux de conversion élevé.

Cela conduit à une optimisation continue des actions marketing, assurant que les ressources sont attribuées efficacement et que le retour sur investissement est maximisé. D'autre part, les tests A/B offrent des insights précieux sur les préférences et le comportement des visiteurs, permettant une personnalisation plus poussée et une expérience utilisateur optimale. Au bout du compte, le test A/B favorise une culture de l’expérimentation et de l’innovation, indispensable dans l'ère du marketing digital.
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Les fondamentaux des tests AB
Qu'est-ce qu'un test A/B ?
Ces tests, aussi appelés split testing, consistent à présenter deux versions différentes d'un même élément à deux groupes distincts d'utilisateurs. Le but est de tester et de déterminer quelle version génère les meilleurs résultats en termes de conversion ou d'engagement. Les tests A/B sont une stratégie marketing incontournable pour affiner et optimiser les performances des sites web, des applications, des campagnes digitales, et tant d’autres. Mais, concrètement comment fonctionnent-ils ?

La version A représente souvent le statu quo, donc la version initiale, tandis que la version B propose une modification spécifique, comme un changement de couleur de bouton ou "CTA" (call-to-action), de visuel, de texte, ou même de mise en page. L'objectif principal est de mesurer l'impact de ces changements de manière scientifique et statistique, en analysant les données telles que le taux de clics, le taux de conversion ou la durée de visite. En isolant un seul élément à la fois, les tests A/B sont des outils qui permettent aux marketeurs et aux concepteurs de prendre des décisions basées sur des preuves tangibles.
Pourquoi faire des tests A/B ?
Comme énoncé précédemment, une forte concurrence demeure dans le secteur numérique, où les attentes des utilisateurs sont de plus en plus exigeantes. L'utilisation des tests A/B devient non seulement pertinente, mais également indispensable pour toute entreprise cherchant à rester compétitive. Qui plus est, le testing A/B ne se contente pas de révéler ce qui fonctionne le mieux, il fournit également une compréhension approfondie du comportement des visiteurs.

C’est une méthode qui valorise les données concrètes pour une optimisation précise de l’expérience utilisateur. Et qui, par conséquent, peut significativement booster la performance d’une entreprise, en réduisant les risques associés aux changements opérés, et ainsi à maximiser la conversion et les résultats sur le long terme.

De nos jours, ne pas utiliser les tests A/B, c’est passer à côté d’une opportunité de personnalisation basée sur des preuves fiables. C’est donc une démarche essentielle pour toute entité souhaitant s’assurer une place de choix dans le marché actuel.
Quels sont les avantages des tests A/B ?
Récapitulons tous les avantages qu’offre le testing A/B :
Prise de décision basée sur des données
La méthodologie des tests A/B
Il est primordial de suivre une méthodologie bien précise pour réaliser des tests A/B et répondre correctement aux hypothèses établies :
Voici un exemple de résultat réussi de test A/B avec l’outil BEYABLE
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Stratégies avancées pour les tests A/B
Optimisation des variables dans les tests A/B
Grâce au testing A/B, les possibilités d’optimisation sont très nombreuses. Elles sont adaptables, personnalisables et surtout mesurables pour un grand nombre d’éléments. Par exemple, plusieurs variables s’offrent à vous :
Segmentation des audiences pour des tests A/B plus précis
Pour obtenir des tests A/B plus précis, segmenter les audiences permet de personnaliser les expériences en fonction des caractéristiques spécifiques des différents segments de votre cible. Grâce à cela, on obtient une analyse détaillée des résultats du testing A/B. Le fonctionnement de la segmentation des audiences repose sur divers critères, notamment :
Cela signifie que chaque segment reçoit une version du test qui est plus pertinente pour ses besoins et ses préférences spécifiques. Par exemple, une entreprise de vêtements en ligne pourrait segmenter son public en fonction de critères tels que l'âge, le sexe, le style vestimentaire préféré…

Ensuite, lorsqu'elle effectue un test A/B pour comparer deux variations de son site web, elle peut s'assurer que chaque segment voit la version qui correspond le mieux à ses attentes. Avec des segments homogènes, les entreprises peuvent éliminer les variables indépendantes qui  pourraient biaiser les résultats et modifier la manière dont les variations affectent le comportement des consommateurs.
Analyse approfondie des résultats des tests A/B
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Analysons les résultats des deux versions différentes, avec l'outil de test A/B BEYABLE. Concentrons-nous sur les données récoltées : dans ce cas précis, la variante testée est la structure de la page web, avec la mise en avant des produits phares de la marque de cosmétique.

Sur une période de 12 jours, le test a généré des KPIs de 12 972 sessions, parmi lesquelles 584 conversions ont été enregistrées. C'est en jouant simplement sur la configuration de la page web que la version B s'est démarquée, se positionnant comme une optimisation plus efficace avec une probabilité de réussite évaluée à 78%.

Les chiffres parlent d'eux-mêmes : la version B a atteint un résultat global de 30% de conversion rate, tandis que la version A plafonne à 12%. Cette différence significative met en lumière l'impact de la structure de la page web sur le comportement des utilisateurs et, par extension, sur les performances commerciales d’une entreprise, quel que soit son secteur d'activité
L’analyse statistique : indispensable dans les tests A/B
L’analyse statistique est indispensable pour tirer des conclusions fiables et augmenter les performances des campagnes marketing avec le testing A/B. Dans une analyse statistique, deux approches principales s’affrontent : l'analyse fréquentiste et l'analyse bayésienne.

L'analyse fréquentiste se base sur la notion de p-valeur. Elle représente la probabilité qu’il n’y ait aucune différence entre vos deux versions. Plus elle est inférieure à un seuil prédéfini, plus élevées sont les chances qu’il existe effectivement une différence. Cette approche est simple et largement utilisée, mais elle est uniquement estimée à la fin du test. Récolter les données pendant le test génère de mauvais résultats car elle étudie plusieurs expériences à la fois.

L'analyse bayésienne, quant à elle, utilise les probabilités pour quantifier l'incertitude liée aux résultats. Elle intègre les connaissances antérieures dans le calcul de la probabilité qu'une version soit meilleure que l'autre (a priori, preuves et a postériori). Dans ce cas, l’analyse bayésienne est plus flexible et compatible en data peeking, donc elle peut être utilisée pour une expérience en cours. Le choix entre les deux approches dépend de plusieurs facteurs, tels que la taille de l'échantillon, la complexité du test et les connaissances préalables disponibles. L'important est de choisir une méthode adaptée à la situation et de l'utiliser de manière stratégique.
Personnalisation des expériences de l'utilisateur grâce aux tests A/B
Les tests A/B, en combinaison avec la personnalisation, jouent un rôle crucial dans l'optimisation des expériences clients. La personnalisation consiste à adapter le contenu, les offres ou les recommandations en fonction des caractéristiques des utilisateurs. En d'autres termes, il s'agit de fournir à chaque visiteur une expérience unique et pertinente. Utiliser la personnalisation avec les tests A/B, permet d'obtenir des insights plus précis sur les comportements des utilisateurs.

Comme expliqué en amont, la personnalisation fonctionne en collectant et en analysant des données sur des visiteurs. Ces données sont ensuite utilisées pour segmenter l'audience en groupes homogènes, afin de pouvoir leur présenter des contenus et des offres spécifiques correspondant à leurs besoins et leurs préférences. Les tests A/B viennent compléter ce processus en permettant de mesurer précisément l'impact de ces contenus et des offres personnalisées pour les visiteurs.
Intégration des tests A/B dans une stratégie marketing globale
Intégrer le test A/B dans une stratégie marketing est bel et bien une étape essentielle pour les entreprises soucieuses de maximiser leur impact en ligne. Plusieurs avantages vous sont offerts, avec l’optimisation de nombreux éléments clés, la segmentation des audiences et la personnalisation, les entreprises peuvent adapter l'expérience client pour améliorer continuellement leurs performances.

Bien entendu, cette méthode se base sur des données quantifiables et concrètes, avec des analyses statistiques précises. C’est une solution incontournable pour les marketeurs, qui peuvent prendre des décisions éclairées, renforçant ainsi la fidélité et la conversion. Le test A/B offre donc une voie vers une optimisation continue, permettant aux entreprises de rester compétitives dans un marché en constant progrès.
Les outils et ressources pour les tests A/B
Les meilleurs outils pour réaliser des tests A/B
Il existe de multiples plateformes sur le marché, vous permettant de réaliser vos tests sans avoir besoin de compétences techniques. Parmi les plus populaires, on peut citer :

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