Saviez-vous que les tests A/B existaient bien avant l’ère d’Internet ? En effet, les spécialistes du marketing les utilisaient dans le cadre du publipostage. Ils effectuaient des tests sur une petite partie de leur liste de contacts avant de lancer une campagne de grande taille. Cette stratégie marketing avait pour but de vérifier si une stratégie naissante pouvait être efficace ou non, avant de la déployer à grande échelle. Aujourd’hui, les tests A/B sont fréquemment utilisés dans les campagnes marketing, y compris dans les différentes actions social media. Ils permettent une compréhension précise de ce qui marche et de ce qui ne marche pas, afin d’affiner sa stratégie et d’optimiser son budget en termes de dépenses publicitaires.

Qu’est ce que l’A/B Testing ?

Pour offrir aux internautes une expérience de navigation optimale, il est primordial de tester différents schémas UX avant le déploiement. L’A/B Testing – aussi connu sous le nom de split testing – est devenu une pratique incontournable pour une stratégie de marketing digital efficace. Les tests A/B peuvent être utilisés dans le cadre d’un changement d’identité visuelle, du déploiement d’une nouvelle fonctionnalité ou dans une refonte d’un menu. Mais qu’est ce que c’est exactement, un test A/B ?

C’est une technique qui consiste en la mise en place de tests sur un site web, une application ou encore une publicité, permettant de valider ou d’invalider des hypothèses. Il s’agit de présenter deux versions – une version A et une version B – de manière aléatoire aux internautes afin de comparer les résultats (taux de clic, taux de rebond, temps passé sur la page…etc.). Ces tests permettent de voir quelle version fonctionne le mieux avant déploiement. Naturellement, les internautes ne savent pas que la page consultée fait partie d’un A/B Test.

Dans quels cas utilise-t-on l’A/B Testing ?

Les tests A/B se révèlent très utiles dans de nombreux schémas. Il est possible de tester et d’optimiser les éléments suivants :

• L’UX Design, avec l’ajout d’une nouvelle fonctionnalité
• L’UI, avec la modification d’une landing page
• Les boutons CTA (“Call To Action”, il s’agit des boutons incitant à exécuter une action comme “Je passe ma commande” ou “En savoir plus”)
• Les annonces publicitaires de Google Ads
• Les campagnes d’e-mailing, avec la modification des couleurs, des typos ou encore de la disposition des éléments

Quelles sont les étapes de création d’un A/B Testing ?

Etape 1 – Définition du problème et des objectifs

Par exemple, le chargé de webmarketing d’un site e-commerce de lunettes de correction se rend compte que le taux d’abandon de panier est très élevé dans la catégorie “Lunettes à votre vue”. L’objectif va être de comprendre pourquoi les internautes ne valident pas leur panier. S’agit-il d’un problème de compréhension à cause de fiches produits mal construites ? D’un problème technique survenant lors de la vérification de panier ? L’objectif va être de réduire le nombre de paniers abandonnés sur la catégorie “Lunettes à votre vue”.

Etape 2 – Préparation du test A/B

Cette étape consiste à définir la cible, la durée du test, et à mettre en place l’expérience de façon concrète : créer les éléments graphiques et définir les paramètres des versions à tester. Pour la mise en ligne, il est recommandé d’utiliser un échantillon correspondant à 10% de l’audience maximum, puis d’élargir l’expérience à l’ensemble de l’audience si aucun problème n’est survenu. En effet, un test A/B mal réalisé peut impacter les performances de votre site web. Naturellement, il faut vérifier que l’internaute n’est exposé qu’à une seule version du site.

Etape 3 – Analyse des résultats

L’analyse des résultats se fait par vagues successives et les versions obtenant les plus mauvais résultats sont éliminées au fur et à mesure. Progressivement, le nombre de versions restantes diminue jusqu’à arriver à 2. C’est le duel final. A la fin du test, une des deux versions sort gagnante. La campagne d’A/B Testing n’est pas pour autant achevée car il faut suivre les résultats de la version déployée de façon rigoureuse. Cela permet de détecter d’éventuels problèmes et dysfonctionnements afin de réagir rapidement pour ne pas impacter les performances du site. Il arrive que les résultats des deux versions ne soient pas suffisamment différents pour choisir une version. Dans ce cas, il est nécessaire de recommencer la campagne d’A/B Testing en créant d’autres variables.

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