Le concept d'A/B testing
L’A/B testing, principe clé du webmarketing, se résume parfaitement par le credo de la lean startup « Fail fast, learn faster », autrement dit « échouer vite pour apprendre encore plus vite ». Cette méthodologie implique une approche itérative consistant à constamment expérimenter diverses stratégies pour déterminer ce qui fonctionne le mieux. En exposant deux tactiques, dont l’une ne présente qu’une seule différence par rapport à l’autre, vous êtes en mesure de comparer, puis de définir la plus efficace. Vous pouvez ensuite la développer à grande échelle pour optimiser vos résultats sur le long terme.
La technique TOS (Test and learn, Optimisation, Scaling) correspond par exemple à de l’A/B testing, comme le rappellent les intervenants de cours webmarketing. Dans cette démarche, le budget est divisé en deux types : celui alloué à la phase de test, et celui relatif à l’investissement, pour un déploiement des campagnes ciblé et rentable. L’outil A/B testing s’applique à tous les aspects d’optimisation du marketing digital.
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Rendre sa stratégie marketing flexible
La flexibilité de votre stratégie marketing est essentielle pour réussir dans le webmarketing. Une stratégie bien définie est indissociable de ses tactiques, mais il faut se souvenir qu’il existe bien souvent un décalage entre la théorie et la réalité. Vos prédictions concernant notamment l’efficacité de votre stratégie et la fluidité du parcours client pourraient s’avérer fausses, ou prendre effet bien plus tardivement que prévu.
Ne pas affiner votre trajectoire pourrait vous faire perdre du temps et de l’argent. Il est ainsi crucial de pouvoir ajuster vos tactiques et actions au besoin, en ayant régulièrement recours à l’outil A/B testing.
Les règles de l'A/B testing
Si vous pouvez mesurer l’efficacité de tous les éléments d’optimisation du marketing digital grâce à l’A/B testing, son utilisation ne doit porter que sur un seul facteur à la fois. Sinon, il vous sera impossible de déterminer ce qui a influé, positivement ou négativement, sur les conclusions obtenues. Choisissez de tester une nouvelle couleur de bouton, ou un titre alternatif, mais pas les deux en même temps.
Cette méthode exige par ailleurs de créer deux versions de la page ou de l’élément que vous souhaitez tester, la version A (version actuelle) et la version B (la variante), afin de pouvoir comparer leurs données. Enfin, il sera nécessaire de cibler un échantillon de visiteurs représentatif de votre audience et de définir la durée du test.
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Les facteurs à tester
Avant de mettre en place une stratégie A/B testing en marketing, il vous faut considérer les différentes variables sur lesquels agir, afin de tester et améliorer vos campagnes de manière efficiente. Ces facteurs ciblent plusieurs constituants.
Le contenu d’une page web
Il est possible ici d’isoler divers éléments pour les tester séparément. Le texte, tout d’abord, est central. Le choix des mots, le dosage ou encore le placement sur la page peut influencer le passage à l’action du visiteur. Le titre notamment est déterminant pour créer de l’engagement et doit être accrocheur. Par ailleurs, les images et la structure de la page peuvent faire l’objet d’un A/B testing. L’équilibre d’une page participe à l’expérience utilisateur, tout comme le choix des couleurs et la typographie.
Les CTA ou boutons d’appel à l’action
Les CTA ont pour seule fonction d’engager et de convertir. Il est par conséquent indispensable de les tester pour vérifier qu’ils restent efficaces. Optez pour une variation de couleurs ou d’emplacement, et tentez plusieurs groupes de mots.
Les algorithmes
Choisir l’A/B testing pour Google est aussi une option. Pour amener les visiteurs jusqu’à vous et les transformer en clients, la création de contenu optimisé est un outil redoutable. Elle permet d’anticiper les demandes du prospect et de répondre à ses interrogations avant que celui-ci ne les pose au moteur de recherche. Vous pouvez ainsi proposer des produits en lien avec sa recherche pour jauger le taux de conversion et de fidélisation.
Les emails
Dans une campagne d’emailing, l’outil A/B testing est un allié de taille. En jouant avec la présentation du contenu, les objets ou encore le nom de l’expéditeur, vous pourrez mieux connaître les préférences de votre cible et améliorer vos résultats en termes d’engagement, en observant entre autres le taux d'ouverture de vos mails.
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Les étapes de l'A/B testing
Pour mener à bien une expérience A/B testing, il est nécessaire de suivre un processus structuré.
- Détecter un problème et formuler une cause probable. Cette première étape vous permettra de choisir l’élément à tester, d’établir l’objectif du test, puis de sélectionner les indicateurs à observer.
- Créer une version test. Il s’agit ici de concevoir une autre version de votre objet de référence, la version B, dont la modification se fera uniquement au niveau de l’élément à tester.
- Lancer le test avec les deux versions et le promouvoir auprès d’une audience pertinente pour accumuler suffisamment de données.
- Mesurer les résultats de la version de référence et de la version B. Grâce à l’outil A/B testing, vous pourrez établir de manière formelle quelle option fonctionne le mieux.
- Appliquer les changements et suivre les résultats, pour vous assurer que les ajustements produisent les effets attendus.
Analyser un A/B test
Aspect indissociable de l’outil A/B testing, développé dans toute formation webmarketing, l’analyse doit faire l’objet d’une attention particulière. Pour évaluer avec précision les résultats de votre test, il est recommandé de disposer d’une interface de reporting, incluant le nombre de conversions par variable, le taux de conversion, le pourcentage d’amélioration, mais aussi l’indice de fiabilité statistique pour chaque variable.
Pensez également à segmenter les résultats en fonction de critères comme l’âge des prospects, la localisation, ou encore l’origine du trafic. Cela permet une étude plus approfondie du comportement des clients, et pourra orienter vos campagnes à venir. Enfin, l’analyse de l’A/B testing en marketing implique de mesurer vos conclusions à la lumière du trafic généré par votre site web.
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