L’AB testing : comment optimiser sa performance en continu 📈

Concentrez-vous sur l’A/B testing, une mĂ©thode et une technique permettant d’optimiser la performance et le retour sur investissement de votre marketing digital.

Si vous recherchez une croissance infinie pour votre startup, la premiĂšre Ă©tape consiste Ă  suivre vos performances et identifier les points Ă  optimiser.

Pour cela, vous devrez vous engager dans l’A/B testing. Vous devrez le pratiquer, le vivre et en faire une partie intĂ©grante de votre quotidien !

Mais avant d’entrer dans les techniques d’optimisation proprement dites, revenons Ă  la signification de ce terme anglais.

L’AB testing en marketing digital : la dĂ©finition thĂ©orique

L’A/B testing, Ă©galement connu sous le nom de « test AB » en français, est une mĂ©thode qui permet de comparer l’efficacitĂ© de deux supports ou contenus digitaux en testant une variante portant sur le fond ou la forme.

Cette technique est principalement utilisĂ©e pour optimiser les pages d’un site web.

ConcrĂštement, on teste une « version A » du support (qui est la version d’origine) par rapport Ă  une « version B » (la version qui prĂ©sente une variante sur le fond ou la forme).

D’un point de vue plus technique, la phase de test s’effectue avec des Ă©chantillons d’audiences similaires.

L’Ă©chantillon test reprĂ©sente gĂ©nĂ©ralement de 5 Ă  20 % de la base de donnĂ©es des destinataires. Par exemple, sur une base de 100 personnes, 10 personnes testent la version A et 10 personnes testent la version B.

Il est important de souligner qu’aucun des cobayes n’est au courant du test et qu’ils agissent donc comme des visiteurs « normaux« . Cela signifie qu’un visiteur accĂšde Ă  une seule et unique version du support testĂ©.

Si la page B obtient de meilleurs rĂ©sultats que la page A (la version d’origine), elle est dĂ©clarĂ©e « vainqueur » car plus performante.

La version gagnante est ensuite envoyĂ©e au reste de l’Ă©chantillon, qui reprĂ©sente entre 80 et 95 % des destinataires.

La mĂ©thode de l’A/B testing repose essentiellement sur l’approche « Test & Learn » couramment utilisĂ©e dans le secteur technologique, en particulier par les startups.

AB Testing : Que peut-on tester en marketing digital ?

Jusqu’Ă  prĂ©sent, nous avons principalement illustrĂ© la dĂ©finition de l’AB Testing en utilisant l’exemple d’un test sur une page de site web. Cependant, cette mĂ©thode peut ĂȘtre utilisĂ©e pour pratiquement tous les supports digitaux imaginables.

Voici quelques exemples de supports couramment testés en marketing digital :

  • Un emailing ou une newsletter
  • Une landing page ou une page classique prĂ©sentant des produits/services
  • Une annonce sponsorisĂ©e sur Google Ads
  • Un post sponsorisĂ© ou « naturel » sur les rĂ©seaux sociaux

Il convient de noter que ce type de tests peut s’Ă©tendre Ă  n’importe quel support digital, Ă  condition d’ĂȘtre Ă©quipĂ© d’un outil d’analyse statistique adaptĂ©.

Quels éléments peut-on tester sur un support ?

Passons maintenant aux Ă©lĂ©ments concrets que l’on peut tester sur un support. 

Prenons l’exemple d’une landing page oĂč l’objectif est de tester si les modifications apportĂ©es Ă  celle-ci ont un effet sur sa performance de conversion, c’est-Ă -dire sa capacitĂ© Ă  gĂ©nĂ©rer des leads.

Lors de la conception de la version initiale de la landing page (version A) et de sa variante (version B), plusieurs Ă©lĂ©ments peuvent ĂȘtre modifiĂ©s, tels que :

  • La structure (colonnes, lignes, position des blocs)
  •  Un bouton (couleur, texte)
  • Une image (position, taille)
  • Un bloc de texte (formulation, position, majuscules, minuscules, couleur, lien…)

Dans l’exemple ci-dessous, notre objectif Ă©tait d’optimiser le taux de clics sur un bouton d’appel Ă  l’action basique du type « demande de devis ».

Pour cela, nous avons conçu deux versions (A et B) avec les différences suivantes :

  • Une variation de couleur (rouge pour la version A, bleue pour la version B)
  • Une variation de texte sur le bouton (minuscules pour la version A, symbole et majuscules pour la version B).

Nous avons donc effectuĂ© le test en envoyant les deux versions Ă  un Ă©chantillon de test (10% des destinataires) via une campagne d’emailing.

Nous avons constaté que le bouton bleu, avec le signe de ponctuation et les majuscules, obtenait un taux de clic plus élevé que le bouton rouge (6% contre 1,5%).

En consĂ©quence, nous avons envoyĂ© la version B au reste des destinataires, car cette derniĂšre avait plus de chances d’obtenir de meilleures performances.

Cet exemple d’AB testing est trĂšs simple et basique, mais il dĂ©montre comment de petites variations peuvent avoir un impact significatif sur les performances d’une action de marketing digital.

Pour rĂ©pondre Ă  la question initiale sur ce qu’il est possible de tester en termes d’Ă©lĂ©ments, je dirais « pratiquement tout », que ce soit un simple objet d’email ou un thĂšme ou une structure plus globale.

Cependant, il est important de noter qu’il est crucial de rester vigilant lors de l’AB testing. Pour que cela soit efficace et que vous puissiez mesurer le facteur ou l’Ă©lĂ©ment qui a contribuĂ© Ă  un meilleur taux de clic, je vous conseille de ne pas tester plus de deux Ă©lĂ©ments Ă  la fois.

Exemple d’AB Testing en email b2b

Prenons maintenant un exemple concret : Chez Lead Generator, nous envoyons une newsletter chaque semaine à notre base de données. 

Cette newsletter présente principalement les nouveaux articles de notre blog ainsi que ceux de nos partenaires.

Dans le but d’optimiser le taux d’ouverture de la newsletter, nous avons dĂ©cidĂ© de remplacer l’image miniature ou « image Ă  la une » du premier article par un GIF humoristique mettant en scĂšne Donald Trump, avec un ton provocant.

L’objectif Ă©tait donc de dĂ©terminer si l’inclusion d’un GIF pouvait susciter plus de clics qu’une simple image statique.

Pour ce faire, nous avons envoyĂ© la version A (avec la miniature classique en premier lien) et la version B (avec le GIF de Donald Trump) aux deux groupes composant l’Ă©chantillon test.

Les résultats sont assez remarquables et dépassent nos attentes :

  • La version A (classique) a obtenu un taux de clic de 4%.
  • La version B a gĂ©nĂ©rĂ© un taux de clic de 10% (soit 6% de clics supplĂ©mentaires).

Il est vrai que ces taux de clics ne sont pas aussi Ă©levĂ©s que ceux obtenus dans des actions de growth hacking. Cependant, il est important de rappeler que dans notre cas, l’AB Testing est utilisĂ© uniquement dans le but d’optimiser la newsletter, en vue de fidĂ©liser votre audience.

La méthodologie pour créer un AB Test en 8 étapes

Effectivement, il n’existe pas de trame mĂ©thodologique miracle et universelle pour mettre en place un test ultime.

Cependant, si vous souhaitez mener des tests efficaces, il est important de suivre certains prérequis et étapes indispensables.

 

Dans un article dĂ©diĂ© Ă  la mĂ©thode de l’AB testing, l’Ă©diteur de logiciels HubSpot a recensĂ© 8 Ă©tapes essentielles que je vous invite Ă  lire en dĂ©tail. Les voici :

  1. Choisir le support et l’Ă©lĂ©ment Ă  tester.
  2. Quantifier l’objectif et sĂ©lectionner les indicateurs clĂ©s de performance (KPI) Ă  surveiller.
  3. Créer la version « originelle » et la variante.
  4. Diffuser les versions auprĂšs de l’Ă©chantillon test.
  5. Élargir le test au reste de l’Ă©chantillon.
  6. Mesurer et analyser les résultats.
  7. Diffuser la version gagnante Ă  grande Ă©chelle.
  8. Analyser les résultats et continuer à améliorer.

Cependant, il est important de noter que cette mĂ©thodologie doit ĂȘtre adaptĂ©e Ă  chaque cas, car chaque test est fortement influencĂ© par le contexte de l’entreprise, le moment, la cible, le support et de nombreux autres facteurs. Ainsi, le marketeur devra crĂ©er son propre processus et l’ajuster au fur et Ă  mesure des tests.

Nos (meilleurs) conseils pour réussir un A/B test

Vous ĂȘtes devenu passionnĂ© par l’AB Testing ? Voici quelques conseils et retours d’expĂ©rience pour vous aider Ă  obtenir de bons rĂ©sultats dans ce domaine.

Tester un seul élément à la fois

Comme nous l’avons vu prĂ©cĂ©demment, l’AB Testing peut s’appliquer Ă  de nombreux Ă©lĂ©ments qui composent un support ou un contenu digital, que ce soit sur le fond ou sur la forme.

Il est possible de modifier la couleur d’un bouton sur une landing page, de rĂ©duire la taille d’un Call To Action, ou mĂȘme de supprimer un champ d’un formulaire. Cependant, il est important de reconnaĂźtre que l’on peut facilement tomber dans l’excĂšs du « test Ă  tout prix » et vouloir tout tester.

C’est lĂ  la principale dĂ©rive de cette approche, car en cherchant Ă  tester trop de choses, on risque de se perdre dans l’analyse statistique ou pire encore, de perdre de vue l’objectif final de l’action, comme la gĂ©nĂ©ration de leads par exemple.

Il ne faut jamais oublier que l’AB Testing est une technique d’optimisation en marketing digital et non une fin en soi. 

L’objectif demeure le mĂȘme : Ă©valuer quelle version est la plus performante afin d’optimiser le taux de clics et gĂ©nĂ©rer davantage de leads.

S’Ă©quiper des meilleurs outils d’AB Testing

Parmi les outils les plus connus pour rĂ©aliser des actions d’A/B testing, AB TESTY se distingue par sa sophistication et sa complĂ©tude dans ce domaine.

Il s’agit d’une solution dĂ©diĂ©e aux grandes entreprises qui ont besoin d’un outil avancĂ© en matiĂšre de tests, allant bien au-delĂ  des simples variations de couleurs d’un bouton. AB TESTY propose une tarification sur mesure pour rĂ©pondre aux besoins spĂ©cifiques des clients.

D’un autre cĂŽtĂ©, il existe des solutions plus souples dĂ©diĂ©es Ă  l’A/B testing, qui conviennent aux petites et moyennes entreprises, offrant un bon rapport qualitĂ©-prix. Voici quelques exemples :

  • Google Analytics et Google Optimize : ces outils de Google permettent de commencer gratuitement en A/B testing.
  • MailChimp : dans son offre payante, MailChimp permet de tester jusqu’Ă  3 versions de mails ou de pages par campagne.
  • Unbounce : cet outil permet de crĂ©er et de tester des landing pages sans limites.
  • Hotjar : en collaboration avec un dĂ©veloppeur, Hotjar permet de tester votre site en utilisant des « cartes de chaleur » et l’enregistrement des visites.

Certains outils CRM et marketing tout-en-un, comme HubSpot, offrent Ă©galement des fonctionnalitĂ©s pour rĂ©aliser des tests sur les campagnes d’emailing et les landing pages.

S’Ă©quiper des meilleurs outils d’AB Testing

Il est essentiel d’intĂ©grer l’A/B testing en tant que composante essentielle de votre stratĂ©gie et d’ĂȘtre constamment en phase de test et d’optimisation.

Pourquoi tester en continu ? Parce que le monde du digital évolue chaque jour, les audiences se lassent et il est important de rester connecté à ce qui plaßt à vos prospects et clients.

Je tiens à souligner ce dernier point. Pour vous donner une idée, les plus grands sites e-commerce du monde effectuent constamment des A/B tests. 

Lorsqu’on observe qu’un simple changement de couleur de bouton peut gĂ©nĂ©rer 6% de clics supplĂ©mentaires sur une page, on peut rapidement estimer l’impact financier supplĂ©mentaire qu’une optimisation peut apporter Ă  un site e-commerce (ou le nombre de leads pour un site plus traditionnel).

En marketing digital, il faut comprendre que la perfection n’existe pas et que la culture de la performance doit faire partie intĂ©grante de notre quotidien de marketeurs !

Si vous souhaitez mettre en place l’A/B testing de maniĂšre simple, je vous recommande vivement de considĂ©rer la solution HubSpot pour optimiser le potentiel commercial de votre site web.

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