Qu’est-ce que veulent vraiment vos clients ? Découvrez-le grâce à l’A/B testing marketing

L’A/B testing marketing est un outil largement répandu.

Il permet de tester deux versions (A et B) d’une page web, d’un email ou d’une application mobile auprès d’un échantillon d’internautes, de clients ou d’utilisateurs. Et ce afin de déterminer celle qui répond le mieux à l’objectif de départ (augmenter le trafic, améliorer le taux de conversion, etc.).

Quel est le principe de cette méthode de marketing ? Pourquoi et comment l’utiliser ? Et quels sont les pièges à éviter ?

On fait le point.

L’A/B testing, aussi appelé test A/B, est une technique destinée à optimiser la performance du marketing digital et le retour sur investissement.

Cette méthode permet de comparer deux supports ou contenus digitaux, en intégrant une variable de fond ou de forme, et de mesurer l’impact du changement selon un axe précis (par exemple : remplissage du formulaire, clic sur un lien, inscription à la newsletter, etc.).

💡Bon à savoir : l’A/B testing a été développé au XX^e siècle par le biologiste et statisticien britannique Ronald Aylmer Fisher, célèbre pour avoir mis au point de nombreux concepts clés : maximum de vraisemblance, information de Fisher, analyse de la variance, etc.

La notion fait son entrée dans le marketing dans les années 1960, pour s’imposer pleinement dans les années 1990.

☝️Important : il existe plusieurs types de tests :

• Le test A/B simple ou classique permet de confronter deux versions : une originale et une autre incluant une variable.
  
  
• Le test A/B/C, aussi appelé test A/Z ou A/B/N test, permet d’évaluer au minimum trois versions avec une seule variable.
  
  
• Le test multivarié, ou multivariate test (MVT) en anglais, permet de comparer plusieurs versions avec plusieurs variables.
  
  
• Le test par redirection (ou split test) redirige le trafic vers une nouvelle URL. Il est utilisé pour tester une landing page ou de nouvelles pages par exemple.

Si on se concentre sur la technique A/B, il est par exemple possible de tester :

• deux couleurs ou deux objets pour un même message email,
• deux messages pour un même bouton validation,
• deux versions d’une même page web avec deux images, deux dispositions de textes, deux calls-to-action…

… et de mesurer pour chaque version le taux d’ouverture, de clic, de rebond, de transformation, etc.

Les deux versions sont diffusées à deux échantillons d’audience de taille similaire pour que les statistiques soient comparables et pertinentes. Bien entendu, ces cibles ne sont pas au courant du test ni de l’existence des deux versions.

L’objectif de la méthode A/B testing est simple : il s’agit de mettre en lumière les éléments qui fonctionnent le mieux auprès de la cible dans l’optique de sélectionner la version la plus efficace et de la diffuser à plus grande échelle. L’idée globale est d’améliorer les performances des actions de marketing digital ou des outils de communication et d’augmenter les conversions.

Cette mise en lumière s’appuie sur des données statistiques, non sur des hypothèses ou un ressenti, ce qui assure la fiabilité et l’efficacité du test.

Cette méthode de test existe depuis longtemps dans le domaine du marketing, notamment dans le marketing direct postal.

Elle est aussi plébiscitée dans le marketing digital dans le but d’optimiser :

• les pages d’un site web,
• les emails,
• les formulaires,
• les applications mobiles iPhone ou Android,
• les fiches produits,
• les posts publiés sur les réseaux sociaux,
• les visuels publicitaires, etc.

Toutes les entreprises qui utilisent le webmarketing peuvent avoir recours à l’A/B testing, dans une optique d’amélioration continue. En effet, cette technique concerne aussi bien les petites entreprises que les grands groupes et les start-ups. Elle facilite la prise de décision en validant statistiquement des hypothèses et elle fait partie des outils de stratégie marketing destinés à appréhender le comportement des internautes, au même titre que les tests utilisateurs, les données web analytics ou encore les heatmaps.

Vous pouvez comparer une multitude d’éléments, tant sur le fond que sur la forme, comme :

• Pour des pages web : 
• la homepage, 
• les titres, 
• les structures, 
• les contenus textuels, 
• les images, 
• les vidéos, 
• les CTA, 
• les couleurs, 
• les formulaires, 
• les algorithmes, 
• les prix, 
• la fluidité de la navigation.
  
  
• Dans des emails : 
• les objets, 
• le nom de l’expéditeur, 
• les boutons (demande de devis, contacter un professionnel, etc.).
  
  
• Dans des applications mobiles : essentiellement le design avec une mise à jour instantanée de l’application hébergée sur un smartphone.

Vous vous demandez si la technique de l’A/B testing est faite pour vous ?

Cette méthode est idéale pour identifier les éléments à améliorer ou à optimiser et pour poursuivre ses objectifs de croissance.

Intégrer les tests A/B dans sa stratégie marketing offre de nombreux avantages.

Cela permet notamment :

• de proposer des supports ou des contenus plus efficaces ;
• d’augmenter le taux de conversion, le taux d’ouverture des emails ou le taux de clics ;
• d’améliorer l’expérience client et sa fidélisation ;
• de mieux connaître sa cible ;
• de booster le trafic pour obtenir plus de revenus, plus d’abonnements ou plus de visiteurs.

Le nombre de demandes de devis a chuté sur votre site web (problème). Le formulaire de contact n’est pas présent sur la homepage (hypothèse).

Pour augmenter le taux de conversion (objectif), vous imaginez un test AB avec la version actuelle de votre homepage (sans formulaire de contact) et une seconde version où le formulaire de contact est intégré.

Cela permet de savoir si l’hypothèse de départ joue un rôle dans le problème et, si oui, dans quelle mesure.

Pour mettre en place un test A/B performant et obtenir des résultats probants, il convient de suivre une certaine méthodologie.

Bien entendu, celle-ci s’adapte selon le support à tester, la cible ou encore l’activité de l’entreprise.

Il est crucial dans un premier temps de déterminer l’objectif du test qui peut être, par exemple :

• de mesurer le taux de clics d’un bouton d’emailing vers une page de destination selon une couleur ;
• d’évaluer la popularité d’une landing page auprès d’abonnés Facebook ;
• d’améliorer le parcours client d’un site marchand ;
• d’optimiser le taux de conversion ;
• d’augmenter le chiffre d’affaires ;
• d’attirer de nouveaux clients, etc.

La définition de cet objectif repose sur deux étapes :

• l’identification d’un problème qui donne lieu à de mauvaises performances (par exemple : un taux d’abandon élevé sur la page de validation de commande) ;
• la formulation d’une hypothèse (élément qui pourrait être en cause) : pour notre exemple, l’hypothèse peut être des frais de livraison qui ne sont pas annoncés dès le départ.

Par ailleurs, la définition de l’objectif va permettre de déterminer d’autres paramètres, comme :

• la cible,
• la taille des échantillons d’audience,
• la durée du test,
• le seuil de signification statistique.

💡 Ce dernier permet de s’assurer que les résultats obtenus lors du test sont fiables. Il se calcule selon des formules mathématiques relativement complexes et selon les paramètres du test A/B. Mais heureusement, les logiciels marketing peuvent le déterminer à votre place !

☝️Important : pour que l’A/B test fonctionne, il est primordial de bien déterminer en amont la taille des échantillons d’audience, la durée du test et le seuil de signification.

Diffuser le test auprès d’un petit nombre de contacts et/ou pendant une période trop courte va fausser les résultats. Cependant, ces critères varient selon le support ou le contenu à tester.

Par exemple, tester un titre ou un CTA sur une landing page demande plus de temps que tester un bouton ou un message sur un email.

En effet, quand vous mettez en place une campagne d’emailing, vous disposez de peu de temps pour tester plusieurs versions et pour déterminer la meilleure. Dans ce cas-là, l’idéal est de fixer un seuil et une durée dès le lancement du test. Et si les données recueillies ne sont pas suffisantes une fois ces paliers atteints, vous sélectionnez la version à envoyer au reste de votre audience.

Objet, disposition du texte, image, position de l’image, couleur du texte, CTA, utilisation des majuscules ou des minuscules… Nous l’avons vu précédemment : il est possible de quasiment tout tester dans un support ou un contenu, que ce soit au niveau de la forme ou du fond.

Cependant, dans le cadre d’un test A/B, il faut choisir une variable seulement pour que la comparaison soit efficace.

Mais, rien ne vous empêche de prévoir plusieurs tests A/B pour trouver la meilleure formule. Dans ce cas-là, il est primordial de prioriser les tests à réaliser selon les critères de votre choix (le gain potentiel, la volumétrie des pages ou la simplicité de déploiement des variables par exemple).

Pour lancer le test, il faut réaliser :

• une version originale ou de référence,
• et une version test avec l’élément différenciant.

L’A/B test doit être ensuite paramétré et intégré dans le logiciel marketing ou de web analytique.

Les étapes de configuration et de test varient d’une solution à l’autre. Elles peuvent s’avérer plus ou moins complexes s’il faut, par exemple, modifier le code source d’une page web.

Ensuite, les deux versions sont envoyées aux deux échantillons d’audience préalablement définis.

Dès que le seuil de signification statistique est atteint, vous pouvez étudier les données et passer à l’action.

Est-ce que l’hypothèse est validée ou non ?

Faut-il réaliser un autre test ?

L’outil marketing que vous utilisez pour le test vous donne accès à différentes statistiques et à de multiples indicateurs. En fonction des résultats, vous pouvez savoir quelle version du test est la plus performante et vous pouvez faire les changements ou les optimisations nécessaires, avant de diffuser la version finale à plus grande échelle.

Il est possible aussi que les résultats obtenus ne soient pas statistiquement significatifs (l’audience n’a pas été atteinte par exemple). Dans ces cas-là, le mieux est de ne pas tenir compte de ces données et de planifier un autre test à partir d’une autre hypothèse.

💡 Différents paramètres peuvent expliquer le phénomène : l’hypothèse n’était peut-être pas la bonne, la durée du test n’a pas été suffisante, la variable n’a pas réellement d’impact sur le problème identifié, etc.

Les résultats peuvent être interprétés de façon plus globale. En effet, il est probable que la position d’un bouton CTA ou qu’un objet d’email apporte d’autres retombées que celle prévue initialement dans le test.

Il existe de nombreux outils permettant d’effectuer des tests A/B, tels que les solutions de web analytique, de diffusion de campagnes email et/ou d’A/B testing et de personnalisation.

Ils peuvent être gratuits ou payants, disponibles en ligne ou sur application mobile.

Ces outils permettent de mettre en place des tests facilement et de les automatiser. Ils recueillent les données, les analysent et présentent des statistiques précises dans des rapports ou des tableaux de bord.

Généralement, ces logiciels permettent de réaliser différents types de tests (A/B, par redirection et multivarié).

🛠️ Exemple de logiciels pour réaliser votre A/B testing marketing :

• Bloomreach est une plateforme destinée à optimiser l’expérience et le parcours de vos clients dans le cadre de votre stratégie de marketing digital. Elle intègre notamment l’A/B testing, à déployer sur différents éléments de votre marketing : apparence des pages web, contenu, recommandations, etc. Facile à utiliser et à exécuter à grande échelle, cette fonctionnalité augmentera à coup sûr votre taux de conversion et servira votre stratégie de croissance !
  
  
• Marketing Cloud est la solution marketing et business développée par Salesforce pour les TPE et PME. Orientée personnalisation des communications et du parcours client, elle comprend parmi ses nombreuses fonctionnalités l’A/B testing. Par exemple, dans l’outil Email Studio, il est possible d’expérimenter différentes variables, sur l’objet, le nom de l’expéditeur, l’heure d’envoi, etc. Tout est facilement paramétrable afin d’obtenir les tests les plus pertinents possibles.

Différents critères sont à prendre en compte pour sélectionner un outil d’A/B testing adapté :

• les fonctionnalités (types de tests proposés, campagnes email, reporting, etc.) ;
• l’ergonomie (préférez une solution facile à utiliser) ;
• le support client (il est toujours plus agréable d’avoir à portée de main une équipe prête à vous accompagner et à répondre à vos questions en cas de souci ou de difficulté).

Pour que les tests soient utiles, voici les pièges à éviter 👉

Il est tentant de vouloir tester différents paramètres, mais le risque est que vous vous perdiez dans les statistiques et que l’objectif premier du test (générer des leads, améliorer le taux de transformation, etc.) vous échappe.

Il est préférable de réaliser plusieurs tests A/B à la suite avec un seul changement à chaque fois pour affiner les résultats, plutôt que de réaliser plusieurs changements en une seule fois.

Cette dernière option a tendance à brouiller les pistes.

Il est fortement recommandé d’utiliser l’A/B testing de façon permanente et continue, car les attentes et les tendances sont en perpétuelle évolution. Ce qui marche un jour n’est pas systématiquement ce qui va marcher le lendemain.

En optimisant régulièrement les contenus et les supports selon les retombées des tests A/B, vous maintenez de bonnes performances.

D’ailleurs les grands acteurs du web disposent d’équipes entièrement destinées à l’A/B testing, ce qui leur permet d’optimiser en permanence leur plateforme et de maintenir des seuils de performances élevés.

Évitez de vous contenter de l’A/B testing pour comprendre le comportement des internautes, des clients, et cerner les problèmes de conversion.

En effet, il est essentiel de vous tourner vers d’autres sources et d’autres outils pour disposer d’une vision plus complète et précise.

Il vaut mieux réaliser un test à la fois pour bien appréhender les résultats.

En mettant en place plusieurs tests simultanément sur un même canal, les données seront difficilement exploitables.

Nous revenons sur la notion de taille d’échantillon !

Pour que les résultats soient exploitables, il est impératif que l’audience soit suffisante. Pour un site web, il faut un certain nombre de visiteurs, pour un email, un certain volume de contacts…

💡 Pour calculer la taille de l’échantillon, vous pouvez utiliser des outils spécifiques en ligne ou des fonctions internes à votre logiciel d’A/B testing.

La méthode de l’A/B testing peut s’appliquer à différents supports et contenus digitaux.

Il est conseillé de l’utiliser sur l’ensemble de vos canaux (site web, e-mail, blog, réseaux sociaux, etc.) pour déployer une stratégie marketing adaptée et l’enrichir en permanence.

Si vous n’avez jamais réalisé de test A/B, il est préférable de débuter avec des tests simples portant par exemple sur la couleur ou la taille d’un CTA, sur la position d’une image ou d’un titre, etc.

Cela permet de mieux comprendre le fonctionnement de la méthode, d’analyser plus facilement les retombées et de faire des changements ou intégrations plus rapides.

Rassurez-vous : il arrive souvent qu’une simple modification de couleur ou que l’emploi de majuscules à la place de minuscules offre un résultat notable. Avec le temps et l’expérience, vous pourrez réaliser des tests plus complexes et des analyses plus approfondies.

L’A/B testing s’avère utile pour améliorer votre stratégie digitale et optimiser vos différentes actions marketing.

Cette technique permet d’identifier aisément les éléments à modifier ou à garder sur les pages d’un site web, sur des emails ou sur des applications mobiles pour atteindre ou maintenir de bonnes performances.

Elle ne se suffit pas à elle-même, mais fait partie des outils fiables et pertinents à utiliser pour améliorer le retour sur investissement de votre marketing digital.