Le guide ultime A/B testing pour débutants en marketing

L’A/B testing, également appelé split testing ou test A/B, est une technique utilisée pour comparer deux versions d’un élément marketing, comme une page web ou une campagne email, afin de déterminer laquelle est la plus performante. Cette technique consiste à montrer la version A à une partie de l’échantillon de test, tandis que la version B est montrée à l’autre partie. Les résultats des deux versions sont ensuite comparés pour déterminer laquelle a obtenu les meilleurs résultats en termes de taux de conversion, de clics, de partages ou d’autres métriques selon l’objectif du test. L’A/B testing est une technique largement utilisée dans les stratégies marketing pour améliorer les performances et optimiser les budgets.

Quelle est l’importance de l’A/B testing dans les stratégies marketing ?

L’A/B testing est très important dans les stratégies marketing car il permet d’améliorer les performances en comparant directement deux versions d’un élément marketing. Cette technique permet de prendre des décisions fondées sur des données plutôt que sur des suppositions ou des préjugés, ce qui peut conduire à des améliorations significatives des résultats. Par exemple, un test A/B peut montrer que la version B d’une page d’accueil a un taux de conversion 10% supérieur à la version A, ce qui peut inciter l’entreprise à utiliser la version B pour tous les visiteurs. L’A/B testing est donc un outil crucial pour optimiser les budgets marketing et obtenir le meilleur retour sur investissement.

Comment mettre en place un test A/B ?

1. Définir l’objectif du test : avant de mettre en place un test A/B, il est important de définir clairement l’objectif du test. Quelle est la question que vous souhaitez résoudre ou l’hypothèse que vous souhaitez vérifier ? Les objectifs peuvent être très variés, comme améliorer le taux de conversion d’une page de vente, augmenter le nombre de clics sur un bouton d’appel à l’action ou simplement tester une nouvelle approche créative.
2. Choisir une variable à tester : une fois que l’objectif du test est défini, il faut choisir une variable à tester. Cette variable peut être n’importe quel élément de la page ou de la campagne que vous souhaitez tester, comme le titre, l’image, le texte d’appel à l’action ou même la couleur du bouton. Il est important de choisir une variable qui a un impact sur les résultats du test, tout en étant suffisamment simple pour être facilement modifiée et mesurée.
3. Créer les versions A et B : une fois que la variable à tester est choisie, il faut créer les versions A et B de la page ou de la campagne. La version A est la version originale, tandis que la version B est la version modifiée de la variable choisie. Par exemple, si vous testez le titre de la page, la version A aura le titre original et la version B aura un titre modifié. Il est important de créer les versions A et B de manière à ce qu’elles soient aussi similaires que possible, afin que les différences observées dans les résultats puissent être attribuées à la seule variable testée.
4. Choisir un échantillon de test : une fois que les versions A et B sont prêtes, il faut choisir un échantillon de test. Cet échantillon représentera la population cible de la page ou de la campagne, et sera utilisé pour mesurer les résultats du test. Il est important de choisir un échantillon suffisamment grand pour obtenir des résultats significatifs, mais pas trop grand pour que le test ne prenne pas trop de temps ou coûte trop cher.
5. Suivre les résultats du test : une fois que le test est en cours, il faut suivre les résultats pour savoir quelle version est la plus performante. Cela peut se faire en utilisant des outils de suivi des conversions, des outils d’analyse des données ou simplement en comptant manuellement les actions effectuées par les utilisateurs de l’échantillon de test. Il est

Les avantages de l’A/B testing

Il y a plusieurs avantages à utiliser l’A/B testing dans les stratégies marketing :

• Amélioration des performances marketing : l’A/B testing permet d’améliorer les performances marketing en comparant directement deux versions d’un élément marketing. Cette technique permet de déterminer quelle version est la plus performante en termes de taux de conversion, de clics, de partages ou d’autres métriques, ce qui peut conduire à des améliorations significatives des résultats.
• Prise de décision basée sur des données : l’A/B testing permet de prendre des décisions fondées sur des données plutôt que sur des suppositions ou des préjugés. Cette approche scientifique permet d’éviter les erreurs de jugement et de s’assurer que les décisions sont prises en fonction des faits plutôt que de l’intuition ou de l’opinion personnelle.
• Optimisation des budgets marketing : l’A/B testing permet d’optimiser les budgets marketing en ciblant les efforts sur les éléments qui ont le plus d’impact sur les résultats. Cela peut conduire à des économies significatives en termes de temps et d’argent, en se concentrant sur les actions qui ont le plus de chances de réussir.
• Apprentissage continu : l’A/B testing permet d’apprendre constamment de nouvelles choses sur les préférences des clients et les facteurs qui influencent leurs décisions d’achat. Cette connaissance peut être utilisée pour améliorer les stratégies marketing à long terme et rester compétitif dans un marché en constante évolution.

Les inconvénients de l’A/B testing

Temps et coût de mise en place : mettre en place un test A/B peut prendre du temps et coûter de l’argent, en particulier si l’échantillon de test est important. Il faut également tenir compte du coût des outils de suivi des conversions ou d’analyse des données, qui peuvent être nécessaires pour mesurer les résultats du test.

Risque de biais dans les résultats : il est possible que les résultats d’un test A/B soient biaisés en raison de facteurs externes, comme les variations saisonnières, les tendances du marché ou les événements perturbateurs. Il est donc important de prendre en compte ces facteurs lors de l’interprétation des résultats pour éviter les erreurs de jugement.

Difficulté à généraliser les résultats : les résultats d’un test A/B ne sont valables que pour l’échantillon de test utilisé. Il peut être difficile de généraliser les résultats d’un test A/B à l’ensemble de la population cible, en particulier si l’échantillon de test est trop petit ou non représentatif. Il est donc important de choisir soigneusement l’échantillon de test pour s’assurer que les résultats sont pertinents et peuvent être utilisés pour prendre des décisions importantes. De plus, il est recommandé de faire plusieurs tests A/B sur différentes variables pour confirmer les résultats et éviter les erreurs de jugement.

Temps et coût de mise en place des tests

Le temps et le coût de mise en place d’un test A/B peuvent varier en fonction de plusieurs facteurs, notamment la taille de l’échantillon de test, la complexité de l’élément marketing testé et la disponibilité des outils de suivi des conversions ou d’analyse des données. En général, mettre en place un test A/B peut prendre de quelques heures à quelques jours, en fonction de la préparation nécessaire et des ajustements à apporter aux versions A et B.

En ce qui concerne le coût, il faut tenir compte des coûts directs liés au test, comme le temps passé à préparer les versions A et B, à choisir l’échantillon de test et à suivre les résultats. Il faut également prendre en compte les coûts indirects, comme les outils de suivi des conversions ou d’analyse des données, qui peuvent être nécessaires pour mesurer les résultats du test. En général, les tests A/B peuvent être relativement peu coûteux si l’échantillon de test est petit et si les outils nécessaires sont déjà en place. Cependant, ils peuvent devenir coûteux si l’échantillon de test est important ou si de nouveaux outils sont nécessaires.

Risque de biais dans les résultats

Le risque de biais dans les résultats des tests A/B peut avoir plusieurs causes. Tout d’abord, il peut y avoir un biais dans la sélection des participants au test, ce qui peut fausser les résultats. Par exemple, si les personnes qui ont été sélectionnées pour participer au test ne sont pas représentatives de l’ensemble de la population cible, les résultats ne seront pas valides. De plus, il peut y avoir un biais dans la mise en œuvre du test, par exemple si l’une des variantes du test est présentée de manière plus favorable que l’autre, ce qui peut influencer les résultats. Enfin, il est important de prendre en compte les différences entre les groupes qui participent au test, afin d’éviter tout biais dans l’interprétation des résultats.

Difficulté à généraliser les résultats

La généralisation des résultats des tests A/B peut être difficile pour plusieurs raisons. Tout d’abord, il est important de prendre en compte la taille des échantillons utilisés dans le test. Plus l’échantillon est petit, moins les résultats seront fiables et moins ils pourront être généralisés à l’ensemble de la population cible. De plus, il est important de prendre en compte les différences entre les groupes qui participent au test, afin d’éviter tout biais dans l’interprétation des résultats. Par exemple, si le groupe qui a reçu la variante A du test est différent du groupe qui a reçu la variante B en termes d’âge, de sexe ou de niveau d’éducation, il sera difficile de généraliser les résultats à l’ensemble de la population.

En outre, il est important de prendre en compte le contexte dans lequel le test a été mené. Si le test a été réalisé dans un environnement contrôlé, comme un laboratoire, il sera plus difficile de généraliser ses résultats à un environnement réel, où les conditions peuvent être différentes. Par exemple, si le test a été mené en ligne, il sera difficile de généraliser ses résultats à une population qui n’utilise pas internet de la même manière. Enfin, il est important de prendre en compte les limites du test lui-même, par exemple en termes de durée ou de type de mesure utilisé, qui peuvent affecter la validité des résultats.

En résumé, les tests A/B offrent de nombreux avantages pour les stratégies marketing, notamment la possibilité de tester différentes approches pour optimiser les résultats, ainsi que la capacité de mesurer l’impact des changements apportés. Cependant, il est important de prendre en compte les limites de cette méthode, notamment le risque de biais dans les résultats et la difficulté de généraliser ces résultats à l’ensemble de la population cible.

Malgré ces inconvénients, l’A/B testing reste un outil essentiel pour les stratégies marketing modernes, en permettant d’obtenir des informations précises et fiables sur l’efficacité des différentes approches utilisées. En utilisant cette méthode, les entreprises peuvent améliorer leur stratégie marketing en testant différentes approches et en s’appuyant sur des données concrètes pour prendre des décisions éclairées. En somme, l’A/B testing est un outil précieux pour les professionnels du marketing qui souhaitent optimiser leur stratégie et atteindre leurs objectifs de manière efficace.

Le A/B testing : d’où vient l’outil marketing apportant de si bonnes solutions ? 

Maintenant que vous avez en tête ce qu’est l’outil marketing que l’on appelle A/B testing et que vous connaissez ses multiples avantages, vous vous demandez peut-être d’où il vient. En effet, il est toujours bon de connaître d’où sont originaires les outils que l’on utilise pour avoir plus d’informations sur le sujet.

Le A/B testing : un outil marketing plus ancien qu’il n’y paraît

Vous pensez peut-être que le A/B testing est né avec le développement d’Internet et l’accélération fulgurante des échanges. Cela paraît logique, car il est aujourd’hui principalement associé au marketing. Beaucoup de personnes pensent d’ailleurs qu’il s’agit de sa seule application pratique.

Sachez que, en réalité, cet outil marketing a commencé à être utilisé bien avant qu’Internet apparaisse, même si l’on a aujourd’hui tendance à l’oublier. 

L’inventeur du A/B testing

La personne ayant mis au point pour la première fois le concept du A/B testing, que l’on utilise aujourd’hui dans la comparaison de deux éléments marketing, ne travaillait pas du tout dans ce domaine.

En effet, on attribue cette invention à un statisticien et biologiste britannique qui l’a mis au point au début du vingtième siècle. Il s’appelait Ronald Fisher. Son domaine de travail et d’étude n’avait donc absolument rien à voir avec les pages internet et les campagnes d’emails. 

Le but de Ronald Fisher avec cet outil était de pouvoir produire une analyse scientifique de deux expériences différentes afin de déterminer la meilleure. Le principe se rapproche donc des applications actuelles de l’A/B testing dans le domaine du marketing. 

Dans quels domaines le A/B testing a-t-il été utilisé ? 

Vous l’avez compris : le A/B testing était au départ utilisé dans le domaine de la science. Même si l’on en parle peu aujourd’hui, il s’agissait à l’époque d’une immense avancée. La preuve : on a commencé à utiliser cet outil dans le domaine de la médecine à peine quelques années après son invention.

Bien évidemment, le A/B testing a fini par concerner le domaine du marketing. Pour cela, il a fallu attendre les années 1960. Néanmoins, à cette époque, son utilisation n’en était qu’à ses prémices.

Le concept du A/B testing tel qu’il a été présenté plus haut est véritablement apparu au cours des années 1990. Il s’agissait de proposer deux messages à des groupes d’utilisateurs dans le but de déterminer lequel pouvait plus facilement les atteindre.

Vous vous en doutez sûrement, mais son utilisation n’a depuis jamais cessé de croître. L’apparition d’Internet a bien évidemment facilité son développement. Avec le numérique, les possibilités d’utilisation du A/B testing se sont grandement diversifiées. De multiples entreprises l’utilisent, en effet, de façon très régulière.

Tout indique que le A/B testing ne cessera pas d’être utilisé prochainement, bien au contraire. C’est pour cela que, quand on débute en marketing, il est essentiel de saisir à quoi il correspond et comment l’utiliser.