Qu'est-ce que l'A/B testing et pourquoi l'utiliser ?

L’A/B Testing est une méthode utilisée en marketing pour évaluer deux versions d'un même élément afin de déterminer laquelle est la plus efficace. Le terme d’A/B Testing pourrait être traduit en français par “test de comparaison”.

L’A/B Testing implique donc la création de deux versions :

• Une version A, la version de base, de référence.

• Une version B, qui est la version plus ou moins modifiée de A. La version peut comporter 1 ou plusieurs variations par rapport à la version A.

En marketing, l’A/B Testing peut être utilisé pour tester de nombreux éléments : des pages web, des sujets ou objets d’emails, des annonces Google Ads, des appels à l’action…Les modifications entre les deux versions peuvent porter sur le design, l’emplacement ou encore le contenu des éléments.

L'objectif des tests A/B est d'identifier les modifications qui génèrent des incréments de performance ou d’engagement client. La réalisation d’A/B Testings s’inscrit donc dans une démarche d’optimisation des supports et des actions marketing.

Pour donner plus de chair à notre propos, prenons un exemple classique d’A/B Testing : le test de sujets d'email, ou aussi appelés objets d’emails.

Imaginons que vous souhaitiez améliorer le taux d'ouverture de vos campagnes d'emailing. Vous décidez de faire un test d'objet pour votre nouvelle campagne. Vous créez deux versions :

• L'objet A, avec une formulation directe de votre offre : « Obtenez 20% de réduction sur nos nouveaux produits ! ».

• L’objet B adopte une approche plus originale, plus suggestive, plus intrigante : « Prénom, vous allez manquer quelque chose d'important ».

Vous envoyez une partie des emails avec l’objet A et l’autre partie avec l’objet B. Vous analysez le taux d’ouverture, de clic ou de conversion en fonction de l’objet utilisé, ce qui vous permet de déterminer lequel est le plus performant.

Vous avez fait ce que l’on appelle un A/B Testing.

Conseil : nous vous recommandons d'analyser le taux de clic plutôt que le taux d'ouverture car aujourd'hui, avec les changements de règles chez Apple ou Google, il devient de plus en plus difficile de mesurer avec fiabilité l'ouverture d'un email.

Nous vous recommandons également de personnaliser au maximum. En effet, la personnalisation est un facteur de meilleure performance, on ne vous le répétera jamais assez ! Donc testez, personnalisez et analysez !

Actito permet de tester différents éléments d'un email, pas uniquement les objets d’email. Vous pouvez par exemple tester l'expéditeur, le pré-header mais aussi le contenu de l'email.

Comme nous le disions un peu plus haut, l’A/B Testing est très utilisé en marketing et pas uniquement sur les emails. Vous pouvez par exemple “A/B tester” :

• Des landing pages (ou autres pages web), en faisant varier d’une version à l’autre la mise en page, les images, les appels à l’action…

• Des bannières publicitaires, en faisant varier les couleurs, les messages, les images…

• Des boutons d’appel à l’action (CTA), en faisant des tests sur le texte du bouton, la couleur, sa position sur la page…

• Des stratégies de tarification (remises, essai gratuit…) pour identifier celle qui génère la meilleure performance.

• Des canaux de distribution.

• Des segmentations d’audiences…

Chez Actito, nous recommandons à tous nos clients l’utilisation des A/B Testing. Voici les principaux intérêts ou avantages de procéder à des A/B Tests en marketing.

1 - Mesurer l'efficacité des modifications

L'un des principaux avantages de l'A/B Testing est sa capacité à mesurer avec précision l'efficacité des modifications apportées à un élément marketing précis.

Que ce soit un changement dans le design d'une page web, la formulation d'un appel à l'action ou même la couleur d'un bouton, l'A/B Testing permet d'évaluer l'impact direct de ces modifications sur le comportement des utilisateurs, les performances, les résultats.

Le marketing est un domaine créatif. Les professionnels du marketing conçoivent des stratégies, des actions, des messages en se fondant sur un certain nombre d’hypothèses concernant les besoins, les attentes, le niveau de réceptivité des clients.

Lorsqu’on déploie une action marketing, quelle qu’elle soit, il est important de s’assurer de la validité de ces hypothèses. L’A/B Testing opère comme un test de vérité. Il permet de mettre à l’épreuve les idées marketing et d’étudier comment elles se traduisent en termes de performance réelle.

Que l'hypothèse concerne un message publicitaire, un objet d’email, une offre promotionnelle ou la structure d’une landing page, l'A/B Testing a l’avantage d’apporter des réponses claires et objectives. Il permet à la fois d’éviter des dépenses inutiles sur des idées non rentables, mais il sert aussi à procéder à des ajustements continuels qui peuvent avoir un impact significatif sur les résultats.

En testant différentes versions d'une page web, d’un formulaire, d’un parcours client ou d’une interface utilisateur, vous finissez par identifier ce qui fonctionne le mieux auprès de votre audience, ce qui génère le meilleur taux d’engagement.

Les A/B Testing ne portent pas uniquement sur des éléments de design, ils peuvent toucher à la facilité d’utilisation d’un service, à la rapidité de navigation sur un site web et, plus généralement, à l’efficacité avec laquelle vos utilisateurs accomplissent leurs actions.

Par exemple, vous pouvez utiliser l’A/B Testing pour comparer deux agencements différents d’un formulaire de contact afin de déterminer lequel est rempli plus efficacement par les utilisateurs. En vous basant sur les résultats des tests, vous réussirez à identifier les modifications qui contribuent à rendre le formulaire plus intuitif et à augmenter le taux de complétion.

L’amélioration des taux de conversion est le mantra de tout marketer qui se respecte. Qu’il s’agisse de ventes, d’inscriptions à une newsletter ou de téléchargements d’un livre blanc, le taux de conversion est souvent l’indicateur de performance clé.

L’A/B Testing, pour toutes les raisons indiquées plus haut, est un outil très puissant pour détecter les messages, les mises en page, les designs qui ont le plus d’impact sur les clients et le passage à l’action.

L'A/B Testing permet d’optimiser les coûts et les ressources dans la mesure où la finalité des tests de comparaison est de déterminer les actions et les supports marketing les plus efficaces en termes d’expérience utilisateur et de taux de conversion. Les gains d’efficacité se traduisent mécaniquement par des gains de ressources. Vous devenez capable de faire mieux avec autant de ressources ou de faire plus à ressources inchangées.

1 - Le test A/B classique (ou split testing)

Le test A/B classique est la forme la plus élémentaire et la plus répandue de l'A/B Testing. C’est la forme d’A/B Testing qui répond à la définition simple que nous avons donnée au début de l’article : il consiste à comparer directement deux versions d’un élément marketing pour voir laquelle performe le mieux.

Le test A/B repose sur un échantillonnage aléatoire de l'audience : chaque groupe reçoit une version différente (A ou B), ce qui permet ensuite d’analyser les résultats de manière claire.

Encore une fois, les éléments testés peuvent varier de simples modifications de texte ou de couleur à des changements plus substantiels dans la conception ou la structure.

Un A/B Test porte sur 1 seul élément mais peut contenir plusieurs variations de cet élément. On peut par exemple tester la couleur et l’emplacement d’un bouton en même temps.

Conseil : si vous estimez que vous n'avez pas matière à avoir un échantillon représentatif pour votre A/B test, nous vous recommandons de le faire sur la totalité de votre cible. 50% recevra donc la version A et les 50% restants la version B. Vous pourrez ainsi analyser les résultats entre les 2 versions.

Le test A/B/C est une variation enrichie du test A/B classique. Comme l’indique son nom, il consiste à tester non pas une variante de A, mais deux : B et C.

Cette méthode peut être intéressante si vous avez plusieurs idées d'amélioration et que vous souhaitez comprendre laquelle a le plus d'impact sur votre objectif sans limiter votre expérimentation à une seule alternative.

Lorsque l’on décide de déployer un test A/B/C, il est important de s'assurer que chaque version est présentée à un échantillon de population suffisamment grand pour garantir la fiabilité des résultats.

L’exemple que nous allons vous donner suffira à montrer l’identité profonde des tests A/B et des tests A/B/C. La méthode est exactement la même, seule le nombre de variantes change.

Voici l’exemple : vous souhaitez optimiser l’appel à l’action situé sur votre page produit. Vous choisissez de tester 3 variantes d’un même CTA. Ce qui change d’une variante à l’autre, c’est la formulation du message :

• Version A : “En savoir plus”.

• Version B : “Achetez maintenant et économisez 10%”.

• Version C : “Découvrez notre produit”.

Quelle formulation permettra d’obtenir les meilleurs taux de clic et de conversion ? Le test A/B/C vous permettra de trouver la réponse.

Dans l’exemple de test A/B/C que nous venons de donner à l’instant, il n’y a qu’un élément qui change d’une variante à l’autre : le CTA.

Le test multivarié (ou MTV, Multivariate Testing) consiste à tester non pas un élément, mais plusieurs éléments en simultané (ou, ce qui revient au même, un élément complexe constitué de plusieurs éléments).

Vous procédez à un test multivarié lorsque, par exemple, vous décidez de tester plusieurs versions très différentes d’une landing page. Chacune des versions propose une mise en page différente, une accroche différente, des boutons différents, etc.

La logique du test multivarié est la même que celle du test A/B classique. La différence porte uniquement sur la complexité de l’élément testé : un bouton ou un objet d’email dans le cas d’un test classique, une page web, un formulaire, un email ou encore une fiche produit dans le cas d’un test multivarié.

Le test A/A est bien moins répandu que le test A/B. Comme son nom l’indique, il consiste à tester deux versions absolument identiques. Le test A/A sert à tester la fiabilité des outils et des processus de test dans le recueil des données, à vérifier que les performances sont à peu de choses près identiques d’une version à l’autre. Si les différences de performance sont substantielles, cela peut révéler un problème technique ou de méthodologie du test.

Les tests A/A peuvent aussi être utilisés pour déterminer la taille de l’échantillon nécessaire pour obtenir des résultats significatifs en vue des futurs tests A/B Testing, A/B/C ou multivariés. La taille de l’échantillon est fiable dès lors que l’on atteint une variance très faible entre les deux versions du test A/A.

L’A/B testing est un outil précieux pour améliorer en continu ses actions et sa pratique marketing. Il devrait faire partie de la boîte à outils de tous les marketeurs. Et, de fait, son usage s’est considérablement répandu au point de devenir une technique courante.

Cette méthode ne se limite pas à tester des variables superficielles, elle permet de sonder en profondeur les préférences de vos clients, de valider les initiatives marketing et d’adapter en continu l’expérience utilisateur pour favoriser l’engagement et la conversion.

L’A/B Testing classique (A/B ou A/B/C) est de loin le plus répandu. Les tests multivariés peuvent être utiles dans certains cas, lorsqu’il s’agit de tester des éléments complexes, des pages web, des formulaires ou d’autres éléments de vos sites web. Mais quel que soit le type d’A/B tests utilisé, la méthode est toujours la même.

Les 4 clés pour réussir la mise en place d’un A/B Testing sont les suivantes :

• Utiliser un logiciel marketing qui propose des outils d’A/B testing, comme c’est le cas de notre plateforme Actito.

• Proposer des variations pertinentes, suffisamment différentes les unes des autres.

• Diffuser le test à un échantillon de clients suffisamment large pour que les résultats soient significatifs.

• Analyser les résultats et identifier au fil des tests ce qui fonctionne le mieux auprès de votre propre audience.