Comment mettre en place une stratégie d'A/B testing efficace ?

Comment mettre en place une stratégie d'A/B testing efficace ?

L’A/B Testing est l’un des outils les plus puissants pour améliorer de manière efficace et continue vos actions et vos supports marketing, comme nous l’avons vu dans notre premier article sur l’A/B Testing.

Dans ce deuxième article, découvrez tout ce qu’il faut savoir pour réussir vos premiers tests A/B. Nous allons vous partager les bonnes pratiques et les erreurs à éviter. Nous ferons en fin d’article un zoom sur l’A/B testing en emailing, qui est la meilleure porte d’entrée pour se lancer.

Les bonnes pratiques pour réaliser un A/B testing efficace

1 - Faire un audit de départ

Faire un audit…cela peut sembler hors sujet, mais ça ne l’est pas. Un A/B testing sert à améliorer de manière incrémentale la performance de certaines actions ou de certains supports marketing. Quels sont les actions ou les supports que vous auriez intérêt à optimiser ou qui ont besoin de l’être ? L’audit sert à répondre à cette question.

Nous vous recommandons donc, dans un premier temps, d’évaluer l’état actuel de vos performances marketing. Cette prise de hauteur vous aidera à identifier les tests a b prioritaires à mener.

Posez vous les bonnes questions :

• Quels sont les taux d’engagement de vos campagnes emails (taux d'ouverture, taux de clics, taux de désabonnement...) ?
• Comment se comportent les utilisateurs sur votre site web ? Analysez les taux de rebond, la durée moyenne des sessions, les taux de conversion et les parcours utilisateurs pour identifier les points forts et les irritants.
• Quelle est la performance de vos landing pages en termes de conversions ? Identifiez les pages qui convertissent bien et celles qui au contraire sous-performent.
• Quels contenus génèrent le plus d'interactions sur vos réseaux sociaux ? Évaluez les likes, commentaires, les partages et le taux d'engagement pour chaque type de contenu.
• Y a-t-il des patterns dans les feedbacks clients qui peuvent indiquer des zones d’amélioration ? Les commentaires des utilisateurs sont une mine d'or d'informations pour détecter ce fonctionne bien et ce qui ne fonctionne pas.
• Comment vos taux de conversion varient-ils d’un segment d’audience à l’autre ?

Cet état des lieux vous permettra d’identifier les domaines prioritaires pour l’A/B testing, ceux qui présentent le plus grand potentiel d’optimisation et d’impact.

2 - Définir un objectif

Chaque test A/B poursuit un objectif : l’amélioration de la performance d’une action ou d’un support de communication. Pour mesurer la performance et analyser les résultats du test, vous devez choisir un objectif précis et mesurable, c’est-à-dire associé à un ou plusieurs KPI.

Par exemple, si vous souhaitez améliorer l’engagement client vis-à-vis de vos campagnes emails, les KPI peuvent être : le taux d’ouverture, le taux de clic et le taux de réactivité.

Nous vous conseillons d’utiliser des objectifs “SMART”, c’est-à-dire spécifiques, mesurables, atteignables, pertinents et temporellement définis (SMART).

Le choix des objectifs découle de l’audit de départ. Les insights obtenus lors de cette phase initiale vous ont permis d’identifier les domaines d’intervention prioritaires et les objectifs à même d’avoir le plus grand impact sur vos performances.

Imaginons que l’audit vous a permis d’identifier un taux de complétion de votre formulaire anormalement bas. Votre objectif pourrait être de doubler le taux de complétion (= votre KPI). Vous allez mener plusieurs tests a b ou multivariés pour identifier les changements ayant un impact positif sur le taux de complétion.

3 - Choisir les éléments à tester

Un test A/B classique consiste à comparer des variations d’un même élément. Quel élément faire varier ? C’est toute la question. La sélection du ou des élément(s) repose sur le bon sens, une certaine expertise en marketing et, parfois, une dose d’intuition.

Par exemple, si votre analyse préalable révèle que votre page d'accueil a un taux de rebond élevé, vous pouvez envisager de tester différentes versions de votre header…ou bien deux versions complètement différentes de la page d’accueil.

Imaginons une version A qui met en avant les avis clients et une version B qui met en avant les bénéfices de votre produit. Dans ce dernier cas, on parlera de tests “multivariés” dans le sens où le test porte sur un élément complexe (votre page d’accueil) qui est en réalité un ensemble d’éléments.

Le choix des éléments à tester est beaucoup plus simple dans le cas d’un A/B test classique. Si vous souhaitez améliorer le taux d’ouverture de vos campagnes emails, il n’y a pas à chercher loin : c’est l’objet de l’e mail qu’il va falloir tester.

Déterminer l’élément à tester est plus ou moins évident suivant les cas. Cela peut être un élément de contenu, un titre, une image, une vidéo, un appel à l’action, une structure de page, une offre…L’art de l’A/B testing repose pour beaucoup sur le choix des éléments à tester…mais aussi sur le contenu des variations.

4 - Créer les variantes

Vous avez choisi les éléments à tester. L’étape suivante consiste à créer les variantes qui seront soumises à l’A/B testing. Ici, la créativité rencontre la stratégie. Chaque variante doit être conçue avec l’objectif en tête. Quelles modifications de mon texte, de mon bouton, de mon objet d’email pourraient avoir un impact positif sur les résultats ?

Il faut là encore des compétences en marketing, de l’intuition, du bon sens mais aussi de la créativité, des compétences en création de contenu, en design, pour imaginer et éditer des variantes pertinentes. Il faut souvent plusieurs cerveaux pour produire des variantes qui font sens. L’A/B testing, bien souvent, est un travail d’équipe.

Dans le cadre d’un A/B test classique, il est très important que la différence entre les deux versions se limite à l’élément testé pour s’assurer que les résultats du test peuvent être attribués avec précision à cette variable spécifique. Cette remarquable ne s’applique pas aux tests multivariés qui, par définition, portent sur un groupe divers d’éléments comme une page web ou le corps d’un e mail.

Nous vous recommandons par ailleurs de choisir des variantes qui varient vraiment. Pour reprendre l’exemple de l’objet d'email, choisissez par exemple un objet orienté bénéfice et un objet formulé sous forme d’une question intrigante.

Par exemple :

• Boostez votre productivité avec nos fonctionnalités d’IA !
• Prénom, êtes-vous prêt à changer votre façon de travailler ?

Un exemple de deux variantes trop proches (à ne pas faire, donc) :

• Découvrez notre nouveau produit
• Notre nouveau produit est disponible

5 - Mettre en place le test

Une fois que vous avez imaginé le test, l’élément à tester, les variations, l’étape qui suit est la mise en place du test.

Tout d'abord, vous devez choisir un outil marketing qui propose des fonctionnalités d’A/B testing suffisamment avancées pour que vous ne soyez pas bridés dans le choix des éléments à tester et du contenu des variations.

Les éditeurs de logiciels marketing sont pour la plupart conscients de l’importance de l’A/B testing et ont développé des fonctionnalités dédiées. C’est le cas, bien entendu, d’Actito.

Une fois l'outil sélectionné, vous devez configurer le test : l’audience cible, l’échantillonnage, la durée du test, les critères de succès, les conditions de généralisation de la version gagnante dans le cas d’un A/B test semi-automatisé, la production dans l’outil des deux versions imaginées sur le papier, etc.

Les détails techniques associés à la mise en place d’un test A/B test dépendent bien entendu de la nature du test et de l’élément testé.

La durée du test doit être suffisamment longue pour collecter des données significatives, sans être pour autant trop longue pour éviter que des facteurs externes n'influencent les résultats. Il y a un juste milieu à trouver. En général, les périodes de test s’étendent sur quelques jours.

6 - Analyser les résultats

Une fois le test A/B terminé, vient le moment d'analyser les données collectées pour déterminer quelle version a le mieux performé et pourquoi.

Les outils intégrant des fonctionnalités d’A/B testing proposent souvent des outils d’analyse et des rapports qui facilitent grandement le travail.

Il ne faut pas en rester à l’analyse superficielle, c’est-à-dire à la comparaison des indicateurs pour chaque version. Vous devez aussi prendre le temps de comprendre pourquoi telle version a plus fonctionné qu’une autre.

Un A/B testing ne sert pas uniquement à améliorer la performance d’une campagne ou d’une action ponctuelle. Un A/B test sert aussi et surtout à améliorer la connaissance de vos clients, de leurs attentes, des “drivers” de leur engagement afin d’améliorer structurellement la performance de vos actions en cours et futures.

Les erreurs à éviter en A/B testing

Ne pas avoir d'objectif

Que cherchez-vous à améliorer ? C’est la première question à vous poser.

L'absence d'un objectif clair dans le cadre d'un A/B testing équivaut à naviguer sans boussole. Savoir ce que vous voulez améliorer est la première étape avant de lancer un test.

L’objectif, nous l’avons vu, doit être spécifique, mesurable, atteignable, pertinent et temporellement défini (SMART).

Ne pas avoir d’hypothèse claire

L’hypothèse est une supposition plus ou moins informée sur ce qui pourrait être modifié pour atteindre votre objectif. Manquer d'une hypothèse bien définie revient à effectuer des changements au hasard.

Une hypothèse claire doit pouvoir être justifiée par une raison. Vous devez être en mesure de formuler clairement pourquoi vous pensez que le changement de tel élément ou telle variation aura un impact sur les performances.

Par exemple, si l'objectif est d'augmenter le taux d'ouverture de vos emails, une hypothèse pourrait être : « Intégrer le prénom du destinataire dans l'objet de l'email augmentera le taux d'ouverture ».

Ne pas définir clairement les critères de succès

Il est important de définir précisément vos critères de succès pour le test A/B. Les critères de succès sont directement liés à l'objectif. Ils sont définis comme un degré d’augmentation ou de diminution du KPI que vous avez choisi.

Un critère peut se formuler de cette manière : “Le test A/B est réussi si je parviens à obtenir +10 points de taux d’ouverture sur ma campagne email”.

Avoir un volume non significatif de données

La fiabilité des résultats d'un A/B testing repose sur la quantité de données collectées.

Un volume de données insuffisant peut entraîner des conclusions erronées : si l’échantillon est trop faible, la variation dans les résultats entre la version A et la version B peut être due au hasard et non à l’efficacité de la variante…

La taille de l’échantillon doit être suffisamment grande pour éviter d’aboutir à des résultats non significatifs.

Commencer par des tests trop complexes

Il est judicieux de commencer avec des tests a b simples, en ne modifiant qu’un seul élément à la fois. Cela vous aidera à isoler et à comprendre l'impact spécifique de chaque modification sur les performances.

Par exemple, plutôt que de modifier en même temps le header, le design et le contenu d'une page web, commencez par modifier uniquement le header. En d’autres termes, évitez de vous lancer tout de suite dans la mise en place de tests multivariés !

Mener trop de tests en même temps

Conduire plusieurs tests A/B en parallèle sur le même public ou sur le même canal peut conduire à ce que l'on appelle l'interférence des tests : les tests s'entr’influencent entre eux, ce qui brouille l’analyse des résultats.

Ce type de situation rend difficile la détermination de la cause exacte des variations de performance et peut fausser les conclusions.

Pour éviter cela, planifiez vos tests de manière à ce qu'ils soient mutuellement exclusifs ou segmentez votre audience de manière à ce que chaque groupe ne soit soumis qu'à un seul test à la fois.

Modifier les variantes pendant le test

Une fois qu'un test A/B est lancé, il est important de ne pas modifier les variantes jusqu’à ce que le test soit terminé et que les données aient été collectées.

Modifier les variantes en cours de test peut introduire des biais et invalider les résultats. Vous ne pourrez pas tirer de conclusions fiables.

Si vous découvrez un problème ou pensez à une amélioration potentielle pendant le test, notez-le pour les futurs tests.

Ne pas se laisser assez de temps pour le test

Un des pièges fréquents de l'A/B testing est de conclure le test trop tôt, avant d’avoir collecté un volume de données suffisamment significatif.

Le risque est de mener à des conclusions hâtives basées sur des variations temporaires ou à des anomalies plutôt que sur des tendances stables et fiables.

La durée du test varie suivant la nature du test, le contenu ou le support testé, le jour de la semaine, la période de l’année…La durée du test doit être fixée en avance, en vous basant sur la taille de l’échantillon nécessaire et sur les patterns de trafic attendus.

Un test A/B n’a d’intérêt que si les résultats sont statistiquement significatifs et représentatifs.

Négliger l'analyse post-test

Une fois le test A/B terminé, il peut être tentant de se précipiter pour implémenter la variante gagnante sans réaliser une analyse approfondie des résultats.

Néanmoins, passer directement à l'action sans comprendre le pourquoi derrière les chiffres consiste à passer à côté de la philosophie de l’A/B testing.

L’analyse post-test ne consiste pas seulement à identifier la variante qui a performé le mieux, la finalité est aussi de comprendre pourquoi la variante gagnante a été plus efficace que l’autre.

Focus sur l'A/B testing en emailing

Nous avons à plusieurs reprises mis en avant l’exemple de l’A/B testing en emailing. Et pour cause, c’est de loin le test le plus couramment utilisé par les équipes marketing. Le test d’objet est LE grand classique.

Cela tient à deux raisons essentielles :

• L’emailing reste, quoi qu’on en dise, le principal canal de communication entre les entreprises et leurs clients.
• Il est beaucoup plus simple de faire un A/B test sur un objet d’email que sur une landing page…Les tests emails sont techniquement faciles à gérer.

A/B tester une campagne email ne se limite pas à tester l’objet de l’email. Il est possible de tester d’autres éléments.

Notre logiciel Actito vous permet ainsi d’A/B tester :

• Le contenu de vos emails pour identifier quelles approches rédactionnelles, quelles mises en page, quels CTA, quels produits résonnent le mieux avec votre audience.
• Le nom d’expéditeur. Actito vous permet de tester différentes combinaisons de nom d’expéditeur pour vous aider à trouver celle qui inspire le plus de confiance à vos contacts et génère les meilleurs taux d’ouverture.
• Le pré-header. Il s’agit du court texte qui apparaît à droite de l’objet dans la boîte de réception de vos destinataires. Le pré-header complète l’objet. Son optimisation peut avoir un impact significatif sur le taux d’ouverture.
• L’heure et le jour d’envoi. Le timing d’une campagne email peut avoir un impact important sur la performance. Actito vous donne la possibilité de tester différents moments d’envoi pour identifier ceux au cours desquels vos destinataires sont le plus réceptifs à vos communications.

Si vous débutez, nous vous conseillons de commencer par vous concentrer sur l’A/B test de vos campagnes emails. Cela vous permettra :

• D’améliorer la performance de ce qui est certainement votre principal canal marketing : l’email.
• De gagner en expérience et en compétences en matière d’A/B testing, ce qui vous permettra par la suite d’envisager d’autres types de tests a b plus élaborés sur des pages web ou autres.

Ce qu'il faut retenir

Être capable de mener des A/B tests est une compétence indispensable à acquérir quand on est professionnel du marketing. C’est l’un des meilleurs outils pour identifier ce qui performe le mieux auprès de vos clients et améliorer en continue vos actions et supports marketing.

La mise en place d’A/B tests suppose beaucoup de rigueur et une solide méthodologie, comme nous avons pu le voir dans cet article. Identification des tests a b à mener, définition de l’objectif, choix de l’élément à tester, création des variantes, déploiement du test, analyse des résultats : aucune de ces étapes ne doit être négligée.

Nous vous conseillons de commencer par A/B tester vos campagnes emails. C’est la meilleure porte d’entrée pour se former à cette technique. Si vous avez besoin de conseils, si vous êtes à la recherche d’une solution logicielle pour réaliser vos A/B tests, n’hésitez pas à nous contacter pour en discuter.

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