Les équipes marketing d'aujourd'hui sont en mesure de prendre des décisions éclairées et d'adopter une approche scientifique pour optimiser l'expérience et les résultats de leurs utilisateurs. Elles peuvent fonder leurs décisions sur des données fiables, et non sur des intuitions subjectives. C'est là tout l'intérêt du test A/B.
Les tests A/B dans le marketing digital : de quoi s'agit-il ?
Le A/B testing est une technique qui permet de comparer l'efficacité de 2 médias ou contenus numériques en testant une variante sur le contenu ou la forme. Cette technique est principalement utilisée pour l'optimisation des pages d'un site web.
Plus précisément, elle teste une " version A " du support contre une " version B ". D'un point de vue plus technique, la phase d'expérimentation est réalisée avec des échantillons d'audience similaires.
Pourquoi faire un test A/B ?
Pourquoi faire des tests A/B ? Le A/B testing est une méthode assez simple, mais qui a déjà prouvé son efficacité. En particulier, le test A/B vous permet d'élaborer et de tester des hypothèses pour déterminer si les changements ont eu un effet. Il vous aide à mieux comprendre comment certains facteurs peuvent influencer le comportement des utilisateurs et optimiser l'expérience utilisateur.
En outre, vous pouvez vous y fier pour améliorer efficacement les résultats de vos différentes campagnes en tirant parti de vos performances. Comme vous le savez peut-être déjà, la mise en œuvre de tests A/B est un moyen éprouvé de prendre des décisions éclairées en se basant sur des données plutôt que sur des intuitions. Les spécialistes du marketing ne devraient plus dire "je pense...", mais "je teste !".
Quelles sont les règles à respecter pour réaliser le A/B testing ?
Un bon test doit suivre ces règles de base. Tout d'abord, vous devez fixer des objectifs. Déterminez pourquoi vous voulez faire un test A/B (par exemple, augmenter le taux d'ouverture des e-mails) et réfléchissez aux changements qui pourraient produire les résultats escomptés. Deuxièmement, vous devez tester un élément à la fois. Une seule variable doit être testée lorsque vous passez d'une version à l'autre, afin que vous puissiez déterminer quelles variables affectent un résultat expérimental. Ensuite, vous devrez voir si vous obtenez des résultats cohérents.
La difficulté des A/B testing est d'obtenir un échantillon de taille suffisante. Vous pouvez utiliser un calculateur de taille d'échantillon de test A/B pour trouver la quantité appropriée. Il est par ailleurs important de documenter les tests. La documentation et l'archivage des tests multivariés et de leurs résultats sont essentiels pour partager efficacement les informations avec toutes les parties prenantes et optimiser le processus. Et enfin, effectuez des tests continus. Les tests A/B sont un processus d'optimisation continu.