Le guide des tests A/B en 2022 (avec exemples et stratégies)

Lorsqu'un visiteur arrive sur votre site, il est de votre responsabilité de fournir une excellente expérience, à la fois parce que c'est votre travail et parce que c'est le meilleur moyen de générer des conversions.

Et les tests A/B sont un excellent point de départ.

Si vous n'êtes pas familier avec les tests A/B, c'est un moyen basé sur les données d'apprendre ce qui résonne avec les visiteurs de votre site. Grâce aux informations que vous obtenez des tests A/B, vous pouvez offrir une meilleure expérience du site et augmenter les chances de croissance de votre entreprise.

Dans cet article, vous apprendrez :

• Exactement ce que les tests A/B signifient dans le marketing numérique
• Ce que vous devriez tester
• Comment gérer le processus de test A/B du début à la fin.

Nous inclurons même quelques exemples réels de tests A/B pour vous inspirer.

Cliquez sur l'un des en-têtes ci-dessous pour lire une section qui vous intéresse :

• Qu'est-ce que l'A/B testing en marketing ?
• Quand utiliser les tests A/B ?
• Que pouvez-vous tester ?
• Comment effectuer des tests A/B en 5 étapes simples
• Exemples de tests A/B
• Comment démarrer les tests A/B avec ActiveCampaign

Qu'est-ce que l'A/B testing en marketing ?

En marketing, les tests A/B impliquent la création d'une expérience pour déterminer quelle version d'un site Web, d'un e-mail ou d'une publicité fonctionne mieux qu'une autre.

Vous créez deux variantes différentes (variante A et variante B), puis répartissez le trafic entre ces variantes à 50/50. Vous enregistrez le comportement de ce trafic sur chaque variation pour déterminer quelle conception a donné le meilleur résultat.

Une fois que vous avez votre variante préférée, vous envoyez 100 % de votre trafic vers cette variante et supprimez l'autre - en étant sûr que vous offrez maintenant une expérience plus optimisée à vos visiteurs.

Les tests A/B aident les spécialistes du marketing à mieux comprendre ce que veulent leurs utilisateurs ou visiteurs afin de le leur fournir et d'encourager un résultat.

Un exemple courant consiste à modifier les pages de destination pour voir quelle conception entraîne le plus de conversions. La variation peut être aussi simple que de tester un titre ou une image d'en-tête pour voir comment les utilisateurs réagissent.

L'objectif est de voir laquelle des différentes versions est la plus populaire auprès de vos clients.

Quand utiliser les tests A/B ?

Il n'y a pas de réponse unique à cette question.

Les tests A/B visent à améliorer l'expérience utilisateur et à accroître l'engagement. Cela signifie qu'il existe une variété de situations où les tests A/B peuvent être utilisés à bon escient.

Pour vous donner une idée de ce que c'est, nous avons décrit quelques scénarios courants.

1. Pour identifier les points faibles des visiteurs

Si vous voulez savoir pourquoi votre taux de conversion n'augmente pas ou comment améliorer l'expérience client, vous devez identifier les points faibles.

Et c'est là que les tests A/B peuvent aider. Il vous permet de trouver les zones où les visiteurs ont du mal sur votre site Web.

Imaginez que vous ayez un taux d'abandon de panier élevé. Pour savoir pourquoi les visiteurs abandonnent le navire, vous exécutez un test A/B.

Vous soupçonnez (l'hypothèse de votre test A/B) que les utilisateurs pourraient avoir du mal avec la durée du processus de paiement. Ainsi, parallèlement à votre processus de paiement d'origine, vous créez une version plus courte (Variation B).

Vous envoyez 50 % de votre trafic via votre processus de paiement d'origine et 50 % via le nouveau.

Les résultats confirment ce que vous pensiez : les utilisateurs préfèrent l'option la plus courte. Vos taux d'achèvement de paiement augmentent de 17 % au cours de l'exécution du test.

En exécutant le test A/B, vous avez identifié l'obstacle auquel les consommateurs étaient confrontés et vous pouvez maintenant apporter les modifications nécessaires pour améliorer l'expérience client à l'avenir (et, espérons-le, augmenter également les conversions).

2. Pour réduire les taux de rebond et augmenter l'engagement

Les tests A/B sont un excellent moyen de vous assurer que votre contenu écrit plaît à votre public.

Vous pouvez découvrir ce que vos visiteurs recherchent, comment ils souhaitent naviguer sur votre blog ou votre logiciel et ce avec quoi ils sont susceptibles de s'engager.

En conséquence, les utilisateurs passeront moins de temps à quitter votre site et plus de temps à interagir avec votre contenu.

3. Pour augmenter le retour sur investissement (ROI) des campagnes

En exécutant des tests A/B sur vos campagnes marketing ou publicitaires, vous avez plus de chances d'augmenter votre retour sur investissement.

Supposons que vous planifiez une campagne de marketing par e-mail à fort investissement pendant la période des fêtes. Avant de vous lancer, vous exécutez un test A/B sur la mise en page de votre newsletter standard pour voir laquelle fonctionne le mieux.

Grâce aux résultats de ce test, vous savez comment structurer au mieux vos e-mails lors de la mise en ligne de la campagne. Vous savez ce qui fonctionne le mieux, vous êtes donc susceptible de voir de meilleurs résultats.

Que pouvez-vous tester ?

Si nous devions répondre à cette question dans son intégralité, la liste serait assez longue.

Pour vous donner une idée de ce que vous pouvez tester (et pour vous éviter une liste sans fin), nous avons couvert certains des domaines les plus populaires.

Annonces payantes

Le test fractionné de vos annonces payantes est incroyablement utile.

Il peut vous dire comment structurer au mieux vos annonces, ce qu'il faut y inclure et qui vous devez cibler. Et tout cela vous aidera à obtenir le meilleur retour sur investissement.

Mais que pouvez-vous tester exactement avec des publicités payantes ?

Voici quelques éléments que vous pouvez tester :

• Titres : les titres des annonces sont la première chose que les utilisateurs voient lorsqu'ils rencontrent votre annonce, ce qui les rend très importants. En testant ces titres, vous pouvez déterminer la formulation qui convient le mieux à votre public.

(Source de l'image)

• Copie d'annonce : il s'agit de la copie réelle de votre annonce. Pour tester le contenu publicitaire, vous pouvez modifier le contenu et voir lequel fonctionne le mieux. Par exemple, vous pouvez tester une annonce courte et agréable par rapport à une annonce longue et détaillée. Jetez un œil à notre annonce sponsorisée à titre d'exemple :

(Source de l'image)

• Ciblage : la plupart des plateformes sociales vous permettent de cibler les publicités sur un certain public. Les tests A/B vous permettent de déterminer ce qui fonctionne le mieux pour chaque segment d'audience.

Pages de destination

Les pages de destination optimisées jouent un rôle important dans la génération de conversions.

Mais il n'est pas toujours facile de savoir comment structurer au mieux ses landing pages. Heureusement, les tests A/B vous permettent de trouver la structure qui convient le mieux à votre public.

Voici quelques-uns des éléments les plus populaires que vous pouvez tester sur une page de destination :

• Titres : Lorsqu'un utilisateur accède à votre site Web, le titre est l'une des premières choses qu'il voit. Il doit être clair, concis et inciter l'utilisateur à passer à l'action. Les tests A/B vous permettent de trouver la formulation qui convient le mieux à votre public.

Jetez un œil à la page d'accueil d'ActiveCampaign à titre d'exemple :

• Appel à l'action (CTA) : les CTA encouragent les utilisateurs à interagir avec votre entreprise, en leur demandant généralement de fournir leurs coordonnées ou d'effectuer un achat. Pour vous donner les meilleures chances d'obtenir une conversion, vous pouvez tester différents CTA pour voir ce qui fonctionne le mieux. Jetez un œil à notre blog sur les types de CTA pour vous inspirer.
• Mise en page : Votre mise en page peut influencer le comportement des visiteurs. Si votre site Web est difficile à naviguer, il y a de fortes chances qu'ils ne restent pas longtemps. Pour savoir ce qui fonctionne le mieux pour votre public, vous pouvez tester plusieurs mises en page différentes.

E-mails

Le test A/B de vos e-mails vous aide à créer des e-mails attrayants que les utilisateurs veulent réellement lire. Et avec le nombre d'e-mails envoyés et reçus qui devrait atteindre 376,4 milliards d'ici 2025, vous avez besoin de toute l'aide possible pour réduire le bruit.

(Source de l'image)

Voici quelques domaines que vous pouvez tester dans vos e-mails :

• Lignes d'objet : votre ligne d'objet encourage les utilisateurs à ouvrir votre e-mail, elle doit donc être bonne. Tester quel type de ligne d'objet fonctionne le mieux signifie que vous avez plus de chances d'augmenter votre taux d'ouverture et votre taux de clics. Jetez un œil à notre générateur de lignes d'objet pour vous inspirer.

• Conception : Semblable à vos pages de destination, la conception de votre e-mail peut influencer la façon dont votre public s'y engage. Vous pouvez tester A/B quelques modèles d'e-mail différents (y compris HTML ou texte brut pour savoir ce qui fonctionne le mieux.
• CTA : Jouer avec différents types de CTA vous donnera une indication de ce qui fonctionne le mieux pour votre public. Qu'il s'agisse de modifier l'endroit où vous placez votre CTA, son apparence ou la langue que vous utilisez.

Comment mettre en place un test A/B en 5 étapes simples

À présent, vous vous demandez probablement comment effectuer des tests A/B.

Pour vous donner un coup de main, nous avons expliqué comment effectuer des tests A/B en 5 étapes simples pour optimiser n'importe quelle annonce, page de destination ou e-mail.

1. Déterminez l'objectif de votre test

Tout d'abord, vous devez définir vos objectifs. Cela vous donnera une hypothèse solide pour les tests A/B et vous aidera à rester sur la bonne voie tout au long du processus.

Sans oublier que cela contribue au succès global de l'entreprise. En définissant clairement les objectifs de vos tests A/B, vous pouvez être sûr que vos efforts contribuent à la croissance et au succès de l'entreprise.

Alors, comment déterminer quels devraient être vos objectifs ?

La réponse est simple.

Demandez-vous ce que vous voulez apprendre du test A/B.

Vous souhaitez augmenter l'engagement sur les réseaux sociaux ? Améliorer le taux de conversion de votre site ? Augmenter vos taux d'ouverture d'e-mails ?

La réponse à ces questions vous dira quels devraient être vos objectifs.

Mais quoi que vous fassiez, ne vous précipitez pas et commencez à tester des couleurs de boutons aléatoires. Vos tests doivent avoir un but pour qu'ils en valent la peine.

2. Identifier une variable à tester

Vous avez défini vos objectifs. Vous devez maintenant trouver la bonne variable à tester, c'est là que les données sont utiles.

À l'aide de données et d'analyses antérieures, vous pouvez identifier vos domaines sous-performants.

Par exemple, supposons que votre objectif soit d'améliorer l'expérience utilisateur sur votre site Web.

Pour trouver la bonne variable, vous passez en revue Google Analytics pour trouver les pages avec le taux de rebond le plus élevé.

(Source de l'image)

Une fois que vous avez affiné votre recherche, vous pouvez comparer ces pages avec vos pages de destination les plus réussies.

Y a-t-il quelque chose de différent entre eux ?

Si la réponse est oui, il s'agit de votre variable à tester.

Vous pouvez même utiliser des tests multivariés pour tester plus d'une variable.

Cela peut être quelque chose d'aussi simple qu'un titre, une image d'en-tête ou le libellé de votre CTA.

C'est aussi votre hypothèse : "Si nous changeons [X chose], nous augmenterons [but]." Maintenant, il ne vous reste plus qu'à prouver que vous avez raison.

3. Utilisez le bon outil de test

Pour tirer le meilleur parti de votre test A/B, vous devez utiliser le bon outil de test.

Prenons ActiveCampaign comme exemple.

Si vous souhaitez diviser le test de vos e-mails, une plate-forme comme ActiveCampaign est le bon choix.

Notre logiciel est équipé pour tester les e-mails. Vous pouvez suivre vos campagnes, automatiser vos tests fractionnés et consulter facilement les résultats.

Mais tous les logiciels ne sont pas aussi conviviaux et intuitifs qu'ActiveCampaign.

Si vous faites le mauvais choix, vous êtes bloqué en utilisant une plate-forme qui limite vos capacités de test. Par conséquent, vos tests A/B pourraient en souffrir, vous laissant avec des résultats peu fiables.

Assurez-vous donc de trouver un outil de test parfaitement adapté à votre test A/B. Cela rend l'ensemble du processus plus efficace, plus facile à gérer et vous aidera à tirer le meilleur parti de vos tests.

4. Configurez votre test

Quelle que soit la plate-forme que vous avez choisie, il est temps de mettre les choses en marche.

Malheureusement, nous ne pouvons pas vous donner un guide étape par étape pour configurer votre test car chaque plateforme est différente.

Mais nous vous conseillerons de faire vos tests A/B avec une seule source de trafic (plutôt que de mélanger le trafic, par exemple).

Pourquoi?

Parce que les résultats seront plus précis.

Vous devez comparer à l'identique. Assurez-vous de segmenter vos résultats par source de trafic pour vous assurer d'examiner vos résultats avec autant de clarté que possible.

5. Suivez et mesurez les résultats

Pendant toute la durée du test, vous devez suivre en permanence les performances. Cela vous permettra d'apporter des modifications si le test ne se déroule pas comme prévu.

Et lorsque le test est terminé, vous pouvez mesurer les résultats pour trouver la variante gagnante et passer en revue les succès et les échecs.

À ce stade, vous pouvez déterminer les changements que vous devez apporter pour améliorer l'expérience client.

Mais s'il y a peu ou pas de différence entre vos tests (moins d'un %), vous devrez peut-être continuer à le faire fonctionner.

Pourquoi?

Parce que vous avez besoin d'un ensemble de données plus volumineux pour tirer des conclusions.

C'est là que la signification statistique devient utile.

Qu'est-ce que la signification statistique ?

La signification statistique est utilisée pour confirmer que les résultats des tests ne se produisent pas au hasard. C'est une façon de prouver mathématiquement qu'une statistique particulière est fiable.

En d'autres termes, un test A/B a une signification statistique s'il n'est pas causé par le hasard.

Voici un aperçu de l'analyse statistique plus en détail :

Et voici une ventilation des éléments de signification statistique plus en détail :

• La valeur P : C'est la valeur de probabilité. S'il y a une faible probabilité que les résultats se soient produits par hasard, la statistique est fiable. En d'autres termes, plus la valeur P est petite, plus les résultats sont fiables (0,05 est la norme pour confirmer la signification statistique).
• Taille de l'échantillon : quelle est la taille de l'ensemble de données ? S'il est trop petit, les résultats peuvent ne pas être fiables.
• Niveau de confiance : Il s'agit du niveau de confiance que vous avez que le résultat du test n'est pas arrivé par hasard. Le niveau de confiance typique pour la signification statistique est de 95 %.

Prenons un exemple pour le mettre en contexte.

Imaginez que vous exécutiez un test A/B sur votre page de destination.

Sur votre page de destination actuelle, votre bouton CTA est rouge. Sur la page de test, c'est bleu.

Après 1 000 visites sur le site Web, vous obtenez 10 ventes à partir du bouton rouge et 11 ventes à partir du bouton bleu.

Parce que ces résultats sont si similaires, il y a de fortes chances que le changement de couleur n'ait fait aucune différence.

Cela signifie qu'il n'est pas statistiquement significatif.

Mais si le même test a renvoyé 10 ventes à partir du bouton rouge et 261 ventes à partir du bouton bleu, il est peu probable que cela se soit produit par hasard.

Cela signifie qu'il est statistiquement significatif.

Si vous avez du mal à déterminer si vos résultats sont statistiquement significatifs, il existe des plateformes qui peuvent vous aider.

Exemples de tests A/B

Jetons un coup d'œil à quelques exemples de tests A/B réussis qui pourraient également fonctionner pour votre entreprise.

Annonces payantes

Strategyzer a testé une publicité Facebook. Leur objectif était d'augmenter les ventes de billets pour leur prochain événement. La variable était le contenu écrit de la publicité Facebook.

La version A était courte et douce, tandis que la version B était plus détaillée :

(Source de l'image)

Les resultats?

La version A a obtenu une vente en trois semaines. La version B en a obtenu 92.

Les résultats montrent que la copie plus longue et détaillée a davantage séduit leur public.

Pages de destination

Brookdale Living a utilisé les tests A/B sur sa page Trouver une communauté.

L'objectif de leur split test était de booster les conversions à partir de cette page. Les variables sont la conception de la page, la mise en page et le texte.

Ils ont testé leur page d'origine (qui comportait beaucoup de texte) à côté d'une nouvelle page avec des images et un CTA clair :

(Source de l'image)

Le test a duré 2 mois avec plus de 30 000 visiteurs.

Pendant cette période, la deuxième variante a augmenté le taux de conversion de son site Web de près de 4 % et a réalisé une augmentation de 100 000 $ de ses revenus mensuels.

Il est donc prudent de dire que l'approche textuelle n'a pas fonctionné pour leur public cible.

N'oubliez pas de faire vos propres tests A/B

Tous ces exemples illustrent les réussites des tests A/B.

Mais ce n'est pas parce que ces tests ont fonctionné pour ces entreprises que les mêmes tests fonctionneront pour la vôtre.

Pour comprendre ce que votre public veut, vous devrez faire vos propres tests. Vous pouvez revenir en arrière jusqu'à notre 'Que pouvez-vous tester A/B ?' pour en savoir plus sur le test des publicités payantes.

Commencez les tests A/B avec ActiveCampaign

Les tests A/B sont un excellent moyen de maximiser les résultats que vous obtenez actuellement de vos campagnes marketing à court et moyen terme.

Si vous envisagez de tester certaines campagnes A/B mais que vous ne savez pas par où commencer, jetez un œil à ActiveCampaign.

Notre logiciel facilite le fractionnement de vos campagnes. Tout ce que vous avez à faire est de sélectionner "Split Testing" et de préparer vos e-mails pour l'envoi.

Vous pouvez tester les lignes d'objet, les images, le contenu des e-mails, les appels à l'action et même les informations "de".

Sans oublier que vous pouvez tester jusqu'à 5 e-mails en même temps.

Et vous pouvez décider des mesures à suivre pour déterminer les résultats. Qu'il s'agisse de clics, d'ouvertures ou de conversions, vous pouvez exécuter des tests qui correspondent le mieux à vos objectifs.

Prêt à tester A/B certaines conceptions d'e-mails ? Inscrivez-vous pour un essai gratuit avec ActiveCampaign et faites-vous tester !