Comment faire des tests A/B en marketing (un guide de bande dessinée)

Votre marketing ne fonctionne pas comme vous le souhaitez ?

Peut-être que vous vous efforcez autant que possible, mais que vous n'avez que peu de temps ou de budget et que vous avez besoin de plus d'impact ? Ou peut-être avez-vous un budget pour les publicités, mais vous rencontrez des difficultés avec le trafic payant alors que la concurrence pour l'espace publicitaire augmente et que vous avez de plus en plus de mal à être compétitif ?

Vous pouvez apprendre à rendre votre marketing beaucoup plus efficace en l'améliorant avec les tests A/B !

Peu importe que vous soyez une petite entreprise ou une grande entreprise, les tests A/B peuvent vous aider à tirer le meilleur parti de tous vos efforts marketing. Plus de lift, plus de conversions, plus d'impact.

Dans cet article, nous allons examiner 5 canaux de marketing populaires et comment vous pouvez tester et améliorer vos résultats à partir de chacun d'eux.

Qu'est-ce qu'un test A/B ?

Le test A/B consiste à prendre un « événement » vécu par votre public, à mesurer ses performances, puis à tester une variante de cette expérience pour voir laquelle fonctionne le mieux.

Cet événement peut être des visiteurs qui interagissent avec votre page de vente, mais il peut facilement s'appliquer à eux en cliquant sur une publicité ou en ouvrant et en lisant un e-mail. Quel que soit l'événement et l'objectif que vous avez, vous pouvez tester pour essayer d'améliorer l'action.

Si la nouvelle version n'obtient qu'une amélioration de 1%, tout cela s'additionne et augmente vos performances. (Certains tests peuvent voir des sauts de 10 à 50 % de différence.)

Chaque test que vous exécutez vous aide à en savoir plus et à vous améliorer, ou à éviter des échecs potentiels. C'est pourquoi il vaut la peine de tester n'importe quel élément de votre entreprise pour trouver des améliorations, en particulier votre marketing…

Qu'est-ce que l'A/B Testing dans le Marketing Digital ?

Traditionnellement, vous pourriez considérer les tests A/B comme de simples tests d'éléments de votre site Web. Peut-être tester un CTA sur un bouton pour voir quelle version obtient le plus de clics.

Cependant, ce n'est que la pointe de l'iceberg. La réalité est que vous pouvez tester n'importe quel événement, canal ou plateforme qui interagit avec votre public et essayer d'améliorer ses performances.

• Diffusez des annonces ? Vous pouvez exécuter plusieurs tests A/B pour voir quelle version obtient le CTR le plus élevé. Tout, depuis l'image ou la vidéo, la copie, le placement et même le public cible.
• Vous avez une page de destination ? Vous pouvez tester à quel point ce trafic se convertit sur cette page. Jusqu'où ils lisent, s'ils rebondissent, s'ils restent bloqués, s'ils se convertissent et comment l'améliorer. (Vous pouvez même prendre ces principes et les appliquer à votre marketing de contenu.)
• Envoyer des e- mails ? Vous pouvez tester les titres pour les taux d'ouverture, les heures de la journée à envoyer, les CTA à cliquer, etc.

Il n'y a pas de canal de marketing numérique qui ne puisse être testé et amélioré. Vous aurez peut-être besoin d'un outil différent, ou vous pouvez même avoir ces fonctionnalités intégrées à ce que vous utilisez déjà et ne pas en être conscient.

La clé d'une campagne de marketing numérique réussie n'est pas seulement les entonnoirs, l'audience et la messagerie. Il s'agit de tester et d'améliorer encore et encore ces éléments.

Test A/B ? N'est-ce pas pour augmenter les conversions ?

Oui et non. Les tests A/B ne sont qu'une méthode d'« expérimentation » conçue pour vous aider à améliorer vos interactions avec votre public.

En réalité, il appartient à une méthodologie plus large appelée CRO ou Conversion Rate Optimization. En raison de son nom, il est facile de penser que le CRO ne concerne que les conversions, mais la réalité est que les conversions ne sont qu'un sous-produit des tests scientifiques et de l'amélioration de tous les éléments qui aident le client à vouloir acheter.

Le CRO c'est :

• Améliorer l'expérience utilisateur,
• Supprimer les failles du système qui affectent leur expérience ou entravent leur capacité à aller de l'avant,
• Comprendre votre audience pour proposer les meilleures offres et produits,
• Utiliser le langage et les interactions du public pour se connecter avec ce qu'il veut,
• Améliorer les processus pour les aider à prendre leur décision d'achat.

Bien sûr, il existe des tests directs qui peuvent aider à obtenir plus de conversions, comme l'exécution de tests sur votre page de vente, mais en améliorant ces éléments de base, vous verrez plus de ventes simplement parce que vous affectez et améliorez l'ensemble du processus de vente et de marketing.

Comment les tests A/B peuvent-ils bénéficier à une campagne marketing ?

Les tests A/B peuvent être utilisés dans presque tous les éléments de votre stratégie marketing. Peu importe si c'est pour un nouveau lancement, ou même si c'est en cours. Il existe des tests que vous pouvez exécuter pour vous améliorer à presque tous les points d'interaction avec votre public.

Disons que vous avez un nouveau produit.

Vous pouvez utiliser les tests A/B et CRO avant le lancement pour :

• Testez le produit auprès de l'audience idéale à l'avance pour vous assurer que c'est ce qu'elle veut,
• Testez le langage, les prix et les images utilisés pour l'offre avant de la diffuser au public, afin de déterminer quelles versions obtiennent le plus d'actions,
• Exécutez des tests d'assurance qualité pour trouver les points de friction communs dans l'expérience d'achat des clients qui les empêchent d'acheter ou d'utiliser votre produit, puis créez des actifs pour aider à résoudre ces problèmes,
• Exécutez des tests QA pour vous assurer que tout fonctionne !

Ensuite, une fois le produit en ligne, vous pouvez vous améliorer davantage en :

• Exécution de tests sur la conception, la mise en page et la copie de la page produit pour augmenter la portance,
• Exécution de tests sur les canaux de trafic pour trouver la communication la plus performante,
• Exécution de tests sur vos actifs de contenu pour les rendre plus performants (clics, classements, prospects),
• Exécutez des tests sur vos e-mails pour obtenir des taux d'ouverture plus élevés et plus de clics,
• Continuer à faire des tests sur chacun de ces éléments pour encore plus d'améliorations,
• Exécuter des tests A/B pour le marketing sur différentes plateformes,
• Ou exécutez des tests A/B pour le marketing auprès de nouveaux groupes d'audience…

… et bien plus!

Une idée fausse courante est que les tests A/B ne concernent que la page de destination, mais imaginez si vous améliorez l'ensemble du processus de seulement 1 % à chaque étape du parcours de l'acheteur ? Plus d'ascenseur à l'avant, plus de points de contact, plus de prospects, plus de ventes, des ventes moyennes plus élevées et plus de ventes répétées ?

Tout cela peut être testé et amélioré, mais il ne s'agit pas seulement de victoires non plus. Il est tout aussi important de découvrir ce qui ne fonctionne pas afin de ne pas agir sur des choses qui peuvent nuire à votre entreprise.

En 2017, Pepsi est devenue frustrée par le temps qu'il a fallu aux agences pour créer des actifs marketing et a décidé de créer une agence interne pour créer plus rapidement.

Le résultat?

Ils ont créé une publicité banalisant le mouvement Black Lives Matter et ont dû retirer la publicité des ondes en 48 heures…

Imaginez s'ils avaient testé l'idée avec un groupe de discussion composé de leurs clients et non de leur personnel avant de la mettre en ligne ? (Heck, avant même de créer l'annonce !)

A/B Testing KPIs dont les spécialistes du marketing devraient se soucier

Les KPI dépendent de l'interaction avec le public que vous testez et de votre objectif pour cette interaction. Cela pourrait être plus de lift, de temps sur la page, de taux de rebond, de CTR, de CVR, de vente moyenne, mais tout changera en fonction de ce que vous testez. (Est-ce du contenu ? Une publicité ? Une page Web ?)

Les éléments clés à retenir sont :

• Ayez un objectif unique que vous souhaitez améliorer et qui est pertinent pour cette interaction particulière avec le public et utilisez-le comme indicateur de performance clé pour cet événement,
• Mesurer ses performances actuelles,
• Imaginez comment vous pouvez l'améliorer,
• Testez et mesurez cet événement par rapport à la version actuelle,
• Et puis mesurez comment cela affecte votre objectif final ou vos "mesures de garde-corps".

Pourquoi le tester par rapport à votre objectif final ?

Supposons que vous diffusiez une annonce et constatiez qu'elle génère beaucoup plus de clics vers votre page de destination, mais beaucoup moins de ventes de la part de ce nouveau public. Si vous vous concentriez uniquement sur le CTR des annonces, cela ressemblerait à un succès, mais en réalité, vous pourriez perdre de l'argent.

5 exemples de tests A/B qui vous feront exploser

Examinons quelques exemples de 5 études de cas de test A/B uniques, réparties sur les 4 principaux canaux marketing que nous allons couvrir dans cet article.

1. Datasine a vu une augmentation de 57,48 % du CTR par A/B testant l'image sur ses publicités Facebook payantes.
   
   

   

2. GrooveHQ a constaté une augmentation de 296 % de la lecture complète et une augmentation de 520 % du temps passé sur la page en testant l'introduction de son article.
   

   

3. Mailshake a vu une augmentation de 97 % des réponses par e-mail après avoir testé A/B le contenu de ses e-mails de sensibilisation.
   

   

4. Data36.com a vu une augmentation de 96 % des conversions sur sa page de destination en écoutant son audience et en augmentant la longueur pour donner davantage de contexte et supprimer les objections. (En prenant le temps de lecture de 4 minutes à 16 minutes +.)
   

   

5. AmpMyContent a enregistré une augmentation de 127,4 % du nombre de prospects lorsqu'il a mis en place des formulaires contextuels en deux étapes.
   

   

Voyons maintenant comment exécuter des tests A/B sur ces plates-formes et les erreurs courantes à surveiller…

11 mythes et erreurs sur les tests A/B que les spécialistes du marketing devraient éviter

Nous avons déjà fait allusion à quelques-uns d'entre eux, mais décomposons chaque mythe et pourquoi ils sont faux, afin que vous puissiez éviter les principales erreurs que la plupart des gens commettent.

Test A/B = Argent

Pas du tout! Le CRO et les tests, en général, consistent à comprendre votre public et à améliorer son expérience. Oui, vous pouvez effectuer des tests sur des éléments spécifiques qui auront un impact immédiat sur les conversions et les revenus, mais votre objectif est plutôt de mieux comprendre votre public.

Les revenus ne sont pas l'objectif des tests A/B. C'est simplement un sous-produit de l'amélioration de l'expérience de notre public.

Un test est seulement aussi bon que son effet sur votre taux de conversion !

Tous les tests ne concernent pas les conversions. Du moins, pas une « conversion » traditionnelle de toute façon.

Parfois, nous voulons simplement savoir ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. D'autres fois, nous voulons que notre public entreprenne une action que nous pourrions ne pas qualifier de conversion.

Les idées et les opinions battent les données

Nous pouvons avoir de bonnes idées sur ce qui fonctionne, mais nous devons plutôt tester et faire confiance aux données.

Tous les tests ne réussiront pas. Parfois, la variante que vous pensez être la plus faible est la plus performante. Parfois, c'est la conception.

Peu importe qu'il s'agisse de votre opinion personnelle ou de celle de la personne la mieux payée (HiPPO), vous devez tester et faire confiance aux données. C'est comme ça qu'on avance.

Si un test ne gagne pas, alors le CRO n'est pas pour vous

Le CRO et les tests ne concernent pas les revenus ou les conversions, mais la compréhension de votre public.

90% des tests que vous exécutez échoueront. Nous trouvons ce qui ne fonctionne pas et obtenons des informations sur ce qui fonctionne. Même lorsque nous avons un gagnant, il peut toujours être amélioré. Nous trouvons la raison pour laquelle et plongeons plus profondément, testons à nouveau et obtenons plus de portance.

Si vous voulez que votre site et votre marketing s'améliorent, vous devez suivre la méthode scientifique. Embrassez les pertes au lieu d'essayer de les éviter !

La vitesse des tests est le facteur le plus important

Si nous savons que 90 % des tests échouent, nous devrions sûrement exécuter autant de tests que possible, n'est-ce pas ?

Oui, nous devrions viser à courir plus, mais pas avant d'avoir appris d'eux.

Un test où une version échoue et l'autre gagne n'est utile que si nous comprenons pourquoi elle a gagné et pourquoi elle a échoué. Se précipiter pour exécuter un autre test sans cette information, c'est perdre du temps.

Les tests A/B obtiennent des résultats, rapidement

En fait, ce n'est pas le cas. Même si vous avez beaucoup de trafic et la possibilité de voir des résultats rapidement, nous devons prendre en compte d'autres facteurs :

• Pouvons-nous être sûrs que ce test continuera à fonctionner de cette façon après avoir choisi le gagnant ?
• Y a-t-il d'autres facteurs externes qui peuvent avoir affecté le test ?

Il est conseillé d'exécuter la plupart des tests pour un seul cycle de vente (généralement un mois ou aussi longtemps que cela puisse être dans votre cas.)

C'est pourquoi il est important de réduire les temps d'arrêt entre les tests, mais c'est aussi pourquoi nous devons analyser et apprendre avant de nous précipiter dans le prochain test d'un mois.

Même si le trafic atteint rapidement la signification statistique, assurez-vous d'exécuter votre test suffisamment longtemps pour obtenir une vue précise du comportement de votre public.

Vous avez besoin d'un trafic énorme pour pouvoir tester

Pour pouvoir faire confiance à vos résultats de test, vous devez disposer de suffisamment de données pour étayer vos résultats, OU votre test doit être incroyablement performant par rapport à l'original.

Sans trop entrer dans les calculs, cela fonctionne comme ceci :

• Si vous constatez constamment une très grande différence dans les résultats, il faut moins de points de données pour leur faire confiance.
• Mais si vous ne voyez qu'un petit changement dans les résultats du test, vous avez besoin de plus de trafic pour pouvoir faire confiance aux résultats.

Pour faire confiance à un petit changement, nous avons besoin de plus de données, mais pour faire confiance à un changement plus important, nous avons besoin de moins. En règle générale, cela signifie que vous avez besoin d'environ 10 000 visiteurs pour votre test particulier ou d'environ 500 événements de conversion, mais cela dépend vraiment de la performance du test.

Sinon, nous pouvons obtenir des faux positifs et des faux négatifs.

Cela étant dit, vous pouvez laisser un test s'exécuter aussi longtemps que vous le souhaitez jusqu'à ce que vous atteigniez cette taille de données. Cela pourrait vous prendre plus de temps pour y arriver.

Ce qui a fonctionné pour les autres fonctionnera aussi pour vous

Non! Rappelez-vous que nous devons tout tester.

Nous pouvons utiliser les tests et les meilleures pratiques d'autres entreprises pour trouver des idées de test, mais ce qui a fonctionné pour un site peut ne pas fonctionner exactement pour vous.

Au lieu de les copier purement et simplement, utilisez leurs idées de test pour trouver les vôtres.

Testez, analysez, améliorez.

Vous devriez tout tester

Vous n'avez pas besoin de tester absolument tout sur votre site. Au lieu de cela, essayez de tester les choses qui, selon vous, auront le plus grand impact et travaillez-les d'abord.

Tester les couleurs des boutons CTA est génial, mais seulement lorsque vous ne pouvez plus obtenir d'amélioration de la version que vous avez.

Vous ne pouvez changer qu'une seule chose à la fois

La plupart des gens pensent qu'en matière de tests A/B, vous ne testez qu'une chose à la fois, mais ce n'est pas strictement vrai. Au lieu de cela, vous pouvez exécuter ce qu'on appelle des tests radicaux. Plutôt que de simplement tester un nouveau titre, vous pouvez tester un nouveau design radical qui change tout sur cette page en une seule fois.

Bien sûr, vous ne pouvez pas dire immédiatement quel changement a eu un impact, mais vous pouvez tester le réglage de ces éléments par la suite pour voir ce qui modifie la réponse du public.

Pourquoi ferions-nous cela?

Eh bien, lorsqu'une page ou un élément a un faible taux de conversion, peaufiner une chose à la fois pour un petit ascenseur prendra beaucoup de temps. Exécuter un test radical peut nous aider à trouver ce grand changement qui pourrait avoir un énorme retour.

Le résultat gagnant sera toujours beau

Tout comme une opinion, vous devez tester et voir ce qui fonctionne. J'ai eu des publicités diffusées où le pire design surpasse le plus élégant. Idem pour les pages de destination.

Vous devez tester et trouver ce qui fonctionne pour vous !

Principales erreurs de test A / B que les spécialistes du marketing numérique devraient surveiller

Voici une liste rapide de ce qu'il faut faire lors de l'exécution de tests pour éviter ces erreurs courantes :

• Ayez toujours un seul objectif pour un test. Un manque de concentration signifie un manque de résultats.
• Mesurez les performances actuelles de cet événement. Vous devez savoir comment cela fonctionne maintenant avant de pouvoir l'améliorer.
• Créez une hypothèse sur la raison pour laquelle ce résultat est comme ça, puis essayez de trouver une variation à changer. La clé est de comprendre pourquoi cela se produit pour pouvoir le résoudre.
• N'ayez pas peur de faire de l'AQ et des recherches sur les clients. Regardez des enregistrements d'écran et même interviewez-les pour savoir ce qui se passe si possible. Nos suppositions peuvent parfois être différentes de ce qui se passe dans l'esprit du client.
• Configurez le test et vérifiez que tout fonctionne et fonctionne avant d'exécuter quoi que ce soit et de le tester sur plusieurs appareils. Tant de tests échouent parce que les gens y vont trop tôt.
• Laissez le test s'exécuter suffisamment longtemps pour obtenir suffisamment de données, de conversions et s'exécuter pendant un cycle de vente complet afin que vous puissiez avoir confiance en vos résultats.
• Ne changez rien à mi-test.
• Analysez toujours les données. Les opinions ne comptent pas, les résultats oui.
• La plupart des tests échoueront. Certains gagneront. Dans tous les cas, apprenez pourquoi et améliorez-vous ! Même si vous avez un gagnant, voyez si vous pouvez l'améliorer davantage.
• Gardez toujours une trace de vos tests pour voir ce que vous avez testé jusqu'à présent, ce qui a fonctionné, ce qui a échoué et dans quelle mesure vous vous êtes amélioré !

Une brève introduction aux statistiques de test A/B pour les spécialistes du marketing

Parlons donc statistiques. Nous abordons ce sujet ici plus en détail, mais il est important de comprendre les concepts de base si vous souhaitez exécuter des tests A/B dans votre marketing. Sinon, vous pourriez obtenir des tests gagnants que vous pensez être des échecs, ou pire, des tests qui échouent et que vous poussez en direct.

Le but de tout test est à la fois d'apprendre et de s'améliorer. Le fait est que nous devons pouvoir faire confiance aux données de notre test. Est-ce que cela nous donne des résultats précis ou est-ce un hasard ? Aussi, quelle est sa précision ? Dans quelle mesure pouvons-nous avoir confiance qu'il continuera à fonctionner de cette façon ?

Je vais être honnête avec vous, certains des concepts et du langage des statistiques sont un peu secs et trop compliqués, alors décomposons-les de manière simple et agréable afin que vous puissiez comprendre ce qu'ils signifient et pourquoi ils sont importants.

1. Échantillon : Il s'agit de la source de données de votre test. Habituellement, il s'agit d'un segment de votre public visitant la page spécifique/voyant x publicité.
2. Répartition du trafic : il s'agit de la manière dont le trafic de votre échantillon d'audience est réparti dans votre test. Idéalement, vous souhaitez une répartition égale afin que la version a reçoive 50 % du trafic et que la version b reçoive également 50 %. En faisant cela, nous pouvons obtenir des données plus précises.
3. Effet minimum détectable (MDE) : Il fait référence à la sensibilité de votre test. C'est un calcul que nous pouvons effectuer avant le test dans lequel nous spécifions la plus petite amélioration que nous voulons pouvoir mesurer dans notre test.
4. Hypothèse : En termes simples, c'est l'idée que nous avons pour notre test. Notre objectif est de tester cette théorie et, espérons-le, de voir des améliorations.
5. Signification statistique : Elle fait référence à la probabilité que les résultats que vous avez obtenus à votre test ne soient pas dus à un hasard. Notre objectif est d'effectuer des tests avec suffisamment de données et pendant suffisamment longtemps pour obtenir des résultats plus significatifs et avoir confiance en leur exactitude.
6. Confiance statistique : plus votre test reçoit de visiteurs, plus la confiance statistique dans vos résultats augmente et meilleure est la probabilité que vous ne fassiez pas confiance à un résultat faux ou aléatoire. La plupart des tests sont configurés pour s'exécuter à un niveau de confiance de 95 %. Cela signifie que nous devons obtenir suffisamment de trafic de notre échantillon pour qu'il y ait 95 % de chances que ces résultats soient corrects.
7. Puissance statistique : Il s'agit de la probabilité que vous détectiez un effet de vos changements de test dans vos résultats de test.

Les différents types de tests que les spécialistes du marketing peuvent exécuter et leur impact sur le trafic, l'engagement et les conversions

Bien que nous parlions de tests A/B dans ce guide, il existe quelques autres types de tests que vous pouvez utiliser, alors décomposons-les rapidement.

Tests A/B

C'est le test que vous utiliserez 99% du temps. Vous exécutez simplement une variation par rapport à votre "contrôle" actuel pour voir si cela s'améliore.

Comme nous ne testons qu'une seule variante, elle nécessite moins de trafic que les autres tests et obtient des résultats rapidement sans beaucoup de configuration. Il existe différents types de processus de test A/B, mais presque tous les autres tests sont une sorte de variante de cette idée.

Essais fractionnés

Un split test n'est qu'un autre nom pour un test A/B ! Nous disons essentiellement que nous allons "répartir le trafic sur ce test" de manière égale, entre l'original (a) et la nouvelle version (b).

Tests A/B/n

Dans un test A/B/n, plusieurs variantes seront testées par rapport au contrôle.

Supposons que vous souhaitiez tester un titre, mais au lieu d'exécuter un test A/B et d'exécuter une seule variante, vous pouvez exécuter un test A/B/n et tester autant de variantes différentes de ce titre que vous le souhaitez.

La limite ici est la taille du trafic et la durée d'attente des résultats. Étant donné que chaque variante nécessite environ 10 000 visiteurs, cela peut affecter la durée du test.

Tests multivariés

Ils nécessitent un volume de trafic très élevé mais vous permettent de tester de multiples variantes et combinaisons.

Disons que vous vouliez améliorer votre page d'accueil et que vous vouliez tester votre titre et l'image du héros. Un test multivarié vous permet non seulement d'exécuter simultanément chaque variation de titre, mais également chaque variation d'image afin de trouver la meilleure combinaison d'éléments dans différentes versions de votre page Web.

(Peut-être que le titre 1 fonctionne mieux seul avec l'image actuelle, mais le titre 3 fonctionne mieux avec l'image 4 pour le plus d'amélioration. Sans exécuter un test multivarié, vous avez peut-être complètement ignoré le titre 3.)

Il y a bien sûr un inconvénient. En raison de toutes ces options et combinaisons, cela signifierait que vous avez soudainement potentiellement 30 variantes ou plus fonctionnant toutes en même temps. Et parce que chaque test nécessite suffisamment de trafic pour faire confiance à ses résultats, vous auriez besoin d'un volume incroyablement élevé avant de pouvoir faire confiance aux données.

Les tests multivariés vous permettent de trouver la meilleure combinaison gagnante, mais je resterais à l'écart à moins que vous ne voyiez 100 000 visiteurs par mois sur votre page de test ou plus.

Tests multipages

Le test multipage est le processus de test de plusieurs pages de connexion en même temps, pour voir comment elles s'impactent les unes les autres.

Supposons que vous disposiez d'une bibliothèque de produits, d'une page de produit et d'une page de paiement. Vous pourriez en théorie exécuter des tests A/B sur chacune de ces pages en même temps.

Le problème ici est que le résultat de la modification d'une page peut également affecter les visiteurs du site Web qui passent à la suivante et ainsi de suite, provoquant une réaction en chaîne.

Que se passe-t-il si la première page incite moins de personnes à cliquer ? Que se passe-t-il si les modifications apportées à la description du produit les confondent ?

Cela nuirait à la page de paiement, de sorte que les tests multipages sont rarement utilisés. Au lieu de cela, la plupart des testeurs se concentreraient sur l'exécution d'un seul test A/B sur la première page et le termineraient avant de tester la page suivante.

Comme vous pouvez le constater, il existe plusieurs types de tests, mais la plupart du temps, vous exécuterez des tests A/B ou A/B/n simplement en raison de la vitesse de mise en œuvre et des exigences de trafic et de conversion pour chacun.

Tests A/B et confidentialité : quelques éléments à retenir pour les spécialistes du marketing lors de la collecte de données

De nombreux changements ont récemment été apportés à la confidentialité et à la protection des données client. Par conséquent, si vous exécutez des campagnes marketing ou des tests qui collectent des données utilisateur, vous devez être conscient des changements majeurs, en particulier si vous suivez l'utilisateur. données dans vos analyses…

RGPD, ePrivacy & Google Analytics

Nous avons écrit quelques guides sur la façon de mettre cela en œuvre dans les liens ci-dessous, mais voici un bref aperçu.

Assurez-vous de respecter les exigences GDPR et ePrivacy dans vos analyses en :

• Élimination des URL/paramètres longs qui suivent les données de l'utilisateur telles que l'emplacement ou l'adresse e-mail.
• Anonymisation des adresses IP des utilisateurs.
• Obtenir le consentement pour les cookies de suivi.
• Suppression des cookies non conformes.
• Sécurisation de votre compte GA contre des tiers. (Les amendes sont élevées pour les violations de données !)

Maintenant que vos analyses répondent aux exigences, passons aux tests A/B…

Il y a 4 canaux principaux que je souhaite améliorer avec vous ci-dessous :

• Trafic payant (en particulier les publicités Facebook)
• Trafic organique sur les réseaux sociaux
• Marketing par e-mail, et
• Marketing de contenu.

Certaines de ces plateformes ont leurs propres outils de test A/B intégrés ou vous pouvez trouver des fournisseurs qui offrent cette fonctionnalité.

Comment A/B Tester les Landing Pages ?

Commençons par le canal marketing traditionnel auquel vous pensez probablement lorsque nous parlons de test A/B de vos actifs marketing : les pages de destination !

Il est important de tester et d'améliorer vos pages de destination.

Pourquoi?

A cause de 2 choses essentielles :

• Chaque visiteur d'une page de destination a généralement une intention élevée, c'est-à-dire qu'il s'agit d'un public très chaleureux à partir duquel vous pouvez obtenir des conversions,
• Et chaque page contiendra toujours un appel à l'action direct et mesurable pour votre public.

Pour cette raison, toute augmentation que nous pouvons obtenir de cette audience est presque toujours une augmentation directe du retour sur investissement et des bénéfices immédiats ou en aval. Que ce soit à partir d'un ascenseur dans les sous-marins, les essais ou les ventes.

C'est pourquoi votre page de destination est l'une des premières choses que vous devriez envisager de tester et d'améliorer dans vos campagnes marketing (en supposant que vous obtenez suffisamment de trafic sur la page).

Dans cet esprit, examinons 3 façons simples d'améliorer vos propres pages de destination :

• Tester le tir du héros pour attirer leur attention,
• Tester la proposition de valeur qui interpelle votre audience et l'accroche à votre offre,
• Et tester les champs de formulaire qu'ils remplissent. Ceux-ci peuvent être une source de résistance, donc la rationalisation de cela aide à avoir un impact immédiat sur les performances de la page de destination.

Et bonne nouvelle ?

Tester A/B ces éléments avec un outil de test est incroyablement facile.

Pourquoi?

Non seulement les tests sont très simples à configurer, mais en raison du fonctionnement de ces outils, vous pouvez effectuer des modifications directes dans l'application de manière native sans jamais avoir besoin de modifier quoi que ce soit sur la page principale.

C'est vrai. Vous pouvez exécuter des tests sans même avoir besoin d'un concepteur pour apporter des modifications à votre page !

Vous pouvez simplement charger l'URL de la page dans l'application, puis faire glisser, déposer et modifier l'élément que vous souhaitez tester. Ensuite, une fois que vous avez terminé de configurer votre test, l'application affichera ce changement sur votre page de test à votre public sans que vous ayez jamais besoin de modifier quoi que ce soit sur la page elle-même.

Passons maintenant en revue les 3 modifications recommandées que vous pouvez tester sur vos propres pages de destination.

Installer un outil de test A/B

À moins que vous n'utilisiez un constructeur de page de destination spécifique doté de fonctionnalités de test intégrées, vous aurez besoin d'un outil de test A/B pour exécuter des tests.

Vous pouvez obtenir un essai gratuit de l'application Convert Experiences ici. Une fois que vous avez créé un compte d'essai, allez-y et installez le code sur votre site Web. C'est super facile à faire. Vous pouvez l'installer exactement comme vous le feriez avec un pixel Facebook :

Vous cliquez simplement sur le code d'installation pour le copier.

Et puis installez-le. Soit dans une section distincte de votre CMS (certains ont des emplacements pour copier et coller le code), dans l'en-tête de votre thème ou dans Google Tag Manager.

Maintenant qu'elle est installée, vous pouvez charger l'application et commencer à apporter des modifications à votre page de destination et à exécuter des tests…

Test A/B de vos images « héros » de page de destination

Une autre chose que nous vous recommandons de tester est l'image du héros sur votre page de destination.

Il s'agit de l'image principale en haut de la page, conçue pour attirer l'attention du public dès que possible.

Nous testons cela parce que si nous ne pouvons pas attirer leur attention, ils pourraient ne pas lire notre proposition de valeur ou CTA.

Maintenant, il y a plusieurs choses que vous pouvez faire :

• Vous pouvez essayer de déplacer le tir du héros que vous avez. (Peut-être est-ce trop bas dans la page ?)
• Vous pouvez essayer de tester de nouvelles images et de nouveaux angles. Peut-être qu'au lieu de l'utilisateur sur la photo, vous montrez le produit ou l'objectif final qu'il atteint à la place ?

Il est difficile de savoir lequel fonctionnera le mieux, c'est pourquoi nous le testons avec notre outil de test. Nous pouvons essayer chaque version et voir qui est le gagnant.

Alors montrons à quel point c'est facile à faire.

Une fois l'application Convert Experiences chargée, vous allez créer un nouveau projet pour contenir tous vos tests.

Ensuite, vous allez créer votre premier test ou « expérience ».

Sélectionnez le test « a/b », puis remplissez les informations relatives à votre test.

Assurez-vous d'ajouter ici l'URL de la page que vous souhaitez tester. Cela chargera ensuite la page afin que vous puissiez y apporter des modifications nativement dans l'application Convertir.

Noter:

Lorsque la page se charge dans l'application, elle se charge dans l'onglet "Variation 1".

Cela signifie que vous pouvez commencer à apporter des modifications à la conception de cette page maintenant, tout en conservant la version originale enregistrée pour la tester et trouver celle qui vous convient le mieux, à vous et à votre site.

Voyons donc quelques ajustements que nous pouvons apporter à cette photo de héros.

Je peux simplement cliquer sur l'image et la faire glisser vers une nouvelle position et modifier la mise en page.

Ou je peux remplacer l'image par une autre.

Il vous suffit de cliquer sur l'image, de sélectionner Modifier, puis de télécharger une autre image.

Ou je pourrais le supprimer entièrement en masquant l'élément.

Simple!

Alors maintenant que j'ai mon image éditée que je veux tester, il ne me reste plus qu'à pousser le test en direct.

Cliquez sur le bouton bleu "enregistrer et continuer" dans l'éditeur de page, et il chargera alors la page des paramètres de test.

De là, vous pouvez spécifier quelques éléments.

L'objectif du test

Vous pouvez choisir un objectif spécifique que l'application doit rechercher pendant le test.

Il peut s'agir d'un taux de rebond plus faible entre les pages, d'un CTR plus élevé ou même d'un lien direct avec les revenus afin que l'application sache quelle version obtient la valeur en dollars la plus élevée.

Le public à cibler

Ici, vous pouvez décider exactement qui voit votre test.

Vous pouvez le diviser à 50/50 entre tous les visiteurs de la page, ou même le segmenter pour ne l'afficher qu'à des personnes, des données démographiques, des lieux ou même des paramètres UTM spécifiques d'où ils ont cliqué !

Statistiques et paramètres

Enfin, vous pouvez également spécifier la précision que vous souhaitez que le test soit.

Pour les sites ou les tests à volume élevé pour lesquels vous souhaitez une confiance élevée dans les résultats, vous devez généralement définir ce niveau de confiance à 97 %.

Enfin, une fois que vous êtes satisfait de ces paramètres, vous pouvez cliquer sur le bouton bleu "Activer l'expérience" pour mettre le test en direct.

Ensuite, l'application montrera cette variation à votre public cible et à votre taille, le tout sans que vous ayez besoin d'aller changer quoi que ce soit sur le site Web lui-même !

Assez cool, non ?

OK, passons en revue 2 autres modifications rapides que vous pouvez apporter à votre page de destination…

Test A/B de votre proposition de valeur

So once you've tested the hero shot and got their attention, the next logical thing to look at on your landing page is your value proposition.

This is the text that helps hook your reader in, and it's usually to the side of the hero shot or overlaid on top of it.

The value prop is so important because it provides context and desire to click on your CTA and buy or optin.

There are a lot of ways to improve this text:

• You can try different angles or hook idea,
• Or you can research and interview your audience to listen to their needs and address that in your value prop,
• Or you can simply improve it further by adding more clarity to what you're trying to say. (Sometimes the angle idea is good, but the execution is bad)

Either way, implementing this in a test is super simple.

It's as easy as highlighting the text you want to change, and then clicking on edit.

Ensuite, il vous suffit d'écrire la nouvelle version et de configurer le test comme vous le feriez auparavant.

Facile, non ?

Examinons donc une autre façon d'améliorer les performances de votre page de destination.

Test A/B des champs de votre formulaire utilisateur

Nous avons déjà couvert cela en détail ici, mais laissez-moi vous donner un bref récapitulatif.

Les formulaires sur une page optin sont extrêmement importants, car c'est la dernière étape pour obtenir les détails de l'audience et s'engager dans une action, qu'il s'agisse d'un abonnement, d'un essai ou d'une vente.

Le fait est que le nombre de formulaires à remplir ou la mise en page peuvent provoquer une certaine résistance chez l'utilisateur. C'est un effort perçu qu'ils ne peuvent pas toujours prendre la peine de suivre et de terminer.

Maintenant, vous pouvez contourner cela en :

• Fournir une bonne UX,
• Échelonner les demandes de détail du formulaire,
• Améliorer la copie écrite et l'alignement du formulaire et du CTA

Ou simplement demander moins d'informations. (Avez-vous vraiment besoin de leur nom et de leur numéro de téléphone juste pour qu'ils s'abonnent ?)

Simple, non ?

Et la bonne nouvelle est que tester tout cela est très facile à l'intérieur de l'application Convert Experiences.

Vous pouvez simplement cliquer sur l'élément de formulaire et choisir de modifier le texte, modifier le CTA, supprimer des sections de formulaire et plus encore, le tout en quelques clics.

Maintenant que nous avons couvert quelques tests simples pour améliorer vos pages de destination, examinons quelques tests A/B que vous pouvez exécuter sur les canaux qui peuvent également générer du trafic vers ces pages…

Comment tester A/B les publicités Facebook ?

Quelle que soit la plate-forme média payante que vous utilisez, les principaux éléments de performance publicitaire sont :

• Le public ciblé,
• Le texte publicitaire et la ou les créations,
• La ou les pages de destination.

Ciblez le mauvais public et les meilleures publicités ne feront aucune différence. Ciblez les bonnes personnes et ayez une mauvaise annonce, et elle ne fonctionnera pas. Avoir une bonne annonce mais une page terrible et les clics publicitaires seront inutiles.

Parce que nous ne travaillons pas sur la page de destination pour le moment, notre principale préoccupation est de tester l'audience et l'annonce afin d'améliorer la visibilité, le taux de clics et, idéalement, le taux de conversion.

A/B tester une audience est aussi simple que de prendre l'annonce gagnante et de la diffuser à un nouveau groupe d'audience. Cependant, je vais partager avec vous une méthode spécifique que j'utilise pour tester les publicités Facebook A/B qui devrait fonctionner même si vous allez assez loin avec le ciblage, simplement en raison de l'IA de Facebook.

Il existe différents types de publicités et de placements Facebook. Certaines publicités vous permettront même d'essayer d'obtenir une vente ou un prospect directement dans l'application Facebook. Mais le type d'annonce le plus populaire sur Facebook est le fil d'actualité, je vais donc me concentrer sur ce type ici.

Vous pouvez appliquer les mêmes principes et idéologie pour améliorer d'autres publicités sur Facebook ou d'autres plateformes.

Soyez prêt à perdre de l'argent pour trouver ce qui fonctionne

La première chose à comprendre est que très peu de tests commencent comme gagnants et cela est particulièrement vrai dans l'espace publicitaire payant. Dans cet esprit, vous devez vous adapter à l'état d'esprit selon lequel vous devez dépenser de l'argent pour trouver les performances actuelles de votre annonce, puis vous améliorer à partir de là.

Dans cet exemple, je vais recommander 4 tests différents pour améliorer l'image, le titre, le corps du texte et le CTA.

Cependant, je vous recommande de commencer avec une seule annonce et de la rentabiliser avant d'ajouter d'autres annonces. La raison en est que vous avez besoin de suffisamment de trafic pour chaque test pour trouver la variante gagnante.

Si vous avez un petit budget, ne diffusez qu'une seule annonce dans un premier temps et exécutez une série de tests A/B jusqu'à ce que vous l'amélioriez suffisamment pour qu'elle soit rentable ou proche de celle-ci. Ne commettez pas l'erreur d'essayer de tester plusieurs annonces à la fois et de manquer de budget avant de pouvoir rentabiliser l'une d'entre elles !

Fonctionnement de l'IA de Facebook et problèmes de budgétisation

La plateforme publicitaire de Facebook fonctionne via un algorithme d'apprentissage automatique. ML est un type d'IA qui trouve des modèles dans des ensembles de données, comme des connexions dans votre public que vous n'auriez peut-être jamais pensé à cibler, etc.

Pour cette raison, vous pouvez définir votre objectif publicitaire et il peut trouver les bonnes personnes pour vous, en fonction de qui convertit le plus sur votre objectif spécifique. Le fait est que c'est un peu imparfait, surtout si vous avez un petit budget.

Voici pourquoi:

Facebook a ce qu'on appelle une "phase d'apprentissage" pour ses publicités. Son objectif est d'en savoir plus sur votre public pour aider le ML à cibler les bonnes personnes, mais pour ce faire, il a besoin d'au moins 50 événements de conversion sur une période de 3 jours. Comme vous pouvez le deviner, si vous diffusez une annonce pour des prospects et qu'ils vous coûtent 2 $ chacun, vous avez besoin d'au moins 100 $ de budget publicitaire simplement pour atteindre l'exigence minimale de conversions et ce, uniquement dans les 3 premiers jours.

(Sans parler du budget pour chaque jour suivant afin que l'annonce ne s'éteigne pas).

Comment diffuser une annonce avec un budget inférieur

Une solution consiste à éloigner un événement de conversion de votre objectif. En faisant cela, ils sont généralement beaucoup moins chers à chaque fois que vous vous éloignez.

Si nous examinons les événements de conversion potentiels, les ventes coûteraient le plus cher, puis les prospects, puis les clics, puis les impressions.

En théorie, le ML pourrait vous trouver la meilleure audience et la meilleure publicité, mais UNIQUEMENT si vous pouvez lui fournir suffisamment de données (ce qui signifie des budgets plus importants). Si vous ne l'avez pas, vous devez tester plus intelligemment. Voici comment.

Testez avec un groupe de discussion d'un public idéal, puis développez

Plutôt que d'utiliser l'IA pour trouver le bon public tout en testant des versions d'annonces, nous allons utiliser des techniques de réponse directe à l'ancienne et travailler d'abord avec un groupe de discussion.

C'est aussi simple que de diffuser une publicité auprès de vos fans les plus chaleureux et de tester ce qui fonctionne le mieux avec eux.

Cela coûte plus cher de leur montrer parce que nous utilisons un public restreint ou plus petit, mais nous ne resterons pas ici. Notre objectif est de créer une annonce qui suscite une réponse de notre public idéal, puis de la développer. De cette façon, lorsque nous ciblons un public plus large et moins cher, nous savons que le contenu publicitaire et les images fonctionnent déjà.

Ce n'est qu'alors que nous laissons l'IA faire son travail de recherche de personnes.

Pourquoi?

Parce qu'à ce stade, nous avons une annonce qui répond à notre public idéal. L'IA de Facebook fonctionne en suivant les personnes qui se convertissent, puis en les montrant à des personnes similaires. Et parce que nous avons testé cela par « groupe de discussion », cela signifie que le public idéal y répondra.

FB suivra qui convertit et commencera ensuite à le montrer aux bonnes personnes, mais sans nous facturer plus pour cela.

Intelligent hein ?

Le processus de test A/B de Facebook

Nous allons tester les 4 éléments principaux d'une annonce écrite, en fonction de l'ordre dans lequel les gens y prêtent attention :

• L'image,
• Le titre,
• La copie du corps,
• Le CTA.

Et parce que nous essayons de trouver l'annonce qui attire notre public de manière organique, plutôt que de la configurer pour les conversions, nous allons exécuter les tests d'annonces en tant qu'impressions uniquement. De cette façon, nous pouvons réduire le coût d'affichage de l'annonce tout en obtenant suffisamment de points de données pour un test précis.

Cette méthode nous permet également d'apprendre quels éléments améliorent organiquement le CTR au lieu que l'IA sélectionne les gens pour nous.

Vous souhaitez exécuter les 4 tests sur ce groupe de discussion l'un après l'autre, en commençant par l'image.

Avant d'entrer dans les détails, couvrons rapidement nos options de test…

Devriez-vous exécuter des "tests manuels", des créations dynamiques, un outil tiers ou utiliser l'outil de test interne de Facebook ?

Nous pouvons utiliser un outil tiers pour nous aider à tester, mais nous n'en avons pas vraiment besoin.

De même, Facebook dispose de sa propre option de test A/B interne qui vous permet de diviser les campagnes de test, les créations et les ensembles de publicités.

Je n'en suis pas très fan pour plusieurs raisons :

• Ce n'est pas le plus simple à utiliser. Vous pouvez intervenir à partir de 3 emplacements différents et l'UX est différente presque à chaque fois. Sans oublier, on ne sait pas immédiatement comment le test est mis en place. (Parfois, il veut que vous ayez déjà créé les annonces avant de tester, d'autres fois, il veut que vous les créiez au fur et à mesure que vous configurez le test).
• L'option "fin du test plus tôt" lorsqu'un gagnant est trouvé est définie sur un taux de confiance de 80 % au lieu de 95 % ou 99 %, ce qui est la norme de l'industrie. (À 80 % de confiance, il y a 20 % de chances d'erreur dans les résultats. Je suis presque sûr qu'ils ont défini cette option car elle nécessite moins de trafic pour tester à ce niveau de précision.)
• Il n'autorise que les tests A/B et non A/B/n.
• Cependant, il répartit le trafic de manière égale entre chaque test et ne détourne pas trop tôt le trafic des options publicitaires les moins performantes.

Il y a 2 autres options cependant.

Test A/B avec Dynamic Creative

Vous pouvez configurer une seule annonce comme d'habitude, puis sélectionner "Création dynamique". Cela vous permet d'exécuter un test multivarié, en ce sens que vous pouvez entrer plusieurs options d'image, de titre et de corps de texte, et Facebook les fournira à votre public et trouvera la combinaison la plus performante de ces variables.

Il y a cependant quelques défauts avec cette méthode :

• Il peut assembler des combinaisons qui n'ont pas toujours de sens, comme des images et des titres qui font référence à différentes choses.
• Cela nécessite également plus de trafic pour chaque variante afin d'obtenir un test précis. Facebook contourne cette exigence de trafic en prédisant les premiers gagnants et en leur accordant plus d'attention tout en réduisant le budget et le trafic des autres versions.

Test A/B avec test manuel

La dernière option consiste à exécuter un "test manuel". Ici, vous pouvez simplement tester A/B/n une option, dupliquer l'annonce dans l'ensemble d'annonces, puis modifier l'élément unique tel que l'image ou le titre, etc.

La beauté de cela est que vous avez besoin de peu de trafic car il y a moins de versions ET le trafic n'est pas détourné d'une annonce à une autre à cause de l'apprentissage automatique. (Tant que vous n'utilisez pas l'option d'optimisation du budget de la campagne).

Personnellement, je pense que c'est le meilleur moyen de trouver une annonce gagnante lorsque vous n'avez qu'un petit budget, tout en trouvant également les éléments les plus performants du test, sans que cela soit modifié par le ML ou nécessite un budget énorme.

Passons maintenant à la configuration des tests…

Étape 1 : Testez d'abord l'image A/B

L'image est la première chose qui attire l'attention de votre public. En fonction de votre budget, je vous recommande de créer 2 à 4 images différentes à tester les unes par rapport aux autres.

Le processus de configuration est assez simple. Commencez par choisir l'option "Trafic" pour le choix d'annonce et donnez-lui un nom.

Assurez-vous que l'option "Optimisation du budget de la campagne" n'est pas activée, car cela entraînerait une diffusion inégale des différentes annonces.

Ensuite, cliquez sur la section des ensembles de publicités et sélectionnez la destination vers laquelle vous souhaitez envoyer l'audience (dans ce cas, votre site Web).

Définissez un budget quotidien d'environ 10 à 20 USD afin qu'il génère des impressions rapidement et que vous puissiez obtenir une grande taille de données pour votre test.

Ensuite, définissez le public comme l'option la plus idéale et la plus chaleureuse que vous ayez pour ce à quoi vous le poussez. (Si vous testez le trafic vers une page de vente, testez l'annonce sur les prospects, mais si vous testez le trafic vers le contenu, ciblez les visiteurs du site. Utilisez une audience personnalisée pour cela.)

Dans cet exemple, je diffuse des publicités sur un article, donc je veux tester avec tout mon public pour voir ce qui résonne avec eux pour cliquer.

Ensuite, vous devez choisir le placement.

Personnellement, j'aime tester les publicités du fil d'actualité avant toute autre chose, car elles me donnent la vue la plus large pour attirer l'attention de mon public. Vous pouvez en théorie tester n'importe quel emplacement, mais si vous essayez de les tester tous en même temps, vous constaterez peut-être que l'image de votre annonce fonctionne bien à un emplacement et mauvaise à un autre. Sachez que réduire ainsi vous aidera à tester initialement mais sera plus coûteux. Vous verrez les coûts baisser considérablement plus tard lorsque vous vous développerez. L'objectif est de trouver l'annonce qui obtient le plus de clics organiques de la part de l'audience idéale.

Alors, réglez le placement sur manuel et sélectionnez l'option "Facebook News Feed". Pour l'optimisation, définissez les impressions.

Faites défiler jusqu'à la section optimisation et livraison.

Bien que nous configurions une annonce pour générer du trafic sur Facebook, nous souhaitons sélectionner l'option "Impressions". De cette façon, notre public verra l'annonce à bas prix et tous les clics sont basés sur les performances créatives par rapport à l'IA.

Maintenant que l'adset est configuré, il est temps de créer la première annonce pour le test.

Étant donné que nous testons quelques variantes d'image, nous devons créer une annonce, puis dupliquer et modifier l'image dans les autres versions.

Alors allez-y et téléchargez la première de vos options d'image dans l'annonce, puis remplissez tous les paramètres de contenu tels que le titre, le corps et le CTA.

Vous allez les garder identiques dans chaque variation et ne changer que l'image .

Pour dupliquer une annonce, avant de cliquer sur publier, montez jusqu'aux 3 points du menu de gauche et cliquez sur "dupliquer rapidement". Assurez-vous simplement de le faire sur l'annonce, et non sur l'ensemble de publicités ou la campagne.

Cela créera une copie de l'annonce. Ouvrez-la, renommez-la pour que vous sachiez qu'il s'agit d'une variante, puis remplacez l'image de cette nouvelle annonce par une autre que vous souhaitez tester.

Vous voulez faire cela pour autant de variations d'image que vous souhaitez utiliser.

Lorsque vous avez fait tout cela, cliquez sur publier !

Étape 2 : Diffusez l'annonce, puis testez vos résultats

Parce qu'il faut un peu de temps pour que la livraison de Facebook s'équilibre et s'assure que chaque version est vue, vous voulez laisser l'annonce s'exécuter pendant au moins 24 heures avant de vous reconnecter pour voir comment elle fonctionne. L'objectif est de trouver l'image qui obtient le plus de clics organiques de votre groupe de discussion.

Maintenant, juste parce que la plate-forme nous indique le CTR de chaque version, nous devons regarder plus en profondeur et nous assurer que nous avons suffisamment de données pour croire que ces résultats resteront les mêmes à l'avenir. (Il se peut qu'une annonce ait d'excellentes performances auprès de l'audience initiale, mais qu'elle diminue lorsqu'elle est mise à l'échelle, etc.).

Un moyen très simple de voir si nous pouvons faire confiance à ces résultats est d'utiliser un outil de signification statistique.

Vous pouvez simplement copier et coller les impressions et les clics de chaque version et les tester pour voir si vous disposez de suffisamment de données.

Une fois que vous l'avez laissé fonctionner suffisamment longtemps et que vous avez trouvé l'image gagnante, mettez simplement l'annonce en pause, conservez l'image gagnante, puis supprimez les autres annonces qui exécutent les images les plus faibles.

Étape 3 : Répétez l'opération pour les prochains tests

La prochaine chose que le public vérifie après que l'image a retenu son attention est votre titre. Cela signifie qu'il s'agit du deuxième changement ayant le plus grand impact que nous puissions tester.

Heureusement, tout le travail acharné est déjà fait. Retournez dans votre éditeur d'annonces et dupliquez l'annonce illustrée gagnante comme vous l'avez fait auparavant et donnez à chacune d'elles un nouveau nom.

Gardez l'image gagnante identique pour chaque doublon, mais commencez maintenant à écrire des titres différents pour chacun, puis cliquez sur publier.

Laissez l'annonce s'exécuter pendant 24 heures, puis revenez et utilisez l'outil stat sig pour tester vos résultats comme avant. S'il faut plus de temps ou une plus grande taille d'échantillon par variation, laissez-le fonctionner pendant un jour ou deux.

Maintenant, vous répétez simplement le processus pour le test de copie du corps et écrivez différentes versions et trouvez un gagnant. Ensuite, vous pouvez tester à nouveau le CTA si vous souhaitez l'améliorer encore plus.

Vous constaterez peut-être que votre annonce vous coûte techniquement trop cher pour être rentable et ce n'est pas grave. Notre objectif était de tester A/B l'annonce pour trouver la version avec le CTR organique le plus élevé de votre public idéal. À ce stade, vous pouvez maintenant vous étendre à un public plus froid et l'exécuter comme une nouvelle annonce avec un objectif de conversion différent, et laisser le ML faire sa magie !

Et c'est tout ce qu'il y a à faire pour les tests A/B manuels sur Facebook avec un petit budget. Vous pouvez utiliser les mêmes principes pour n'importe lequel de leurs types d'annonces.

Comment faire un test A/B sur les réseaux sociaux ?

Les tests sur les réseaux sociaux sont presque identiques aux tests pour les publicités payantes, en ce sens que vous modifiez l'image, le corps du texte et le CTA pour essayer d'améliorer votre réponse.

Votre objectif peut être d'améliorer le CTR si vous souhaitez générer du trafic ailleurs, ou vous pouvez tester pour améliorer l'engagement. Peu importe votre objectif, le processus de test est le même en ce sens que nous testons d'abord les éléments les plus impactants.

Nous le faisons parce que :

• Si l'image n'attire pas leur attention, ils ne lisent pas le corps du texte.
• S'ils ne lisent pas le corps du texte, ils ne voient jamais le CTA.
• Et si le CTA est faible, il ne fera pas ce que vous lui demandez.

La bonne nouvelle est que cela est beaucoup plus facile à configurer car nous n'avons pas à nous soucier de l'apprentissage automatique ou des déséquilibres publicitaires comme nous le faisons avec les publicités payantes.

Il existe cependant quelques différences clés entre la configuration réelle des tests A/B sur les réseaux sociaux et les réseaux sociaux payants :

• Étant donné que vous ne payez pas pour amplifier sa portée devant un public, vous n'obtiendrez peut-être pas un énorme ensemble de données . L'audience totale avec laquelle vous pouvez tester est limitée par la taille de vos fans sociaux. Cela signifie que vos résultats peuvent ne pas être totalement précis ou peuvent prendre un certain temps pour obtenir une taille d'échantillon suffisamment grande.
• Cela peut également prendre un certain temps pour voir la traction dans différents tests en raison de la façon dont les tests sur les réseaux sociaux fonctionnent.

Le processus de test

La beauté des tests sociaux payants est que nous pouvons isoler qui voit chaque version. De cette façon, nous segmentons notre public afin qu'il ne voie qu'une seule version et pas toutes.

Avec le social organique, nous ne pouvons pas vraiment faire cela. Même si environ 10 % seulement de votre audience verra votre publication sur les réseaux sociaux sans booster, nous voulons tout de même essayer d'éviter la gêne potentielle de publier plusieurs variantes et que votre audience les voie toutes en même temps, nous échelonnons donc leur publication.

Nous publions la première version à votre public aujourd'hui, puis une autre version plus tard ou dans quelques jours. Le but est d'essayer de voir quelle version fait mieux mais sans qu'ils voient plusieurs versions du même message dos à dos. Le problème est bien sûr que cela retarde un peu votre test.

La bonne nouvelle est que le processus pour le faire est super facile.

Vous pouvez le faire de 2 manières. Vous pouvez soit le faire manuellement en :

• Trouver une idée de publication, puis simuler différentes images, corps de texte et CTA.
• Créer des liens UTM pour chaque version afin que vous puissiez suivre les clics que chaque version génère sur votre site.
• Publication de la première version.
• Automatisation ou auto-publication d'une variation d'image en une semaine environ.
• Attendre encore une semaine puis poster à nouveau pour la 3ème image, puis attendre une semaine et poster la 4ème.
• Enfin, comparer les performances et trouver la variation d'image gagnante.
• Répéter le même processus pour le test du corps du texte, le CTA, etc.

Ou vous pouvez tout configurer et tout automatiser en utilisant un outil de planification de médias sociaux comme MeetEdgar.

Cela vous permet de programmer les publications avec les variantes que vous souhaitez exécuter, d'enregistrer les résultats et de suivre les clics sur les liens, l'engagement, les CTR pour vous.

En utilisant ce processus, vous pourriez :

• Mettre en place 4 tests de variation d'image,
• Laissez-le fonctionner pendant 14-30 jours afin qu'il teste chaque variation d'image,
• Trouvez l'image gagnante avec le meilleur CTR,
• Et puis répétez et trouvez le meilleur corps de texte, le meilleur CTA, etc. Tout cela sans que vous ayez à vous embêter.

Meilleur conseil pour les publications sur les réseaux sociaux et même les publicités ?

Essayez de créer un UGC ou un "contenu généré par l'utilisateur".

Vous prenez simplement les témoignages des clients et les formatez comme un message, presque comme s'il avait été partagé directement depuis leur propre compte de médias sociaux. L'image a l'air bien, mais la copie se lit comme un ami donnant une recommandation sur son fil d'actualité.

Faites-moi confiance, ces types d'annonces convertissent !

Comment A/B Tester les e-mails ?

En ce qui concerne le marketing par e-mail de test A/B, nous nous soucions de 3 domaines :

• Livraison : l'e-mail atterrit-il dans leur boîte de réception ou va-t-il dans le dossier spam ?
• Taux d'ouverture : ouvrent-ils l'e-mail ? Sinon, le reste ne sert à rien.
• CTR : Lisez l'e-mail, puis cliquez sur le CTA ?

En ce qui concerne la livraison, nous ne faisons pas vraiment de tests A/B ici. Vous pouvez essayer différents fournisseurs car il existe certaines théories selon lesquelles si un outil d'automatisation des e-mails est utilisé par un groupe d'entreprises de spam et que vous êtes également hébergé chez elles, cela peut également affecter votre taux d'ouverture. (C'est pourquoi certaines entreprises n'utilisent que des outils qui refusent l'accès à certaines industries).

En dehors de cela, la meilleure chose à faire pour vous assurer de rester en dehors du dossier spam est de garder votre liste propre, de supprimer les adresses cohérentes non ouvertes ou rejetées, et de faire attention à ce que vous écrivez dans l'e-mail afin qu'il ne soit pas récupéré par filtres anti-spam.

Il vaut également la peine de vérifier que tout e-mail que vous écrivez répond réellement à différents appareils. Vous pouvez parfois obtenir un mauvais CTR simplement parce qu'ils ne peuvent pas lire l'e-mail ou que le bouton ou le lien est hors écran.

Une dernière réflexion sur la livraison : lorsque vous commencez à améliorer vos e-mails à l'aide du processus de test que nous sommes sur le point de partager, vous commencerez à voir une meilleure réponse de votre public. Cela peut vous aider à rester à l'écart des dossiers de spam, car votre fournisseur de messagerie peut voir que votre public apprécie les e-mails que vous leur envoyez et que vous n'êtes pas pénalisé, c'est donc une situation gagnant-gagnant !

Ceci étant couvert, examinons cette méthode de test A/B.

Le processus de test des e-mails

Comme vous pouvez le deviner dans la liste ci-dessus, il existe un ordre de priorité en ce qui concerne les tests A/B de vos e-mails :

• Nous testons d'abord les lignes d'objet de l'e-mail pour nous assurer que l'e-mail est ouvert,
• Ensuite, le corps du texte pour s'assurer qu'ils lisent et s'intéressent à ce que vous dites,
• Enfin, le CTA pour s'assurer qu'ils cliquent.

(Nous pouvons également tester les heures de la journée pour la meilleure livraison et d'autres fonctionnalités, mais ce sont ces 3 éléments qui feront le plus de différence dans les résultats de vos e-mails.)

Tous les outils de messagerie ne disposent pas de tests A/B intégrés, donc idéalement, vous souhaitez en utiliser un qui possède ces fonctionnalités. Personnellement, j'utilise Active Campaign car il permet de tester A/B et A/B/n différents éléments de vos emails.

Vous pouvez tester des éléments comme :

• La ligne d'objet,
• De qui provient l'e-mail,
• La copie du corps de l'e-mail,
• Images intégrées dans l'e-mail,
• Le CTA.

Mieux encore, il dispose d'une fonctionnalité unique appelée "envoi prédictif", qui suit les heures d'ouverture individuelles de chacun de vos abonnés actuels et envoie les prochains e-mails en fonction des meilleurs moments.

Voyons donc comment nous ferions cela…

Il existe 2 types d'e-mails courants :

• Courriels Evergreen qui pourraient faire partie d'une automatisation.
• Diffusez les e-mails que vous envoyez une fois à votre liste, peut-être pour annoncer une offre.

Les e-mails Evergreen sont faciles à tester et il est logique de les améliorer car vous les enverrez toujours de manière automatisée. Tout ascenseur ici a un effet très notable au fil du temps.

Cela étant dit, vous pouvez également tester A/B les e-mails diffusés, mais le processus est un peu différent. La raison en est que vous testez d'abord avec une petite partie de votre public pour trouver la version d'e-mail la plus efficace, puis que vous l'envoyez au reste de la liste.

De cette façon, la majorité obtient la version qui offre le plus de portance. Cela peut sembler exagéré, mais si vous pouvez obtenir 2 à 10 % de CTR en plus à partir d'une diffusion et que votre liste compte 100 000 abonnés, c'est une ÉNORME différence de trafic par rapport à cet e-mail, et cela vaut la peine d'être testé. (Même avec des listes plus petites.)

Laissez-moi vous les présenter tous les deux rapidement…

La mise en place

Ce processus est très similaire à ce dont nous avons parlé jusqu'à présent. Nous testons la ligne d'objet, le corps du texte, puis le CTA. Nous exécutons également un test à la fois, trouvons le gagnant, puis l'utilisons comme nouveau « contrôle » lorsque nous testons l'élément suivant.

Cela va sembler un peu différent pour tester les e-mails de diffusion, mais j'expliquerai comment quand nous y arriverons. Alors montrons comment à l'intérieur d'Active Campaign (vous pouvez utiliser n'importe quel autre outil).

Malheureusement, vous ne pouvez tester A/B qu'une seule variation dans le générateur d'automatisation et ne pas exécuter de test A/B/n.

C'est bien si vous ne voulez tester qu'une seule version, mais si vous voulez tester jusqu'à 4 variantes, vous devrez utiliser le générateur de campagne pour tester l'e-mail, puis le copier et le coller dans votre automatisation. plus tard.

Ce n'est pas une mauvaise chose car vous testeriez également les e-mails diffusés de cette façon. Alors allez-y et cliquez sur une nouvelle campagne, puis choisissez l'option de test fractionné.

Ensuite, choisissez le public auquel vous souhaitez l'envoyer. Voici où le test diffère selon que vous testez les e-mails à feuilles persistantes ou diffusés.

Si vous souhaitez tester un e-mail à feuilles persistantes (peut-être une automatisation lorsque quelqu'un s'inscrit à votre page d'accueil par exemple), choisissez cette liste.

Mais si vous souhaitez tester A/B un e-mail de diffusion, vous devez créer des listes de "test". Vous créez simplement quelques listes qui sont des segments de vos abonnés actuels sur lesquels vous pouvez exécuter vos premiers tests de "sensation" (presque comme un groupe de discussion que nous avons fait avec des publicités payantes plus tôt.)

Vous exécutez les tests de diffusion sur ces listes et améliorez l'e-mail avant de l'envoyer au reste de votre public.

Maintenant, vous allez avoir besoin d'une liste de tests pour chaque élément que vous souhaitez tester. De cette façon, vous pouvez leur envoyer l'e-mail de test et non plus tard envoyer un doublon ou une variante.

Parce que je recommande d'exécuter 3 tests, vous devez créer au moins 3 segments de test et y importer les abonnés qui correspondent le mieux au type de contenu que vous souhaitez envoyer et tester. (Idéalement, vous voulez quelques centaines de personnes au moins dans chacune).

De cette façon, vous pouvez exécuter le test de la ligne d'objet sur le segment 1 et voir comment ils réagissent. Ensuite, vous pouvez exécuter le test de copie du corps sur le segment 2, puis le CTA sur le segment 3 et, enfin, envoyer le gagnant à tous les autres.

Avoir du sens ? Le reste des tests à partir d'ici est identique pour les deux types d'e-mails jusqu'à la fin.

Une fois que vous avez choisi la liste, faites défiler vers le bas de la page pour trouver les options de test fractionné que vous pouvez exécuter. Choisissez l'option du bas, "Tester différents sujets d'e-mail, à partir d'informations et/ou de contenu d'e-mail", car cela vous permettra d'exécuter n'importe quel test et d'appuyer sur "Suivant" pour charger l'éditeur d'e-mail et écrire votre e-mail.

Faites-le normalement, puis cliquez sur le bouton bleu "Suivant". Cela entraînera l'apparition d'une fenêtre contextuelle avec l'option de fractionner le test des lignes d'objet.

Cliquez sur le bouton "tester" pour créer autant de lignes d'objet que vous souhaitez tester. Ensuite, cliquez simplement sur chacun d'eux et modifiez la ligne d'objet.

Écrivez vos différentes lignes d'objet. Je recommande d'essayer de penser à différents angles de la raison pour laquelle votre public se soucierait du contenu de l'e-mail. J'écrirais peut-être 4 variations maximum pour essayer de trouver la meilleure version.

Ensuite, cliquez sur « Suivant » pour accéder à la dernière page afin de confirmer vos coordonnées. Ici, vous verrez le pourcentage de trafic vers chaque test qui devrait être égal. En outre, il existe une option pour « ne pas déterminer le gagnant » et « déterminer le gagnant ».

Maintenant, ce texte est un peu trompeur. L'une ou l'autre option vous donnera un rapport après avoir exécuté le test et vous indiquera les résultats. L'option du haut mettra simplement fin au test, ce que nous voulons , car nous allons utiliser le gagnant de la ligne d'objet pour ensuite tester à nouveau le corps du texte, etc.

L'option du bas trouvera cependant le gagnant et l'utilisera ensuite dans toutes les futures inscriptions à cette liste. Nous n'avons jamais vraiment besoin de l'utiliser comme si c'était un evergreen dans lequel nous le copions et le collions, et s'il s'agit d'une émission, nous allons de toute façon renvoyer la version gagnante aux personnes restantes.

Pour l'instant, appuyez simplement sur envoyer et laissez le test de la ligne d'objet s'exécuter.

Une fois que vous avez une variante gagnante, revenez en arrière et configurez un nouveau test et assurez-vous de choisir l'option de contenu de l'e-mail ("Tester différents sujets d'e-mail, à partir d'informations et/ou de contenu d'e-mail") lors du choix du type de test fractionné que vous envie de courir.

Conservez la ligne d'objet gagnante et l'e-mail d'origine. Ensuite, faites défiler la page dans l'éditeur de courrier électronique et vous verrez des boutons de test verts et blancs.

Vous pouvez cliquer sur l'un des tests pour modifier le contenu du corps de cet e-mail particulier. (Le vert est celui que vous modifiez actuellement).

Testez notre écriture dans différentes sections du corps. Essayez de nouveaux angles ou crochets pour les garder intéressés. Essayez une version courte ou une version longue.

Une fois que vous avez apporté les modifications et créé les variantes, envoyez simplement comme avant. Revenez plus tard pour voir quelle version a gagné.

Une fois que vous avez le gagnant, répétez simplement le processus pour tester le CTA jusqu'à ce que vous ayez la version finale avec la ligne d'objet, le corps du texte et le CTA les plus performants.

À ce stade, vous pouvez soit copier et coller cet e-mail dans vos campagnes permanentes, soit si vous avez testé un e-mail diffusé auprès de segments de votre public, envoyez simplement cette version gagnante au reste de votre liste (et choisissez de ne pas l'envoyer aux segments de test).

Et voila. Un moyen très simple de tester A/B vos e-mails pour bien plus d'impact.

Le courrier électronique est un canal TRÈS efficace. Vous seriez fou de ne pas essayer d'améliorer chaque e-mail que vous envoyez, en particulier parce que cela contribue à améliorer la livraison de tous les futurs e-mails !

Comment A/B Tester du Contenu avec Engagement ou Conversion comme KPI ?

Cela m'étonne que si peu de gens le fassent parce que votre contenu est comme une page de vente. Son objectif est d'attirer un public spécifique et d'obtenir une sorte d'événement de conversion, qu'il s'agisse d'un prospect, d'un clic, d'un partage ou même d'un moment "aha" où ils se rapprochent désormais de l'achat.

(Tout le monde semble concentré sur les tester et les mettre à jour pour le trafic SEO, mais ne se soucie pas vraiment de savoir si cela fait son travail lorsque le trafic arrive…)

Les processus et méthodes de test sont incroyablement similaires et peuvent avoir un effet considérable sur les résultats de votre contenu.

Il y a 3 principaux éléments de performance qui nous intéressent avec le marketing de contenu :

• Visibilité . Est-ce que les gens le trouvent ? Peuvent-ils le lire ?
• Fiançailles . Est-ce qu'ils le lisent ? Rebondissent-ils ? Combien lisent-ils ?
• CTA . Agissent-ils? Voit-il votre CTA ? Sommes-nous en train de leur demander d'agir…?

Examinons donc chacun de ces éléments et domaines dans lesquels nous pourrions exécuter des tests A/B potentiels.

Améliorer la visibilité du contenu

Votre public doit pouvoir lire votre contenu. Ça signifie:

• Chargement assez rapide pour qu'ils ne rebondissent pas,
• Faire en sorte que le contenu soit réactif afin qu'ils puissent voir le contenu et avoir une bonne expérience sur n'importe quel appareil.
• Le trouver dans les moteurs de recherche.
• Et vouloir cliquer sur ce résultat.

Voici un moyen sympa (mais sous-estimé) d'améliorer votre CTR à partir du trafic de recherche : tester et améliorer la balise de titre et la méta description. Ce faisant, vous pouvez obtenir beaucoup plus de trafic et améliorer votre classement. (Surtout lorsque vous réalisez que la plupart des sites n'écrivent même pas de méta description convaincante et laissent simplement WordPress tirer l'intro de leur article à la place.)

Allied Pickfords, une entreprise de déménagement de meubles, a décidé d'effectuer un test sur sa méta description pour une page qui reçoit environ 6 600 recherches par mois. Ils ont réussi à obtenir une augmentation de 36 % des clics (passant de 2,8 % à 3,9 %) avec juste leur test initial pour cette seule page (et ils ont seulement testé l'amélioration de la méta description.)

C'était pour une page à forte intention qui affecterait directement leurs ventes, mais vous pourriez appliquer la même méthode à n'importe quel article qui attire du trafic.

Ce qui est vraiment cool, c'est que Google utilise le CTR dans les SERP comme facteur de classement mineur. La raison en est que si les gens cliquent sur le contenu et que ce n'est même pas le premier choix sur la page, alors il doit être bon et donc ils le récompensent en le présentant plus haut dans les résultats.

Malheureusement, il n'existe pas d'outils automatisés pour ce type de test et cela ne fonctionne que si vous êtes sur les pages 1 à 3 pour votre mot-clé, car le public doit vous trouver dans les SERP avant de voir votre description.

Cela étant dit, le processus d'application est simple :

1. Allez dans la console de recherche Google, vérifiez le trafic et le CTR de votre page de test au cours du mois dernier.
2. Exécutez un test de méta description en modifiant la version actuelle, laissez-la fonctionner pendant 14 à 30 jours et suivez les résultats.
3. Revenez dans Google Search Console et comparez le CTR et le classement de cette page avant et après.
4. Continuez à améliorer la description pour une amélioration itérative et incrémentielle supplémentaire.
5. Commencez à tester les titres pour voir si cela prend plus d'ampleur.

Tester et améliorer l'engagement du contenu et les CTA

Lorsqu'il s'agit d'améliorer l'engagement et le CTA, les principaux éléments sur lesquels nous nous concentrons sont :

Taux de rebond

Idéalement, vous avez déjà une page à chargement rapide et réactive pour contrer tout problème de rebond évident, mais avez-vous vérifié que tout fonctionne ?

Les images corrompues et le texte décentré offrent une mauvaise expérience utilisateur qui peut les faire partir.

Si la page fonctionne, est-ce vraiment ce que veulent les visiteurs ?

Du point de vue des tests, vous pouvez examiner le contenu concurrent sur le sujet qui se classe en tête et voir en quoi il diffère. L'angle est-il différent ? Couvrent-ils des choses qui vous manquent?

You can easily edit your article to better fit intent and measure the difference in Google Analytics and track the bounce rate before and after the changes.

Engagement

It doesn't matter if your content ranks if you lose visitors.

A simple test is to find drop-off points in your articles where you lose the audience. It's easy enough to set up some QA tests and track scroll depth by setting up goals in either your analytics or A/B testing tool and using that as an engagement tracking factor.

Or, you can take it a step further and use a tool like Hotjar to track heatmaps of your articles along with user recordings, so you can track your user behavior and see exactly what they are doing on the page and where you lose them.

You can even survey or interview your audience to find out why they are leaving. I know it seems like overkill for a blog post but every article should not just attract but also convert in some way.

En parlant de quoi…

Conversions

Do you have a call to action for visitors to take?

Maybe a trial, an opt-in, or a social share? A lot of blog posts forget to ask the audience to do anything. You put the work in and got the traffic so you should at least try and get some measured response from it!

If you do have a CTA, does it work? Have you tested the buttons or links lately? Can the audience see the CTA? Do they scroll far enough to even see it? Is it even clear that it's a CTA? Sometimes hyperlinks are the same color as site branding. Other times buttons are not clear that they can be clicked. Or perhaps the language on the CTA isn't compelling enough.

All you need is the right A/B testing tools to do this. With that in mind, here is a list of specific A/B testing software and tools you can use to test out your content, site, and much more!

Top 7 des outils de test A/B conviviaux pour les marketeurs

I've based this shortlist on a few criteria that I, as a marketer, find crucial:

• The price!
• Does the tool have a WYSIWYG editor to visualize the changes and not need a coder or developer to implement them?
• Does it provide adequate support when setting up and running tests?
• Does it provide real-time results on tests (and not delayed by x days)?
• Does the test also connect to guardrail metrics (ie can you see revenue generated from each variation or test live)?
• Can it connect with an analytics tool for easy reporting?

So let's show you some options…

#1 : Convertir les expériences

So let me try to be impartial, seeing as it's Convert writing this guide.

Here at Convert, our focus is on providing the best tool we can, for you to run CRO experiments, while providing unparalleled support and customer service.

We're the tool of choice for a lot of CRO agencies, even when they have a suite of them available. Our clients usually pick us when they're looking to move away from single tests and start scaling out their testing programs.

We're also a forward-focused company. We care about customer and audience privacy and built our tool to meet GDPR and other regulatory requirements, and are constantly looking for ways to provide better, focusing on data privacy and security.

We also care about our impact on the world and work with multiple charities and tree planting campaigns. Good tool, good service, good people, doing good :D.

WYSIWYG editor: Yes.

Prix : à partir de 699 $ par mois, puis 199 $ pour 100 000 visiteurs.

Does it provide support and help when setting up and running tests? Oui, dès le début du procès. That's right, we also offer a 15-day free trial, no card needed! Quel genre? Chat en direct, blog et base de connaissances avec plus à venir.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? Oui.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? Oui.

Can it connect with your analytics software? Oui. GA and others.

#2 : AB savoureux

A/B Tasty is another entry to mid-level tool, for those companies looking to move past basic experimentation and start scaling their testing programs.

It features a clean-to-use interface, simple test set up, and even has machine learning features to help sites with large traffic run more sophisticated personalization and data tracking. (Apparently, 33% of their team is dedicated to R+D for new features).

The reporting function could do with being updated as it is quite simple and uses bar graphs instead of plotting data points, but overall a great tool.

WYSIWYG editor: Yes.

Pricing: Starts at $1900 per month for 400k monthly tested visitors for the Essentials plan. Le plan de croissance coûte 3800 $/mois tandis que le plan Elite commence à 5700 $/mois.

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? Oui. Ils ont une base de connaissances et un chat en direct.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? Oui.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? Oui.

Can it connect with your analytics software? Oui.

#3 : De manière optimale

Optimizely est très axé sur l'entreprise. Their goal seems to be to deliver the best testing product they can, for sites with very high traffic volume that are trying to become more data driven.

They have all the features you would expect, along with a machine learning element. (Again, ML works best with large traffic sites so this makes sense.)

Rather than just a testing tool, Optimizely also offers a content CMS for building a blog and an e-commerce site platform ala Shopify and similar under their 'Digital Experience Platform'.

WYSIWYG editor: Yes.

Tarification : Ils utilisent un modèle de tarification personnalisé. But Splitbase predicts they cost at least $36,000 per year (3k per month.) Pricing varies if using other tools also.

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? Oui. Ils disposent d'une banque de ressources pour aider les utilisateurs à se débloquer et de numéros de téléphone à appeler pour obtenir de l'aide 24h/24 et 7j/7.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? Oui.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? Oui.

Can it connect with analytics software? Oui.

La première étape pour trouver l'alternative Optimizely qui vous convient le mieux

Réservez une démo avec Convert et découvrez comment les tests peuvent être plus précis et plus rentables.

Réserver une démo

Dirigé par le responsable du succès de Convert, George Crewe

#4 : Kaméléon

Kameleoon is a French-based A/B testing platform used by teams around the world.

Praised for its UI, personalization settings, Shopify (and other 3rd party tool) integrations, it's also the tool of choice for Healthcare and Fintech, thanks to its focus on privacy and data protection.

WYSIWYG editor: Yes.

Pricing : Customized according to your requirements, but roughly starts at around $30k per year. Vous obtenez votre prix unique en contactant l'équipe commerciale.

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? Oui. Vous pouvez même obtenir un gestionnaire de compte dédié pour vous aider avec des projets complexes.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? Oui.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? Oui.

Can it connect with your analytics software? Oui.

# 5: Test VWO

VWO is another entry tool for those looking to start out in the A/B testing space and is actually quite popular with marketers who are just getting started with testing.

Not only does it offer a suite of tools that also support many marketing efforts, but the UI to set up a test is very intuitive.

Ils offrent les principales fonctionnalités de test A/B auxquelles vous pourriez vous attendre, ainsi que la possibilité d'exécuter des cartes thermiques, des enregistrements de clics, des enquêtes sur la page, un suivi complet de l'entonnoir, un suivi complet de la pile (pour les applications et les outils) et même d'offrir un panier des fonctionnalités de marketing d'abandon telles que des intégrations avec Facebook Messenger, des notifications push et des e-mails automatisés !

Un autre angle intelligent est leur fonctionnalité "Déployer", qui vous permet d'utiliser l'éditeur WYSIWYG pour apporter des modifications à votre site Web et les mettre en ligne, indépendamment d'un test (bien que je recommande fortement de tester d'abord les modifications du site). La chose intelligente à propos de cette fonctionnalité est que la plupart des outils de test A/B peuvent le faire, mais ils sont les seuls à en faire la publicité, ce que je peux respecter en tant que collègue spécialiste du marketing !

Le seul inconvénient est que l'éditeur WYSIWYG peut parfois se casser, supprimant le code et testant la configuration avant sa mise en ligne, alors assurez-vous simplement d'enregistrer une copie du code avant de publier.

Éditeur WYSIWYG : Oui.

Prix ​​: Ce n'est pas sur le site Web mais si vous vous connectez à l'application via un essai gratuit, vous pouvez voir les prix de départ. 10 000 visiteurs uniques par mois commencent à 199 $ par mois, passant à 284 $ par mois pour 30 000 visiteurs, puis à 354 $ par mois pour un maximum de 50 000 visiteurs. (Après cela, le prix change).

Fournit-il un support et une aide lors de la configuration et de l'exécution des tests ? Si oui, quel genre ? Oui, vous pouvez les appeler si vous avez besoin d'aide. Ou consultez leur page de ressources.

Fournit-il des résultats en temps réel ? (et non retardé de x jours) Oui.

Le test se connecte-t-il également à vos métriques de garde-corps ? Oui.

Le test affiche-t-il les revenus par variation dans les rapports ? Oui.

Peut-il se connecter à votre logiciel d'analyse ? Oui.

#6 : OmniConvert

Principalement un outil de test pour le commerce électronique, cela ne veut pas dire que vous ne pouvez pas l'utiliser pour d'autres types d'entreprises et sites.

Plutôt qu'un simple outil quantitatif, OmniConvert propose également une suite de 3 autres outils complémentaires, Explore qui est leur plate-forme de test A/B, Reveal qui est un suivi de la fidélisation et de l'attrition des clients, Adapt qui est une plate-forme CRO automatisée et Survey, un feedback outil d'analyse qualitative. (Tous sur des prix séparés).

Éditeur WYSIWYG : Oui.

Prix ​​: 320 $ par mois est le tarif de départ pour 50 000 visiteurs (ou 167 $ si payé annuellement). Ensuite, des coûts supplémentaires si vous utilisez leurs autres outils.

Fournit-il un support et une aide lors de la configuration et de l'exécution des tests ? Oui. Quel genre? Ils disposent d'une banque de ressources pour aider les utilisateurs à se débloquer, d'une assistance par chat, d'une assistance par e-mail et de numéros de téléphone à appeler pour obtenir de l'aide.

Fournit-il des résultats en temps réel ? (et non retardé de x jours) Oui.

Le test se connecte-t-il également à vos métriques de garde-corps ? Oui.

Le test affiche-t-il les revenus par variation dans les rapports ? Oui. En tant qu'outil axé sur le commerce électronique, ils suivront également la CLV et d'autres attributs, selon l'outil que vous utilisez.

Peut-il se connecter à votre logiciel d'analyse ? Oui. GA et autres.

#7 : ABLyft

Vous n'avez peut-être jamais entendu parler d'ABLyft auparavant, mais ne vous laissez pas influencer par cela. C'est une excellente plate-forme qui a travaillé sur son outil et avec ses clients, mais qui n'a pas encore vraiment fait de marketing pour développer son entreprise.

Leur objectif principal semble avoir été de travailler directement avec les développeurs Web qui mettaient en place des tests personnalisés, puis construisaient leur outil autour de ces fonctionnalités et besoins. Cela signifiait pendant un certain temps qu'ils n'avaient jamais eu d'éditeur WYSIWYG, mais ils ont depuis commencé à s'adresser à des utilisateurs plus conviviaux pour les débutants.

Cela pourrait être un excellent outil dans le prix pour ceux qui veulent quelque chose de mieux qu'un outil gratuit.

Éditeur WYSIWYG : Oui.

Tarification : Disponible sur demande. J'ai trouvé un document plus ancien dans lequel ils proposaient gratuitement des tests limités pour 5 000 utilisateurs, puis 329 $ par mois après cela (279 $ par mois si paiement annuel).

Fournit-il un support et une aide lors de la configuration et de l'exécution des tests ? Oui. Quel genre? Offrent-ils un support client ? Oui. Ils disposent d'une base de connaissances de base et d'options de chat en direct disponibles à certains moments de la journée.

Fournit-il des résultats en temps réel ? (et non retardé de x jours) Oui.

Le test se connecte-t-il également à vos métriques de garde-corps ? Oui.

Le test affiche-t-il les revenus par variation dans les rapports ? Oui. Tant que vous définissez l'objectif de suivi des revenus dans la configuration du test.

Peut-il se connecter à votre logiciel d'analyse ? Oui. GA et autres.

Conclusion

Voilà, notre guide détaillé sur les campagnes marketing de test A/B sur 4 principaux canaux de trafic.

Nous avons couvert les types de tests, des études de cas d'énormes augmentations, quatre canaux principaux sur lesquels vous pouvez exécuter des tests A/B et les 7 meilleurs outils de test A/B conviviaux que les spécialistes du marketing peuvent utiliser pour devenir des optimiseurs de sites Web compétents. Et rappelez-vous qu'un bien est aussi bon que la personne qui l'utilise - alors voici comment vous pouvez faire en sorte que votre outil de test fonctionne aussi dur que possible pour vous.

Alors qu'est-ce que tu attends?

Commencez à améliorer votre marketing dès aujourd'hui et constatez des améliorations à tous les niveaux !