Test A/B : qu'est-ce que c'est, pourquoi devriez-vous le faire en 2022 ?

Qu'est-ce qu'un test A/B ?

Les tests A/B, également appelés tests fractionnés, permettent aux utilisateurs de comparer deux versions de quelque chose pour déterminer laquelle est la plus efficace. Dites simplement, vos clients préfèrent-ils la version A ou B ?

L'idée est comme celle de la méthode scientifique. Si vous voulez savoir ce qui se passe lorsque vous modifiez quelque chose, vous devez créer un scénario dans lequel une seule chose est modifiée.

Regarde les expériences que tu as faites à l'école primaire. Par exemple, si vous plantez deux graines dans deux tasses de terre et que vous en placez une dans le placard et une autre près de la fenêtre, vous obtiendrez des résultats différents. Ce type d'expérience est appelé test A/B.

Pourquoi devriez-vous envisager un test A/B ?

Les entreprises en B2B d'aujourd'hui ne sont pas satisfaites des innombrables générations de leads qu'elles reçoivent chaque mois ; Les magasins de commerce électronique, en revanche, sont aux prises avec un taux d'abandon de panier élevé. En attendant, les entreprises d'édition et de médias sont également aux prises avec le faible engagement de leurs téléspectateurs. De plus, cette mesure fondamentale de la conversion est impactée par des problèmes typiques, tels que des lacunes dans cet entonnoir de conversions, des baisses sur les pages de paiement, etc.

Voyons ensemble les raisons pour lesquelles vous devriez effectuer des tests A/B :

1. Aide à résoudre les problèmes du visiteur

Les visiteurs visitent votre site Web pour atteindre un objectif particulier qu'ils visent. Par exemple, il peut s'agir d'en savoir plus sur votre service ou produit, d'acheter un produit ou service spécifique, d'en savoir plus sur un certain sujet ou simplement de parcourir. Quel que soit le but du visiteur, il pourrait être confronté à des problèmes communs lors de la réalisation de son objectif. Par exemple, il peut être difficile de comprendre la copie ou de localiser le bouton CTA, comme acheter maintenant ou demander une démonstration ou une démo, etc.

L'incapacité à atteindre leurs objectifs se traduit par une expérience utilisateur insatisfaisante. Cela crée des frictions et réduit finalement les taux de conversion. Au lieu de cela, utilisez les données collectées via l'analyse des outils de comportement des visiteurs tels que les cartes thermiques, Google Analytics ou les enquêtes Web pour résoudre les problèmes de vos visiteurs. Cela est vrai pour toutes les entreprises, telles que les voyages, le commerce électronique, le SaaS, l'éducation, l'édition, les médias, etc.

2. Augmentez le retour sur investissement du trafic existant

Comme de nombreux optimiseurs expérimentés l'ont reconnu, le coût d'acquisition d'un trafic de haute qualité vers votre site Web est énorme. Les tests A/B vous aident à tirer le meilleur parti de votre trafic actuel et vous permettent d'augmenter les conversions sans dépenser d'argent supplémentaire pour l'acquisition de nouveaux visiteurs. De plus, les tests A/B peuvent vous offrir un retour sur investissement élevé car, parfois, les plus petites modifications apportées à votre site peuvent augmenter les conversions commerciales.

3. Réduire le taux de rebond

Une mesure cruciale que vous devriez suivre pour évaluer les performances de votre site Web est le taux de rebond. Il peut y avoir plusieurs raisons pour lesquelles le taux de rebond de votre site Web est élevé, comme la sélection de nombreuses options, l'inadéquation des attentes avec la réalité, un système de navigation déroutant, l'utilisation excessive de la terminologie technique, etc.

Étant donné que différents sites Web ont des objectifs différents et s'adressent à différents groupes d'utilisateurs, il n'existe pas de solution universelle pour réduire les taux de rebond. Cependant, réaliser un test A/B pourrait s'avérer utile. En utilisant les tests A/B, vous pouvez expérimenter différentes versions d'un élément de votre site jusqu'à ce que vous ayez la version la plus efficace. Cela vous aidera à identifier les frictions ou les problèmes et à améliorer l'expérience globale, en les faisant passer plus de temps sur votre site Web et éventuellement devenir des clients payants.

4. Faites des ajustements mineurs

Apportez de petites modifications incrémentielles au contenu de votre site à l'aide de tests A/B au lieu de faire revivre la page entière. Cela réduit le risque de dégrader les taux de conversion existants.

Les tests A/B vous permettent de cibler vos ressources pour produire le résultat le plus élevé, avec seulement des modifications mineures, et d'obtenir un meilleur retour sur investissement. Un exemple pourrait être changé à la description d'un produit. Faire un test A/B si vous avez l'intention d'éliminer ou de modifier vos descriptions de produits est possible. Cependant, il est difficile de savoir comment vos clients réagiront probablement aux changements. Si vous effectuez un test A/B, il est possible d'examiner la réaction de vos invités et d'identifier dans quel sens la balance sera inclinée.

5. Apporter des améliorations statistiquement significatives

Étant donné que les données orientent entièrement les tests A/B et qu'il n'y a pas de place pour les conjectures, l'intuition ou l'intuition, il est facile de discerner la différence entre un « gagnant » et un « perdant » en analysant les améliorations statistiquement significatives de mesures telles que le montant. du temps que vous passez sur la page, le nombre de demandes de démonstrations, les taux d'abandon des paniers ou le taux de clics et plus encore.

6. Concevoir un site Web pour augmenter les bénéfices futurs des entreprises

La refonte peut aller d'un petit CTA et d'un changement de couleur à des pages Web spécifiques à une refonte complète du site. La décision d'opter pour l'un ou l'autre doit être basée sur les données des tests A/B. N'arrêtez pas de tester tant que la conception n'est pas en cours de développement. Lorsque la nouvelle version sera mise en ligne, vous pourrez tester les autres éléments de la page pour vous assurer que c'est celui qui sera le plus intéressant disponible pour vos visiteurs.

Comment mener des tests A/B

1. Choisissez une variable à tester.

Si vous essayez d'optimiser les pages de votre site Web et les messages électroniques, vous pouvez avoir de nombreuses variables que vous aimeriez essayer de mesurer. Cependant, pour déterminer l'efficacité d'une modification, vous devez identifier la « variable indépendante » et déterminer les performances de cette variable. En l'absence de cela, vous ne déterminerez pas quelle variable est la cause des changements de performances.

Il est possible de tester plusieurs variables pour une seule page de site Web ou un seul e-mail, mais assurez-vous de les tester toutes simultanément.

L'identification de votre variable examine les composants de vos outils marketing et leurs alternatives potentielles pour la formulation, la conception et la mise en page. Les autres éléments que vous pouvez essayer sont les lignes d'objet des e-mails, les noms des expéditeurs et d'autres méthodes pour personnaliser vos e-mails.

Sachez que de petits changements amélioreront considérablement, comme la modification de l'image que vous utilisez dans vos e-mails ou le texte de votre bouton d'appel à l'action. Ces types de changements sont généralement plus faciles à mesurer que les plus importants.

2. Identifiez vos objectifs.

Même si vous testez plusieurs aspects dans un seul test, vous devez choisir une mesure principale sur laquelle vous concentrer avant de commencer le test. Vous devriez le faire avant de configurer la deuxième variante. La « variable dépendante » peut changer en fonction de la façon dont vous modifiez votre variable indépendante.

Considérez où vous voudriez que la variable dépendante soit lorsque vous aurez terminé le test. Il est même possible de faire des hypothèses non officielles et d'examiner ensuite les résultats conformément à cette idée.

Si vous n'attendez pas plus tard pour décider quelles mesures sont importantes pour vos priorités et quels changements vous proposez, cela pourrait affecter le comportement des utilisateurs. Si vous ne le faites pas, vous ne pourrez peut-être pas configurer vos tests selon la méthode la plus efficace.

3. Sélectionnez la page que vous allez tester

Commencez par votre page principale. La page peut servir de page d'accueil ou de page de destination à fort trafic. Dans tous les cas, ce sera un facteur majeur dans le résultat net de votre entreprise.

4. Décider des mesures de fractionnement et d'évaluation

Deux choses à considérer sont : où et comment nous diviserons nos utilisateurs en différents groupes d'expérimentateurs lorsqu'ils visiteront le site Web, ainsi que les mesures que nous utiliserons pour mesurer l'efficacité ou l'échec de notre modification expérimentale. Le type d'unité que nous choisissons pour la diversion (le moment où nous divisons l'observation en différents groupes) pourrait affecter les paramètres d'évaluation que nous utilisons.

Le groupe de contrôle, également connu sous le nom de groupe "A", verra la page d'accueil d'origine, et le groupe expérimental, également connu sous le nom de "B", recevra le nouveau site qui se concentre sur l'essai de 7 jours.

5. Créez votre groupe de contrôle et votre groupe de test.

Après avoir déterminé vos hypothèses nulle et alternative, l'étape suivante consiste à concevoir le groupe de contrôle et à tester la classe (variante). Deux idées clés doivent être prises en compte au cours de ce processus : l'échantillonnage et la taille de l'échantillon.

Échantillonnage

L'échantillonnage aléatoire est l'une des méthodes d'échantillonnage les plus populaires. En effet, chaque échantillon de population a une chance d'être sélectionné. L'échantillonnage aléatoire est crucial dans les tests d'hypothèses car il réduit les biais dans l'échantillonnage, et il est crucial d'éviter les biais puisque vous souhaitez que les résultats d'un test soient représentatifs de l'ensemble de la population, pas seulement de l'échantillon de test lui-même.

Taille de l'échantillon

Il est crucial d'établir la taille minimale de l'échantillon pour votre test A/B avant d'effectuer le test afin d'éliminer les biais dus à la sous-couverture et les biais dus à l'échantillonnage d'un trop grand nombre d'observations.

6. Accumulez des données

C'est la phase d'attente. Avec des outils de test A/B comme Crazy Egg, les données sont collectées de manière automatique. Vous pouvez suivre la progression de vos tests à tout moment, et une fois le test terminé, vous recevrez des informations sur le nombre de personnes ayant participé à chaque variation, les appareils qu'elles ont utilisés et d'autres détails.

7. Examinez les statistiques des tests A/B

Jetez un œil à quelle variante a été la gagnante, soit la championne, soit celle qui était un challenger. Une fois que vous savez ce que votre public préfère le plus - et dans quelle mesure - vous pouvez commencer ce processus de 10 étapes en introduisant une nouvelle variante.

6 meilleurs logiciels de test A/B

1. AB savoureux

Ab Tasty est un outil à prix raisonnable et facile à utiliser qui constitue un bon départ pour les entreprises qui commencent tout juste leur parcours vers l'optimisation de la conversion.

AB Tasty propose des tests A/B et des tests fractionnés. Tests multivariés test en entonnoir et capacités de test en entonnoir. L'utilisation de l'éditeur d'AB Tasty au format visuel vous permet de créer des variations et des tests rapides et faciles et d'obtenir des rapports en temps réel qui fournissent des niveaux de confiance sur vos objectifs.

2. Google Optimiser 360

Google Optimize 360 ​​est l'édition premium ou payante de Google Optimize. Il inclut toutes les fonctions essentielles de sa version gratuite, comme les tests A/B et l'intégration native de Google Analytics, le ciblage d'URL, le ciblage géographique, etc., mais sans les différents plafonds disponibles avec l'édition gratuite. Comme tous les outils de test dont nous avons parlé jusqu'à présent, Optimize 360 vous permet de :

• Essayez jusqu'à 36 combinaisons en réalisant un examen multivarié
• Plus de 100 expériences peuvent être menées simultanément
• Plus de 100 personnalisations peuvent être créées à la fois

N'oubliez pas que Google Optimize 360 ​​est une alternative plus chère sans avantages supplémentaires par rapport à VWO, Optimizely ou AB Tasty.

3. Cible Adobe

Adobe Target est un outil d'entreprise très populaire qui propose des tests ciblés ainsi qu'une personnalisation.

Adobe Target vous guide à travers les trois étapes d'un flux de travail dans lequel vous créez la variante, puis sélectionnez la variante en fonction de la segmentation des utilisateurs. Enfin, vous pourrez définir vos propres objectifs et préférences à tester. Avec ce type de publicité ciblée, il n'est pas surprenant que la fonctionnalité la plus intéressante soit automatiquement personnalisée.

4. Google Analytics

Google Optimize est un excellent choix pour les optimiseurs expérimentés qui commencent tout juste leur voyage d'exploration. Produit Google, ce logiciel vous permet de créer et de tester différentes versions de sites Web, puis d'analyser laquelle est la meilleure.

Parce que Google Analytics le propulse, vous bénéficiez des avantages d'un outil de recherche complet. En utilisant Google Optimize, vous pouvez effectuer des tests A/B simples, des tests d'URL fractionnées et des tests multivariés.

5. Conductrices

Conductrics est un outil de pointe qui fournit des méthodes de test A/B et d'apprentissage automatique pour offrir la meilleure expérience à chaque utilisateur de manière automatisée.

Il peut être utilisé comme serveur côté client ou comme outil côté serveur, et vous pouvez presque le personnaliser de la manière dont vous souhaitez l'utiliser.

6. Plateforme Wasabi pour les tests A/B

Services de test A/B Wasabi est un produit d'entreprise en direct, 100 % piloté par API, qui vous permet d'utiliser vos propres données pour exécuter des tests sur Internet, sur mobile et sur ordinateur. Il est rapide, simple à utiliser, avec de nombreuses fonctionnalités et l'instrumentation est très minime. Wasabi est la plate-forme d'expérimentation qui prend en charge TurboTax, QuickBooks, Mint.com et d'autres produits Intuit.

Combien de temps les tests A/B prennent-ils ?

Les tests A/B ne se font pas du jour au lendemain. En fonction du volume de trafic que vous recevez, il est possible d'effectuer des tests pendant quelques jours à plusieurs semaines. Gardez à l'esprit que vous ne devez effectuer qu'un seul test à la fois pour obtenir les résultats les plus précis.

Un test qui est exécuté avec une courte durée peut entraîner une distorsion des résultats car il n'y a pas un nombre suffisant de participants pour rendre le test statistiquement fiable. Un test trop long peut entraîner des résultats déséquilibrés car le test est influencé par davantage d'éléments que vous ne pouvez pas contrôler sur une longue période de temps.

Assurez-vous de rester informé de tout changement pouvant avoir une incidence sur vos résultats de test afin de pouvoir tenir compte de toute irrégularité statistique dans vos résultats de test. Si vous n'êtes pas sûr, refaites le test.

Lorsque vous considérez l'effet que les tests A/B ont sur vos résultats, cela vaut la peine d'investir quelques semaines pour être sûr d'effectuer les tests correctement. Essayez un test à un moment donné et donnez à chaque test le bon moment pour être exécuté.

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