Que ce soit en marketing online ou offline, il est possible, dans les deux cas, de se servir de nombreux canaux pour communiquer auprès de ses clients et prospects.
Ceci étant dit, la publicité digitale est intéressante, car elle offre la possibilité d’obtenir rapidement des résultats mesurables et comparables.
C’est pourquoi la méthode de l’A/B test se prête très bien à l’univers digital. Nous vous disons tout ce que vous devez savoir sur cet outil à connaître (et utiliser).
Qu’est-ce que l’A/B Test ?
L’A/B test est une méthode scientifique appliquée au domaine du marketing. L’objectif est simple : vous fondez des hypothèses basées sur 2 variables différentes.
Ces données peuvent être, par exemple, des cibles, des lieux, des heures de partage de vos contenus, des sites, des designs ou encore des messages promotionnels différents.
Théorisée au 20e siècle par des statisticiens, des biologistes et des généticiens, dans le monde de la publicité, c’est l’ouvrage “La Publicité Scientifique” du copywriter Claude Hopkins qui a établi les bases de cette technique de marketing.
En marketing digital, on se sert de l’A/B Test dans la création et l’optimisation de sites ou de publicités web. D’un côté, nous utilisons la page déjà en ligne (ou une publicité A) que nous comparons à une nouvelle page modifiée en fonction des besoins (ou une publicité B). Pour pouvoir réaliser des tests intéressants, il est important de ne changer qu’un seul élément des sujets tests.
Après quelque temps, on observe les résultats de ce comparatif et on en tire les conclusions qui s’imposent.
Le but étant de confirmer votre hypothèse initiale ou, au contraire, de l’infirmer afin d’améliorer votre site ou publicité de façon empirique.
Pourquoi utiliser l’A/B Test ?
L’A/B test est particulièrement intéressant de nos jours, car les nombreux outils de création de sites (CMS) et de diffusion de publicité digitale offrent des fonctionnalités de comparaison et de mesure précises et performantes. Ce qui facilite la mise en place de ce type de test.
Étudions des mises en situation simples pour bien comprendre l’utilité de cette méthode.
Exemple 1 :
Vous avez un site avec un taux de panier abandonné important. Ce qui signifie, en d’autres termes, que vos visiteurs mettent vos articles au panier sans acheter. Pour trouver la cause du problème et une solution appropriée, il faut réaliser plusieurs hypothèses basées sur l’ensemble de votre tunnel de conversion.
Vous pouvez, par exemple, émettre l’hypothèse que le processus d’achat est trop complexe. Dans ce cas, essayez d’améliorer l’expérience utilisateur en proposant la possibilité de commander sans créer de compte.
Vous pouvez aussi supposer que ce sont les modes de livraison qui posent problème. Testez, dans ce cas, de nouvelles modalités de livraison.
Exemple 2 :
Vous voulez mettre en place une campagne SEA Google Ads. Pour être sûr de proposer des publicités performantes, l’A/B test est une méthode très appréciée.
Il est ainsi possible de mettre en place des duos de messages publicitaires qui diffèrent, à chaque fois, d’une variable. Comme nous l’avons indiqué, vous pouvez étudier le choix de vos cibles (même message et cibles différentes), le wording de votre message (même cible et message différent) ou d’autres variables (date de diffusion, mots-clés…).
À noter : l’A/B test peut ici être utilisé aussi bien dans la création de votre message commercial que dans la construction de vos landing pages.
Exemple 3 :
Vous voulez communiquer sur les réseaux sociaux, mais vous ne savez pas lesquels sont les plus performants pour votre activité ? Dans ce cas, utilisez le même message sur vos différents réseaux et étudiez, après quelque temps, les résultats obtenus. Attention toutefois : chaque réseau social possède ses propres règles qu’il convient de connaître avant de publier vos contenus promotionnels.
Vous l’avez compris : l’A/B test peut être utilisé dans de nombreuses situations. L’objectif étant à chaque fois d’améliorer l’élément que vous testez.
Que peut-on comparer avec l’A/B Test ?
En lisant notre précédent paragraphe, vous avez compris qu’il est possible de tester de nombreuses variables avec l’A/B test.
En voici une liste (non exhaustive) :
- Le design de votre site et des éléments de votre page (les boutons Call to Action par exemple) ;
- Les titres de vos messages promotionnels et objets d’email ;
- Les pages produit ;
- Le processus de paiement ;
- Les livraisons ;
- Les contenus de votre site ;
- Les tarifs de vos produits ;
- Les menus et la hiérarchie de votre site ;
- Les éléments de réassurance ;
- Les promotions.
Dans les faits, vous pouvez tout comparer avec l’A/B test.
Attention toutefois à ne pas confondre avec le split testing. Pour faire simple, l’A/B test modifie la page de façon dynamique tandis que le split testing redirige l’internaute vers une nouvelle version de la page. Il est aussi possible d’utiliser l’A/B/n test pour tester plusieurs versions de pages ou messages en même temps ou le multivariate testing qui teste un grand choix de variables (et non plus seulement 2).
Les clés pour utiliser l’A/B Test
Avant toutes choses, sachez que l’A/B test nécessite d’être aussi réactif qu’organisé. En effet, la prise de décision doit se faire de façon rapide. On parle d’ailleurs de mode agile.
De plus, il est possible de tester un grand nombre de variables sur le web. Il est ainsi facile de se disperser et de perdre son temps en s’intéressant, finalement, à des données inutiles (telles que les métriques de vanité). Pour éviter cela, nous vous conseillons d’étudier les attentes de vos utilisateurs et de consulter les actions de vos concurrents.
De ce fait, vous avez compris qu’il est nécessaire de définir précisément ce que vous souhaitez tester en étudiant les KPI les plus intéressants pour vous selon vos objectifs.
Finalement, à vous de voir si vous pouvez réaliser ces tests par vous-même (internalisation de l’A/B test) ou si vous voulez obtenir l’aide d’un spécialiste (externalisation de l’A/B test).
Dans ce dernier cas, nous sommes à votre disposition pour vous accompagner et vous conseiller sur l’usage de l’A/B test pour votre site et/ou vos campagnes. Contactez-nous pour en savoir plus.
