Test A/B : définition et fonctionnement

Dans le contexte du marketing basé sur les comptes (ABM), les tests A/B deviennent encore plus importants. En segmentant vos comptes cibles et en personnalisant vos messages, vous pouvez adapter vos tests A/B à des segments d’audience spécifiques, créant ainsi une expérience client plus positive.

Les types de tests A/B à connaître

• Test multivarié : il vous permet de tester plusieurs variables simultanément au sein d’un même élément, afin d’identifier la combinaison d’éléments la plus efficace.
• Test multipage : il est idéal pour les entonnoirs de vente complexes ou les sites web comportant plusieurs pages, car il évalue les variations sur plusieurs pages afin d’optimiser l’ensemble de l’expérience utilisateur.
• Test d’URL fractionnée : également appelé test A/B, le test d’URL fractionnée consiste à diriger les utilisateurs vers différentes URL en fonction de la variante qui leur est attribuée, ce qui permet de tester des changements plus importants.

Pourquoi utiliser les tests A/B ?

L’importance des tests A/B ne peut être surestimée. Selon Tech Report, environ 60 % des grandes entreprises ont constaté que les tests A/B les aidaient à accroître leur croissance et leurs ventes, ainsi qu’à réduire le taux de rebond de leur site web en 2023.

Les raisons de leur adoption généralisée sont évidentes : les tests A/B permettent aux spécialistes du marketing de prendre des décisions fondées sur les données plutôt que sur des suppositions. En testant systématiquement différents éléments de leurs campagnes ou de nouvelles fonctionnalités sur un site web, les spécialistes du marketing peuvent obtenir des informations précieuses en temps réel sur les préférences et les comportements de leur audience, optimiser leur entonnoir marketing grâce à ces nouvelles informations, ce qui entraîne une hausse de l’engagement, des conversions et, en définitive, de la croissance du chiffre d’affaires.

Comment utiliser le processus de test A/B

1. Sélectionnez ce que vous souhaitez améliorer

Avant de vous lancer dans un test A/B, il est essentiel d’identifier l’aspect précis de votre campagne marketing que vous souhaitez améliorer. Il peut s’agir d’augmenter les taux d’ouverture et de clic des e-mails ou d’améliorer les taux de conversion sur votre page de destination. En ciblant précisément le domaine à améliorer, vous pouvez concentrer vos efforts et mesurer plus efficacement l’impact obtenu.

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2. Formulez une hypothèse

Une fois que vous avez identifié l’élément que vous souhaitez améliorer, il est temps de formuler une hypothèse de test. Une hypothèse est une affirmation qui prédit l’impact du changement d’une variable donnée sur le résultat souhaité. Par exemple, si vous testez différents objets d’e-mails pour améliorer les taux d’ouverture, votre hypothèse pourrait être la suivante : « Modifier l’objet de l’e-mail pour y inclure un sentiment d’urgence augmentera les taux d’ouverture de 20 %. »

3. Créez des variantes

En gardant votre hypothèse à l'esprit, vous pouvez maintenant créer les variantes que vous testerez les unes par rapport aux autres. Par exemple, si vous testez des objets d'e-mail, vous pouvez créer deux versions différentes : l'une avec un sentiment d'urgence et l'autre sans. Veillez à ce que chaque variante ne diffère que par la variable que vous testez, en gardant tous les autres éléments constants. Cela vous permet d'isoler l'impact de la variable testée.

4. Menez l'expérience

Une fois vos variantes créées, il est temps de lancer votre test A/B. Selon la plateforme et le logiciel marketing que vous utilisez, cela peut impliquer la configuration de différentes campagnes d'e-mail, la création de variantes d'une page d'atterrissage ou la configuration de campagnes publicitaires avec différents éléments créatifs. Veillez à mettre en place un suivi approprié et à vous assurer que votre test fonctionne correctement.

5. Mesurez les résultats

Une fois que votre test a été mené suffisamment longtemps pour recueillir des données significatives (généralement jusqu'à atteindre la significativité statistique), il est temps d'analyser les résultats. Comparez les performances de chaque variante aux indicateurs de réussite définis au préalable. Par exemple, si vous testiez des objets d'e-mail, comparez les taux d'ouverture de chaque variante afin de déterminer laquelle a obtenu les meilleurs résultats. Veillez à tenir compte des facteurs externes qui ont pu influencer les résultats.

Que puis-je optimiser avec les tests A/B ?

Avec les tests A/B, vous pouvez tester des modifications sur plusieurs composants de vos campagnes marketing :

• Texte : Testez différents titres de pages web ou de pages d'atterrissage, modèles, textes principaux et messages afin de donner la priorité à ce qui trouve le plus d'écho auprès de votre audience.
• Appel à l'action (CTA) : Expérimentez différentes couleurs, formulations et positions de boutons CTA afin de maximiser les taux de clics.
• Design et mise en page : Évaluez l'impact de différents éléments visuels, polices, mises en page et formats sur l'engagement des utilisateurs.
• Navigation : Testez différentes variantes de structures de navigation et de parcours utilisateur afin d'optimiser l'expérience de navigation, de la page d'atterrissage au paiement.
• Formulaires : Optimisez les champs, la longueur et la mise en page des formulaires afin d'améliorer leur fonctionnalité et d'augmenter le nombre de soumissions.

Où puis-je utiliser les tests A/B ?

Pour être un peu plus précis, voici les différents canaux sur lesquels vous pouvez utiliser les tests A/B, ainsi que des exemples de composants spécifiques pouvant être testés.

Marketing par e-mail

• Objets : Expérimentez différentes longueurs, tonalités, styles et même l'utilisation d'émojis afin de déterminer lesquels entraînent les taux d'ouverture les plus élevés.
• Noms des expéditeurs : Testez différents noms d'expéditeurs ou adresses e-mail d'expéditeurs afin de déterminer si certaines variantes augmentent la confiance et les taux d'ouverture.
• Contenu des e-mails : Essayez différents messages, techniques de personnalisation des e-mails et formats de contenu (par exemple, texte seul ou HTML) afin d'identifier ce qui trouve le plus d'écho auprès de votre audience.
• Heures d'envoi : Testez différents jours de la semaine et moments de la journée afin de trouver l'heure d'envoi optimale pour maximiser les taux d'ouverture et de clics.

Réseaux sociaux

• Créations publicitaires : Expérimentez différentes images, vidéos et illustrations afin de déterminer lesquelles attirent le plus l'attention et génèrent des clics.
• Options de ciblage : Testez différents segments d'audience, données démographiques, centres d'intérêt et comportements afin d'identifier les segments d'audience les plus réceptifs.
• Formats publicitaires : Essayez différents formats publicitaires (par exemple, publicités carrousel ou publicités vidéo) afin de déterminer lesquels génèrent le plus d'engagement et de conversions.
• Messages : Testez différents textes publicitaires, titres et appels à l'action (CTA) afin de déterminer quels messages trouvent le plus d'écho auprès de votre audience cible.

Pages d'atterrissage

• Titres : Expérimentez différentes variantes de titres sur votre page d’atterrissage ABM afin de voir lesquels attirent l’attention des comptes et les encouragent à rester sur la page.
• Visuels : Testez différentes images, illustrations, palettes de couleurs et vidéos afin de déterminer quels éléments visuels trouvent le plus d’écho auprès de votre audience et génèrent davantage de conversions.
• Champs de formulaire : Essayez différentes longueurs, formats et mises en page de formulaires afin de réduire les frictions et d’augmenter le nombre d’envois.
• Mise en page : Expérimentez différentes mises en page, notamment le positionnement d’éléments tels que les titres, les images, les formulaires et les CTA, afin d’optimiser le parcours utilisateur et les chemins de conversion.

Publicité payante (PPC)

• Texte publicitaire : Expérimentez différentes variantes de textes publicitaires, notamment les titres, les descriptions et les CTA dans vos campagnes publicitaires Google, afin de voir lesquelles génèrent les taux de clics et de conversion les plus élevés.
• Mots-clés : Testez différentes variantes de mots-clés et différents types de correspondance afin d’identifier les mots-clés les plus efficaces pour générer des conversions.
• Stratégies d’enchères : Expérimentez différentes stratégies d’enchères (par exemple, les enchères manuelles ou automatisées) afin d’optimiser vos dépenses publicitaires et de maximiser le ROI.
• Paramètres de ciblage : Testez différents paramètres de ciblage, notamment les données démographiques, les centres d’intérêt et les comportements, afin d’identifier les segments d’audience les plus réceptifs.

Optimisation pour les moteurs de recherche (SEO)

• Titres et descriptions méta : Expérimentez différentes balises title et descriptions méta afin de voir lesquelles génèrent des taux de clics plus élevés dans les pages de résultats des moteurs de recherche (SERP).
• Structures d’URL : Testez différentes structures et différents formats d’URL afin de déterminer lesquels sont les plus conviviaux et les mieux optimisés pour les moteurs de recherche. Un raccourcisseur d’URL peut vous aider à créer des variantes ici.
• Variantes de contenu : Essayez différents formats, longueurs et sujets de contenu afin de voir lesquels trouvent le plus d’écho auprès de votre audience et attirent davantage de visiteurs.
• Liens internes : Expérimentez différentes stratégies de liens internes et variantes de textes d’ancrage afin d’améliorer la navigation sur le site et son exploration par les moteurs de recherche.

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Études de cas : exemples de tests A/B

Pour illustrer tout ce que j’ai expliqué jusqu’à présent dans cet article, voici trois études de cas que vous pouvez consulter comme exemples de tests A/B en pratique.

Highrise : marketing des pages d’atterrissage

Les tests A/B réalisés sur le site marketing de Highrise ont été très fructueux. L’équipe pensait qu’un design simple appelé « Page personnelle » attirerait davantage d’utilisateurs et générerait plus d’inscriptions. Elle a donc effectué un test en le comparant à un design plus long. 

Le résultat ? La « Page personnelle » a enregistré 47 % d’inscriptions payantes supplémentaires (soit plus du double des performances du design original). Mais lorsqu’elle a enrichi le design avec des informations supplémentaires, les performances ont chuté de 22 %.

Lors d’un autre test, l’équipe a découvert que de grandes photos de clients heureux et des témoignages augmentaient le nombre d’inscriptions, quelle que soit la personne représentée sur la photo !

MailerLite : marketing par e-mail

MailerLite a également expérimenté différents éléments dans ses e-mails afin de voir lesquels produisaient les meilleurs résultats.

L’un des éléments testés était l’utilisation d’émojis dans les lignes d’objet. Au début, cela ne semblait pas faire une grande différence en 2020. Mais à force de tester, l’équipe a remarqué une tendance : les émojis ont commencé à séduire son audience. Les résultats récents des tests A/B ont montré que les lignes d’objet contenant des émojis affichaient un taux d’ouverture nettement supérieur — 37,33 % contre 36,87 % sans émojis.

Une autre expérience intéressante consistait à tester la longueur des lignes d’objet. Ils ont constaté que les lignes d’objet plus courtes généraient davantage de clics de la part des abonnés. En fait, les lignes d’objet concises ont atteint un taux d’ouverture de 100 % et un impressionnant taux de clics de 85,71 %.

Ces résultats soulignent l’importance de tester différents éléments de vos campagnes d’e-mail afin de déterminer ce qui résonne le mieux auprès de votre audience.

Tomer Dean : contenu généré par les utilisateurs pour le e-commerce

Tomer Dean a cherché à déterminer si le contenu généré par les utilisateurs (UGC) ou les photos de banque d’images fonctionnaient mieux dans le cadre de leur stratégie e-commerce. Ils ont réalisé de nombreux tests, principalement sur des articles de mode, en comparant des personnes réelles à des photos de banque d’images réalisées par des professionnels.

Par exemple, une comparaison opposait une photo de banque d’images d’un soutien-gorge de sport Nike à une photo provenant d’Instagram. Les résultats du test A/B ? La photo Instagram a incité bien plus de personnes à acheter —0,90 % contre seulement 0,31 % avec la photo de banque d’images. Ils ont essayé la même méthode avec une jupe Zara et des chaussures Nike, avec des résultats mitigés. Mais lorsqu’ils ont associé une photo de banque d’images de chaussures à talons hauts rouges à trois photos fournies par des utilisateurs sur une page d’atterrissage, les ventes ont fortement augmenté.

Ces tests ont montré que l’UGC pouvait stimuler les ventes. Et ce n’est pas tout : les sites e-commerce génèrent environ 3 $ par visiteur, mais grâce à des tests réussis comme ceux-ci, ce chiffre peut augmenter de 50 % !

Erreurs courantes de test A/B à éviter

Pour maximiser l’impact de vos efforts, suivez mes conseils et évitez :

• Tester trop de variables à la fois : limitez le nombre de changements entre les variantes afin d’isoler précisément l’impact de chaque modification.
• Ignorer la significativité statistique : assurez-vous que la taille de votre échantillon est suffisante et que les résultats sont statistiquement significatifs avant de tirer des conclusions.
• Tester avec un trafic déséquilibré ou pendant une durée incorrecte : maintenez une répartition cohérente du trafic entre les variantes et effectuez les tests pendant une durée appropriée afin de tenir compte des variations des habitudes de trafic.

P.-S. Si vous souhaitez en savoir plus sur les tests A/B, nous avons préparé pour vous une excellente liste de formations à l’optimisation du taux de conversion à découvrir.

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Les tests A/B sont un outil essentiel pour les spécialistes du marketing, car ils permettent de prendre des décisions fondées sur les données et de s’améliorer en continu. De l’ajustement des CTA à l’optimisation des pages d’atterrissage et des campagnes d’e-mail, ils fournissent des informations précieuses pour optimiser les stratégies.

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