Article co-écrit par Romain Bellet et Audrey Langevin.
Chez Growth Tribe, nous recommandons toujours l’approche « Test & Learn » aux professionnels qui exercent dans le digital dans le cadre de leur stratégie de growth hacking.
On ne le dira jamais assez, mais la méthode d’expérimentation et d’apprentissage rapide est essentielle pour créer de la croissance en entreprise et fait partie de notre ADN.
En effet, nous pensons que pour innover en permanence, les entreprises doivent implémenter une approche « Test & Learn » efficace afin de faire croître leur activité. Pour mettre cela en place, plusieurs concepts existent, y compris l’A/B testing.
Mais finalement, même si la plupart des outils de communication et de marketing digital proposent l’A/B testing, il est essentiel d’en comprendre les tenants et les aboutissants.
On vous propose alors de vous plonger dans les coulisses de certaines des techniques de marketing digital les plus innovantes pour que vous passiez à la vitesse supérieure dans votre entreprise et commenciez à implémenter votre stratégie growth.
Mais au fait, qu’est-ce que l’A/B testing ?
Selon HubSpot, l'A/B testing consiste à créer ou générer deux versions d'un même contenu (que ce soit une landing page, un e-mail, un call-to-action, etc.) sur deux échantillons d'audience de taille similaire, afin de comparer les performances de chaque variante.
Comme vous vous l’imaginez, chez Growth Tribe, nous sommes adeptes de l’A/B test, car nous en réalisons pour quasiment tous nos supports de communication, surtout lorsqu’on veut cibler nos personas ! Comme une hypothèse ne vaut rien sans data, on veut s’assurer de l’efficacité de nos contenus - et cela, très rapidement.
Plus précisément, l’A/B testing permet d’identifier les points forts des entreprises et d’effectuer par la suite les optimisations nécessaires pour atteindre de meilleurs résultats. Cette pratique est couramment utilisée pour les campagnes d’emailing et se révèle pratique pour tester des objets de mail ou des contenus d’email différents.
Comment intégrer l’A/B testing efficacement dans votre stratégie de growth ?
Comme l’expérimentation rapide s’inscrit à part entière dans la définition d’une stratégie de growth, elle est un instrument essentiel à n’importe quelle étape du parcours client pour optimiser les conversions sur un canal en particulier.
Utiliser l’A/B test dans vos growth sprints
Pour rappel, chez Growth Tribe, nous avons développé un process pour expérimenter dans le meilleur des environnements possibles, c’est le GROWS process.
Visuellement, ça donne ça :
Cinq étapes distinctes, regroupant idéation, priorisation, planification, exécution et analyse des résultats d’une expérimentation.
- Idéation : écrire régulièrement les idées à mettre en place
- Priorisation : organiser scientifiquement les idées par ordre de priorité afin de savoir par quoi commencer
- Planification : rédiger la fiche technique de vos expérimentations en spécifiant l’hypothèse, le plan d’action, les données à collecter, le budget, le planning, le critère de succès, la méthode.
- Exécution : lancer l’expérimentation individuellement ou en équipe.
- Analyse : observer et interpréter les résultats pour en tirer des conclusions.
Suivre ces cinq étapes vous permettra de mieux structurer vos growth sprints ! Un growth sprint est le temps dédié à une ou plusieurs expérimentations définies. Sa durée peut varier entre quelques jours à un maximum de 3 semaines.
L’A/B test, vous l’avez compris, est donc l’une des nombreux tests qui permet de collecter des résultats dans le cadre des growth sprints.
Alors, sur une plateforme telle que HubSpot, si on crée une Newsletter, on va vouloir vérifier si l’objet de l’email A performe mieux (ou moins bien) que l’objet de l’email B et surtout quel est celui qui génère un taux d’ouverture optimal.
Formulez et vérifiez vos hypothèses
Concrètement, l’outil d’A/B test intégré de la plateforme de marketing automation HubSpot, va aider à vérifier vos hypothèses sans aucune difficulté.
Formuler vos hypothèses clairement est un excellent point de départ avant de démarrer votre A/B testing. Basez-vous simplement sur les données déjà existantes et évitez les vanity metrics.
En général, un échantillon A/B représente de 5 à 20% de la base de données de vos contacts. Par exemple, si votre échantillon est de 100 personnes, 10% testeront la version A et 10% testeront la version B.
Même si la solution d’A/B testing permet de valider des hypothèses, elle ne donne pas tous les éléments pour comprendre le comportement des utilisateurs de vos canaux. Pensez également à vérifier la pertinence statistique (statistical significance) de vos résultats.
Il est important de s’appuyer également sur des données supplémentaires qui peuvent vous aider à prendre des décisions : web analytics, audits (SEO par exemple), tests et retours utilisateurs, session recording, etc.
Testez une multitude de variables
Évidemment, cela ne concerne pas que les newsletters ! L’étendue des éléments et variables à tester est bien plus importante que ce que l’on croit.
Cela vaut également pour l’optimisation d’une page web ou bien une campagne : quoiqu’il arrive, le but est de tester plusieurs variables sur un canal ou un contenu dans le but d’optimiser ses conversions. Le tout est d’isoler chaque variable pour obtenir des résultats concrets et mesurer au mieux l'efficacité de chacune.
Sur un site, vous pouvez AB tester des titres, des call to action, des noms de catégories, des formulaires, des visuels et infographies, des structures de pages, etc.
Optez pour la simplicité
Ne faites pas trop alambiqué - il est important de démarrer par des tests qui ne vont pas vous prendre trop d’énergie ni trop de temps. Le secret, c’est surtout la régularité.
Il vous faut identifier les forces et les faiblesses de vos canaux ou taux de conversion actuels qui peuvent avoir un impact positif ou négatif sur votre entreprise.
Pourquoi ne pas commencer par tester un objet d’email ? Ou un call to action sur votre landing page ? Ou bien le contenu d’un post sur vos réseaux sociaux ?
C’est avec des actions simples que vous apprendrez à pratiquer l’A/B testing efficacement et à évoluer dans ses techniques et ses particularités. Du moment que vous respectez le process, vous avez tout bon.
N’ayez pas peur de l’échec
Bien souvent, les entrepreneurs se découragent au premier A/B test non concluant. Ici, il est important de simplifier votre démarche par des quick wins afin de ne pas vous démotiver en cours de route.
Souvenez-vous que les meilleurs growth hackers sont aussi ceux qui échouent encore et encore avant d’atteindre des résultats satisfaisants en se basant sur les apprentissages collectés sur leurs échecs précédents.
Construisez un plan d’A/B test solide
Pour savoir où vous devez concentrer vos efforts, il vous faut bâtir un plan d’expérimentation A/B afin de savoir ce qui fonctionne et comment y parvenir.
Votre plan doit inclure vos objectifs généraux, vos priorités, les contenus qui fonctionnent déjà, les points de friction et les métriques qui vous aideront à mesurer le succès de votre A/B test.
Même s’il n’existe pas de modèle de référence en A/B Testing, vous pouvez partir sur ce process à suivre pour forger votre plan :
- Choisissez le support et l’élément à tester
- Définissez les objectifs et les KPI de votre test
- Créez la version A et générez la version B (la variante)
- Diffusez les versions auprès de votre échantillon test
- Diffusez la version gagnante au reste de votre échantillon
- Suivez, mesurez et analysez les résultats
- Procédez à l’envoi de masse
- Analysez les résultats
- Abandonnez, apportez des améliorations ou bien scalez votre démarche
- Répétez le test
Vous n’êtes plus très loin de la réussite ! Même si on souhaite vous fournir un maximum de bonnes pratiques en techniques d’expérimentation, cet article n’est que la partie visible de l’iceberg et nous vous encourageons à vous plonger dans nos vidéos à propos de l'A/B testing.
Nos parcours de formation peuvent aussi vous en apprendre davantage sur les techniques du growth, outre l’expérimentation même si elle en fait partie intégrante. De quoi passer à la vitesse supérieure dans votre carrière ou épater votre manager dans les projets marketing et data de votre entreprise !
Et pour aller encore plus loin, téléchargez ce guide et ce modèle gratuits et mettez en place un A/B testing efficace pour augmenter considérablement les conversions sur votre site internet et optimiser l'engagement client.
Comment intégrer l’A/B testing dans le cadre d’une stratégie growth ?
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Article co-écrit par Romain Bellet et Audrey Langevin.
Chez Growth Tribe, nous recommandons toujours l’approche « Test & Learn » aux professionnels qui exercent dans le digital dans le cadre de leur stratégie de growth hacking.
On ne le dira jamais assez, mais la méthode d’expérimentation et d’apprentissage rapide est essentielle pour créer de la croissance en entreprise et fait partie de notre ADN.
En effet, nous pensons que pour innover en permanence, les entreprises doivent implémenter une approche « Test & Learn » efficace afin de faire croître leur activité. Pour mettre cela en place, plusieurs concepts existent, y compris l’A/B testing.
Mais finalement, même si la plupart des outils de communication et de marketing digital proposent l’A/B testing, il est essentiel d’en comprendre les tenants et les aboutissants.
On vous propose alors de vous plonger dans les coulisses de certaines des techniques de marketing digital les plus innovantes pour que vous passiez à la vitesse supérieure dans votre entreprise et commenciez à implémenter votre stratégie growth.
Mais au fait, qu’est-ce que l’A/B testing ?
Selon HubSpot, l'A/B testing consiste à créer ou générer deux versions d'un même contenu (que ce soit une landing page, un e-mail, un call-to-action, etc.) sur deux échantillons d'audience de taille similaire, afin de comparer les performances de chaque variante.
Comme vous vous l’imaginez, chez Growth Tribe, nous sommes adeptes de l’A/B test, car nous en réalisons pour quasiment tous nos supports de communication, surtout lorsqu’on veut cibler nos personas ! Comme une hypothèse ne vaut rien sans data, on veut s’assurer de l’efficacité de nos contenus - et cela, très rapidement.
Plus précisément, l’A/B testing permet d’identifier les points forts des entreprises et d’effectuer par la suite les optimisations nécessaires pour atteindre de meilleurs résultats. Cette pratique est couramment utilisée pour les campagnes d’emailing et se révèle pratique pour tester des objets de mail ou des contenus d’email différents.
Le guide essentiel de l’A/B testing
Téléchargez ce guide gratuit et découvrez comment la mise en place d'un A/B testing permet d'augmenter les conversions sur votre site internet et d'optimiser l’engagement client.
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Comment intégrer l’A/B testing efficacement dans votre stratégie de growth ?
Comme l’expérimentation rapide s’inscrit à part entière dans la définition d’une stratégie de growth, elle est un instrument essentiel à n’importe quelle étape du parcours client pour optimiser les conversions sur un canal en particulier.
Utiliser l’A/B test dans vos growth sprints
Pour rappel, chez Growth Tribe, nous avons développé un process pour expérimenter dans le meilleur des environnements possibles, c’est le GROWS process.
Visuellement, ça donne ça :
Cinq étapes distinctes, regroupant idéation, priorisation, planification, exécution et analyse des résultats d’une expérimentation.
Suivre ces cinq étapes vous permettra de mieux structurer vos growth sprints ! Un growth sprint est le temps dédié à une ou plusieurs expérimentations définies. Sa durée peut varier entre quelques jours à un maximum de 3 semaines.
L’A/B test, vous l’avez compris, est donc l’une des nombreux tests qui permet de collecter des résultats dans le cadre des growth sprints.
Alors, sur une plateforme telle que HubSpot, si on crée une Newsletter, on va vouloir vérifier si l’objet de l’email A performe mieux (ou moins bien) que l’objet de l’email B et surtout quel est celui qui génère un taux d’ouverture optimal.
Formulez et vérifiez vos hypothèses
Concrètement, l’outil d’A/B test intégré de la plateforme de marketing automation HubSpot, va aider à vérifier vos hypothèses sans aucune difficulté.
Formuler vos hypothèses clairement est un excellent point de départ avant de démarrer votre A/B testing. Basez-vous simplement sur les données déjà existantes et évitez les vanity metrics.
En général, un échantillon A/B représente de 5 à 20% de la base de données de vos contacts. Par exemple, si votre échantillon est de 100 personnes, 10% testeront la version A et 10% testeront la version B.
Même si la solution d’A/B testing permet de valider des hypothèses, elle ne donne pas tous les éléments pour comprendre le comportement des utilisateurs de vos canaux. Pensez également à vérifier la pertinence statistique (statistical significance) de vos résultats.
Il est important de s’appuyer également sur des données supplémentaires qui peuvent vous aider à prendre des décisions : web analytics, audits (SEO par exemple), tests et retours utilisateurs, session recording, etc.
Testez une multitude de variables
Évidemment, cela ne concerne pas que les newsletters ! L’étendue des éléments et variables à tester est bien plus importante que ce que l’on croit.
Cela vaut également pour l’optimisation d’une page web ou bien une campagne : quoiqu’il arrive, le but est de tester plusieurs variables sur un canal ou un contenu dans le but d’optimiser ses conversions. Le tout est d’isoler chaque variable pour obtenir des résultats concrets et mesurer au mieux l'efficacité de chacune.
Sur un site, vous pouvez AB tester des titres, des call to action, des noms de catégories, des formulaires, des visuels et infographies, des structures de pages, etc.
Optez pour la simplicité
Ne faites pas trop alambiqué - il est important de démarrer par des tests qui ne vont pas vous prendre trop d’énergie ni trop de temps. Le secret, c’est surtout la régularité.
Il vous faut identifier les forces et les faiblesses de vos canaux ou taux de conversion actuels qui peuvent avoir un impact positif ou négatif sur votre entreprise.
Pourquoi ne pas commencer par tester un objet d’email ? Ou un call to action sur votre landing page ? Ou bien le contenu d’un post sur vos réseaux sociaux ?
C’est avec des actions simples que vous apprendrez à pratiquer l’A/B testing efficacement et à évoluer dans ses techniques et ses particularités. Du moment que vous respectez le process, vous avez tout bon.
N’ayez pas peur de l’échec
Bien souvent, les entrepreneurs se découragent au premier A/B test non concluant. Ici, il est important de simplifier votre démarche par des quick wins afin de ne pas vous démotiver en cours de route.
Souvenez-vous que les meilleurs growth hackers sont aussi ceux qui échouent encore et encore avant d’atteindre des résultats satisfaisants en se basant sur les apprentissages collectés sur leurs échecs précédents.
Construisez un plan d’A/B test solide
Pour savoir où vous devez concentrer vos efforts, il vous faut bâtir un plan d’expérimentation A/B afin de savoir ce qui fonctionne et comment y parvenir.
Votre plan doit inclure vos objectifs généraux, vos priorités, les contenus qui fonctionnent déjà, les points de friction et les métriques qui vous aideront à mesurer le succès de votre A/B test.
Même s’il n’existe pas de modèle de référence en A/B Testing, vous pouvez partir sur ce process à suivre pour forger votre plan :
Vous n’êtes plus très loin de la réussite ! Même si on souhaite vous fournir un maximum de bonnes pratiques en techniques d’expérimentation, cet article n’est que la partie visible de l’iceberg et nous vous encourageons à vous plonger dans nos vidéos à propos de l'A/B testing.
Nos parcours de formation peuvent aussi vous en apprendre davantage sur les techniques du growth, outre l’expérimentation même si elle en fait partie intégrante. De quoi passer à la vitesse supérieure dans votre carrière ou épater votre manager dans les projets marketing et data de votre entreprise !
Et pour aller encore plus loin, téléchargez ce guide et ce modèle gratuits et mettez en place un A/B testing efficace pour augmenter considérablement les conversions sur votre site internet et optimiser l'engagement client.
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