9 conseils pour réussir son A/B testing

Les tests font partie intégrante d'une stratégie marketing efficace. Il est recommandé d'en systématiser la pratique car, bien exécuté, même le plus simple des tests permet d'augmenter la quantité de trafic, de leads et de ventes. Les tactiques fondamentales de l'A/B testing représentent ainsi un levier marketing aussi puissant qu'accessible.

Cet article présente les grands principes de l'A/B testing en vue d'inspirer les marketeurs à adopter les meilleures pratiques en la matière et à réaliser davantage de tests.

9 conseils en matière d'A/B testing

1 - Tester autant de variables que possible 

Beaucoup de variables marketing se prêtent à l'A/B testing. Couleurs, taille, lignes d'objet, offres de contenu, modèles, mise en page, horaires ou encore fréquence d'envoi : les possibilités sont pratiquement infinies. Plus les variables testées sont nombreuses, plus les approches marketing pourront être optimisées et générer davantage de résultats.

2 - Tester une seule variable à la fois 

Chaque test doit se focaliser sur une variable unique. Si les deux versions d'un call-to-action testé diffèrent tant au niveau du texte que du design, comment savoir laquelle de ces deux variables a une influence sur les performances du CTA ? Modifier une seule variable par test permet d'isoler les facteurs source d'amélioration.

3 - Commencer par des tests simples 

Pour débuter avec l'A/B testing, mieux vaut se concentrer sur des éléments simples comme la couleur ou la taille d'un CTA. Avec l'expérience, il sera possible de tester des fonctionnalités plus complexes, mais même des modifications d'apparence anodine peuvent avoir un effet notable. WikiJob a par exemple conduit un A/B test qui consistait à inclure des témoignages sur une page pour favoriser les conversions. Ce simple ajout a généré 34 % de ventes supplémentaires par rapport à la page ne comportant aucun témoignage. Commencer par des tests simples permet de développer les compétences nécessaires à la conduite d'analyses plus approfondies.

4 - Approfondir au fur et à mesure 

Une fois les fondamentaux de l'A/B testing maîtrisés, il est possible de conduire des comparaisons plus complexes, comme des tests A/B/C ou des tests portant sur la conception d'une page entière. Ces derniers visent à comparer deux pages au design complètement différent. Dans ce cas, la variable testée est la page dans son intégralité, et non plus ses éléments individuels. 

5 - Tester en continu 

Il est recommandé de conduire des tests en permanence. Si les ressources le permettent, il est possible d'effectuer différents tests en parallèle : CTA d'une page, design d'une autre page, etc. Plus les données collectées sont riches et significatives, plus il est aisé d'optimiser efficacement les activités marketing.

6 - Tester tous les canaux marketing 

Tous les canaux peuvent bénéficier de l'A/B testing. Il est donc recommandé de tester l'ensemble des canaux existants, du site web à l'e-mail, en passant par le blog, les réseaux sociaux et le SEO, tout en veillant à la pertinence des indicateurs mesurés.

7 - Vérifier la valeur interprétative des résultats 

Tous les tests ne produisent pas de résultats statistiquement significatifs. Une ligne d'objet peut paraître plus performante qu'une autre sans que ce constat ne soit statistiquement valable. Il est donc important de vérifier la fiabilité et la validité statistiques des observations avant de prendre des décisions.

8 - Tirer des conclusions de tous les résultats obtenus 

Un test qui ne produit pas de résultats statistiquement significatifs n'est pas sans intérêt pour autant. Il peut simplement signifier que l'impact de la variable testée est négligeable. Ainsi, si la couleur d'un CTA n'a pas d'effet significatif sur le taux de clics, le texte peut quant à lui en avoir. Seul un test peut le déterminer.

9 - Appliquer les résultats des tests 

Les tests sont un outil d'optimisation. Ainsi, en présence de résultats statistiquement significatifs, la variante la plus performante doit être privilégiée. Si les résultats ne permettent pas de tirer de conclusions, de nouvelles variables doivent être testées.

Pour en découvrir plus sur l'A/B testing ainsi que sur d'autres techniques d'optimisation, téléchargez gratuitement notre ebook sur le Growth Hacking.