Comment faire un test AB ?
Pour apprécier et améliorer les capacités de son site web, plusieurs stratégies sont mises en place. L’une d’entre elles est la réalisation d’un test AB dont l’objectif est d’apprécier la performance de ses contenus web auprès de deux audiences différentes. À l’évidence, il existe des étapes à suivre pour faire effacement un test AB. Celles-ci sont dévoilées ici.
Plan de l'article
- Faire un test AB : définir l’élément à tester
- Choisir ses indicateurs de mesure
- Créer la version de base et la version test
- Créer le test et lancer ce dernier
- Commencez la collecte de données
- Élargir votre champ d’analyse et s’appliquer
- Analyser les résultats et interpréter les données
- Tirer des conclusions et prendre des décisions stratégiques
Faire un test AB : définir l’élément à tester
Le test AB consiste à créer deux versions d’un même contenu qui sont dirigées vers deux types cibles. Pour cela, il est important au préalable de choisir l’élément que vous désirez tester. À vrai dire, nombreux sont les éléments sur lesquels vous pouvez vous appuyer pour faire votre test. Il s’agit entre autres des titres de pages, des structures de pages, le texte, des images, le call-to-action, etc. Mieux encore, cela peut être des algorithmes, les prix, des e-mails et/ou des formulaires.
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Il vous revient de faire un choix en fonction du type de test AB à faire. Retenez que si vos contenus présentent trop de différences, c’est tout le contenu qui représente l’élément à tester. Néanmoins, si ce sont 2 à 4 éléments, ils doivent être tous pris en compte. Cela dit, l’idéal pour réussir votre test AB sera de choisir, des e-mails, et/ou des call-to-action.
Choisir ses indicateurs de mesure
Il faut maintenant choisir vos indicateurs de mesure. Pour ce faire, pensez aux objectifs que vous souhaitez atteindre avec ce test AB. Vous devez connaître la particularité à observer sur votre site lors du test.
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Par exemple, il peut être question d’une part d’apprécier l’aspect des e-mails qui influence le taux de clics. D’autre part, il peut s’agir d’observer l’impact de votre call-to-action sur la conversion des utilisateurs. Notez que dans ce cas l’indicateur est le taux de clics. C’est cela qui vous permet de savoir que votre test fonctionne.
Créer la version de base et la version test
Étant donné que le test AB repose sur une étude comparative, vous devez créer vos échantillons pour le test. Pour cela, définissez en premier lieu la version de référence. Généralement, c’est le A qui tient lieu de version originale.
En second lieu, ce sera la version test, soit B. C’est à ce niveau que vous allez faire toutes les modifications possibles tout en tenant compte des éléments de test préalablement choisis.
Créer le test et lancer ce dernier
Dès lors que vous avez défini vos indicateurs et les différentes versions, vous devez enclencher le test proprement dit. Il est conseillé de jouer sur les couleurs pour faire la différence. En réalité, avec la couleur, il est très facile de faire une bonne analyse.
Cela dit, le test une fois créé doit être configuré au sein d’un logiciel de marketing. Notez que certains outils spécifiques vous permettront de le faire. Toutefois, le processus de configuration varie d’un outil à un autre.
Ensuite, pensez à faire la promotion du contenu testé auprès d’une audience importante. Visez une liste de diffusion assez longue. Pensez donc à promouvoir votre test sur les réseaux sociaux ou sur un blog. Ce faisant, vous serez certain d’avoir des données statistiques satisfaisantes.
Commencez la collecte de données
Après la diffusion de votre test, c’est la phase principale de l’impact de votre manœuvre. De toute évidence, vous aurez besoin de patience. En réalité, pour avoir des résultats parlants, il faut pratiquement un mois.
Pendant ce temps, veillez à ce que votre promotion atteigne un seuil statistique raisonnable. Vous pouvez vous servir d’outils spécifiques pour calculer le seuil. Dès que ce seuil est atteint et confirmé, comparez, appréciez les résultats de la version test face à ceux de la version référence.
Par ailleurs, il peut arriver qu’en 30 jours, le seuil statistique ne soit pas atteint même avec un trafic important. La raison est que vos éléments de test ont un impact limité. Dans ce cas de figure, l’idéal est d’interrompre le test.
Élargir votre champ d’analyse et s’appliquer
L’analyse élargie est importante pour apprécier l’impact global de votre test. En effet, il se peut qu’il ait d’autres répercussions que le taux de clic. De ce fait, il est primordial d’apprécier tous les contours du test. Par exemple, certains visiteurs peuvent devenir clients.
De même, certains peuvent susciter des modifications spécifiques. Certes, vous aurez atteint l’objectif de votre test, mais vous ne devez pas négliger le reste.
Ainsi, lorsque toutes les données ont été collectées, faites une synthèse et mettez en place des stratégies pour améliorer votre page. Cela peut conduire à un autre test AB au besoin.
Plusieurs étapes entrent en ligne de compte pour faire un test AB. Maintenant, vous savez comment procéder.
Analyser les résultats et interpréter les données
Une fois que votre test AB est terminé, il est temps de passer à l’étape suivante : l’analyse des résultats et l’interprétation des données. Cette étape est cruciale pour comprendre les performances de vos différentes variations et identifier la version gagnante.
Commencez par examiner chaque métrique que vous avez choisi de suivre pendant le test. Vous voudrez déterminer si une variation a obtenu une différence significative dans cette métrique par rapport à l’autre variation. Si oui, cela peut indiquer qu’une version est plus efficace que l’autre.
Pensez à bien prendre en compte les métriques secondaires, comme le taux de rebond ou le temps passé sur la page. Bien que ces mesures ne soient pas toujours directement liées aux objectifs commerciaux du test, elles peuvent donner un aperçu du comportement des visiteurs sur votre site web.
Une autre méthode couramment utilisée pour interpréter les données d’un test AB consiste à utiliser un outil statistique appelé intervalle de confiance (IC). Cela permet d’estimer avec précision la probabilité qu’une variation soit vraiment meilleure que l’autre. Les IC sont particulièrement utiles lorsque vous travaillez avec des échantillons relativement petits ou lorsque les différences entre les variations sont faibles.
Prenez en compte les facteurs externes susceptibles d’affecter vos tests tels que les jours fériés ou événements connus dans votre secteur qui peuvent affecter les comportements des utilisateurs.
N’oubliez pas que l’interprétation des résultats d’un test AB est souvent plus complexe qu’une simple question de ‘gagnant’ et de ‘perdant’. Dans certains cas, il peut être judicieux d’utiliser une version hybride ou une combinaison des deux variations pour obtenir le meilleur résultat possible.
Tirer des conclusions et prendre des décisions stratégiques
La prise de décision est cruciale dans tout processus d’analyse des tests A/B. Il ne suffit pas simplement d’avoir un gagnant, vous devez savoir pourquoi il a gagné. Utilisez les données récoltées pour découvrir ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas dans votre site web. Cela peut être aussi simple que la disposition de vos boutons ou le choix de vos couleurs.
Ne prenez pas cette étape à la légère • une analyse minutieuse permettra non seulement d’améliorer votre taux de conversion, mais aussi renforcera l’image globale et professionnelle de votre entreprise. Si aucun vainqueur clair n’apparaît après plusieurs sessions, alors envisagez d’autres méthodes telles que le multivarié afin d’isoler plus précisément les variables ayant impacté chaque version du test.
Bien réaliser un test A/B demande beaucoup plus qu’un simple envoi aléatoire aux clients potentiels. Vous devez apprendre à interpréter correctement les données recueillies et surtout comment utiliser ces résultats pour élaborer une meilleure expérience utilisateur globale.