Tests A/B : tout ce que vous devez savoir

Introduction 

Quelle que soit la quantité de recherche que vous effectuez, tous les efforts de marketing ne produiront pas des résultats favorables. En conséquence, les tests A/B constituent une excellente approche pour déterminer les meilleures méthodes de publicité et de marketing en ligne pour votre entreprise.

Tout, du texte du site Web aux e-mails de vente, peut être testé avec lui. Cela vous aide à localiser la version la plus performante de votre campagne avant de gaspiller tout votre argent dans des supports marketing inefficaces. Alors que Le test A / B peut prendre beaucoup de temps, les avantages dépassent les efforts déployés.

Dans l’ensemble, des tests A/B bien planifiés peuvent améliorer considérablement le succès de vos efforts marketing. Réduire et fusionner les aspects les plus efficaces d'une campagne peut entraîner un retour sur investissement plus important, une diminution des risques d'échec et une stratégie marketing plus solide.

« Nous avons mis en place une version de tests A/B dans notre processus de déménagement afin d'optimiser notre service. Par exemple, nous avons testé différentes techniques d'emballage pour déterminer laquelle permettait des déménagements plus rapides et plus efficaces. Grâce au suivi et à la comparaison, nous avons constaté que l'utilisation d'équipements spécialisés et de méthodes d'emballage simplifiées réduisait le temps de déménagement de 20 %. Cette amélioration nous a permis d'offrir un service plus rapide et plus fiable », explique Christopher Vardanyan, cofondateur de Services de déménagement de fusées, au nom de la société.

Qu'est-ce que le test A / B?

Les tests A/B (également appelés tests fractionnés) sont un processus qui compare deux variantes d'un site Web, Formulaire, ou tout autre élément de support marketing pour voir lequel fonctionne le mieux.

Cela implique d'exécuter les deux variantes simultanément dans un environnement réel, avec des utilisateurs montrant aléatoirement une variante et les résultats déterminés par le comportement réel (tel que le taux de conversion ou de progression), dans le but d'identifier une variante « gagnante » qui peut ensuite être présentée à tous les visiteurs du site.

Utiliser l’analyse statistique pour évaluer si les résultats sont significatifs ou si l’exécution des variations « gagnante » et « perdante » s’inscrit dans une marge d’erreur est un élément crucial. Les tests A/B sont utiles car différents publics se comportent différemment. Quelque chose qui fonctionne pour une entreprise peut ne pas fonctionner pour une autre.

Voyons comment fonctionnent les tests A/B pour éviter de faire de fausses hypothèses sur ce que votre public aime.

Comment fonctionnent les tests A/B ?

Pour réaliser un test A/B, vous devez produire deux versions distinctes du même élément de contenu, chacun avec une seule variable modifiée. Ensuite, vous présenterez ces deux versions à deux foules de taille similaire et verrez laquelle a fait le mieux pendant une période de temps définie (suffisante pour porter un jugement sur vos résultats).

Les tests A/B permettent aux spécialistes du marketing de voir comment une version du contenu marketing se compare à une autre.

Voici deux types de tests A/B que vous pouvez effectuer pour améliorer le taux de conversion de votre site Web.

1. Test de conception

Vous voudriez peut-être voir si la modification de la couleur de votre bouton CTA augmente son taux de clics.

Pour tester A/B cette notion, créez un deuxième bouton CTA avec une couleur de bouton différente qui vous amène à la même page de destination que le contrôle.

Si vous utilisez généralement un bouton CTA rouge dans votre contenu marketing et que la version verte obtient plus de clics après votre test A/B, changer la couleur par défaut de vos boutons CTA en vert à partir de maintenant peut être intéressant.

 

2. Test d'expérience utilisateur

 

Peut-être souhaitez-vous tester si le fait de placer un certain bouton d'appel à l'action (CTA) en haut de votre site plutôt que dans la barre latérale augmenterait son taux de clics.

Pour tester A/B cette notion, créez une deuxième page Web qui utilise le positionnement CTA révisé.

La version A est la conception actuelle avec la barre latérale CTA (ou « contrôle »). La version B, avec le CTA en haut, est le « challenger ». Les deux versions seraient ensuite testées en les présentant chacune à un pourcentage spécifié de visiteurs du site.

Idéalement, le pourcentage de visiteurs qui consultent chaque version devrait être le même. 

Découvrez comment tester rapidement les formulaires en ligne à l'aide de la fonction de test A/B de LeadGen Conversion Suite.

Pourquoi les tests A/B sont-ils importants ?

Des tests A/B précis peuvent faire une différence significative dans votre retour sur investissement. Vous pouvez déterminer quelles méthodes de marketing fonctionnent le mieux pour votre organisation et votre produit en effectuant des tests contrôlés et collecter des données empiriquesLes tests A/B, lorsqu'ils sont effectués de manière régulière, peuvent améliorer considérablement vos résultats en vous aidant à comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Pour des exemples concrets de tests A/B concernant les CTA, les titres et les mises en page, vous pouvez explorer exemples pratiques de tests A/B.

Il est irresponsable de lancer une promotion sans avoir au préalable évaluer si une version fonctionne deux, trois, voire quatre fois mieux qu'une autre sans mettre en danger d'énormes sommes d'argent.

Les tests A/B, lorsqu'ils sont effectués de manière cohérente, peuvent améliorer considérablement vos résultats.

Il est plus simple de porter un jugement et de créer des plans marketing plus efficaces si vous savez ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas (et si vous avez des preuves pour le prouver).

Voici quelques avantages supplémentaires à effectuer régulièrement des tests A/B sur votre site Web et vos supports marketing :

1. Ils vous aident à comprendre votre public cible : En voyant à quels types d'e-mails, de titres et d'autres éléments votre public réagit, vous obtenez un aperçu de qui est votre public et de ce qu'il veut.

2. Réduisez les taux de rebond : Lorsque les visiteurs voient le matériel qu’ils apprécient, ils restent plus longtemps sur votre site. Tester pour voir quel type de contenu et de supports marketing vos visiteurs aiment peut vous aider à créer un meilleur site, sur lequel les gens voudront revenir.

3. Suivez l’évolution des tendances : Il est difficile de prévoir à quels types de contenus, de graphiques ou d'autres éléments les gens réagiront. Effectuer fréquemment des tests vous permet d’anticiper l’évolution du comportement des clients.

4. Augmentation des taux de conversion : L’approche la plus efficace pour augmenter les taux de conversion consiste à effectuer des tests A/B. Savoir ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas fournit des données exploitables qui peuvent faciliter le processus de conversion.

Finalement, vous reprendrez le contrôle de vos techniques marketing. Fini les envois à l'aveuglette, sans réfléchir. Si vous souhaitez explorer des variantes pratiques et des idées de tests concrets, voici une sélection détaillée. Exemples de tests A/B Cela montre comment les marques mènent des expériences sur les appels à l'action, les titres, les mises en page et l'expérience utilisateur globale.

Pourquoi tester A/B vos formulaires ?

La réponse courte est que cela vous permet de commencer instantanément à augmenter le taux de conversion de votre document.

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Une réponse plus détaillée inclurait le fait que les tests A/B suppriment les conjectures et les opinions de votre conception de formulaire et UX. Il vous permet de vraiment comprendre quels éléments conduisent à la conversion ou à l'abandon des utilisateurs et d'appliquer ces connaissances à votre flux de formulaire pour l'affiner en permanence.

1. Configurez vos plateformes de données et de tests

Pour conclure vos tests de manière fiable, assurez-vous de disposer des outils appropriés. Pour commencer, vous aurez besoin d'une plateforme d'analyse de formulaires pour comprendre ce qui se passe au niveau du champ afin de tester efficacement un formulaire A/B (par opposition à un site Web plus large ou à des services de test de logiciels). Bien entendu, nous vous suggérons d'utiliser la Regardez la vidéo ci-dessus pour apprendre à utiliser les formulaires LeadGen dans l'éditeur Wix et optimiser votre site Web pour générer des prospects. pour les meilleurs résultats.

Certaines entreprises peuvent essayer de gagner du temps à ce niveau en mesurant simplement le taux de conversion global du formulaire dans un package d'analyse générale basé sur les données de conversion et de visiteurs, mais ce serait une erreur. Comment pouvez-vous prendre des décisions fiables sur les ajustements à effectuer si vous ne comprenez pas ce que font les utilisateurs dans le formulaire ?

La deuxième chose dont vous aurez besoin est une plate-forme pour les tests ou expériences A/B. Ceux-ci vivent efficacement derrière votre site Web et vous permettent de configurer et d'effectuer les tests, en acheminant votre trafic Web vers les versions essayées au hasard. Bien qu'il existe plusieurs progiciels disponibles, assurez-vous qu'ils sont compatibles avec votre fournisseur d'analyse de formulaires.

Si Regardez la vidéo ci-dessus pour apprendre à utiliser les formulaires LeadGen dans l'éditeur Wix et optimiser votre site Web pour générer des prospects. peut importer des données à partir de nombreux outils majeurs, nous avons des interfaces directes avec Google Optimize, Convert et Optimizely, celles-ci font donc partie de nos favoris.

2. Faites votre théorie

C'est une bonne idée de développer une hypothèse que vous testerez par rapport au statu quo pour voir si cela fait une différence. Cela dira quelque chose comme : « Si nous effectuons le changement X, notre taux de conversion augmentera. »

Cela dit, vous ne devriez pas vous contenter d'émettre ces hypothèses - ce serait du gaspillage et vous ne testeriez pas les modifications ayant le plus grand impact potentiel. Vous devez examiner votre forme de données analytiques pour identifier les domaines problématiques et construire des hypothèses autour des endroits présentant un grand potentiel d'amélioration.

Bien que chaque formulaire soit unique, vous souhaiterez peut-être tester dans les domaines suivants :

un. Appel à l'action : Est-il vrai que changer le bouton de soumission (couleur, étiquette, etc.) incite les gens à continuer ?

b. Des instructions: Faut-il modifier l'étiquette ou demander de l'aide ? Selon cette étude, c’est possible.

c. Champs individuels : La suppression d'un certain champ augmente-t-elle (ou diminue-t-elle) les taux de conversion ?

d. Messages d'erreur: Changer la copie, la position ou le déclencheur d'un message d'erreur peut minimiser l'abandon dans ce champ. Si vous utilisez toujours des messages d'erreur comme ceux ci-dessous, essayez quelque chose de plus utile.

e. Structure du formulaire : Diviser le formulaire en morceaux sera-t-il plus efficace qu’une seule page ?

F. Validation: L'inclusion d'une validation en ligne ou la modification de l'heure de déclenchement peut améliorer l'expérience utilisateur. Avec une telle validation, cette recherche classique a révélé une augmentation de 22 % des soumissions réussies.

g. Indicateurs de progrès : Coups de coude subtils montrant l'utilisateur le progrès peuvent être « efficaces, mais comme le montre cette étude, elles peuvent être une arme à double tranchant si elles ne sont pas utilisées efficacement.

h. Bouton Enregistrer : Est-ce que permettre à l'utilisateur de sauvegarder ses entrées dans un formulaire long le rendrait moins susceptible d'abandonner le formulaire ?

je. Méthodes de payement: La manière dont vous demandez de l’argent décourage-t-elle les utilisateurs ? Pour voir si vous pouvez vous améliorer, essayez d’autres intégrations et langages.

j. La preuve sociale: Est-ce que cela ajoutera un sentiment d'urgence ou preuve des clients satisfaits augmentent la probabilité d'engagement de l'utilisateur ?

k. Emplacement du formulaire : Le déplacement du formulaire encouragera-t-il davantage de personnes à le remplir ?

l. Copie de confidentialité : Les gens sont-ils rebutés par les petits caractères ? CXL cite des recherches qui ont révélé une diminution de 19 % des conversions pour une certaine composition de copie confidentielle.

2. Mettre en œuvre l'expérience

Maintenant que vous avez vos hypothèses, il est temps d’en choisir une et de commencer la procédure de test A/B. Ce faisant, gardez à l’esprit les points cruciaux suivants :

un. Tester une variable à la fois

Il est important de tester une variante à la fois, sinon vous ne pourrez pas identifier ce qui a créé la différence. N'effectuez qu'une seule modification à la fois.

b. Soyez explicite sur la statistique que vous mesurez

Quel est votre indicateur clé de performance (KPI) ? S'agit-il du taux de conversion de l'ensemble du formulaire ou du taux d'abandon pour un certain champ ? Une fois que vous avez pris cette décision, assurez-vous de vous y tenir et de l'utiliser pour déterminer le gagnant du test.

c. Créez une variante « champion » et comparez-la au statu quo actuel de « contrôle »

À titre de comparaison, il est généralement idéal de ne développer qu’une seule nouvelle variante basée sur votre hypothèse.

d. Définir la taille de l'échantillon et les critères de randomisation

Afin d’obtenir des résultats significatifs, vous devez disposer d’un échantillon suffisamment grand de visites d’utilisateurs. Il n'est pas nécessaire d'avoir un doctorat. dans les statistiques pour déterminer le montant correct. Votre outil de test A/B devrait être capable de le déterminer.

Même si vous pouvez être déroutant et créer une tonne de nouvelles versions, vous devez en fait savoir comment les modifications fonctionnent par rapport à ce que vous avez pour vous.

e. Tester, tester, tester

Configurez votre test pour qu'il s'exécute. 

Ne le regardez pas tant que vous n’avez pas collecté la taille d’échantillon requise. La chose la plus humiliante pour un optimiseur de taux de conversion est de déclarer prématurément le résultat d’un test, pour découvrir que le résultat a changé une fois que la taille de l’échantillon est grande.

4. Rassembler les résultats et évaluer leur importance

Vous pouvez observer le déroulement du test une fois que vous avez atteint la taille d’échantillon requise ! Votre première réaction sera d’examiner la métrique du test et de déterminer quelle version a « gagné ». Mais ne vous laissez pas trop emporter. Vous devez toujours évaluer si la différence delta entre les deux variations est suffisamment significative statistiquement pour être importante. Un changement mineur pourrait ne pas être concluant.

Encore une fois, votre logiciel de test A/B doit le préciser clairement, ou vous pouvez le valider par vous-même.

5. Apportez les modifications requises

Les résultats sont maintenant disponibles. Qu'est-ce que je devrais faire maintenant

Si les résultats révèlent que la variante challenger a surpassé la variante contrôle, rendez le changement permanent pour tous les utilisateurs du formulaire.

Si la variation du challenger surpasse le contrôle, nous ne devons procéder à aucun ajustement.

Si la différence est insignifiante, vous avez le choix :

un. N'apportez aucune modification (puisqu'il n'y a aucun signe d'amélioration).

b. Rendre la modification permanente (il n'y a aucun signe d'impact négatif sur les performances).

c. Relancez le test lorsqu'il aura évolué. Par exemple, si vous pensez que la modification du message d'erreur peut minimiser les abandons mais que les résultats du test sont équivoques, vous souhaiterez peut-être essayer une version différente de la copie d'erreur.

6. Répétez si nécessaire

Vous venez de terminer votre test A/B, d'effectuer les modifications et d'en informer le reste de l'équipe. N'est-il pas temps de vous détendre et de vous délecter de l'éclat reflété par votre génie relatif ? Non?

Évidemment pas. Il est temps de procéder à davantage de tests afin de continuer à nous améliorer. Les entreprises ayant des programmes d’expérimentation en cours bénéficieront généralement des avantages ; par exemple, Bing augmente ses revenus par recherche de 10 à 25 % chaque année grâce aux seules expérimentations. Ne vous reposez pas sur vos lauriers ; planifiez plutôt votre prochain test et lancez-le.

Objectifs des tests A/B

Les tests A/B peuvent en révéler beaucoup sur le comportement et les interactions de votre public cible avec votre campagne marketing.

Les tests A/B vous aident non seulement à découvrir le comportement de votre public, mais les résultats des tests peuvent également vous aider à établir vos futurs objectifs marketing.

Voici quelques-uns des objectifs les plus courants que les spécialistes du marketing ont pour leur entreprise lors des tests A/B.

1. Taux de conversion plus élevé

Les tests A/B aident non seulement à attirer des visiteurs sur votre site Web, mais ils peuvent également contribuer à améliorer les taux de conversion.

Changer l'emplacement, la couleur ou même le texte d'ancrage de votre CTAs peut affecter le nombre de visiteurs qui cliquent dessus pour accéder à une page de destination.

Cela peut augmenter le nombre de personnes qui remplissent des formulaires sur votre site Web, vous fournissent leurs coordonnées et se « convertissent » en prospects.

2. Augmentation du trafic sur le site Web

Les tests A/B vous aideront à identifier la formulation idéale pour les noms de vos sites Web afin que vous puissiez capter l'attention de votre public.

Essayer d'autres noms de blog ou de page Web peut affecter le nombre de personnes qui visitent votre site Web en cliquant sur le titre du lien hypertexte. Cela a le potentiel d’améliorer les visiteurs du site Web.

Une augmentation du trafic en ligne, c’est positif ! Plus de trafic se traduit par plus de ventes.

3. Les bonnes images de produits

Vous savez que vous avez le produit ou le service idéal à proposer à votre marché cible. Mais comment savoir si vous avez choisi la bonne image de produit pour exprimer ce que vous proposez ?

Les tests A/B peuvent identifier quelle image de produit capte le mieux l’attention de votre public cible. Comparez les photographies et choisissez l'image avec le taux de vente le plus élevé.

4. Faible taux de rebond

Les tests A/B peuvent aider à déterminer ce qui détourne le trafic de votre site Web. Peut-être que l’ambiance de votre site Web ne correspond pas à votre groupe démographique cible. Peut-être que les couleurs s’entrechoquent, laissant un mauvais goût dans la bouche de votre public cible.

Si les visiteurs de votre site Web partent (ou "rebondissent") peu de temps après avoir consulté votre site, expérimenter d'autres ouvreurs d'articles de blog, polices de caractères ou photos bien visibles vous aidera à les conserver.

5. Moins d’abandons de panier

Les clients qui quittent leur site Web avec des objets dans leur panier représentent 70 % de toutes les entreprises de commerce électronique. Ceci est connu sous le nom d’« abandon de panier » et est évidemment préjudiciable à toute entreprise en ligne.

Ce pourcentage de désertion peut être réduit en expérimentant avec des photographies de produits alternatives, des styles de page de paiement et même lorsque les prix d'expédition sont affichés.

Examinons une liste de contrôle pour configurer, effectuer et évaluer un test A/B.

Comment concevoir un test A/B

Créer un test A/B peut sembler une entreprise difficile au premier abord. Mais croyez-nous quand nous disons que c'est facile.

La clé pour créer un test A/B réussi consiste à déterminer quels aspects de votre blog, site Web ou campagne publicitaire peuvent être comparés et mis en contraste avec une version nouvelle ou différente.

Avant de tester chaque aspect de votre plan marketing, consultez ces bonnes pratiques en matière de tests A/B.

Testez les bons éléments

Énumérez les aspects qui peuvent avoir un impact sur la façon dont votre public cible interagit avec vos publicités ou votre site Web. Déterminez quels composants de votre site Web ou de votre campagne marketing ont le plus d'effet sur une vente ou une conversion. Assurez-vous que les éléments que vous sélectionnez sont adaptés et peuvent être ajustés pour des raisons de test.

Dans une campagne publicitaire Google, par exemple, vous pouvez tester quelles polices de caractères ou quelles images captent le mieux l'attention de votre public. Alternativement, vous pouvez tester deux pages pour voir laquelle maintient les internautes plus longtemps sur votre site Web.

Choisissez des éléments de test pertinents en répertoriant et en hiérarchisant les aspects qui ont un impact sur vos ventes totales ou votre conversion de leads.

Calculer la taille de l'échantillon

La taille de l’échantillon d’un test A/B peut avoir une influence significative sur les résultats – et ce n’est pas toujours une chose positive. Un échantillon trop petit fausserait les résultats.

Assurez-vous que la taille de votre échantillon est suffisamment grande pour obtenir des résultats fiables. Utiliser des ressources telles qu'une taille d'échantillon ordinateur pour vous aider à déterminer le nombre optimal d'interactions ou de visiteurs sur votre site Web ou votre campagne.

Vérifiez vos données

Un test fractionné bien conçu produira des résultats statistiquement significatifs et fiables. En d’autres termes, les résultats de vos tests A/B ne sont pas affectés par la randomisation ou le hasard. Mais comment pouvez-vous être certain que vos résultats sont statistiquement significatifs et fiables ?

Outils pour les données vérification sont disponibles, tout comme ils le sont pour établir la taille de l’échantillon.

Utiliser des outils comme la signification des tests A/B calculatrices, vous pouvez vous assurer que vos données sont statistiquement significatives et fiables.

Planifiez vos tests

Lorsque vous comparez des variables, il est essentiel de maintenir le reste de vos contrôles constants, même lorsque vous exécutez vos tests.

Choisissez une durée comparable pour les deux parties testées afin de garantir la précision de vos tests fractionnés. Pour obtenir les résultats les meilleurs et les plus précis, lancez vos campagnes en même temps.

Choisissez une période pendant laquelle vous pouvez vous attendre à un trafic comparable pour les deux moitiés de votre test fractionné.

Testez un élément à la fois

Ne testez pas plusieurs composants en même temps. Un bon test A/B se concentrera sur un seul aspect à la fois.

Chaque aspect de votre site Web ou de votre campagne publicitaire peut avoir une influence majeure sur le comportement de votre public cible. C’est pourquoi, lors des tests A/B, il est essentiel de se concentrer sur un seul aspect à la fois.

Essayer de tester plusieurs éléments dans le même test A/B fournira des résultats non fiables. Vous ne saurez pas quel facteur a le plus influencé le comportement des clients si les données sont inexactes.

Assurez-vous que votre test fractionné ne concerne qu'un seul aspect de votre campagne publicitaire ou de votre site Web.

Analyser les données

Vous pouvez comprendre comment votre public cible interagit avec votre campagne et vos pages Web en tant que spécialiste du marketing. Les tests A/B peuvent fournir une image plus précise de la façon dont les clients interagissent avec vos sites Web.

Une fois les tests terminés, prenez le temps d’analyser en profondeur les résultats. Vous pourriez être surpris d’apprendre que ce que vous pensiez fonctionner pour vos campagnes est en réalité moins efficace que prévu.

Centres de données qui est précis et fiable peut transmettre une histoire différente de celle à laquelle vous vous attendiez. Utilisez les données pour vous aider à planifier ou à modifier votre marketing.

Comment tester A/B vos formulaires avec l'application LeadGen

La méthode la plus simple pour mettre en place des tests de conversion de formulaires générateurs de leads :

1. Créer la première variante
Créez un formulaire Leadgen, choisissez un modèle et concevez-le, puis intégrez-le sur votre page.

2. Créez votre deuxième variante

Cliquez sur le mode formulaire de test A/B et clonez votre formulaire ou créez un formulaire à partir de zéro qui est différent de votre première variante de formulaire.

3. Commencez l'expérience
Vous pouvez désormais tester A/B votre formulaire en quelques clics seulement.

Après le test A/B

Enfin, voyons ce qu'il faut faire après votre test A/B :

1. Concentrez-vous sur la métrique souhaitée

Encore une fois, même si vous mesurez plusieurs indicateurs, concentrez votre analyse sur l’indicateur objectif clé.

Par exemple, si vous avez testé deux versions de formulaire et choisi les prospects comme statistique clé, ne vous concentrez pas trop sur les taux de clics.

Vous remarquerez peut-être un taux de clics élevé mais de faibles conversions, auquel cas vous devez choisir la variante avec un taux de clics inférieur.

2. Grâce à notre calculateur de tests A/B, vous pouvez déterminer la pertinence de vos résultats

Pour le savoir, vous devrez effectuer un test de signification statistique. Définissez vos paramètres de test dans la fenêtre contextuelle. Donnez à votre expérience un titre unique et choisissez les variétés challenger que vous souhaitez utiliser pour rivaliser avec votre variante championne actuelle.

Enfin, une fois les options définies, cliquez sur « Démarrer l'expérience » pour lancer votre test AB. LeadGen répartira ensuite dynamiquement le trafic sur votre formulaire d'intégration entre les deux formulaires.

Votre expérience est désormais active et vous pouvez accéder au tableau de bord de suivi à tout moment en visitant la zone expériences de la page de présentation du formulaire.

3. Agissez en fonction de vos résultats

Si une variante surpasse statistiquement l’autre, vous avez un gagnant. Terminez votre test en désactivant la variante perdante dans votre instrument de test A/B.

Les données échouées peuvent vous aider à trouver une nouvelle itération sur votre nouveau test a/b.

Si aucune des deux variations n’est significative et que la variable que vous avez examinée n’a eu aucun effet sur les résultats, vous devez alors qualifier le test de non concluant. Dans cette situation, continuez avec la variante originale ou effectuez un autre test.

 

4. Planifiez votre prochain test A/B

Le test A/B que vous venez de réaliser vous a peut-être aidé à découvrir une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité de votre matériel marketing, mais ne vous arrêtez pas là. Il y a toujours place à l’amélioration.

Vous pouvez même faire un test A/B sur un autre aspect du même formulaire que vous venez de tester.

Par exemple, si vous avez récemment testé un titre sur un formulaire en ligne, pourquoi ne pas également tester le corps du texte ? Ou peut-être une palette de couleurs ? Ou peut-être des images ? Soyez toujours à la recherche de stratégies pour améliorer les taux de conversion et la génération de leads.

QFP

1. Comment planifier un test A/B ?

La planification d'un test A/B implique une approche systématique de la conception et de la réalisation du test afin de garantir des résultats précis et exploitables. Voici un guide étape par étape sur la façon de planifier un test A/B :

un. Définissez votre objectif : Décrivez clairement l’objectif du test A/B. Identifiez la métrique spécifique ou l'indicateur de performance clé (KPI) que vous souhaitez améliorer ou mesurer via le test.

b. Choisissez une variable à tester : Choisissez l'élément que vous souhaitez tester, appelé « variable ». Il peut s'agir de n'importe quoi, de la mise en page, de la couleur, du texte ou de l'appel à l'action sur une page Web ou un e-mail.

c. Créer des hypothèses : Formuler des hypothèses sur la manière dont le changement de variable peut avoir un impact sur le résultat souhaité. Ces hypothèses guideront la conception de vos variantes de tests.

d. Déterminer la taille de l'échantillon : Calculez la taille d’échantillon requise pour obtenir une signification statistique. Un échantillon plus grand donnera des résultats plus fiables.

e. Randomiser les participants : Divisez au hasard votre public en deux groupes ou plus (A, B, etc.). Assurez-vous que les participants sont assignés au hasard à chaque variante pour éviter les biais.

F. Développer des variantes : Créez différentes versions (A et B) de votre élément de test en fonction des hypothèses. Gardez tous les autres éléments cohérents entre les variations pour isoler l’effet de la variable testée.

g. Définir la durée du test : Déterminez la durée du test A/B. Il doit être suffisamment long pour collecter suffisamment de données, mais pas trop long pour éviter que des facteurs externes n'influencent les résultats.

h. Suivi de la mise en œuvre : Configurez des outils ou des logiciels de suivi pour surveiller les performances de chaque variante. Cela peut impliquer l'utilisation d'un logiciel de test A/B, de plateformes d'analyse ou de codes de suivi personnalisés.

je. Exécutez le test : Lancez le test A/B et assurez-vous que tous les participants sont exposés à la variante qui leur a été attribuée.

j. Surveiller les résultats : Surveillez en permanence les performances de chaque variation tout au long de la durée du test. Collectez les données pertinentes et mesurez l’impact sur la métrique choisie.

k. Analyser les résultats : Une fois le test terminé, analysez les données pour déterminer quelle variation a le mieux réussi à atteindre l'objectif souhaité.

l. Conclure: Sur la base des résultats, tirez des conclusions sur l'efficacité de la variable testée pour améliorer le résultat souhaité.

m. Mettre en œuvre une variante gagnante : Si une variante surpasse considérablement les autres, implémentez la variante gagnante de manière permanente pour optimiser la métrique souhaitée.

n. Itérer et répéter : Utilisez les informations acquises grâce au test A/B pour éclairer vos futures expériences et améliorer continuellement votre site Web, vos e-mails ou vos stratégies marketing.

N'oubliez pas que les tests A/B sont un processus itératif et que les informations tirées de chaque test peuvent aider à éclairer et à améliorer les tests futurs afin d'obtenir de meilleurs résultats et d'optimiser efficacement vos actifs numériques.

2. Qu'est-ce qu'un test A/B ?

Les tests A/B, également appelés tests fractionnés, sont une méthode permettant de comparer deux ou plusieurs variantes d'une page Web, d'un e-mail, d'une publicité ou d'un autre contenu numérique afin de déterminer quelle version est la plus performante pour atteindre un but ou un objectif spécifique. Il s'agit d'une technique d'optimisation puissante utilisée par les entreprises et les spécialistes du marketing pour prendre des décisions basées sur les données et améliorer l'efficacité de leurs actifs numériques.

Dans les tests A/B, deux variantes ou plus, généralement étiquetées comme A, B, C, etc., sont créées, un seul élément (par exemple, conception, copie, appel à l'action) étant différent entre elles. Les variations sont ensuite présentées à des publics répartis au hasard et leurs performances sont mesurées à l'aide de mesures spécifiques ou d'indicateurs de performance clés (KPI).

L'objectif principal des tests A/B est d'identifier quelle variation conduit à un engagement utilisateur, des taux de conversion ou d'autres actions souhaitées plus élevés. En comparant les résultats, les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées sur la version la plus efficace et mettre en œuvre la variante gagnante pour maximiser le résultat souhaité.

17. Pourquoi les tests A/B sont importants ?

un. Prise de décision basée sur les données : Les tests A/B permettent aux entreprises de s'éloigner des hypothèses et des intuitions, pour s'appuyer plutôt sur des données et des informations concrètes pour prendre des décisions éclairées concernant leur contenu numérique.

b. Optimisation: En testant et en optimisant continuellement différents éléments des actifs numériques, les entreprises peuvent identifier les versions les plus efficaces qui correspondent le mieux à leur public cible.

c. Améliorer l'expérience utilisateur : Les tests A/B aident les entreprises à comprendre quels éléments de conception et de contenu génèrent de meilleures expériences utilisateur, conduisant à un engagement et une satisfaction client accrus.

d. Optimisation du taux de conversion : Pour les sites Web de commerce électronique ou les pages de génération de leads, les tests A/B peuvent améliorer considérablement les taux de conversion, entraînant une augmentation des revenus et de la croissance.

e. Rentabilité : Les tests A/B permettent aux entreprises d'apporter des améliorations progressives au fil du temps, évitant ainsi des refontes coûteuses qui pourraient ne pas donner les résultats souhaités.

F. Contenu personnalisé : Les tests A/B aident les entreprises à adapter leur contenu aux préférences de leur public, ce qui donne lieu à un contenu plus pertinent et plus convaincant.

g. Apprendre des échecs : Les tests A/B aident les entreprises à tirer les leçons des échecs et de ce qui ne fonctionne pas, conduisant ainsi à de meilleures stratégies et évitant de répéter des expériences infructueuses.

h. Aperçu du comportement du public : Les tests A/B fournissent des informations précieuses sur la manière dont les utilisateurs interagissent avec le contenu numérique, conduisant à une meilleure compréhension du comportement et des préférences du public.

En conclusion, les tests A/B sont une pratique cruciale pour les entreprises et les spécialistes du marketing afin d'optimiser leurs actifs numériques, d'augmenter l'engagement et les conversions et, en fin de compte, de stimuler la croissance de l'entreprise. Il permet une prise de décision basée sur les données et une amélioration continue, garantissant ainsi que les entreprises offrent la meilleure expérience possible à leur public.

4. Quels sont les avantages de réaliser des tests A/B pour mon site Web ou mes campagnes marketing ?

Effectuer des tests A/B pour votre site Web ou vos campagnes marketing offre une gamme d'avantages qui peuvent améliorer considérablement vos performances globales et stimuler la croissance de votre entreprise. Certains des principaux avantages comprennent :

un. Prise de décision basée sur les données : Les tests A/B vous permettent de prendre des décisions basées sur des données concrètes plutôt que sur des hypothèses ou des intuitions. Il fournit des preuves empiriques de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas, vous guidant pour optimiser vos stratégies.

b. Taux de conversion accrus : Les tests A/B aident à identifier les variations les plus efficaces qui conduire à des taux de conversion plus élevésEn mettant en œuvre des variantes gagnantes, vous pouvez attirer plus de prospects, de clients et de revenus.

c. Expérience utilisateur améliorée : Tester différents éléments sur votre site Web ou dans des supports marketing vous aide à comprendre ce qui résonne le mieux auprès de votre public, conduisant à une expérience utilisateur améliorée et à un engagement accru.

d. Un retour sur investissement plus élevé : Les tests A/B vous permettent d'investir des ressources plus efficacement en vous concentrant sur les éléments qui génèrent les meilleurs résultats. Cette optimisation se traduit souvent par des retours sur investissement plus élevés sur vos investissements marketing.

e. Meilleures performances du contenu : En testant différentes variantes de contenu, vous pouvez déterminer quels messages, images ou vidéos sont les plus convaincants pour votre public, ce qui donne lieu à des messages plus percutants et contenu engageant.

F. Taux de rebond réduits : L'optimisation de votre site Web grâce aux tests A/B peut réduire les taux de rebond en offrant aux visiteurs un contenu plus pertinent et plus engageant, les encourageant ainsi à rester plus longtemps sur votre site.

g. Informations client améliorées : Les tests A/B peuvent fournir des informations précieuses sur le comportement, les préférences et les problèmes des clients. Mieux comprendre vos clients vous permet d’adapter vos offres et vos efforts marketing pour répondre à leurs besoins.

h. Avantage du concurrent : Tester et améliorer constamment votre site Web ou vos campagnes marketing vous donne un avantage concurrentiel. Garder une longueur d'avance sur vos concurrents garantit que vous offrez en permanence la meilleure expérience utilisateur.

je. Rentabilité : Les tests A/B vous permettent d'apporter des améliorations progressives au fil du temps, évitant ainsi des refontes coûteuses qui pourraient ne pas donner les résultats souhaités.

j. Optimisation continue : Les tests A/B favorisent une culture d’amélioration continue et d’expérimentation. L'optimisation régulière de vos stratégies vous aide à rester pertinent et à vous adapter à l'évolution de la dynamique du marché.

k. Stratégies de marketing éclairées : Les informations obtenues grâce aux tests A/B peuvent éclairer vos stratégies marketing globales, garantissant que vous allouez les ressources là où elles ont le plus d'impact.

l. Validation empirique : Les tests A/B fournissent une validation empirique de vos hypothèses marketing, vous donnant confiance dans vos décisions marketing.

Les tests A/B permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données, d'améliorer les taux de conversion, d'améliorer l'expérience utilisateur et d'optimiser les efforts marketing. En testant et en itérant continuellement, vous pouvez obtenir des améliorations significatives et rester compétitif dans votre secteur.

5. Combien de temps dois-je effectuer un test A/B pour obtenir des résultats fiables ?

La durée d'un test A/B dépend de plusieurs facteurs, notamment la taille de votre audience, le niveau de trafic ou d'engagement et l'ampleur du changement attendu dans le comportement des utilisateurs. Pour obtenir des résultats fiables et statistiquement significatifs, il est essentiel d'exécuter le test pendant une période adéquate. Voici quelques considérations pour déterminer la durée :

un. Taille de l'échantillon: Plus la taille de votre échantillon (nombre de visiteurs ou de participants) est grande, plus vite vous pouvez atteindre une signification statistique. Un échantillon plus grand réduit la marge d’erreur et permet d’obtenir des résultats plus fiables.

b. Taille de l’effet attendu : Si vous prévoyez un changement significatif dans le comportement des utilisateurs en raison de la variation testée, vous aurez peut-être besoin d'une durée de test plus courte pour détecter l'impact. A l’inverse, si vous attendez un effet subtil, une durée de test plus longue peut être nécessaire.

c. Taux de conversion de base : Plus votre taux de conversion de base est élevé, plus la durée du test nécessaire pour détecter une différence statistiquement significative est courte. Pour des taux de conversion de base inférieurs, plus de temps peut être nécessaire.

d. Durée d'exécution minimale : Les experts du secteur recommandent d'effectuer un test A/B pendant au moins deux à quatre semaines. Cela garantit que vous capturez les différents jours de la semaine et les variations hebdomadaires ou mensuelles potentielles du comportement des utilisateurs.

e. Variabilité du comportement des utilisateurs : Si le comportement des utilisateurs varie considérablement au cours de la semaine ou du mois, il est crucial d'exécuter le test sur une durée qui inclut différents modèles.

F. Métriques dépendantes du temps : Certaines mesures peuvent avoir une saisonnalité ou des tendances dépendantes du temps. Dans de tels cas, vous devrez peut-être exécuter le test sur une période plus longue pour observer les changements sur différentes périodes.

g. Le volume de circulation: Les tests A/B avec des volumes de trafic élevés peuvent atteindre une signification statistique plus rapidement que les tests avec des volumes de trafic plus faibles.

h. Résultats statistiquement significatifs : Visez un résultat statistiquement significatif avec un niveau de confiance d’au moins 95 %. Cela signifie que vous pouvez être sûr à 95 % que les différences observées ne sont pas dues au hasard.

je. Résultats du suivi : Surveillez en permanence les résultats tout au long de la durée du test pour évaluer si des tendances ou des modèles significatifs émergent dès le début. Si les résultats deviennent concluants avant la durée prévue du test, vous pouvez mettre fin au test plus tôt.

Il est essentiel d'équilibrer l'exécution du test suffisamment longtemps pour collecter des données fiables et obtenir des résultats en temps opportun. En prenant en compte ces facteurs et en utilisant des calculateurs de signification statistique ou des outils de test A/B, vous pouvez déterminer la durée de test appropriée pour votre expérience spécifique.

6. Quels outils ou logiciels puis-je utiliser pour les tests A/B ?

Il existe de nombreux outils et logiciels disponibles pour effectuer des tests A/B, allant des solutions simples et conviviales aux plates-formes plus avancées dotées de fonctionnalités robustes. Voici quelques outils de test A/B populaires largement utilisés par les entreprises et les spécialistes du marketing :

je. Google Optimiser : Un outil de test A/B gratuit et facile à utiliser proposé par Google. Il s'intègre parfaitement à Google Analytics, ce qui le rend pratique pour les utilisateurs utilisant déjà l'écosystème Google.

ii. Application LeadGen : Augmentez les conversions de prospects en utilisant les tests de formulaires en ligne dans le Application LeadGen. Les formulaires sont la principale interface qui convertit les visiteurs en prospects. Les tests A/B de vos formulaires pour prospects vous permettront d’augmenter les taux de conversion indéfiniment sans modifier une seule partie de votre site Web. Les tests de conversion pour l'application LeadGen sont entièrement automatisés : répliquez simplement votre variante de champion, modifiez et créez une nouvelle variante, et commencez l'expérience de formulaire.

iii. De manière optimale : Une puissante plateforme de tests A/B et d'expérimentation qui s'adresse à la fois aux petites entreprises et aux organisations de grande taille. Il offre un large éventail de fonctionnalités, notamment des options avancées de ciblage et de personnalisation.

iv. Oeuf fou : Cet outil se concentre sur l'analyse visuelle, proposant des cartes thermiques et des enregistrements d'utilisateurs pour comprendre le comportement des utilisateurs et optimiser efficacement les sites Web.

v.AB Savoureux : Une plate-forme conviviale qui fournit des fonctionnalités de tests A/B, de personnalisation et d'optimisation de l'expérience client. Convient aussi bien aux petites entreprises qu'aux grandes entreprises.

vi. Convertir: Un outil de test A/B et de personnalisation avec une interface conviviale. Il offre des fonctionnalités avancées, notamment des expériences sur plusieurs pages et un ciblage personnalisé.

vii. Rebond : Principalement connu comme un créateur de pages de destination, Unbounce inclut également des fonctionnalités de test A/B, permettant aux utilisateurs d'optimiser leurs pages de destination pour de meilleurs taux de conversion.

Lors de la sélection d'un outil de test A/B, tenez compte de facteurs tels que la facilité d'utilisation, l'intégration avec d'autres outils marketing, le nombre de visiteurs ou de tests autorisés dans votre plan, les capacités de reporting et le support client. Certains outils proposent des essais gratuits ou des versions limitées, vous permettant de tester leurs fonctionnalités avant de vous engager dans un forfait payant.

Choisissez l'outil qui correspond le mieux à vos besoins et à votre budget tout en fournissant les fonctionnalités requises pour vos objectifs de tests A/B.

7. Puis-je exécuter des tests A/B sur différents appareils ou plates-formes, comme un mobile ou un ordinateur de bureau ?

Oui, vous pouvez et devez exécuter des tests A/B sur différents appareils ou plates-formes, tels que les mobiles ou les ordinateurs de bureau. Les tests A/B ne se limitent pas à un appareil ou une plate-forme spécifique ; il s'agit d'une méthode polyvalente qui peut être appliquée sur divers points de contact numériques pour optimiser les expériences utilisateur et les conversions.

L'exécution de tests A/B sur différents appareils est cruciale, car le comportement et les préférences des utilisateurs peuvent varier considérablement entre les utilisateurs mobiles et les utilisateurs de bureau.

En effectuant des tests A/B sur différents appareils et plates-formes, vous pouvez recueillir des informations sur les préférences et les comportements des utilisateurs, vous permettant ainsi d'adapter vos expériences numériques pour répondre à leurs besoins. En fin de compte, cette approche conduit à des conversions plus élevées, à un meilleur engagement des utilisateurs et à de meilleures performances globales sur tous les appareils.

8. Comment gérer les résultats non concluants ou lorsqu'il n'y a pas de différence significative entre les variations ?

Gérer des résultats non concluants ou lorsqu'il n'y a pas de différence significative entre les variations d'un test A/B peut être difficile. Bien que les résultats non concluants soient courants dans les tests A/B, il est essentiel de les aborder avec un état d'esprit systématique et analytique.

N'oubliez pas que les résultats non concluants font naturellement partie du processus de test A/B. La clé est d’utiliser ces résultats comme opportunités d’apprentissage, d’affiner votre stratégie de test et de continuer à expérimenter pour optimiser efficacement vos expériences numériques.

Réflexions finales

Identifier et corriger les « gros » problèmes qui poussent vos utilisateurs à abandonner inutilement et affectent négativement votre taux de conversion est souvent la première étape dans l'optimisation de vos formulaires ou de vos paiements en ligne. Des outils de création de formulaires comme Regardez la vidéo ci-dessus pour apprendre à utiliser les formulaires LeadGen dans l'éditeur Wix et optimiser votre site Web pour générer des prospects. sont excellents pour identifier et résoudre rapidement les problèmes.

De nombreuses entreprises se frotteront les mains, proclameront « travail terminé » et passeront à l'élément suivant de leur liste de problèmes à ce stade. C'est une chance gâchée. Même si les principaux problèmes d'un formulaire ont été résolus, il existe toujours un énorme potentiel d'amélioration du taux de conversion grâce à une expérience correctement exécutée ou à une campagne de tests A/B.

Espérons que ce qui précède vous a guidé à travers le processus difficile de mise en place et de fonctionnement de votre processus de test A/B, et vous a également convaincu de ses avantages. Bon test !