Sur internet, on sait que tout ce qui est fait pour attirer l’attention est extrêmement important. De nombreux outils sont créés pour aider à la conception des sites et à leur développement. Pour mieux réussir, vous devez connaître votre public et quels sont les meilleurs moyens de l’atteindre. Pour cela, il est possible d’utiliser les tests A/B. Mais quels sont-ils ? À quoi servent-ils ? Comment les utiliser ? Continuez avec nous et découvrez tout cela.
Que sont les tests A/B ?
Les tests A/B vous permettent de comparer deux versions d’une stratégie publicitaire pour trouver la meilleure. Pour ce faire, vous utilisez des variables publicitaires telles que le contenu, l’audience ou le placement. En termes simples, un test A/B consiste à créer deux variantes d’un même élément, tel qu’un site web ou un titre de courriel. En suite, il faut les soumettre au public pour qu’il mesure et choisisse celle qui fonctionne le mieux. L’objectif d’un tel test est d’analyser quel est le contenu qui sert le mieux notre audience. Cette analyse fournit des données concrètes pour améliorer tout type de campagne. En outre, elle fonctionne très bien pour optimiser une stratégie de marketing par courriel ou une page de renvoi, entre autres.
A lire également : Les secrets acoustiques des casques filaires révélés
Par exemple, vous souhaitez tester l’efficacité d’un Email Marketing, avant de l’envoyer à tout le monde ? Envoyez-le à 5 % de votre base de données et patientez. Après plus ou moins 24 heures, il est possible d’analyser quelle campagne a été la plus efficace. Ainsi, vous pourrez l’envoyer à tout le reste de votre audience. Ce type d’action est largement utilisé dans les stratégies marketing, les campagnes de pages de destination et autres. De plus, vous pouvez l’utiliser pour mesurer les abonnements, les ventes, etc. Nous pouvons le compléter en les combinant avec Google Analytics, connaissant d’autres informations à travers les clics effectués.
A lire aussi : Les meilleurs achats que vous pouvez faire sur le site NextLevel
Comment fonctionne le test A/B ?
Comme vous le savez déjà, cette méthode consiste à développer deux versions d’un même élément qui va être lancé sur le marché. Il s’agit par exemple de tester deux pages de destination différentes (une bleue et une verte, par exemple, avec des CTA différents). Utilisez ensuite les mesures de variation et déterminez celle qui fonctionne le mieux. Dans ce cadre, il existe différents éléments à comparer et avec lesquels des tests A/B peuvent être réalisés. Nous vous en donnons quelques-uns :
- Le texte d’un atterrissage ou d’un article et le nombre de paragraphes inclus.
- La couleur, l’emplacement et la taille des CTA.
- Les titres des produits et le corps des descriptions.
- La structure visuelle du web.
- Les types de formulaires
- L’emplacement et le nombre d’images sur les pages de produits
La réalisation d’un test A/B dans votre stratégie de marketing numérique dépend beaucoup du type de page que vous gérez. Par exemple : rechercher de nouveaux lecteurs pour votre blog n’est pas la même chose que de vendre un produit dans un e-commerce. Le fait que le public choisisse l’un ou l’autre permettra d’améliorer les résultats de votre site web. Pour cela, il faut toujours être clair sur la variable qui détermine l’expérience gagnante. Il existe de nombreux outils qui peuvent être utilisés pour mesurer la conversion de ces tests. Les principaux sont : Content Experiment de Google Analytics ou Visual Website Optimizer, entre autres.
Étapes pour effectuer un test A/B
Choisissez la page que vous allez modifier et pourquoi. Il y a une grande différence entre modifier les éléments qui composent un lien et modifier la page principale du Web. Une fois que vous avez compris cela, réfléchissez aux modifications que vous allez apporter et pourquoi vous allez les faire. Mettez-vous à la place de l’utilisateur et expérimentez.
Faites un plan de ce que vous allez tester et de ce que vous voulez obtenir avec ces expériences. Choisissez un outil qui vous permet de mettre en place des tests. Il vous permettra de répartir le trafic entre la page de contrôle (celle que vous n’avez pas modifiée) et la page de test. Dans le cas des outils de marketing par courriel, la plupart d’entre eux ont déjà intégré le module de tests A/B.
Comment interpréter les résultats d’un test A/B ?
Une fois votre test A/B terminé, vous devez interpréter les résultats pour pouvoir prendre une décision éclairée sur la page à conserver. Voici quelques étapes clés pour aider à l’interprétation des résultats.
Le taux de conversion est un indicateur important pour mesurer les performances d’une page Web. Il s’agit du nombre total de conversions divisé par le nombre total de visiteurs sur la page. Examinez attentivement l’évolution des taux entre la page originale et celle qui a été modifiée afin de savoir si les changements ont un impact positif ou négatif.
Les tests A/B nécessitent une certaine quantité de données avant que cela ne soit significatif d’un point de vue statistique. Vous pouvez utiliser des outils en ligne tels que Google Analytics ou Optimizely pour analyser vos données et déterminer si elles sont suffisamment fiables.
Vous devez prendre en compte les comportements utilisateur, comme leur emplacement géographique ou leurs préférences sous forme graphique, lorsque vous examinez vos résultats. Si vous constatez des différences significatives dans ces domaines hors comportement général (taux universel), cela peut indiquer que votre public réagit différemment aux deux versions testées.
Attention lorsqu’on teste plusieurs variables à la fois car cela peut rendre difficile l’analyse des résultats à cause de l’effet du mélange de plusieurs variables, mais en respectant ces principales étapes, vous devriez être en mesure d’interpréter correctement les résultats de votre test A/B.
Les avantages et limites des tests A/B dans l’optimisation de votre site web
Les tests A/B sont un moyen efficace d’optimiser votre site Web, mais ils présentent aussi des avantages et des limites. Voici quelques-uns de ces points à prendre en compte.
Les tests A/B peuvent aider les entreprises à améliorer l’efficacité de leur site Web en offrant une meilleure expérience utilisateur. Ces tests permettent aux annonceurs ou propriétaires de sites web d’examiner les performances d’une page particulière ainsi que la comparaison avec celle qui a été modifiée pour offrir divers éléments tels que la couleur, le texte et/ou l’emplacement du bouton CTA (call-to-action). Les résultats obtenus aident à identifier rapidement ce qui fonctionne le mieux auprès du public cible.
La mise en place d’un test A/B est facile et ne nécessite pas beaucoup de ressources financières ni humaines. Des solutions telles que Google Analytics proposent gratuitement cette fonctionnalité, ce qui rend plus facilement accessible cette méthode.
Bien qu’ils soient utiles pour optimiser votre site, il y a aussi un certain nombre de limitations liées aux tests A/B. Ces tests prennent souvent plusieurs semaines ou mois avant qu’il y ait suffisamment de données fiables collectées pour pouvoir interpréter correctement les résultats.
De même, tester trop souvent sans utiliser un grand espace temporel peut rendre difficile l’évaluation des résultats globaux car cela inclura simplement une variation aléatoire dans les données collectées. Bien qu’il soit possible d’utiliser un segment précis sur Google Analytics pour obtenir des données plus pertinentes par rapport à votre audience, les résultats peuvent être faussés si ce segment n’est pas assez grand ou bien qu’il est trop homogène.
Les tests A/B sont aussi limités dans la mesure où ils ne prennent en compte qu’une seule variable à la fois. Lorsque plusieurs variables sont modifiées simultanément, il peut être difficile de savoir exactement quelle est l’incidence de chaque changement sur le comportement du public cible.
Bien qu’ils présentent quelques limitations, les tests A/B restent un outil essentiel pour l’optimisation d’un site web et aideront sans aucun doute les entreprises à mieux comprendre leur audience et à offrir une expérience utilisateur optimale.