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.
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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.
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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.