Qu'est-ce que le test A/B ? Conseils, outils et exemples concrets

Il y a d'excellents spécialistes du marketing, et d'autres qui font des tests A/B sur tout.

Ce sont eux qui obtiennent des taux d'ouverture d'e-mails 40% plus élevés, tandis que vous vous demandez pourquoi vos campagnes échouent.

Ils obtiennent des clients avec plus que la taux de conversion moyens qui font réfléchir votre patron.

Pendant ce temps, vous devez deviner ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

Le problème, c'est qu'ils ne sont pas nécessairement plus intelligents que vous. Ils vérifient simplement leurs hypothèses au lieu de se fier à leur instinct.

Les tests A/B ne sont pas des expériences complexes de science des données réservées aux géants de la technologie.

Il s'agit d'une méthode simple que tout le monde peut utiliser pour prendre de meilleures décisions.

Si vos tâches quotidiennes consistent à rédiger des lignes d'objet pour les courriels, à concevoir des pages d'atterrissage ou à rédiger des messages sur les médias sociaux, les tests A/B vous permettent d'éviter les conjectures en matière de marketing.

Aujourd'hui, nous allons vous présenter tout ce que vous devez savoir sur les tests A/B.

Nous aborderons les principes de base, nous passerons en revue des exemples réels et nous vous montrerons exactement quels outils utiliser.

À la fin, vous saurez comment mettre en place des tests qui font réellement bouger l'aiguille de vos indicateurs commerciaux.

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Principaux enseignements

• Les tests A/B comparent deux versions d'un contenu pour voir laquelle est la plus performante.

• La signification statistique est plus importante que l'intuition lors de la prise de décision

• Les lignes d'objet des courriels, les textes publicitaires et les pages d'atterrissage bénéficient le plus des tests A/B.

• Il existe des outils de test gratuits, mais les plateformes payantes offrent des fonctionnalités plus avancées.

• La durée du test doit être d'au moins un cycle économique complet.

• De petits changements peuvent conduire à des améliorations massives des taux de conversion

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

Les tests A/B s'apparentent à une expérience contrôlée pour votre marketing.

Vous créez deux versions de quelque chose (version A et version B), vous les montrez à différents groupes de personnes et vous les présentez au public. les canaux de commercialisationet de voir laquelle est la plus performante.

Il s'agit d'une compétition directe entre vos idées. 

Au lieu de discuter du titre le plus accrocheur ou de la couleur du bouton qui convertit le mieux, vous laissez les données réelles décider.

Le processus est simple : divisez votre public de manière aléatoire, montrez à la moitié d'entre eux la version A, montrez à l'autre moitié la version B, puis mesurez les résultats.

La version qui l'emporte est diffusée à tout le monde.

Mais c'est là que la plupart des gens se trompent. Ils effectuent des tests pendant trois jours, constatent que la version B l'emporte de 2% et déclarent leur victoire.

Les véritables tests A/B requièrent une signification statistique.

Cela signifie qu'il faut collecter suffisamment de données pour prouver que la différence n'est pas le fruit du hasard.

Les tests A/B fonctionnent parce qu'ils éliminent biais marketing.

Vos préférences personnelles n'ont pas d'importance. L'opinion de votre patron n'a pas d'importance. Ce qui compte, c'est ce qui incite les gens à cliquer, à acheter ou à s'engager.

Pourquoi faut-il faire des tests A/B ?

Parce que les hypothèses tuent les entreprises.

Tous les spécialistes du marketing pensent savoir ce qui fonctionne.

Nous avons tous des théories sur les lignes d'objet parfaites, les couleurs idéales des boutons et les textes persuasifs. Le problème ? Nous nous trompons la moitié du temps.

Les tests A/B vous évitent des erreurs coûteuses.

Au lieu de lancer une campagne sur la base de ce qui vous semble juste, vous testez d'abord de petits lots. Si la version A est un échec, vous n'avez gaspillé qu'une fraction de votre budget.

L'avantage est énorme. Les petites améliorations s'accumulent au fil du temps.

Une augmentation de 10% du taux d'ouverture des e-mails ne semble pas très excitante jusqu'à ce que vous réalisiez que cela signifie 10% de prospects en plus chaque mois pendant le reste de l'année.

Les tests A/B renforcent également la confiance au sein de l'organisation.

Lorsque vous pouvez prouver que votre bouton rouge a surpassé le bouton bleu avec une confiance de 95%, les parties prenantes cessent de remettre en question vos décisions. Les données l'emportent toujours sur les opinions.

De plus, vous apprenez des choses qui vous surprennent.

Le titre que vous détestiez pourrait être le plus performant. L'e-mail que vous trouviez trop long pourrait mieux convertir que votre version "percutante".

Comment fonctionne le test A/B ? Pas à pas

L'exécution d'un test A/B n'a rien de sorcier, mais il y a une bonne et une mauvaise façon de procéder.

Étape 1 : Choisir un élément à tester

Concentrez-vous sur une seule variable. Si vous modifiez à la fois le titre et la couleur du bouton, vous ne saurez pas quel changement est à l'origine de l'amélioration. Testez d'abord le titre, puis la couleur du bouton.

Étape 2 : Formuler une hypothèse

Ne vous contentez pas de tester des choses au hasard. Ayez une théorie sur les raisons pour lesquelles la version B pourrait être plus performante que la version A.

Peut-être pensez-vous que les lignes d'objet plus courtes fonctionnent mieux, ou que les boutons rouges convertissent mieux que les boutons bleus.

Étape 3 : Créer des variantes

Créez la version A (votre contrôle) et la version B (votre test). Tout le reste est identique.

Si vous testez les lignes d'objet d'un courriel, le contenu du courriel doit être exactement le même.

Étape 4 : Divisez votre public de façon aléatoire

La plupart des outils de test A/B gèrent cela automatiquement. Le mot clé est "au hasard". N'envoyez pas la version A à vos meilleurs clients et la version B à tous les autres.

Étape 5 : Décider des indicateurs de réussite

Que mesurez-vous ? Les taux de clics ? Les taux de conversion ? Les recettes par visiteur ?

Choisissez votre indicateur avant de commencer les tests, et non après avoir vu les résultats.

Étape 6 : Déterminer la taille de l'échantillon

Utilisez un calculateur de taille d'échantillon pour déterminer le nombre de personnes nécessaires pour obtenir une signification statistique.

Cela dépend de votre taux de conversion actuel et de l'ampleur de la hausse que vous souhaitez détecter.

Étape 7 : Exécuter le test

Laissez-le fonctionner jusqu'à ce que vous atteigniez la taille de l'échantillon ou le niveau de confiance que vous souhaitez. Ne consultez pas les résultats tous les jours et ne vous arrêtez pas prématurément parce qu'une version est gagnante.

Étape 8 : Analyse des résultats

Recherchez une signification statistique, généralement un niveau de confiance de 95% ou plus.

Si vous n'atteignez pas le seuil de signification, vous n'avez pas de gagnant. Prolongez le test ou acceptez qu'il n'y ait pas de différence significative.

Étape 9 : Mise en œuvre du gagnant

Présentez la version gagnante à l'ensemble de votre public. Consignez ce que vous avez appris et utilisez ces informations pour vos futurs tests.

Étape 10 : Poursuivre les tests

Les tests A/B sont un processus, pas un événement ponctuel. Une fois que vous avez trouvé un gagnant, testez-le contre un nouveau challenger.

Les tests A/B dans le marketing : Cas d'utilisation

Les tests A/B fonctionnent pour presque tous les types de contenu marketing.

Voici les domaines dans lesquels l'impact sera le plus important :

1. Lignes d'objet des courriels et appels à l'action

L'e-mail est le paradis des tests A/B. Vous pouvez tester les lignes d'objet, le texte de prévisualisation, les heures d'envoi, les noms des destinataires et le contenu de l'e-mail. Les lignes d'objet présentent généralement les plus grandes différences.

Essayez de tester la longueur (court ou long), la personnalisation (avec ou sans prénom), l'urgence (limité dans le temps ou toujours d'actualité) et le ton (formel ou décontracté).

Même de petites améliorations des taux d'ouverture se traduisent par une augmentation des recettes.

Appel à l'action Les boutons sont une autre mine d'or. Testez différentes couleurs, textes, tailles et positions. Le bouton "Acheter maintenant" peut être plus efficace que le bouton "Commencer", ou vice versa.

2. Créations publicitaires et messages sur les médias sociaux

Les plateformes de médias sociaux intègrent des tests A/B pour les publicités.

Vous pouvez tester différentes images, vidéos, titres et descriptions pour voir ce qui plaît à votre public.

Pour les publications organiques, essayez de tester différentes heures de publication, des stratégies de hashtag et des formats de contenu.

La vidéo peut être plus performante que les images pour votre public, et les posts en carrousel peuvent être plus performants que les images individuelles.

Si vous utilisez du contenu généré par l'IA pour des publicités ou des posts sociaux, envisagez d'utiliser Humanisateur d'IA indétectable pour affiner votre texte.

Les textes rédigés par l'IA manquent souvent de la touche humaine qui stimule l'engagement, et les humaniser peut améliorer les performances de vos tests A/B.

3. Pages d'atterrissage et taux de conversion

Les pages d'atterrissage offrent des possibilités de test infinies.

Testez les titres, les sous-titres, les images, les formulaires, les témoignages et la mise en page. Même de petites modifications peuvent avoir un impact considérable sur les taux de conversion.

Concentrez-vous d'abord sur les éléments situés au-dessus du pli. Le titre, l'image du héros et l'appel à l'action principal sont les éléments qui retiennent le plus l'attention.

Une fois ces éléments optimisés, passez aux éléments secondaires.

4. Titres et pages de référencement

Des titres différents peuvent doubler ou tripler votre taux de clics dans les résultats de recherche.

Testez les appels émotionnels par rapport aux appels logiques, les chiffres par rapport à l'absence de chiffres et les différents placements de mots clés.

Pour Contenu SEOVous pouvez tester les balises de titre, les méta-descriptions et les titres de page.

Les données de la Search Console montrent quelles pages obtiennent des impressions mais peu de clics, ce qui en fait des candidates parfaites pour les tests de titres.

Qu'est-ce que le test A/B dans les médias sociaux et le contenu vidéo ?

Les tests A/B sur les médias sociaux ne se limitent pas aux publicités.

Vous pouvez tester les performances du contenu organique en essayant différentes approches et en mesurant l'engagement.

Pour le contenu vidéo, testez les vignettes, les titres, la durée des vidéos et les heures de publication.

Les algorithmes de YouTube et de TikTok favorisent le contenu qui incite les gens à regarder, c'est pourquoi tester différentes accroches et structures de contenu peut augmenter votre portée.

Instagram et Facebook vous permettent de tester les Stories, les Reels et les posts réguliers.

Essayez différentes longueurs de légende, stratégies de hashtag et styles visuels. Ce qui fonctionne sur une plateforme peut échouer sur une autre.

Les vignettes vidéo méritent une attention particulière. Elles sont souvent le facteur décisif pour déterminer si quelqu'un regardera votre contenu.

Testez différentes expressions faciales, superpositions de texte et combinaisons de couleurs.

Le contenu LinkedIn ne fonctionne pas de la même manière que le contenu Instagram. Les audiences professionnelles réagissent à des déclencheurs différents de ceux des audiences axées sur le divertissement.

Testez le langage formel ou décontracté, les sujets spécifiques à l'industrie ou généraux, et les différents formats de contenu.

Outils pour réaliser des tests A/B : Gratuits et payants

Vous n'avez pas besoin d'un logiciel d'entreprise coûteux pour commencer les tests A/B.

De nombreux outils conviennent aux entreprises de toutes tailles.

Alternatives à Google Optimize (Sunset)

Google Optimize était l'outil de test A/B gratuit par excellence jusqu'à ce que Google le ferme en 2023.

Vous avez maintenant besoin d'alternatives.

• Optimizely est le choix haut de gamme. Puissant mais coûteux, il est conçu pour les entreprises disposant d'un budget de test important. L'interface est intuitive et l'analyse statistique est solide.
• VWO (Visual Website Optimizer) se situe au milieu. Il est plus abordable qu'Optimizely mais plus riche en fonctionnalités que les outils de base. C'est une bonne solution pour les entreprises en croissance qui ont besoin de tests fiables sans avoir à payer le prix d'une entreprise.
• Unbounce propose des tests A/B intégrés pour les pages d'atterrissage. Si vous l'utilisez déjà pour la création de pages, les fonctions de test sont pratiques et efficaces.

Plateformes de courrier électronique

La plupart des plateformes d'envoi d'e-mails intègrent des fonctions de test A/B. Voici nos choix : 

• Mailchimp vous permet de tester les lignes d'objet, les heures d'envoi et le contenu pour les comptes gratuits. L'interface facilite la mise en place des tests et l'interprétation des résultats.
• Kit (anciennement ConvertKit) se concentre sur les entreprises de création. Leurs fonctions de test A/B fonctionnent bien pour les newsletters, les lancements de cours et les promotions de produits. Les fonctions d'automatisation vous permettent de mettre en place des tests continus.
• Campagne active combine les tests d'emails avec une automatisation avancée. Vous pouvez tester des séquences d'e-mails, et pas seulement des e-mails individuels. C'est très utile pour les entonnoirs de vente complexes.

Outils de test des pages d'atterrissage et des publicités

• Leadpages inclut les tests A/B dans la plupart de ses plans. Vous pouvez tester différentes versions de pages et suivre les conversions sans configuration technique.
• Gestionnaire de publicités Facebook intègre des tests A/B pour les campagnes publicitaires. Vous pouvez tester simultanément les audiences, la création et l'emplacement. L'interface n'est pas géniale, mais la fonctionnalité fonctionne.
• Annonces Google vous permet de tester des textes publicitaires, des mots-clés et des pages de renvoi. Les fonctions de signification statistique vous aident à prendre des décisions en toute confiance.

Pour la création de contenu, envisagez d'utiliser Rédacteur SEO de l'IA indétectable lorsque vous avez besoin de plusieurs versions d'un contenu optimisé pour le référencement à des fins de test.

Lors de l'exécution de tests spécifiques à une plate-forme, Rédacteur furtif de l'IA indétectable garantit que les variations de vos tests passent les outils de détection de l'IA.

Meilleures ressources de test A/B pour les débutants

L'apprentissage des tests A/B nécessite à la fois de la théorie et de la pratique.

Ces ressources vous mettront sur la bonne voie.

• Blog ConversionXL couvre les principes fondamentaux des tests A/B avec des études de cas réels. Leurs articles décomposent des concepts statistiques complexes en conseils pratiques.
• Le blog d'Optimizely propose des idées de tests et des études de cas de grandes marques. Même si vous n'utilisez pas leur outil, le contenu est précieux pour apprendre ce qu'il faut tester.
• Institut CXL propose des cours sur l'optimisation des conversions et les tests A/B. Le contenu est avancé, mais il vaut la peine d'investir si vous voulez vraiment tester. Le contenu est avancé, mais l'investissement en vaut la peine si vous voulez vraiment faire des tests.
• Le blog de Neil Patel propose des guides de tests A/B conviviaux pour les débutants. Le contenu est moins technique mais plus facile à mettre en œuvre pour les petites entreprises.
• Académie HubSpot propose des cours gratuits sur les tests A/B et l'optimisation des conversions. Les certificats ne signifient pas grand-chose, mais le contenu est solide.
• Le blog de VWO publie des études de cas montrant les résultats avant/après de tests réels. Ces exemples vous aident à comprendre quels types d'améliorations sont réalistes.

Pour les calculs de signification statistique, utilisez des outils tels que Calculateur de tests A/B d'Evan Miller ou le calculateur de signification de VWO.

Ils vous aident à déterminer la taille des échantillons et à interpréter correctement les résultats.

Accédez à notre détecteur et humanisateur d'IA de confiance en utilisant le widget ci-dessous.

FAQ sur les tests A/B

Nous faisons confiance aux données

Les tests A/B transforment les suppositions en connaissances. Au lieu de vous demander si votre marketing fonctionne, vous obtenez des réponses définitives étayées par des données.

Le processus n'est pas compliqué, mais il exige de la discipline.

Vous devez tester une variable à la fois, effectuer des tests suffisamment longs pour qu'ils soient significatifs et résister à l'envie de déclarer des vainqueurs trop tôt.

Choisissez un élément de votre marketing sur lequel vous vous êtes toujours interrogé. Il s'agit peut-être des lignes d'objet de vos e-mails ou du titre de votre page d'atterrissage.

Mettez en place un test simple, laissez-le se dérouler correctement et voyez ce qui se passe.

Les résultats pourraient vous surprendre. La version que vous pensiez perdante pourrait gagner gros.

Le changement que vous pensiez mineur peut faire bouger l'aiguille de manière significative.

La plupart des entreprises laissent de l'argent sur la table parce qu'elles ne font pas de tests.

Ils s'en tiennent à la première version qui fonctionne au lieu de trouver la version qui fonctionne le mieux.

Vos concurrents sont probablement en train de deviner. Et pendant qu'ils débattent de la couleur des boutons en réunion, vous pouvez les tester.

Pendant qu'ils discutent des titres, vous pouvez les mesurer.

Et le plus beau, c'est que vous n'avez pas à vous en occuper seul. Vous n'avez pas à vous en occuper seul.

L'IA indétectable offre des outils qui soutiennent votre processus de test, qu'il s'agisse de rédiger un texte, de générer des idées ou d'analyser ce qui a fonctionné.