A/B Testing : des décisions basées sur les données
L’A/B testing est une méthode d’analyse marketing utilisée pour évaluer différentes versions de pages web, d’emails ou d’interfaces. Au lieu de débattre sur ce qui fonctionne mieux, vous testez et laissez les données décider. Chez Eve Media, l’A/B testing fait partie de notre approche d’optimisation continue.
Le principe
Vous créez deux versions (A et B) qui diffèrent par un élément. Vous divisez votre trafic aléatoirement entre les deux versions. Vous mesurez quelle version performe mieux sur votre métrique clé. Le gagnant devient la nouvelle baseline.
Quoi tester
Headlines et copy. Couleurs et design des boutons. Images et vidéos. Layouts de page. Formulaires (nombre de champs, libellés). Pricing et offres. Tout élément susceptible d’impacter la conversion peut être testé.
Une variable à la fois
Si vous changez plusieurs éléments en même temps, vous ne saurez pas lequel a causé la différence. Testez une variable à la fois pour des insights actionnables. Les tests multivariés existent mais nécessitent beaucoup plus de trafic.
Significativité statistique
Un test qui montre +5% après 100 visiteurs n’est pas fiable. Vous avez besoin de suffisamment de données pour que la différence soit statistiquement significative (généralement 95% de confiance). Les outils de testing calculent cette significativité.
Calculer la durée du test
La durée dépend de votre trafic et de l’impact minimum que vous voulez détecter. Des calculateurs en ligne (comme celui d’Optimizely) vous donnent la durée nécessaire. Arrêter un test trop tôt donne des résultats faux.
Outils de testing
Google Optimize (gratuit, arrêté en 2023 mais des alternatives existent). Optimizely, VWO, AB Tasty pour des solutions professionnelles. Les outils gèrent la répartition du trafic, le tracking et l’analyse statistique.
Prioriser les tests
Vous ne pouvez pas tout tester. Priorisez par impact potentiel et facilité d’implémentation. Le framework ICE (Impact, Confidence, Ease) aide à scorer et prioriser les idées de test.
Documenter et apprendre
Documentez chaque test : hypothèse, setup, résultats, learnings. Les tests perdants sont aussi informatifs que les gagnants. Construisez une base de connaissances sur ce qui fonctionne pour votre audience.
Les pièges à éviter
Arrêter le test dès qu’une version « gagne ». Tester des changements insignifiants. Ignorer les segments (ce qui gagne globalement peut perdre sur un segment). Tester sans hypothèse claire.
Culture du test
L’A/B testing est une culture autant qu’un outil. Remettez en question les hypothèses. Laissez les données trancher les débats d’opinions. Célébrez les learnings, même des tests perdants.
Conclusion
L’A/B testing transforme l’optimisation de guesswork en science. Chaque test vous rapproche de la meilleure expérience pour vos utilisateurs. Les gains cumulés des tests successifs sont significatifs.
Chez Eve Media, nous mettons en place des programmes de testing. Contactez-nous pour optimiser vos conversions.
