Tests A/B : comment ça marche et pourquoi vous en avez besoin

Les données sont partout. Que vous soyez un particulier, une petite entreprise ou une multinationale, vous devez traiter de nombreuses données, y compris les données client nécessaires pour répondre aux besoins des clients et améliorer vos résultats.

Les spécialistes du marketing utilisent diverses techniques pour augmenter leurs profits. Naturellement, toutes les techniques peuvent ne pas fonctionner ou toutes ne peuvent pas être également efficaces.

Vous ne pouvez pas créer une campagne basée sur une intuition ou des sentiments. Vous avez besoin de chiffres, mais ils peuvent ne pas toujours être clairs. C'est pourquoi les entreprises ont besoin de tests A/B, une méthode unique qui aide les entreprises à choisir le bon itinéraire.

Dans cet article, nous parlerons du test A/B et soulignerons ses avantages tout en mettant en évidence certains des meilleurs logiciels de test A/B.

Commençons:

Qu'est-ce que le test A/B ?

Les tests A/B peuvent être définis comme une méthode permettant de comparer deux options utilisées pour obtenir la même chose afin de trouver celle qui offre les meilleurs résultats.

Nous utilisons des tests A/B presque tous les jours et la technique aurait plus de 100 ans. Cependant, il devient de plus en plus populaire grâce à l'introduction du marketing en ligne. Les marketeurs utilisent des tests A/B pour comparer deux méthodes marketing afin de trouver celle qui offre le meilleur retour sur investissement ; Cependant, ce n'est pas la seule utilisation des tests A/B.

Le biologiste et statisticien Ronald Fisher a randomisé des expériences contrôlées dans les années 1920. Il a compris les mathématiques de base et les principes et a transformé cette idée en science.
Fisher a mené plusieurs expériences agricoles pour trouver des réponses à des questions de base telles que ce qui se passe si je change d'engrais ou si j'utilise plus d'engrais.

Les principes qu'il a introduits se sont avérés vrais et les scientifiques ont officiellement commencé à mener des essais cliniques au début des années 1950 dans le domaine de la médecine.

Les commerçants ont adapté la technique à la fin des années 1960. Ils veulent évaluer les campagnes directes, c'est-à-dire : si les lettres ou cartes postales personnalisées offrent plus de ventes.

Cependant, les tests A/B n'étaient pas les mêmes à l'époque. Il a pris sa forme actuelle au milieu des années 90. Il reprend les mêmes concepts mais est passé à un environnement virtuel et en temps réel.

Quels sont les avantages des tests A/B ?

Maintenant que vous connaissez la définition des tests A/B, il est temps d'examiner les principaux avantages des tests AB.

Économise de l'argent

Les tests A/B permettent aux entreprises d'économiser de l'argent en identifiant les processus qui offrent de meilleurs rendements. Aucune campagne marketing n'offrira des retours similaires, l'une sera toujours meilleure que l'autre.

Avec l'aide de la science des données de test A/B, les entreprises peuvent trouver l'option qui offre de meilleurs rendements et se débarrasser du processus qui offre des rendements inférieurs et dépenser l'argent là où il paie plus.

Augmente les bénéfices

Comme souligné dans la définition des tests AB, cela contribue à augmenter les bénéfices en améliorant les conversions et en permettant à l'entreprise d'atteindre plus de personnes. Environ 60 % des entreprises pensent que cela contribue à améliorer la conversion.

En plus de cela, les résultats des tests A/B peuvent améliorer les taux de rebond et augmenter l'engagement. Ces facteurs sont importants pour aider une entreprise à se développer. En fin de compte, les entreprises commencent à gagner plus d'argent en raison de la réduction des coûts et de l'augmentation des ventes.

Aide à identifier les problèmes

De nombreuses campagnes marketing échouent à cause de petites erreurs. Les meilleurs outils de test AB peuvent reconnaître ces erreurs afin qu'une entreprise puisse fonctionner correctement.

Cela peut aider à identifier de nombreux problèmes tels qu'une mauvaise conception UX. Ceci est important car une meilleure conception peut augmenter la conversion jusqu'à 400 %.

Améliore le contenu

Malgré ce que tout le monde dit, le contenu règne toujours. Le problème, cependant, est qu'il y a beaucoup d'options parmi lesquelles choisir, notamment du contenu écrit, du contenu visuel, etc.

Vous ne pouvez pas toujours être sûr de ce qui fonctionnera et de ce qui ne fonctionnera pas à moins d'avoir une analyse fiable des données de test A/B.

Bon pour l'image d'entreprise

Les tests A/B sont devenus très populaires et plus de 70 % des entreprises effectuent au moins deux tests par mois. Les tests A/B pour les sites Web permettent aux entreprises de se débarrasser des processus ou des étapes qui laissent une mauvaise impression client.

En conséquence, l'image est renforcée et la bonne volonté augmente.

Facilite l'analyse

Environ 77 % des entreprises effectuent des tests A/B sur leurs sites Web (y compris les pages de destination) pour identifier la conception, la police et d'autres problèmes de ce type.

Cela permet de réduire les abandons de panier en mettant en évidence ce qui pousse les acheteurs à abandonner un panier. Il peut y avoir une variété de raisons telles qu'une mauvaise mise en page, des coûts cachés, etc.

Avec les tests A/B, les entreprises peuvent trouver la vraie cause et y travailler.

Plus d'engagement

Les entreprises recherchent des abonnés et des acheteurs engagés, il n'est donc pas surprenant que 59% des entreprises effectuent des tests A/B sur les e-mails. Cela peut aider les entreprises à identifier le type de contenu qui fonctionne le mieux afin qu'elles puissent se concentrer davantage dessus.

Comment fonctionnent les tests A/B ?

Les tests A/B peuvent sembler un phénomène complexe, mais c'est en fait très simple. La première étape consiste à décider ce que vous souhaitez tester et pourquoi.

Supposons que vous souhaitiez tester la taille du bouton « Acheter maintenant » sur votre site pour voir combien de personnes « achètent » si vous modifiez la taille, c'est-à-dire : agrandissez-le ou réduisez-le. Une fois que vous êtes clair sur ce que vous souhaitez tester, vous devez être sûr de la manière dont vous allez évaluer les performances.

Le nombre de personnes qui cliquent sur le bouton, par exemple, peut être une bonne indication de l'impact de la taille du bouton sur la perception.

Vous pouvez également utiliser le nombre d'acheteurs finaux pour porter un jugement, mais cela peut ne pas être une option juste car les visiteurs peuvent également abandonner un achat pour d'autres raisons.

À l'étape suivante, vous devrez diviser les utilisateurs en deux ensembles. L'ensemble doit être aléatoire, sauf si vous essayez d'étudier comment les utilisations d'un groupe démographique spécifique réagissent à un changement.

Ensuite, créez deux pages similaires mais avec des tailles de boutons différentes. Maintenant, regardez les analyses et voyez quelle page obtient le plus de clics.

La décision de cliquer dépend de plusieurs facteurs tels que la taille du bouton, la couleur du texte, l'appareil utilisé. Pour plus de clarté, vous pouvez diviser vos utilisateurs en groupes spécifiques, c'est-à-dire : utilisateurs mobiles et utilisateurs de bureau.

En effet, le même bouton peut apparaître différemment pour les utilisateurs mobiles et différent pour les utilisateurs de bureau. De cette façon, vous pourrez savoir quel bouton servir à des utilisateurs spécifiques.

"Le test A/B peut être considéré comme le type le plus élémentaire d'expérience contrôlée randomisée", explique Kaiser Fung, l'homme derrière plusieurs livres dont Number Sense: How to Use Big Data to Your Advantage .

« Dans sa forme la plus simple, il existe deux traitements et l'un sert de contrôle à l'autre », ajoute-t-il. Assurez-vous d'estimer correctement la taille de votre échantillon afin que le résultat soit correct et non dû au bruit de fond.

Certaines autres variables peuvent affecter les résultats. Par exemple, les utilisateurs mobiles peuvent ne pas aimer cliquer sur des boutons ou le bouton peut ne pas être correctement positionné sur la version de bureau de votre site Web.

La randomisation peut amener un ensemble à contenir plus d'utilisateurs mobiles que l'autre, ce qui peut entraîner un taux inférieur ou supérieur à un ensemble, quelle que soit la taille du bouton.

Le meilleur moyen d'éviter de tels biais est de diviser les visiteurs par utilisateurs de bureau et mobiles, puis de les affecter au hasard à des ensembles spécifiques. Cette astuce est connue sous le nom de blocage.

Tests A/B et résultats : comment interpréter

C'était un exemple de base. Dans le monde réel, vous vérifierez non seulement la taille, mais également d'autres facteurs, notamment le texte, la position et la couleur du bouton.

Les analystes de tests A/B sont connus pour exécuter des tests séquentiels pour comparer différents éléments. Ils testeront d'abord la taille du bouton (petit ou grand), puis passeront à la couleur (rouge ou bleu), puis à la position (haut ou bas), etc.

Cela les aide à atteindre une version de la page qui est parfaite. Ceci est important car la modification de plusieurs facteurs à la fois peut rendre difficile la conclusion de ce qui provoque des changements de comportement (c'est-à-dire le nombre de clics).
Cependant, nous avons maintenant des outils de test A/B qui peuvent gérer des tests complexes.

"Avec les tests A/B, nous avons tendance à vouloir exécuter un grand nombre de tests indépendants et simultanés, en grande partie parce que l'esprit se tourne vers le nombre de combinaisons possibles que vous pouvez tester", explique Fung.

« En utilisant les mathématiques, vous pouvez intelligemment sélectionner et exécuter uniquement certains sous-ensembles de ces traitements ; alors vous pouvez déduire le reste des données », suggère-t-il.

Cette astuce est connue sous le nom de test « multivarié ». C'est une forme de test A/B. Cela signifie exécuter non seulement un test A/B, mais un test A/B/C et ainsi de suite.

Tests A/B et résultats : comment interpréter

La plupart des spécialistes du marketing et des experts en analyse utilisent différents outils de test fractionné pour effectuer de tels tests. Vous trouverez de nombreux logiciels de test AB, mais tous ne vous conviennent peut-être pas.

Vous devez savoir faire des tests A/B pour pouvoir interpréter les résultats. N'oubliez pas que le bon outil dépend de ce que vous souhaitez tester.

Par exemple, Adoric peut gérer une variété de tâches, y compris les tests A/B.

Adoric est un logiciel complet qui peut vous aider à exécuter, gérer et analyser des campagnes afin que vous puissiez identifier la meilleure et utiliser vos ressources de la bonne manière.

L'objectif principal des tests A/B est d'augmenter les conversions. Vous pouvez le faire en modifiant divers éléments tels que la taille de la police, le texte et l'utilisation des images. Vous pouvez également l'utiliser pour tester des éléments de conception de sites Web et d'autres fonctionnalités de ce type.

Adoric se concentre principalement sur les pop-ups, un outil marketing qui peut offrir un taux de conversion de 11% s'il est utilisé correctement. Notre logiciel peut vous aider à comparer différentes conceptions et options de pop-up pour choisir la bonne.

Adoric est utilisé par des noms comme P&G, PMI et Toyota. Faites confiance à un nom auquel les marques que vous aimez font confiance.

Vous devez rechercher un logiciel qui non seulement fournit des chiffres, mais explique également ce qu'ils signifient. Sinon, vous devrez engager un testeur A/B ou un statisticien pour interpréter les résultats.

Il existe des logiciels de test fractionnés payants et gratuits ; Cependant, nous vous suggérons d'opter pour une version payante car elles sont plus détaillées et plus faciles à utiliser. Ces logiciels présentent généralement des taux de conversion ou des rapports :

Un pour les utilisateurs qui ont vu votre page type

L'autre pour les utilisateurs qui ont vu la page de test

Le rapport met généralement en évidence plusieurs facteurs. Recherchez les différences entre les chiffres importants tels que le nombre de clics.

Vous pouvez également voir les informations suivantes :

• Contrôle : 15 pour cent (+/- 2,2 pour cent)
• Variation 18 pour cent (+/- 1,9 pour cent)

Cela signifie qu'environ 18% de vos visiteurs ou lecteurs ont ouvert l'e-mail avec votre nouvelle ligne d'objet. Le chiffre a une marge d'erreur - 2,3%.

Cela ne signifie pas que le taux réel se situe entre 16,1 % et 19,9 %.

« La véritable interprétation est que si vous exécutez votre test A/B plusieurs fois, 95 % des plages captureront le véritable taux de conversion - en d'autres termes, le taux de conversion se situe en dehors de la marge d'erreur 5 % du temps (ou autre niveau de signification statistique que vous avez défini) », explique Fung.

Si c'est trop difficile à comprendre, sachez que vous n'êtes pas le seul. Tournez-vous vers un logiciel qui peut présenter ces informations de manière ordonnée afin qu'elles soient faciles à comprendre et à utiliser.

Sur la base de ce résultat, nous pouvons dire que la nouvelle méthode est plus efficace car elle incite davantage de personnes à ouvrir un e-mail. Cependant, en raison de la marge d'erreur, nous ne pouvons pas garantir exactement combien de personnes ouvriront un e-mail, mais en fonction du nombre, il sera supérieur au taux d'ouverture actuel.

A/B Testing : les erreurs à éviter

Voici quelques-unes des erreurs de test A/B les plus courantes. Assurez-vous d'éviter ceux-ci :

Mettre fin aux tests trop tôt

On pense qu'environ 57 % des expérimentateurs terminent les tests A/B une fois qu'il semble que leur hypothèse d'origine a été prouvée. Connu sous le nom de p-hacking, il s'agit d'une forme de biais d'inflation qui est considéré comme un « rapport sélectif » et peut entraîner de mauvais résultats.
Il est important de laisser chaque test suivre son cours même si vous pouvez voir les résultats en temps réel.

Ne pas avoir un échantillon décent

Les tests A/B ont besoin d'environ 25 000 visiteurs pour atteindre un échantillon significatif, selon cet article de VentureBeat.

Malheureusement, la plupart des spécialistes du marketing utilisent une taille d'échantillon plus petite, ce qui n'est pas une représentation fidèle de la population totale, le résultat finit donc par être « peu fiable ».

Petit Retest

Très peu d'entreprises optent pour un nouveau test. La plupart testent une fois et croyez-le. La recherche a prouvé qu'une fois peut ne pas suffire en raison du risque de faux positif.

De plus, vous devriez essayer tous les quelques mois car les choses peuvent changer. Par exemple, vous pouvez gagner de nouveaux visiteurs qui pourraient aimer une couleur ou une taille différente du bouton.

Vous ne pourrez jamais trouver la bonne option sans retester.

Compter trop de métriques

Bien que les tests complexes soient utiles, ils peuvent ne pas toujours être efficaces. L'examen d'un trop grand nombre de métriques à la fois peut entraîner des « corrélations fallacieuses ».

Même si votre logiciel propose trop de métriques, vous devez savoir sur lesquelles vous concentrer. Cela aidera à éviter les fluctuations aléatoires et vous permettra de vous concentrer sur les chiffres qui comptent.

Tests A/B : Foire aux questions

Les grandes entreprises utilisent-elles les tests A/B ?
Oui, ils le font. Google a effectué son premier test en 2000 pour déterminer le bon nombre de résultats par page. La société utilise toujours activement les tests A/B et a effectué plus de 7 000 tests en 2011.

D'autres grands noms comme Booking.com, Facebook et Amazon mènent également régulièrement des expériences contrôlées. De plus, il est également utilisé en politique.

La campagne d'Obama a permis de récolter 75 millions de dollars supplémentaires grâce à une meilleure prise de décision créditée au marketing A/B. Il a également augmenté les conversions de dons d'environ 79 %.

Combien de temps durent les tests A/B ?
Ils peuvent durer d'une heure à une semaine selon une méthode en fonction de ce que vous essayez de tester.

Par exemple, une entreprise testant un modèle d'abonnement devrait l'essayer pendant au moins un mois.

D'un autre côté, un test de marketing par e-mail vous donnera des résultats en 24 à 48 heures, car plus de 50 % des personnes lisent les e-mails liés au travail en 24 heures environ seulement.

Qui a besoin d'un test A/B ?
Chaque spécialiste du marketing en ligne ou entreprise en ligne a besoin de tests A/B pour identifier la bonne technique de marketing.

Il sert à comparer tous les éléments pouvant influer sur la décision de votre acheteur final. Vous le verrez utilisé dans le référencement, le marketing par e-mail, le développement Web, etc.

Tests A/B : Conclusion

En termes simples, les tests A/B sont utilisés pour comparer deux options et trouver celle qui offre les meilleurs résultats. Ne laissez rien vous embrouiller, essayez Adoric si vous recherchez un logiciel de test A/B convivial et regardez vos bénéfices augmenter.

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