Conseils de conception de tests A/B pour formuler des expériences marketing valides

La conception des tests A/B est un élément crucial du succès de tout spécialiste du marketing numérique.

Que vous l'utilisiez pour la publicité au paiement par clic (PPC), la conception de l'expérience utilisateur (UX) ou toute autre exécution numérique, ce pilier de l'expérimentation marketing vous aidera à identifier les domaines de mauvaises performances, à créer des stratégies d'amélioration et à optimiser les résultats. pour chacune de vos campagnes.

Pour créer des tests A/B efficaces pour la conception UX, la création de contenu et d'autres formes de marketing numérique, vous devez savoir comment créer des variantes de tests qui sont non seulement valides, mais également fiables. Avec l'aide de ce guide basé sur les données de Propelrr, vous pouvez prendre des décisions commerciales judicieuses qui contribueront dès aujourd'hui à générer des gains en matière de marketing numérique au profit de votre marque.

Prêt à vous plonger en profondeur dans les tests fractionnés et la conception de variantes ? Alors consultez ce guide pour en savoir plus dès maintenant.

Comprendre la conception des expériences de tests A/B

Comment savoir si une annonce PPC fonctionne ou non ? Existe-t-il des moyens pour vous d'en optimiser un au profit de vos futures campagnes ? Les réponses à ces questions sont simples : vous pouvez savoir si votre annonce fonctionne ou non et l'optimiser pour les futures campagnes, à l'aide de tests A/B basés sur les données.

Également connue sous le nom de tests fractionnés, cette forme d'expérimentation permet de tester au moins deux variantes d'une publicité sur les réseaux sociaux, d'une page de destination, d'une copie ou d'un autre aspect de la publicité en ligne. Il aide les spécialistes du marketing à voir quelle variante d'exécution fonctionne le mieux pour les objectifs d'une entreprise, vous permettant ainsi d'optimiser davantage de campagnes à long terme.

Un test fractionné de base oppose une version originale « A » à une version variante « B », d'où le nom « A/B ». Un test multivarié, en revanche, compare un plus grand nombre de variables les unes aux autres. Une expérience multipage teste des variations cohérentes sur plusieurs pages, permettant ainsi une optimisation encore plus importante sur un plus grand nombre de pages de destination.

Les tests aident les spécialistes du marketing de multiples façons. Vous pouvez l'utiliser pour prendre des décisions cruciales en matière de campagne, réduire les pertes d'annonces peu performantes et même améliorer les performances des pages de destination. Vous pouvez également utiliser cette forme d’expérimentation pour optimiser presque toutes les exécutions. Des formats de médias sociaux à l'optimisation des mots publicitaires, les tests fractionnés peuvent découvrir de nombreuses façons d'améliorer les efforts de marketing payants aujourd'hui.

Comment concevoir des tests A/B valides et fiables

Compte tenu de la valeur des tests pour vos campagnes de marketing numérique, il est tout à fait naturel que vous souhaitiez effectuer des analyses A/B précises qui renvoient des résultats utiles. Pour ce faire, vous devez formuler des variantes de tests valides et fiables basées sur des données afin d'obtenir des informations qui renforcent les performances de vos exécutions plutôt que de les réduire.

Pour créer un test qui renvoie des résultats basés sur les données pour votre marque, il vous suffit de suivre ces cinq étapes :

1. Recherchez votre « pourquoi ».

Avant de commencer un test A/B, vous devez faire vos recherches pour comprendre pourquoi vous expérimentez en premier lieu. Quelle campagne ou quel aspect de votre marketing analysez-vous et pourquoi souhaitez-vous l'améliorer pour votre entreprise ?

Sans cette recherche préalable à l'expérimentation, vous n'aurez pas une idée claire des objectifs de marketing numérique que vous souhaitez atteindre globalement. Essayez-vous de trouver un appel à l'action (CTA) qui génère le mieux des conversions pour votre page de destination de vente ? Comparez-vous l'efficacité de vos titres d'e-mails marketing ?

Étudiez d'abord l'exécution que vous avez choisie et effectuez des recherches pour voir s'il y a des choses que vous pouvez améliorer avant d'exécuter des tests. Découvrez les indicateurs dont vous avez besoin pour mesurer l'amélioration marquée de votre campagne, comme le taux de clics, les conversions, l'engagement, etc.

2. Formulez une hypothèse claire.

La prochaine chose que vous souhaiterez faire est de formuler une hypothèse claire et spécifique pour votre analyse. Cette hypothèse doit indiquer le problème que vous essayez de résoudre, la mesure que vous essayez d'améliorer et le changement que vous essayez d'apporter à votre campagne. Un exemple de base d’hypothèse pourrait ressembler à ceci :

Changer la couleur d'un bouton CTA du bleu au rouge augmentera le nombre de clics de 10 % en deux semaines.

Bien entendu, cette hypothèse ne vous sera utile que si vous l’enracinez dans les recherches que vous avez menées à l’étape précédente. Ne commettez pas l’erreur de créer une hypothèse à partir de nulle part ; assurez-vous de rechercher et d'étudier vos données passées, vos objectifs de campagne et vos mesures, afin de formuler une hypothèse efficace pour votre expérience.

3. Créez des variantes.

Cette étape est la plus importante de ce guide. Afin de créer des variantes valides et fiables pour cette comparaison, vous devez définir votre « contrôle » ou variable A, et votre « challenger » ou variable B, sur la base de l'hypothèse bien documentée que vous avez formulée à l'étape précédente.

Voici quelques exemples de variables très spécifiques pour lesquelles créer des variantes :

• Titres
• Copie
• CTA
• Images
• Arrière-plans
• Couleurs
• Tailles
• Placement
• Publics
• Données démographiques

Ce ne sont là que quelques-unes de la myriade de variables pour lesquelles vous pouvez tester des variantes aujourd'hui.

Si c'est la première fois que vous menez ce type d'expérience marketing, vous ne devez comparer qu'une seule variable à la fois. Si vous comparez des variables très différentes les unes aux autres ou si vous créez des variantes avec trop de variables différentes, vous aurez alors plus de mal à surveiller les données et à identifier des résultats précis pour votre campagne.

En comparant une seule variable avec une autre dans vos variantes, vous obtiendrez les résultats les plus précis pour votre test, garantissant ainsi des améliorations fiables pour votre page de destination, votre conception UX, votre publicité sur les réseaux sociaux ou le corps de votre e-mail à long terme.

4. Exécutez le test.

Une fois que vous avez mis en place vos recherches, hypothèses et variantes, vous pouvez enfin lancer la campagne de test pour votre exécution de marketing numérique. Encore une fois, n'oubliez pas de conserver toutes les autres variables intactes parmi vos variantes afin que vous puissiez réellement obtenir des résultats précis de votre expérience. Sinon, vous obtiendrez des résultats vagues et inutiles, perdant ainsi votre temps et vos ressources précieux pour la campagne.

5. Analysez les résultats et déployez les changements.

La dernière chose que vous devrez faire lors de l'exécution de votre expérience A/B est d'analyser vos résultats et de déployer le changement correspondant. Comment les variantes de contrôle et de challenger ont-elles réussi à atteindre votre métrique définie ? Avez-vous remarqué des différences ou des anomalies significatives tout au long de votre expérience ? Dans quelle mesure avez-vous confiance dans l’exactitude de vos résultats ?

Avec les bonnes variantes pour votre analyse, vous devriez être en mesure de déployer une méthode nouvelle et améliorée pour rendre l'exécution que vous avez choisie plus efficace. Bien sûr, il y a toujours plus de place pour l'optimisation : vous pouvez optimiser d'autres éléments de votre page de destination, étudier un autre aspect de votre UX et même effectuer une autre comparaison de variantes basée sur les résultats de votre premier test.

Avec ce guide étape par étape sur les tests et l'expérimentation A/B à l'esprit, vous pouvez désormais découvrir des méthodes plus raffinées pour créer des variantes efficaces pour votre parcours d'optimisation dès aujourd'hui. Continuez à lire pour découvrir des conseils d'experts pour améliorer vos propres variantes de test pour un futur test fractionné.

Éléments à préparer pour la conception d'un système de test A/B

En plus d'effectuer des recherches préalables pour votre prochaine comparaison, vous devrez d'abord préparer quelques autres éléments à l'avance. Pour créer une conception de système de tests A/B qui produit des résultats valides et fiables à partir de vos variantes, vous devez :

• Définissez vos indicateurs de réussite. Les mesures de réussite sont des indicateurs quantitatifs que vous utilisez pour évaluer les performances de vos variantes, afin de déterminer la variante gagnante. Ces mesures doivent refléter vos objectifs commerciaux globaux et peuvent inclure des exemples tels que le taux de clics, les conversions, etc.
• Segmentez vos publics cibles. Pour effectuer efficacement des comparaisons sur les variantes, vous devez d'abord segmenter les publics cibles de votre test. La segmentation fait référence à la manière dont vous divisez les publics cibles en sous-groupes significatifs, en fonction de caractéristiques ou de comportements pertinents pour votre expérience. Ceux-ci peuvent inclure des segments basés sur l’âge, le sexe, l’emplacement, etc.
• Adoptez la randomisation pour réduire les biais. Avant de lancer votre analyse sur des publics cibles, adoptez la randomisation à l'avance pour réduire les biais dans vos résultats globaux. La randomisation consiste à attribuer des audiences à chaque variante de manière aléatoire et uniforme ; cela réduit les biais de sélection et garantit une comparabilité équitable entre les groupes.

Compte tenu de toutes ces préparations de conception de système que vous devez effectuer au préalable, vous devrez faire appel à un outil ou à une plate-forme de test A/B pour automatiser le processus, économiser de l'argent et des efforts et optimiser efficacement la conception de votre expérience dès aujourd'hui.

Conseils pour créer des variantes efficaces

Une fois que vous avez préparé une conception de système équitable et fiable, vous pouvez ensuite créer des variantes avec lesquelles exécuter une méthodologie de test A/B efficace. Pour ce faire, assurez-vous de :

• Concevez des variantes qui correspondent à votre hypothèse. En ancrant votre variante dans la recherche menée et l'hypothèse définie pour votre analyse, vous serez en mesure de répondre plus facilement à votre question problématique et de garantir que les résultats des tests reflètent plus clairement les changements dans votre campagne.
• Mettez en œuvre des changements significatifs et mesurables par rapport à votre variante. Une fois que vous avez terminé d'exécuter le test et de choisir la meilleure variante, mettez en œuvre les modifications de ladite variante pour voir si elle améliore réellement votre campagne, votre UX ou votre exécution marketing. Ensuite, assurez-vous de mesurer ces changements pour une optimisation et une expérimentation futures.
• Évitez les pièges potentiels liés à la création de variantes. Ne testez pas plusieurs variables à la fois, sinon vous brouillerez le pool de tests et obtiendrez des résultats vagues. N'oubliez pas de déterminer au préalable votre public cible afin de pouvoir lancer votre expérience sur le segment d'utilisateurs approprié. Enfin, identifiez la durée pendant laquelle vous prévoyez d'exécuter l'analyse pour obtenir la signification statistique du test.

En suivant ces conseils pour créer vos variantes, vous obtiendrez des résultats plus clairs qui communiquent les changements exacts que vous devez apporter pour optimiser l'exécution d'un marketing numérique pour le succès de votre entreprise à long terme.

Fiabilité et reproductibilité des tests

Vous souhaitez garantir la fiabilité et la reproductibilité de votre conception de recherche et de votre méthodologie de test pour toutes les campagnes ? Voici quelques conseils à prendre en considération aujourd’hui :

• Comprendre les types de validité des tests. La validité interne fait référence à la manière dont votre méthodologie est capable d'isoler les changements d'une variante (par rapport aux changements d'autres facteurs), rendant ainsi vos résultats plus valides. La validité externe fait référence à la manière dont votre conception de recherche peut être suffisamment générale pour s'appliquer à des résultats externes provenant d'autres situations, comme différents appareils, navigateurs ou segments d'audience. En comprenant ces types, vous pouvez suivre la validité de vos résultats et reproduire de manière fiable votre conception avec d'autres variables et variantes.
• Identifiez les menaces qui pèsent sur la validité de votre test. Identifiez toutes les menaces potentielles pour la validité de votre conception de recherche, comme une segmentation inappropriée de l'audience, la durée des tests ou la taille de l'échantillon. Ensuite, assurez-vous de supprimer ces menaces de votre méthodologie pour améliorer sa fiabilité et sa reproductibilité globale.
• Minimisez les variables confusionnelles. Les variables confusionnelles sont des variables qui apparaissent au milieu d'un test A/B, posant ainsi une menace pour la validité de vos résultats. Les exemples incluent les mises à jour des algorithmes des moteurs de recherche, les pannes de sites Web ou de serveurs et d’autres changements soudains. Pour minimiser le risque de confusion des variables, assurez-vous de suivre toutes les menaces potentielles et de planifier judicieusement votre exécution pour éviter de subir des modifications inattendues dans votre test.

La cohérence est la clé en matière d’analyse A/B. Rendez votre conception de recherche fiable et reproductible en garantissant la cohérence tout au long de la durée de votre analyse fractionnée initiale.

Comment analyser les résultats A/B avec précision

Pour analyser avec précision les résultats de votre expérience A/B, revenez toujours à votre hypothèse de départ. Le résultat final a-t-il répondu aux attentes de votre énoncé du problème, ou a-t-il montré le contraire ? Qu'est-ce que cela signifie si vous avez renvoyé des résultats opposés à vos attentes ?

Une fois que vous revenez à votre hypothèse initiale, assurez-vous de visualiser les données que vous avez collectées lors de l'exécution de l'expérience. Cela vous aidera à analyser vos résultats plus clairement, vous aidant ainsi à extraire davantage d'informations à partir d'autres facteurs tels que vos segments d'audience, la durée ou la taille de l'échantillon.

Si vous avez des difficultés à exécuter cette partie de l'analyse A/B, contactez des experts dans votre domaine pour obtenir des analyses précises répondant aux besoins actuels de votre entreprise.

Points clés à retenir

Concevez vos tests fractionnés comme un pro lorsque vous savez comment créer des variantes efficaces à des fins de comparaison aujourd'hui. Voici quelques derniers rappels à emporter avec vous lorsque vous commencez vos recherches sur l'analyse A/B pour le succès du marketing numérique :

• Enracinez vos stratégies dans les données. Que vous formuliez une hypothèse ou créiez une variante à des fins de comparaison, assurez-vous d'ancrer vos choix dans les données des campagnes marketing précédentes pour garantir l'exactitude et la pertinence des résultats que vous obtiendrez.
• Prenez votre temps pour élaborer l'expérience. Vous ne pouvez pas vous précipiter dans un test fractionné et espérer obtenir des résultats fiables dès le départ. Prenez votre temps pour élaborer l'analyse afin de garantir la fiabilité de vos résultats et la reproductibilité de votre conception de recherche.
• En cas de doute, contactez-nous. Vous n’avez pas encore trop confiance en vos compétences en matière de tests A/B ? N'ayez pas peur de faire appel dès aujourd'hui aux services experts de marketing numérique de Propelrr pour des analyses compétentes et des expérimentations marketing.

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