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Quel intérêt de faire de l’A/B test ?

L’A/B test est une méthode permettant de diffuser deux versions d’un contenu identique auprès de deux échantillons d’audience de même taille. L’A/B testing permet de comparer les performances des variantes. Le test AB a pour avantages d’augmenter les conversions, d’engager les visiteurs auprès de sa marque, d’apprendre à mieux identifier ses visiteurs et de prendre des décisions en s’appuyant sur des résultats chiffrés. 

L’A/B testing : le concept

L’A/B testing est une méthode efficace pour augmenter le taux de conversion. On fait l’ab test pour de nombreuses applications marketing et pour mettre en place un test. Lorsqu’on a identifié les différentes variables du site ou bien de la page web, il est primordial de comprendre le fonctionnement d’un A/B testing. L’utilisation de l’AB test permet la prise de bonnes décisions pour assurer l’optimisation des performances du contenu. Il correspond donc à un test d’hypothèse unique par rapport à la version existante. Tester un seul élément de sa page web par rapport à la plage d’origine est important. Lorsque l’hypothèse est validée, on garde la meilleure version des deux. Pour comprendre comment ça fonctionne, le processus est simple : 

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  • Proposer des versions différentes d’une page. 
  • Diviser son audience en parts égales. 
  • Chaque utilisateur voit se présenter une à une les variantes. 
  • Ces variantes seront testées jusqu’à l’identification de la variante qui donne les meilleurs résultats. 

Lorsque l’A/B test est validé, on définit quelle variante on souhaite appliquer définitivement. Le choix des variables à tester dépend des objectifs à atteindre : les titres de pages, la structure des pages, le texte, les images, le call-to-action; les formulaires; les algorithmes: les prix et les emails.

Comment créer un A/B Test ? 

Pour créer un A/ B test, il est crucial, de suivre quelques étapes. On fixe des objectifs à atteindre ainsi que les indicateurs à mesurer. On choisir l’échantillon et la durée du test. L’échantillon doit être pertinent en identifiant une audience cible. Il dépend donc des éléments à tester. Si le test vise l’évaluation de la popularité d’une page de destination auprès d’un abonné Instagram, il doit être publié uniquement sur ce réseau social et non par e-mail ou sur facebook. L’étape suivante est de créer des variantes et des pages de destination. On utilise des outils et des plateformes A/B testing comme kameleoon. 

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La démarche pour analyser et interpréter les résultats

Pour les méthodes, il faut identifier les faux positif, segmenter son audience et éviter les tests qui s’appuient sur plusieurs variantes. Il est important de comprendre les statistiques grâce à la méthode bayésienne et à la méthode fréquentiste. Il ne reste plus qu’à identifier les gagnants et les perdants et de prendre des décisions à partir des résultats. 

Quelles sont les meilleures pratiques ? 

Quand on réalise un test AB, on doit connaître les meilleures pratiques en commençant par sélectionner les bonnes variables à tester. Ensuite, on teste une seule variable à la fois pour éviter toute confusion. La taille de l’échantillon de test doit être limitée et il est important de réfléchir à la durée du test pour qu’elle soit bien appropriée.  Il ne reste plus qu’à supprimer les biais et tous les éléments de confusion. 

Etude de cas concret

Shiseido a utilisé l’A/B testing pour améliorer sa stratégie d’optimisation de l’expérience client sur son application mobile. Grâce à cet outil, il a obtenu + 129 % de taux de clic sur « ajouter au panier », +24 % de taux de clic sur toutes les opinions de paiement. Shiseido a effectué 11 tests par mois. 

Bref, l’A/B testing est une méthode de comparaison d’une version d’un site ou d’une page web à partir d’une version existante. Pour faire le test, on doit choisir les variables à tester et sélectionner l’échantillon. Une fois le test terminé, on analyse le résultat et on ne retient que la version la plus performante. L’A/B test doit être réalisé continuellement pour optimiser un site web ou une application mobile.