Tests A/B pour les débutants : tout ce dont vous avez besoin pour commencer

Tests A/B pour les débutants : tout ce que vous devez savoir pour commencer

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Si vous dirigez une petite entreprise, vous savez que chaque centime compte. Vous ne pouvez pas vous permettre de gaspiller de l'argent dans des campagnes publicitaires qui ne fonctionnent pas, ni de vous contenter d'un site Web qui ne convertit pas les visiteurs en acheteurs.

C'est pourquoi les tests A/B sont si efficaces important - il vous aide à prendre des 诲é肠颈蝉颈辞苍蝉 concernant votre site Web, vos campagnes par e-mail et vos campagnes publicitaires qui pourraient générer davantage de ventes avec un investissement minimal.

Dans cet article, nous expliquerons ce qu'est le test A/B, comment démarrer et certains des avantages de l'utilisation de cet outil marketing simple mais efficace.

Qu’est-ce que les tests A/B ?

Les tests A/B, également appelés tests fractionnés, sont une méthode puissante pour tester les variantes d'un actif marketing ou d'une page Web pour déterminer lequel est le plus performant.

Cela implique créer deux (ou plusieurs) versions du même contenu, chacun avec une variation spécifique, puis les montrer à différents segments de votre audience pour mesurer ses performances par rapport à un objectif prédéfini.

En comparant les résultats, vous pouvez identifier la version la plus efficace et utilisez ces informations pour optimiser vos efforts marketing, augmenter les conversions et stimuler la croissance de votre entreprise.

Essentiellement, les tests A/B vous permettent de affiner vos stratégies marketing à base d' dans un monde réel données, garantissant que chaque élément de votre campagne est prêt à réussir.

Par exemple, vous pouvez créer deux conceptions différentes pour un page de destination et envoyez du trafic vers les deux pages de manière égale. En suivant les performances de chaque version, vous pouvez déterminer laquelle est la plus efficace. Vous pouvez ensuite prendre des 诲é肠颈蝉颈辞苍蝉 basées sur les données que vous avez collectées.

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Les tests A/B aident à identifier les éléments efficaces de vos stratégies marketing. De la conception de votre site Web à votre e-mail marketing, c'est le meilleur moyen de trouver ce qui fonctionne pour votre public cible.

Comment effectuer un test A/B

Les étapes suivantes vous guideront sur la fa?on de démarrer les tests A/B. Vous pouvez utiliser ces étapes pour effectuer vos propres tests et appliquer les résultats à votre entreprise.

?tape 1. Définissez vos variables

La toute première étape d’un test A/B consiste à déterminer clairement ce que vous souhaitez évaluer. La première question est : s'agira-t-il d'un hors site or sur place ?

?tre bénévole les tests incluent tous les éléments de votre site Web qui sont liés aux ventes. Par exemple, vous pouvez tester le texte de votre CTA, l'emplacement de vos CTA, les titres, les images, le contenu vidéo, pop-up, 诲é蹿补颈濒濒补苍肠别蝉 noms de domaine, et plus.

Hors site les tests examinent l’efficacité des publicités et des e-mails de vente. Vous effectuerez ce type de test pour déterminer si vos annonces et vos e-mails génèrent du trafic et génèrent des conversions.

Décider exactement de ce que vous devez tester dépend de vos objectifs actuels. Que souhaites-tu améliorer ? Par exemple, si vous n'êtes pas satisfait de votre dernière campagne publicitaire, vous pouvez tester de nouvelles créations publicitaires pour améliorer les performances de vos campagnes marketing. Ou, si vous repensez votre site Web, vous pouvez tester différentes pages d'accueil pour voir laquelle incite les visiteurs à passer plus de temps sur le site.

?tape 2. Formuler une hypothèse

Maintenant que vous savez quelles variables vous allez tester, il est temps de créer une hypothèse. Pensez aux changements que vous pouvez apporter pour obtenir les résultats souhaités.

Faites une liste de tout ce que vous pensez pouvoir améliorer et des fa?ons dont vous pouvez vous améliorer. Faut-il écrire de meilleurs CTA? Vos e-mails peuvent-ils utiliser plus d’images ? Votre site Web doit-il avoir une mise en page différente ?

Après avoir formulé différentes hypothèses, vous devez les hiérarchiser. Identifiez les meilleurs et les plus importants. Réfléchissez à la manière dont vous pouvez exécuter vos tests A/B pour les tester. Tenez également compte de la difficulté de leur mise en ?uvre et de leur impact potentiel sur les clients.

Enfin, vous devez décider comment votre test A/B sera exécuté. Par exemple, lorsque vous testez des e-mails, vous devrez envoyer deux versions différentes et déterminer quelle version obtient les meilleurs résultats.

Pour cela, identifiez les éléments de l'email que vous allez tester, comme la ligne d'objet, le texte, les images, etc. Ensuite considérer les paramètres de mesure comme le taux d'ouverture ou click-through (CTR) pour différencier et comparer les versions.

?tape 3. Fixez une limite de temps

Vous devez également décider de la durée d’exécution du test A/B. Ce n’est pas quelque chose que quelqu’un d’autre peut décider à votre place – vous devrez apprendre selon votre propre intuition et trouver le calendrier qui vous convient le mieux.

Généralement, les tests A/B pour les campagnes par e-mail peuvent durer de deux heures à une journée, selon la manière dont vous déterminez le gagnant. 惫别谤蝉颈辞苍&苍产蝉辫;–&苍产蝉辫;驳é苍é谤补濒别尘别苍迟 en fonction des ouvertures, des clics ou des revenus. Il est recommandé de en fonction des ouvertures, une heure pour déterminer un gagnant en fonction des clics et 12 heures pour déterminer un gagnant en fonction des revenus.

Un exemple de mise en place d'un test dans Mailchimp pour comparer le contenu des e-mails qui génère le plus de revenus

Pour les annonces, vous devez diffuser la campagne pendant une période , car des tests plus courts peuvent produire des résultats non concluants. Pour les publicités Facebook, vous pouvez effectuer des tests A/B pendant 30 jours maximum.

Lorsqu'il s'agit de sites Web, varient, ce qui suggère que vous devriez effectuer des tests A/B pendant une semaine à un mois. Gardez à l’esprit la différence entre le comportement d’achat le week-end et en semaine avant de prendre une décision.

Si vous débutez avec les tests A/B et que vous n'êtes pas s?r de la durée d'exécution de votre test, vous pouvez utiliser un . Après avoir effectué quelques tests, vous aurez une meilleure idée du délai idéal pour chaque type de test.

?tape 4. Testez chaque variable séparément

Une fois que vous avez déterminé les variables que vous souhaitez tester, vous devez les limiter à une seule. Vous testerez la variable en créant deux alternatives. Vous les testerez les uns contre les autres.

Si vous devez tester plusieurs éléments d'une campagne ou d'un site Web, effectuez toujours un test à la fois.

Il est préférable d'exécuter les tests A/B séparément plut?t que de les exécuter tous simultanément. Tester trop de variables à la fois rendra difficile la détermination des parties qui ont réussi ou non..

En modifiant une seule variable tout en gardant le reste constant, les données résultantes seront faciles à comprendre et à appliquer.

?tape 5. Analyser les résultats

Vos objectifs détermineront la manière dont vous analyserez les résultats de votre test A/B. Par exemple, si vous souhaitez tester des moyens d'augmenter le trafic de votre site Web, vous devez tester les titres des articles de blog et les titres des pages Web. Après tout, les titres doivent attirer l’attention de quelqu’un et lui donner envie d’en savoir plus.

Chaque variable que vous testez aura des métriques différentes et produira des résultats différents. Voici quelques exemples d’objectifs et de variables potentiels à modifier dans votre test A/B :

Amélioration du taux de conversion (vous pouvez modifier le texte, les couleurs et le placement des éléments du CTA)
Réduction du taux de rebond (testez les descriptions de produits, les polices que vous utilisez dans les listes et les images en vedette)
Augmentation du trafic du site Web (changer le placement des liens)
Taux d'abandon de panier inférieurs (utilisez diverses photos de produits)

Vous pouvez également répartir vos résultats selon différents segments de votre audience. Vous pouvez déterminer d'où vient votre trafic, quels éléments fonctionnent idéal pour les utilisateurs mobiles et les utilisateurs de bureau, comment les nouveaux visiteurs sont attirés, et bien plus encore.

Vos options sont presque illimitées :

Source:

Vous n'êtes pas s?r des résultats des tests que vous avez obtenus ? Une fa?on de vérifier l’exactitude de vos tests consiste à consulter les commentaires des clients. Après avoir modifié votre marketing en fonction de vos découvertes, intégrez un sur votre site Web pour recevoir les commentaires de votre public et voir s'il apprécie les modifications que vous avez apportées.

?tape 6. Ajustez et répétez

Le travail ne s'arrête pas une fois que vous avez soigneusement présenté toutes vos analyses. Maintenant, vous devez tester à nouveau. Apportez plus de modifications, exécutez plus de tests et apprenez des nouvelles données.

Bien entendu, vous n’êtes pas obligé de réaliser des tests A/B les uns après les autres. Au lieu de cela, donnez-vous le temps d'apprendre des données que vous avez collectées et de développer des moyens créatifs pour ajuster votre approche avant de publier un nouveau test.

Que pouvez-vous tester A/B

Voici une liste d'éléments de site Web que vous pouvez tester A/B pour optimiser les performances de votre commerce électronique :

Images de héros de la page d'accueil: Captez l'attention avec des visuels convaincants qui correspondent à l'identité de la marque et suscitent la curiosité.
Call-to-action couleurs des boutons : Testez des teintes vibrantes pour stimuler l'engagement et la motivation des utilisateurs clics.
Mises en page des produits: Expérimentez différentes dispositions pour optimiser l'expérience utilisateur et les conversions de ventes.
Formats d'affichage des prix: Testez diverses structures de prix pour plus de clarté et un impact convaincant.
Conceptions de pages de paiement: optimisez la mise en page pour une navigation simplifiée et une expérience utilisateur fluide.
Placement de témoignages: ?valuer l’impact du positionnement témoignages de clients stratégiquement pour la crédibilité et établissement de la confiance.
Styles de menus de navigation: Conceptions de menus de test A/B pour des fonctionnalités intuitives, convivial la navigation.
Positionnement de la barre de recherche: ?valuez l’emplacement optimal pour un accès facile et un confort d’utilisation amélioré.
Email Opt-in variations de forme: Testez différentes conceptions de formulaires pour stimuler l’acquisition et l’engagement des abonnés.
Contenu et mise en page du pied de page : Expérimentez avec la disposition du contenu pour une visibilité et une interaction utilisateur améliorées.
Conceptions de bannières promotionnelles: Testez A/B des bannières visuellement attrayantes pour les promotions afin de maximiser l'attention et les conversions.
?léments de preuve sociale: ?valuez l'efficacité de la preuve sociale pour instaurer la confiance et générer des conversions.
Placement de contenu vidéo: Testez le positionnement de la vidéo pour un impact maximal sur l'engagement et la compréhension du produit.
Présentation des badges de confiance: Expérimentez le placement de badges de confiance pour améliorer la crédibilité et rassurer les clients potentiels.
Styles et tailles de police: Polices de test A/B pour la lisibilité et l’attrait esthétique sur tous les appareils et plates-formes.
La réactivité mobile : Optimisez pour une expérience utilisateur et une conversion transparentes sur les appareils mobiles.
Disposition des sections de produits associés: Tester la disposition à conduire vente croisée et augmenter la valeur moyenne des commandes.
Visibilité des politiques d'expédition et de retour: Test A/B de proéminence pour inspirer confiance et réduire les hésitations d'achat.
Affichage de la fonctionnalité de chat en direct: Placement des tests et visibilité pour un support et une satisfaction client améliorés.
Intention de sortie pop-up variations: Test A/B pour capter l'attention et encourager les conversions avant que les visiteurs ne quittent le site.

Pour faire court, vous pouvez tester chaque élément de votre boutique en ligne pour améliorer la efficacité de votre activité en ligne.

Les tests A/B peuvent vous aider à obtenir de meilleurs revenus

Les tests A/B vous permettent de affiner votre site Web et vos supports marketing pour garantir qu’ils sont optimisés pour un impact maximal.

Maximiser les revenus

Les tests A/B vous permettent d'expérimenter différents versions de votre site Web, de vos pages de produits ou de vos supports marketing, vous aidant à identifier les éléments qui génèrent des taux de conversion plus élevés. Par réglage fin ces points de contact critiques, vous pouvez guider efficacement les visiteurs tout au long de l'entonnoir de vente, augmentant ainsi la probabilité de conversions et augmenter les revenus.

Affiner l'expérience utilisateur

Gr?ce aux tests A/B, vous pouvez évaluer l'impact de diverses conceptions, mises en page et fonctionnalités changements sur l’expérience utilisateur. En identifiant les éléments qui engagent et résonnent le mieux auprès de votre public, vous pouvez créer un parcours utilisateur transparent et intuitif qui encourage les visiteurs à se convertir, conduisant finalement à de meilleures sources de revenus.

Améliorer la présentation du produit

Les tests A/B vous permettent de tester différents produits images, descriptions et stratégies de tarification pour déterminer la présentation la plus convaincante pour vos offres. Cela vous permet de présenter vos produits sous le meilleur jour, d’influencer efficacement les 诲é肠颈蝉颈辞苍蝉 d’achat et de stimuler la croissance des revenus.

Adaptez les messages marketing

Les tests A/B peuvent également être appliqués à e-mail marketing, textes publicitaires et autres contenus promotionnels. En testant différentes stratégies de messagerie, offres et des appels à l'action, vous pouvez identifier les approches les plus efficaces pour capter l'attention de votre public et l'inciter à effectuer un achat, augmentant ainsi les revenus.

Un exemple de test de différents sujets pour une campagne email promotionnelle

Avantages et inconvénients des tests A/B

Comme pour chaque médaille, les tests A/B ont des bons et des mauvais c?tés. Découvrons-les.

Les professionnels des tests A/B

Axée sur les données: 诲é肠颈蝉颈辞苍蝉: Les tests A/B fournissent des données concrètes pour prendre des 诲é肠颈蝉颈辞苍蝉 éclairées concernant les changements, permettant aux entreprises de baser leurs stratégies d'optimisation sur les interactions et préférences réelles des utilisateurs.
Expérience utilisateur améliorée: En testant différentes variantes, les entreprises peuvent affiner et améliorer l'expérience utilisateur, conduisant à une satisfaction et un engagement plus élevés avec leur plateforme de commerce électronique.
Augmentation des taux de conversion: Les tests A/B peuvent conduire à des taux de conversion plus élevés en identifiant et en mettant en ?uvre les éléments de conception et de contenu les plus efficaces qui résonnent avec le public cible.
Des taux de rebond réduits: Gr?ce à des tests itératifs, les entreprises peuvent identifier et rectifier les éléments qui contribuent à des taux de rebond élevés, améliorant ainsi la fidélisation et l'engagement des utilisateurs.
Contenu enrichi: Les tests A/B permettent d'évaluer et d'affiner le contenu, ce qui entra?ne une amélioration de la messagerie et de la communication avec les clients potentiels.

Inconvénients des tests A/B

C'est long: Le processus de configuration, d'exécution et d'analyse des tests A/B peut être prend beaucoup de temps, exigeant une planification et une exécution minutieuses pour produire des résultats significatifs.
Portée limitée : Les tests A/B peuvent avoir des limites dans la réalisation de tests complets l'ensemble du site changements, car il se concentre généralement sur des éléments ou des variations spécifiques à la fois.
Risque de faux positifs: Il existe un risque de tirer des conclusions erronées à partir des résultats des tests A/B, pouvant conduire à des 诲é肠颈蝉颈辞苍蝉 d'optimisation erronées si la signification statistique n'est pas rigoureusement respectée.
Erreurs techniques: Les erreurs de mise en ?uvre et d'exécution dans les tests A/B peuvent conduire à des résultats faussés, compromettant la fiabilité des résultats des tests.
Myopie : Se concentrer uniquement sur les tests A/B peut conduire à mettre l'accent sur des modifications mineures de la conception au détriment d'une approche holistique, grande image améliorations, passant potentiellement à c?té d’opportunités d’optimisation plus larges.

3 types de tests A/B

Il existe trois principaux types de tests A/B.

Test de Split: Cette forme classique de test A/B consiste à comparer deux versions (A et B) d'une même variable pour déterminer laquelle est la plus performante pour atteindre un objectif spécifique, tel que click-through taux ou conversions. Il est idéal pour évaluer l'impact de changements individuels, comme appel à l'action la couleur des boutons ou le texte du titre, fournissant des informations précieuses sur les préférences et le comportement des utilisateurs.
Tests multivariés: Contrairement aux tests fractionnés, les tests multivariés vous permettent d'évaluer simultanément l'impact de plusieurs variations de différents éléments. En analysant les effets combinés de divers changements, tels que la couleur du titre, de l'image et des boutons, vous obtenez des informations sur la manière dont ces éléments interagissent pour influencer l'engagement des utilisateurs et les taux de conversion, vous aidant ainsi à prendre des 诲é肠颈蝉颈辞苍蝉 éclairées concernant l'optimisation globale des pages.
Plusieurs pages vers les tests: Cette approche consiste à tester des pages Web entières les unes par rapport aux autres plut?t que des éléments spécifiques. Il est utile pour évaluer la mise en page globale, la structure du contenu et la conception des différentes versions de page, en fournissant des informations sur les configurations de page qui résonnent le mieux auprès de votre public et conduisent les actions souhaitées des utilisateurs.

Ces méthodes de test permettent aux entreprises de commerce électronique de faire data-driven 诲é肠颈蝉颈辞苍蝉, optimiser les expériences utilisateur et maximiser les taux de conversion en comprenant l'impact des changements sur leurs sites Web ou leurs applications.

4 erreurs les plus courantes dans les tests A/B

Lorsqu’il s’agit de tests A/B, il est essentiel d’éviter les faux pas courants pour exploiter tout son potentiel. Voici les quatre erreurs les plus courantes à prendre en compte :

Hypothèse de faute: L'erreur la plus courante dans les tests A/B est d'avoir une hypothèse invalide. Chaque test commence par une hypothèse, et si elle est incorrecte, il est peu probable que le test donne des résultats significatifs. Il est essentiel de formuler clairement, data-driven hypothèses pour garantir la validité et l’efficacité des tests A/B. Sans une hypothèse solide, l’ensemble du processus de test peut manquer de direction et ne pas parvenir à fournir des informations exploitables pour optimiser l’expérience utilisateur et générer des conversions.
Ignorer la signification statistique: Négliger de garantir des résultats statistiquement significatifs peut conduire à des conclusions erronées, mettant en péril la fiabilité des résultats des tests. Il est crucial d'évaluer rigoureusement la signification statistique des résultats des tests A/B pour prendre des 诲é肠颈蝉颈辞苍蝉 éclairées et éviter de tirer des conclusions trompeuses.
Tester trop d’hypothèses simultanément: S'engager dans plusieurs hypothèses au sein d'un seul test peut alambiquer les données et empêcher la capacité d'identifier l'impact précis de chaque changement individuel. Se concentrer sur trop d'hypothèses à la fois peut diluer la clarté des informations dérivées du processus de test, entravant ainsi la capacité de prendre des 诲é肠颈蝉颈辞苍蝉. bien informé 诲é肠颈蝉颈辞苍蝉 d’optimisation.
Mise en ?uvre prématurée des changements: Se précipiter pour mettre en ?uvre des modifications basées sur des résultats de tests A/B préliminaires ou non concluants peut être contre-productif. Il est impératif de rassembler des données robustes et concluantes sur une durée appropriée avant d'apporter des modifications significatives à votre e-commerce plateforme, garantissant que les 诲é肠颈蝉颈辞苍蝉 sont fondées sur des informations solides et fiables.

?viter ces pièges peut améliorer l'efficacité des tests A/B, permettant ainsi aux entreprises de commerce électronique d'être informées, data-driven 诲é肠颈蝉颈辞苍蝉 et optimiser les expériences utilisateur en toute confiance.

Vous aussi, pouvez effectuer des tests A/B efficaces et complets

Voilà tu as ?补—肠辞苍蝉别颈濒 pour vous lancer avec des tests A/B solides qui aideront rapidement votre entreprise. N'oubliez pas que votre entreprise est unique et que les connaissances partagées ici ne vous donnent qu'un modèle sur lequel travailler. Suivez nos étapes pour créer les meilleurs tests A/B pour vous et vos objectifs, même si vous n'êtes pas un gourou du marketing.

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Marketing et promotion

Le 8 octobre 2023

A propos de l'auteure

Max travaille dans l'industrie du commerce électronique depuis six ans, aidant les marques à établir et à améliorer le marketing de contenu et le référencement. Malgré cela, il a de l’expérience en entrepreneuriat. Il est écrivain de fiction pendant son temps libre.