L’A/B Testing

L'A/B testing ou test A/B ou encore « Split Test » consiste à comparer deux versions d'une page web ou d'une application afin de vérifier laquelle est la plus performante. Ces variations, dénommées A et B, sont présentées de manières aléatoires aux utilisateurs. Une partie d’entre eux sera alors dirigée vers la première version tandis que l’autre sera affectée à la seconde.

Une analyse statistique permet par la suite de tester l’efficacité de la version A et B sur différents indicateurs comme le taux de conversion. En d’autres termes, vous pouvez vérifier quelle version déclenche le plus de clics, d’abonnements, d’achats… Les résultats permettent alors de déterminer la meilleure stratégie marketing à adopter.

L'échantillon test représente généralement 5 à 20 % de la base de données des destinataires, c’est-à-dire que sur une base de 100 personnes par exemple, 10 personnes testent la version A et 10 personnes testent la version B.

Il n’y a pas d’entreprise type ou secteur d’activité en particulier. La priorité est d’avoir une hypothèse à tester sur un support ou un site web.
Il faut tout de même reconnaître qu’une refonte de site web ou des évolutions de supports / campagnes sont plus des sujets de test.
En effet avoir un trafic déjà important et un socle d’analyse stats et marketing à optimiser permet d’apporter de nombreux avantages à la mise en place de solutions d’A/B testing pour améliorer les performances de l’entreprise sur ces outils digitaux et ses objectifs business.

L’A/B testing est fréquemment utilisé par les entreprises pour leur site e-commerce, notamment pour tester leur page d’accueil, leurs fiches produits, leurs formulaires ou bien encore leur tunnel de conversion sur leurs audiences. Elles peuvent aussi s’en servir pour tester des pages d’atterrissage (landing page) distinctes et identifier la plus pertinente pour acquérir de nouveaux clients ou leads.

Cette pratique est également courante pour leurs campagnes d’emailing, pour tester des objets de mail ou des contenus d’email différents pour leur newsletter. Le taux de clic, taux de conversion ou taux de transformation, taux de rebond, taux d’ouverture et d’autres KPI comme l’abandon de panier vont être finement analysés afin de pouvoir tirer des conclusions de ces tests.