Les spécialistes du marketing peuvent passer des heures à débattre du meilleur slogan ou de l’image la plus convaincante. Grâce aux tests A/B, ces discussions peuvent être définitivement tranchées. Mais en plus de régler les débats, les tests A/B permettent surtout aux équipes marketing d’apprendre de manière proactive sur leurs clients, leur site web et leurs produits – le tout d’une manière impossible autrement. Cependant, intégrer avec succès les tests A/B dans votre stratégie marketing nécessite de comprendre les principes qui sous-tendent cette pratique.
Continuez votre lecture pour en savoir plus sur cette méthode, y compris des exemples de tests A/B que vous pouvez mettre en application pour votre propre boutique en ligne.
Qu’est-ce que les tests A/B ?
Les tests A/B, ou tests fractionnés, consistent à présenter différentes versions d’une page web, d’une annonce ou d’un email à un public afin de déterminer laquelle obtient les meilleurs résultats. C’est la méthode de test la plus courante pour les boutiques en ligne.
Dans un test A/B bien réalisé, les deux versions (ou plus) sont présentées sur la même période à des membres aléatoires du public cible, contrairement à un test avant/après où les versions sont montrées successivement. De même, dans un test A/B, une seule variable est testée, même s’il existe plusieurs versions. Par exemple, tester trois textes de bouton différents serait un test A/B. En revanche, tester plusieurs variables, comme les textes de bouton et les images de bannière en même temps, serait considéré comme un test multivarié.
Les tests A/B nécessitent du code pour servir les différentes versions simultanément à différents utilisateurs. Dans les tests A/B publicitaires, des plateformes comme Meta et Google le font automatiquement. De même, certaines plateformes d’email telles que Klaviyo disposent d’une fonctionnalité intégrée pour les tests A/B. Les tests A/B sur les sites web nécessitent un extrait de code personnalisé ou tiers, comme Google Optimize.
Avantages des tests A/B
Tous les efforts de marketing digital génèrent des données. Les campagnes publicitaires fournissent des données sur les taux de clics, les sites web sur les taux de conversion, et ainsi de suite. Le principal avantage des tests A/B est de pouvoir collecter les données nécessaires pour prendre des décisions éclairées.
Les tests A/B commencent toujours par une hypothèse spécifique. Par exemple, « Je pense que notre formulaire d’inscription convertira mieux si nous offrons une réduction de 10 % ». Les données permettent à l’entreprise de tirer une conclusion sur l’hypothèse. Cela contribue donc à confirmer ou infirmer l’hypothèse immédiate, mais donne également plus d’informations sur l’entreprise dans son ensemble. Dans l’exemple de test A/B de notre hypothèse, l’entreprise pourra mieux comprendre la sensibilité au prix de ses clients.
Si les tests A/B sont principalement une activité marketing, les informations qu’ils génèrent peuvent être utilisées pour une variété d’autres décisions commerciales, y compris l’expérience utilisateur (UX), le développement de produits, le branding et les ventes.
7 exemples de tests A/B pour les entreprises e-commerce
Il existe de nombreux types de tests A/B qu’une boutique en ligne peut réaliser. Voici quelques exemples de tests A/B les plus courants et efficaces.
Texte du header
L’en-tête ou header désigne le haut d’une page, généralement d’une landing page. Étant donné qu’il s’agit du premier et du plus grand texte qu’un visiteur voit, c’est un excellent moyen de tester la première impression la plus précieuse pour votre site.
Par exemple, wethenew pourrait tester différentes versions de la phrase « Les paires dont vous avez besoin » sur sa landing page.
Objet des mails
Dans le marketing par email, l’objet de votre mail est votre levier le plus important. Il influence le taux d’ouverture d’un email, et si votre public n’ouvre pas votre email, le reste de l’email n’aura aucun impact. C’est un excellent moyen de tester ce qui attire l’attention de votre public existant et d’améliorer la performance des emails.
Par exemple, cars and me pourrait tester une autre variante de l’objet de cet email de promotion :
« 🚗💨 Black Friday : On passe la seconde ! ».
Slogan publicitaire
Les plateformes publicitaires permettent de réaliser rapidement et facilement des tests A/B sur de nombreuses variations de texte. Cela crée une boucle d’auto-renforcement : les insights sur les slogans publicitaires aident à choisir les prochains slogans et les futures versions à tester.
Par exemple, BN3TH pourrait tester le texte principal ou bien le titre de ses annonces – mais toujours une variable à la fois.
Texte de call to action
Le texte de call to action (CTA) ou appel à l’action peut être testé sur un site web, une annonce ou un email. De bons appels à l’action aident votre public à compléter la phrase « Je veux… », donc tester votre CTA peut vous aider à mieux cerner l’intention de l’utilisateur sur votre page.
Prenons l’exemple de test A/B d’un formulaire de pop-up d’intention de sortie sur le site de Vahdam. La marque pourrait tester différents textes sur le bouton pour voir ce qui amène le plus de soumissions de formulaires.
Type d’image de produit
Tester le type d’image de produit peut vous aider à comprendre les facteurs qui influencent les conversions de votre produit. Certains produits sont plus pratiques et bénéficient d’images simples mettant en avant les caractéristiques, tandis que d’autres sont plus axés sur le lifestyle et bénéficient d’images montrant les produits dans un contexte d’utilisation.
Par exemple, Blender Bottle pourrait expérimenter avec une page d’atterrissage montrant une photo lifestyle, comme une personne en tenue professionnelle quittant la salle de sport en route pour le bureau, avant de montrer des photos plus simples de la bouteille avec ses caractéristiques.
Tarification et réductions
Tester les prix peut être difficile, aussi bien d’un point de vue technique que par rapport au client. La plupart des outils de test A/B pour sites web ne permettent pas de tester les prix. De plus, ces tests risquent d’irriter les clients qui achètent à un prix plus élevé et découvrent ensuite que d’autres l’ont acheté pour moins cher. Cependant, des applications Shopify comme Intelligems permettent de tester les prix.
Sinon, tester des codes de réduction peut être un moyen efficace d’obtenir des informations similaires. Par exemple, une marque pourrait déployer deux campagnes marketing ciblant le même public, avec les mêmes annonces, mais une offre de réduction différente, comme 25 % contre 25 € de réduction. Elle pourrait voir laquelle performe mieux en fonction du taux de clics et du taux de conversion.
Suppression d’éléments
Un test A/B peut aussi être une addition par soustraction. Si un site web propose de nombreuses options d’achat ou de navigation, les marketeurs testeront parfois la suppression d’une option pour observer l’effet sur la conversion.
Par exemple, LOLA pourrait supprimer les liens vers son blog de sa barre de navigation et voir les conséquences sur le taux de conversion d’achat.
Comment réaliser des tests A/B
- Formulez une hypothèse
- Créez des variantes à tester
- Sélectionnez un public
- Mettez le test en œuvre
- Analysez les résultats
Réaliser des tests A/B est un processus systématique. Chaque test suit ces cinq étapes :
1. Formulez une hypothèse
Un bon test A/B commence par une théorie pour améliorer la performance. Cette théorie peut être basée sur des données existantes ou sur votre opinion. Pour transformer votre théorie en hypothèse, formulez-la de manière à pouvoir la vérifier, comme « Je crois que (apporter tel changement) conduira à une amélioration de (performance sur tel indicateur). »
Par exemple, « Je crois qu’agrandir l’image principale du produit sur nos landing pages de produits conduira à une amélioration du taux de conversion. »
Les hypothèses n’ont pas besoin de spécifier le montant de l’amélioration ; leur formulation doit simplement donner une direction qui permette de passer à l’action.
2. Créez des variantes à tester
Pour ce faire, vous pouvez utiliser un gestionnaire d’annonces, une plateforme d’email ou un outil de tests A/B pour sites web. Les variantes doivent être étiquetées de manière descriptive pour faciliter les analyses ultérieures. Par exemple, au lieu d’intituler une nouvelle variante d’annonce « Variante B », appelez-la plutôt « Variante B - CTA Émotionnel » pour vous y retrouver.
3. Sélectionnez un public
Les tests A/B peuvent être présentés à l’ensemble de votre audience ou à un sous-ensemble de votre public. Sur un site web, par exemple, servir l’ensemble du public signifierait que la moitié de vos visiteurs voient le site original et l’autre moitié voit la nouvelle version que vous testez. Cependant, vous pourriez choisir de ne servir la nouvelle version qu’à 25 % de votre public, ou uniquement aux visiteurs de France (dans ce cas, la moitié des visiteurs français verraient l’original et l’autre moitié la nouvelle variante).
Le bon public pour vous dépend du groupe auquel vous pensez que votre hypothèse s’applique, ainsi que de la rapidité à laquelle vous souhaitez recueillir suffisamment de données pour tirer une conclusion.
4. Mettez le test en œuvre
En général, les marketeurs réalisent des tests A/B pendant au moins deux semaines pour garantir le succès d’un test. Cela permet de tenir compte des coïncidences ou des fluctuations, comme le comportement des clients qui peut varier le week-end. Assurez-vous de ne pas mettre en œuvre plusieurs tests A/B sur la même page web ou le même public à la fois, sinon vous pourriez obscurcir vos résultats de test.
5. Analysez les résultats
Lors de l’analyse de tests A/B, vous recherchez un résultat qui a une signification statistique. C’est une formule de données qui indique que le résultat que vous observez est fiable et non le fruit d’un échantillon de petite taille ou d’une coïncidence. L’idée est que si vous faites votre test sur un petit public, vous devez voir une grande différence de performance pour pouvoir tirer une conclusion. Mais si vous avez un grand public, même une petite différence de performance peut être concluante.
Des outils comme Google Optimize calculeront la signification statistique pour vous. Pour d’autres résultats, vous pouvez utiliser un calculateur de signification statistique.
Une fois que vous avez analysé les résultats et les avez partagés avec votre équipe, vous êtes prêt à préparer votre prochain test.
FAQ sur les exemples de tests A/B
Pourquoi les tests A/B sont-ils importants pour les entreprises e-commerce ?
Les tests A/B peuvent vous aider à mieux comprendre vos clients, votre message et votre site web. Les entreprises e-commerce réussissent généralement en ayant une relation étroite avec leurs clients, un message clair et un site web à fort taux de conversion, donc en apprendre davantage sur ces domaines est très précieux.
Quels sont les principaux exemples de tests A/B ?
Des exemples de tests A/B courants peuvent être de tester des variantes du texte de votre header, de l’objet de vos mails, de votre slogan publicitaire, du texte des vos CTA, des types d’images de vos produits, de vos réductions, ou encore de supprimer un élement de votre site.
Combien de temps dure généralement les tests A/B ?
En général, les tests A/B durent au moins deux semaines avant qu’une conclusion soit tirée. Cependant, les tests A/B peuvent aussi durer à peine trois jours ou bien trois mois. La durée est souvent déterminée par la quantité de données que l’entreprise est capable de recueillir.
Quelles sont les bonnes pratiques pour réaliser des tests A/B ?
Les bonnes pratiques clés pour les tests A/B sont :
Créez une hypothèse claire.
Testez un élément à la fois.
Assurez-vous que vos résultats ont une signification statistique.
