L' ab testing se présente comme un outil incontournable pour optimiser une campagne marketing. Consistant à comparer deux versions d'un même contenu, cette technique permet de trouver la stratégie la plus performante pour améliorer l'expérience client, attirer plus de trafic ou encore booster les ventes. Procéder régulièrement à un split test vous évitera de prendre des décisions basées sur des idées préconçues. Ce guide vous montre les principales étapes à suivre pour réaliser efficacement une campagne a/b testing.
Définir l'objectif
Pour commencer, il est indispensable de déterminer précisément l'objectif que vous souhaitez atteindre avec l'utilisation de l'ab testing sur www.kameleoon.com. C'est essentiel afin de décider sur l'élément à tester. L'objectif doit être simple, clair et mesurable. Par exemple, il peut s'agir de générer plus de leads sur le CTA d'une newsletter, d'obtenir plus d'inscription à un webinaire, d'augmenter le taux de conversion et les volumes de ventes ou encore de diminuer d'un certain pourcentage le taux de rebond. En clarifiant la finalité de l'ab testing, vous serez en mesure d'identifier la version la plus performante pour atteindre votre objectif. Si la version A offre un meilleur taux de clic mais un panier moyen plus faible que la version B, il est préférable d'opter pour cette dernière si vous souhaitez augmenter votre chiffre d'affaires. En revanche, la première variation convient mieux si vous désirez gagner en visibilité.
Établir une stratégie
L'objectif de l'a/b testing est désormais clair et précis, il est maintenant temps de réfléchir à la stratégie à mettre en place. Pour ce faire, il est souvent utile de réaliser une séance de brainstorming avec l'équipe marketing. Au cours de cette réflexion, vous serez amené à formuler des hypothèses et décider des actions à entreprendre. Il peut s'agir du recours à de nouveaux visuels lors d'une campagne display pour obtenir plus de clics, l'utilisation des émojis pour la prochaine campagne d'e-mailing, l'ajout d'un avis client sur une page produit pour augmenter les volumes de vente, la modification du call-to-action sur une page de destination pour améliorer le CTR, etc. À ce stade, vous serez peut être tenté de changer plusieurs éléments à la fois. Néanmoins, il est préférable de se limiter à un seul élément de test par campagne pour débuter. De cette manière, vous pouvez mesurer avec exactitude l'impact apporté par chaque modification sur les résultats. De même, assurez-vous de vous baser sur une hypothèse simple, précise et mesurable pour identifier facilement le scénario idéal. La variation vainqueur sera celle qui permettra d'obtenir approximativement le résultat souhaité.
Diffuser l'A/B testing
L'hypothèse étant définie, il est maintenant temps de lancer la campagne ab testing. Pour ce faire, vous aurez besoin d'un outil spécialisé dans le domaine. Ensuite, il faut déterminer la durée du test. Plus cette période est longue, plus les informations collectées sont claires et significatives. Sachez que les résultats obtenus d'une campagne assez courte ne sont pas forcément fiables. Cela dit, il n'est pas non plus nécessaire de faire traîner éternellement le test A/B. En général, une campagne dure une semaine minimum. Au-delà de cette durée, elle risque d'être influencée par des facteurs extérieurs comme des événements tels que les soldes, les fêtes, les vacances, etc, qui impactent fortement l'attention des internautes. Une fois la durée de la campagne définie, il reste à concevoir les deux variations pour l'a/b testing. Il peut s'agir par exemple de créer deux emails avec deux objets différents, mais relatant le même sujet et visant le même cible. Les deux versions doivent courir en même temps étant donné que l'attention des internautes n'est jamais la même d'un moment à un autre. Après la diffusion des tests, vous n'avez plus d'autre chose à faire que de patienter et laisser l'expérimentation se dérouler. Abstenez-vous d'intervenir à mi-parcours, car vous risquez de fausser les données. Il vaut mieux obtenir les résultats statistiques de manière objective.
Analyser les résultats
Lorsque la campagne a/b testing touche à sa fin, vous pouvez procéder à l'analyse des résultats. Pour ce faire, il est fortement recommandé d'utiliser un logiciel de web analytics. Ce dernier vous permettra de visualiser en un coup d'œil les résultats des tests. En se basant sur les critères préétablis, ce programme informatique vous aidera à valider ou à invalider votre hypothèse. Elle vous permettra de comparer les deux versions et d'identifier celle qui est la plus performante. Cette dernière pourra ensuite être extrapolée sur d'autres pages. Vous pouvez alors modifier ou repenser votre contenu, puis démarrer une nouvelle campagne a/b testing pour mesurer un nouvel élément. Il peut arriver qu'aucune des deux versions n'aient été concluante. Cela s'explique par le fait que la durée de la campagne soit trop courte, que les deux variations ne présentent aucune différence marquante ou encore que la modification n'a pas influencé la décision de l'audience cible. Dans ce cas, il convient d'établir une nouvelle hypothèse et de recommencer l'ab testing.
