L'A/B testing est l'incarnation de la statistique au service du marché et du progrès dans un monde de plus en plus concurrentiel. Bien que l'application de l'A/B testing soit, de nos jours, plus sollicitée sur Internet qu'ailleurs, ce test existait déjà avant la création du web. En effet, l'idée du test A/B est née en 1920 suite aux travaux du biologiste et statisticien britannique, Ronald FISHER. Le concept était de disposer d'un outil permettant de comparer deux expériences différentes. Plus tard, le test a été utilisé par les médecins pour des essais cliniques. Le test A/B est aujourd'hui employé en marketing, notamment dans le domaine du commerce électronique (et autres). Près d'un siècle plus tard, l'outil de FISHER est devenu le principal atout d'optimisation des entreprises. Le test A/B maintient la compétitivité de son utilisateur.
L’A/B testing est utilisé pour optimiser les pages web !
L’a/b testing est utilisé pour comparer deux versions différentes d'une même application ou page web. Ce test vous permet de déduire laquelle des versions proposées est la plus efficace par rapport à l'autre. Ces variantes sont étiquetées "A" et "B". Le protocole exige qu'elles soient présentées aux utilisateurs de manière aléatoire. L'analyse statistique qui suit mesure l'efficacité de ces versions A et B. D'ailleurs, obtenez plus d’informations à ce sujet ici. Chaque version est basée sur des hypothèses qui conduisent à une modélisation optimale du site web. En d'autres termes, l'ab testing permet de savoir quelle version génère le plus de vues, de clics, de commentaires et d'achats. Cela permet à l'entreprise d'adapter sa stratégie marketing et de gagner en visibilité sur le marché.
L'A/B testing au service des entreprises sur Internet !
Le champ d’application de l’a/b testing concerne globalement trois catégories de réseaux. A savoir :
- Le lead : il s'agit de prospects clients afin de trouver de nouvelles pistes commerciales. Le procédé le plus courant est le publipostage (envoi d'emails aux clients pour booster les ventes). Dans ce cas, l'ab testing intervient dans l'identification des personnes contactées (classement par tranche d'âge, par sexe...) ;
- L’E-commerce : l'efficacité commerciale de la page web ou de l'application est au cœur de l'intérêt de l'A/B testing. Les ventes réalisées servent d'indicateurs de performance. Tandis que le testeur examine les éléments qui composent la page (la page d'accueil, les fiches produits, les boutons de commande...) ;
- Les médias : le problème est d'ordre rédactionnel dans cette catégorie. En effet, on cherche surtout à déterminer le type de contenu qui a du succès auprès des lecteurs ciblés. Les médias sont des réseaux qui ressemblent beaucoup à la presse écrite traditionnelle.
L’A/B testing nécessite plusieurs sources d'information !
L’a/b testing se base sur des données statistiques pour l'optimisation. Entre autres, cet outil permet également à son utilisateur de valider des hypothèses d'un point de vue statistique. Pour ce faire, le test a besoin de données concernant les internautes. Les données suivantes sont notamment utilisées pour enrichir cette base de données;
- Les données web analytiques : elles mettent en évidence les éventuels problèmes de conversion sur la page ;
- L’audit ergonomique : il permet de simuler l'expérience du site web du point de vue du visiteur ;
- Les tests utilisateurs : ils fournissent des informations qualitatives sur les internautes ;
- Le heatmap et la session recording : ils fournissent des explications sur la manière dont les utilisateurs interagissent avec les éléments du site ;
- Les feedbacks clients : ils donnent des informations directes sur l'opinion des clients sur la page web (ou sur les performances de l'entreprise).
Les bonnes pratiques à adopter lors d’un test !
La réalisation d'un ab testing est tout un art. De nombreux paramètres et indicateurs doivent être pris en compte. Les premières expériences de test a/b, les bonnes comme les mauvaises, nous ont permis de dresser une liste de bonnes pratiques à adopter. Entre autres, il est nécessaire de :
- S'assurer de la fiabilité de l'information,
- Tester le test avant de le lancer,
- Tester les variables à tour de rôle (une seule à la fois),
- Tester les variables à tour de rôle (une seule à la fois), Exécuter un seul test à la fois (jamais plus),
- Adapter le nombre de variations au nombre d'audiences de la page web,
- S'assurer de la fiabilité des statistiques avant de prendre des décisions,
- Laisser le temps au test de se dérouler,
- Mesurer plusieurs indicateurs dans un même test,
- Segmenter le test en plusieurs étapes,
- Savoir mettre fin au test lorsqu'il n'a pas atteint le seuil de fiabilité.
Les entités opérant sur Internet ont besoin d'une visibilité optimale. Qu'elles soient à but lucratif ou non, l'objectif est de générer le plus d'impact possible auprès des internautes et dans un temps constant. L'A/B testing est une des solutions à ce problème de visibilité. Le test A/B est en effet un outil d'optimisation unique.
Ce test vous permet de mesurer l'efficacité de plusieurs versions d'une même page web. Ce test est l'outil idéal pour vérifier des hypothèses et des idées.