Test AB pour Landing Pages : Définition, étapes et exemples

Les tests A/B consistent à comparer deux variantes (ou plus) d’une landing page pour voir laquelle est la plus performante. Un processus de test bien conçu peut vous fournir des données inestimables sur les modifications à apporter à vos pages pour tirer le meilleur parti de vos campagnes de marketing numérique. Exactement comme cela a fonctionné pour l’un des anciens présidents des États-Unis…

En effet, quelques légères modifications apportées à la page d’accueil de Barrack Obama lors de la campagne présidentielle américaine de 2008 ont permis d’améliorer le taux d’inscription de 40,6 %, ce qui s’est traduit par 57 millions de dollars de dons supplémentaires ! Auparavant, bien sûr, son équipe marketing a effectué une série de tests pour sélectionner la variante de présentation optimale (D. Siroker & P. Koomen, The most powerful way to turn clicks into customers, 2013).

Cela explique clairement pourquoi, en 2024, 60 % des entreprises testeront leurs landing pages, comme l’indique InvespCRO.

Dans cet article, j’examine la définition du test de page d’atterrissage, les étapes clés, les outils utiles et les études de cas les plus intéressantes, ainsi que les conseils et les erreurs courantes à éviter. Commençons par le début !

Principaux enseignements :

• Les tests A/B permettent d’identifier la présentation la plus efficace en confrontant deux ou plusieurs alternatives.
• Tester différents éléments landing page peut permettre d’améliorer l’expérience de l’utilisateur et d’augmenter les conversions.
• Les données issues des tests A/B améliorent l’efficacité du marketing.
• Landingi offre des outils avancés pour des tests A/B efficaces.
• Les expériences d’incrémentalité diffèrent des tests A/B en ce qu’elles se concentrent sur l’impact global des efforts de marketing.

Qu’est-ce que l’AB Testing ?

Le test A/B de la page d’atterrissage est une méthode utilisée pour comparer deux versions d’une page d’atterrissage afin de déterminer laquelle est la plus performante. Ce processus consiste à créer deux variantes d’une page d’atterrissage, souvent appelées version A et version B, et à répartir le trafic du site web entre elles pour voir laquelle génère le plus de conversions. Pour visualiser ce processus, jetez un coup d’œil à la page d’atterrissage ci-dessous :

Supposons qu’il s’agisse de la variante “A”. Souvenez-vous en. Maintenant, regardez la variante “B” de cette page :

Vous voyez la différence ? Les boutons des deux pages sont différents en termes de texte, de couleur d’arrière-plan, de bordure et d’autres paramètres subtils de conception. Un test A/B de ces pages peut montrer laquelle (le cas échéant) convertit le mieux. Comme le bouton est la seule différence, nous pouvons être presque sûrs que les différences éventuelles dans le niveau de conversion sont dues exactement aux différences dans la conception de cet élément. Voilà, en quelques mots, comment fonctionnent les tests A/B.

Qu’est-ce que le Landing Page Split Testing ?

Le split testing (ou split URL testing) est souvent utilisé de manière interchangeable avec le test A/B, mais il fait parfois référence à une fonction spécifique des outils de test A/B qui vous permet demodifier  la proportion de trafic dirigée vers chaque variante testée. Par exemple, vous pouvez souhaiter envoyer 70 % du trafic vers la variante A et 30 % vers la variante B. Dans les tests A/B simples, la distribution du trafic est automatisée et dépend entièrement des algorithmes de votre outil ou plateforme de test.

Vous pouvez vous demander dans quels cas il est utile de définir manuellement des proportions de trafic. Voici les raisons les plus courantes :

• Atténuation des risques: Si une variante (par exemple, la variante A) est la plus performante ou la version par défaut, le fait de diriger une plus grande proportion du trafic vers cette variante (par exemple, 70 %) permet de minimiser l’impact négatif potentiel sur les performances globales. Cela est particulièrement important lorsque les enjeux sont élevés, par exemple pendant les périodes de pointe des ventes ou les grandes campagnes de marketing.
• Collecte plus rapide de données pour les nouvelles variantes: Lors de l’essai d’une nouvelle variante (par exemple, la variante B) susceptible d’améliorer sensiblement les performances, l’envoi d’une plus grande quantité de trafic vers cette variante (par exemple, 30 %) permet de recueillir rapidement suffisamment de données pour déterminer son efficacité. Cette collecte accélérée de données permet de prendre des décisions plus rapides quant à la mise en œuvre complète de la nouvelle variante.
• Allocation des ressources: Les proportions de trafic personnalisées permettent une meilleure gestion des ressources. Par exemple, si une variante nécessite plus de ressources serveur ou de support client, la limitation de son trafic peut éviter la surcharge des systèmes et garantir une expérience utilisateur plus fluide.
• Expérimentation contrôlée: En ajustant les proportions du trafic, les entreprises peuvent contrôler la portée de leurs expériences. C’est utile pour tester des changements innovants ou à haut risque, lorsqu’un déploiement progressif et un suivi attentif sont nécessaires pour éviter des perturbations importantes.
• Mise en œuvre progressive des changements: La définition de proportions de trafic personnalisées permet une approche progressive de la mise en œuvre des changements. Par exemple, commencer avec 10 % du trafic dirigé vers une nouvelle variante et l’augmenter progressivement au fur et à mesure que la confiance dans ses performances augmente. Cette approche permet d’identifier et de résoudre les problèmes éventuels avant de procéder à un déploiement complet.
• Ciblage stratégique: Les proportions personnalisées permettent un ciblage stratégique, où certains segments d’utilisateurs peuvent être dirigés vers des variantes spécifiques sur la base de données démographiques, de comportements ou d’autres critères. Cette approche ciblée permet d’obtenir des informations plus pertinentes et d’améliorer l’efficacité globale du test.

En résumé, la définition de proportions de trafic personnalisées dans le cadre des tests fractionnés offre une certaine souplesse, réduit les risques et garantit une expérimentation plus stratégique et contrôlée, ce qui permet en fin de compte de prendre de meilleures décisions et d’optimiser les performances.

Quels éléments Landing Page peuvent faire l’objet d’un test AB ?

Dans les tests A/B, les variantes de pages peuvent différer par des éléments tels que les titres, les éléments visuels (images, vidéos, carrousels, effets, etc.), les formulaires, les boutons d’appel à l’action, la preuve sociale et même la mise en page générale. En mesurant les interactions avec les utilisateurs et les taux de conversion, les spécialistes du marketing peuvent déterminer quelle version est la plus efficace pour atteindre leurs objectifs, qu’il s’agisse de générer des prospects, de réaliser des ventes ou d’encourager les inscriptions.

Quels sont les principaux avantages de l’AB Testing ?

Le principal avantage des tests A/B est leur capacité à fournir des informations fondées sur des données. Au lieu de se fier à des suppositions, les spécialistes du marketing peuvent prendre des décisions éclairées basées sur le comportement réel des utilisateurs. Cela permet d’améliorer et d’optimiser en permanence les landing pages, et donc d’améliorer l’expérience des utilisateurs et d’augmenter les taux de conversion.

7 étapes pour Landing Page AB Testing afin d’améliorer les taux de conversion

Le test des pages d’atterrissage comprend plusieurs étapes qui vous aident à optimiser systématiquement vos pages et à améliorer les taux de conversion. En les suivant, vous pouvez identifier ce qui résonne le mieux avec votre public et apporter des améliorations basées sur des données.

1. Définir les objectifs et les mesures

Tout d’abord, définissez des objectifs et des paramètres clairs. Cela vous aidera à comprendre ce que vous souhaitez atteindre et comment vous mesurerez le succès. Il peut s’agir d’augmenter le nombre d’inscriptions, d’améliorer le taux de clics ou de stimuler les ventes. Les indicateurs sont les points de données spécifiques que vous suivrez pour évaluer les performances.

Exemple : Vous pouvez vous fixer comme objectif d’améliorer le taux de conversion sur les appareils mobiles, tout en mesurant le nombre de conversions sur les appareils mobiles par semaine.

Conseil: choisissez un indicateur principal pour éviter de diluer l’impact de votre test.

Erreur à éviter: Évitez de fixer trop d’objectifs ou de mesures, car cela peut compliquer l’analyse et déconcentrer l’attention.

2. Création d’hypothèses

Deuxièmement, créez quelques hypothèses sur les changements susceptibles d’améliorer vos taux de conversion. Une hypothèse bien définie guide la conception de votre test et vous permet d’avoir une idée claire de ce que vous testez et pourquoi. Les hypothèses doivent être basées sur des données, des commentaires d’utilisateurs ou des enseignements tirés de tests antérieurs.

Exemple : Une hypothèse correcte peut être la suivante :“En remplaçant le titre “Inscrivez-vous maintenant” par “Recevez des mises à jour exclusives”, le nombre d’inscriptions à la lettre d’information augmentera de 15 % sur une période de deux semaines“.

Conseil: faites en sorte que vos hypothèses soient spécifiques et mesurables afin d’évaluer facilement les résultats.

Erreur à éviter: Évitez de fixer trop d’objectifs ou de mesures, car cela peut compliquer l’analyse et déconcentrer l’attention.

3. Conception de variantes

Troisièmement, concevez au moins deux versions (une version de contrôle et une autre) de votre landing page sur la base de vos hypothèses. Ces variantes seront comparées pour déterminer laquelle est la plus performante. Veillez à ce que les changements soient clairs et perceptibles, mais pas trop radicaux pour ne pas perturber les visiteurs.

Exemple : Vous pouvez prendre la version existante de votre page d’atterrissage comme version de contrôle, tandis que la nouvelle version doit être modifiée en ce qui concerne l’élément que vous souhaitez tester. Si vous souhaitez vérifier l’efficacité de votre formulaire de génération de leads, vous devez le modifier sur la nouvelle version (par exemple, limiter les champs du formulaire, la mise en page, la copie ou la longueur totale du formulaire).

Conseil: limitez les modifications à un seul élément par test afin d’isoler leur impact sur les performances.

Erreur à éviter: Éviter de faire trop de changements à la fois, ce qui peut rendre difficile l’identification des changements qui ont eu un impact sur les résultats.

4. Fractionnement du trafic

Quatrièmement, répartissez le trafic du site web entre les différentes versions de votre landing page. Cela garantit une comparaison équitable en exposant chaque variante à un nombre approprié de visiteurs. Le plus souvent, vous devez utiliser des parts égales, mais dans certains cas spécifiques, il est conseillé de répartir le trafic dans d’autres proportions (voir le paragraphe sur les tests fractionnés).

Exemple : Si vous connaissez parfaitement les performances de votre page d’atterrissage actuelle (ainsi que les éléments qui influencent le plus le taux de conversion), il peut être raisonnable de diriger davantage de trafic vers la nouvelle variante, qui vous donne des résultats et vous permet de mettre en œuvre plus rapidement des changements utiles.

Conseil: pour obtenir des résultats précis, veillez à ce que le trafic soit réparti de manière aléatoire et homogène.

Erreur à éviter: Éviter une répartition inégale du trafic, qui peut fausser les résultats et conduire à des conclusions erronées.

5. Exécution du test

Cinquièmement, effectuez le test pendant une période suffisante pour recueillir assez de données. La durée doit être suffisamment longue pour tenir compte des variations dans le comportement des visiteurs, par exemple entre les jours de semaine et les week-ends.

Exemple: Laissez le test se dérouler pendant au moins une semaine afin de recueillir suffisamment de données. Si le trafic est faible, le test doit durer plus longtemps.

Conseil: évitez d’apporter des modifications pendant la période de test afin de garantir la cohérence.

Les erreurs à éviter : Ne modifiez pas votre site web ou les variables du test pendant la période de test. Les modifications peuvent fausser les résultats et invalider le test.

6. Analyse des résultats

Ensuite, analysez les résultats en examinant les données collectées afin de déterminer la variante la plus performante. Utilisez des outils statistiques pour comparer les taux de conversion et d’autres paramètres pertinents en vous basant uniquement sur les résultats statistiquement significatifs.

Exemple: Comparez les taux de conversion des deux versions pour voir laquelle est la plus performante. Essayez d’identifier la raison pour laquelle la page d’atterrissage gagnante s’est avérée meilleure. Comparez vos conclusions avec les résultats d’études de cas similaires disponibles en ligne pour augmenter la probabilité que votre interprétation soit exacte.

Conseil n°1: ventilez vos données en fonction de différents segments d’audience, tels que les données démographiques, les sources de trafic ou le comportement des utilisateurs. Cela peut révéler des informations qui pourraient être cachées dans les données globales et aider à adapter les optimisations futures.

Pro-Tip 2: Examinez non seulement les taux de conversion, mais aussi d’autres indicateurs pertinents tels que le taux de rebond, le temps passé sur le site et la valeur de la durée de vie du client. Cette vision globale permet de mieux comprendre le comportement des utilisateurs et l’impact de chaque variation.

Les erreurs à éviter : Se méfier du biais de confirmation, c’est-à-dire interpréter les données d’une manière qui confirme ses idées préconçues. Analysez les données de manière objective et envisagez toutes les explications possibles pour les résultats observés.

7. Mise en œuvre de la variante gagnante

Septièmement, il suffit de mettre en œuvre la variante gagnante dans la landing page en ligne. Documentez les résultats et les enseignements tirés de ce test afin d’éclairer les futurs tests A/B.

Exemple: Si le nouveau titre a augmenté le nombre d’inscriptions, mettez à jour votre page d’atterrissage en conséquence. En d’autres termes, faites de la variante gagnante votre page web active.

Pro-Tip: Testez continuellement de nouvelles hypothèses pour continuer à optimiser votre page d’atterrissage.

Chaque étape du test s’appuie sur la précédente, créant ainsi une approche structurée pour obtenir de meilleurs résultats et un plus grand engagement de la part de votre public.

En effectuant régulièrement des tests landing page, vous pouvez améliorer systématiquement les taux de conversion et prendre des décisions fondées sur des données qui renforcent vos efforts de marketing.

Exemples de tests AB

Le test AB est une procédure courante pour les entreprises de différents secteurs. Vous trouverez ci-dessous plusieurs applications exemplaires tirées d’études de cas réels publiées sur le web. Explorez et apprenez à quoi cela ressemble dans la pratique du marketing numérique et quels types d’effets vous pouvez en attendre.

1. Bukvybag

Élément testé : Titre de la page d’atterrissage

Contexte (défi) : Bukvybag, une entreprise spécialisée dans les sacs pour femmes, était confrontée à un faible taux de conversion sur sa page d’accueil. Elle soupçonnait que son titre actuel, “Sacs et accessoires polyvalents”, ne parvenait pas à capter l’intérêt de son public cible.

Portée et variantes des tests A/B : Pour résoudre ce problème, Bukvybag a utilisé une fonction de contenu dynamique pour effectuer un test fractionné sur le titre de sa page d’accueil. L’objectif était d’identifier le titre qui trouverait le plus d’écho auprès des clients potentiels et permettrait d’augmenter les taux de conversion. Ils ont testé plusieurs variantes du titre, chacune mettant l’accent sur une proposition de valeur différente :

• Variante A: “Démarquez-vous avec nos sacs uniques et à la pointe de la mode”.
• Variante B: “Découvrez le compagnon de voyage ultime qui allie style et fonctionnalité”.
• Variante C: “Sacs de première qualité conçus pour l’exploration et l’aventure”.

Résultats : Les tests A/B ont révélé un vainqueur incontestable, entraînant une augmentation de 45 % des commandes. L’augmentation significative des conversions a démontré que le titre choisi était plus efficace pour attirer l’attention du public. Les résultats ont atteint une signification statistique, confirmant que l’amélioration n’était pas due au hasard et que le nouveau titre pouvait maintenir l’augmentation du taux de conversion au fil du temps.

D’après une histoire de : Barbara Bartucz (OptiMonk)

2. Going 

Élément testé : Copie du bouton d’appel à l’action

Contexte (défi) : Going a dû relever un défi de taille pour présenter efficacement ses plans d’abonnement. Leur stratégie conventionnelle consistait à inciter les visiteurs de la page à s’inscrire à un plan gratuit et limité, dans l’espoir de leur vendre plus tard une option premium. Cependant, cette approche ne parvenait pas à transmettre de manière adéquate la valeur totale des offres premium de Going, ce qui se traduisait par des taux de conversion décevants.

Portée et variantes des tests A/B : Pour résoudre ce problème, Going a utilisé les outils de test A/B d’Unbounce pour affiner son appel à l’action (CTA). Ils ont expérimenté deux CTA différents sur leur page d’accueil : “S’inscrire gratuitement” et “Essai gratuit”.

Résultats : Cet ajustement apparemment mineur – un simple changement de trois mots – visait à mieux souligner les avantages du plan premium complet en proposant une période d’essai gratuite. La proposition de valeur est ainsi devenue plus transparente et plus immédiate pour les clients potentiels. Le nouveau CTA “Essai gratuit” a permis de réduire le taux d’abandon des formulaires, ce qui s’est traduit par une augmentation de 104 % du nombre d’essais d’un mois sur l’autre. Cette amélioration substantielle a non seulement stimulé les taux de conversion à partir des canaux payants, mais a aussi, pour la première fois, dépassé le trafic organique.

D’après une histoire de : Paul Park (Unbounce)

3. WorkZone

Élément testé : Logos de témoignages de clients placés à côté du formulaire de génération de leads

Contexte (défi) : WorkZone, un éditeur de logiciels basé aux Etats-Unis et spécialisé dans les solutions de gestion de projets et les outils de collaboration documentaire, avait besoin d’améliorer ses taux de conversion en prospects. Pour renforcer la réputation de sa marque, WorkZone a mis en place une section d’évaluation des clients à côté du formulaire de demande de démonstration sur sa page de génération de leads. Cependant, les logos colorés des témoignages clients empêchaient les visiteurs de remplir le formulaire, ce qui avait un impact négatif sur les conversions.

Portée et variantes des tests A/B : Pour résoudre ce problème, WorkZone a mené un test A/B afin de déterminer si le fait de changer les logos des entreprises dans les témoignages des clients de leur couleur d’origine en noir et blanc réduirait la distraction et augmenterait le nombre de demandes de démonstrations. Le test a duré 22 jours, comparant les logos colorés d’origine (contrôle) aux versions en noir et blanc (variation).

Résultats : Les logos en noir et blanc ont généré 34 % de soumissions de formulaires supplémentaires par rapport à la version originale. Avec une signification statistique de 99 %, la conclusion est simple : les logos redessinés réduisent efficacement les distractions et améliorent la conversion des prospects. Ils ont été mis en œuvre immédiatement après les tests.

D’après une histoire de : Astha Khandelwal (VVO)

4. Orange

Élément testé : Boîte à lumière/superposition

Contexte (défi) : Les abonnements mobiles d’Orange constituent un élément essentiel de sa stratégie commerciale. L’objectif principal était d’améliorer le taux de collecte de prospects du site web et d’augmenter le nombre d’utilisateurs mobiles actifs. Les données indiquaient que la page d’abonnement était la principale source de prospects enregistrés, d’où l’importance d’optimiser cette page afin d’augmenter le nombre de prospects collectés.

Portée et variantes des tests A/B : Auparavant, Orange utilisait une incrustation d’intention de sortie (une sorte de boîte lumineuse) sur la version de bureau de sa page d’abonnement pour capturer des prospects avant que les utilisateurs ne quittent le site. Le test A/B visait à déterminer si la mise en œuvre d’une incrustation temporelle sur la version mobile améliorerait la collecte de prospects. Le test consistait à déclencher une superposition après 15 secondes pour les utilisateurs qui n’avaient pas encore fourni leurs coordonnées, en comparant cette variante à la page standard sans superposition.

Résultats : Les résultats ont été remarquables, avec une augmentation de 106,29 % du taux de collecte de prospects. L’expérience a démontré que les superpositions temporelles sur les appareils mobiles sont nettement plus performantes que les déclencheurs de sortie sur les ordinateurs de bureau, ce qui se traduit par une augmentation du taux de conversion.

D’après une histoire de : Oana Predoiu (Omniconvert)

5. InsightSquared (aujourd’hui : Mediafly)

Élément testé : Champs de formulaire sur un formulaire de génération de leads

Contexte (défi) : InsightSquared, une société B2B spécialisée dans la simplification des prévisions de ventes, a été confrontée à un problème avec ses formulaires de génération de leads. Le formulaire original semblait trop long en raison de la présence de plusieurs champs optionnels, ce qui semblait intimider les prospects potentiels et entraînait un taux d’abandon plus élevé. Bien que ces champs soient facultatifs, leur présence dissuadait les utilisateurs de remplir le formulaire.

Tests A/B sur la portée et les variantes : L’entreprise a décidé de tester une version simplifiée de son formulaire en supprimant les champs facultatifs, afin de rendre le formulaire moins intimidant et plus convivial. La mesure clé était le pourcentage d’utilisateurs qui fournissaient leur numéro de téléphone, avec une observation initiale selon laquelle seulement 15 % le faisaient. Le test consistait à déployer le nouveau formulaire simplifié sur la page de téléchargement du livre électronique pour voir si la réduction des champs entraînerait un taux de conversion plus élevé.

Résultats : Le formulaire simplifié a considérablement amélioré l’engagement des utilisateurs, ce qui s’est traduit par une augmentation remarquable de 112 % des conversions. Cela a confirmé que la simplification du formulaire par la suppression des champs facultatifs le rendait plus accessible, encourageant ainsi un plus grand nombre d’utilisateurs à le remplir.

D’après une histoire de : Willem Drijver

En quoi les expériences d’incrémentalité diffèrent-elles des expériences A/B ?

Les expériences d’incrémentalité des pages d’atterrissage mesurent l’impact supplémentaire réel d’une campagne marketing complète ou d’un ensemble d’interventions marketing en comparant les performances d’un groupe test exposé à l’intervention (ou à la campagne) à celles d’un groupe témoin sur une période plus longue, tandis que les expériences A/B comparent deux versions ou plus d’une page d’atterrissage (avec de légères modifications d’éléments individuels et non multiples) afin de déterminer laquelle est la plus performante dans un environnement contrôlé et à court terme. Exprimons les choses plus précisément dans le tableau :

Aspect	Expériences A/B	Expériences d’incrémentalité
Objectif	Comparer deux ou plusieurs versions pour identifier la plus performante	Mesurer l’impact supplémentaire d’une campagne spécifique ou d’un ensemble d’interventions marketing.
Durée de l’expérience	Court terme, résultats immédiats	Long terme, évaluation de l’impact durable
Type d’information	Déterminer la version la plus performante	Déterminer l’effet net de l’ensemble de la campagne (ou au moins d’une série d’actions)
Focus	Éléments spécifiques de la page et leurs performances	Paramètres de performance globaux et leur évolution progressive
Exemple de cas d’utilisation	Tester différents titres ou boutons d’appel à l’action	Évaluer l’impact d’une politique de prix pour les soldes d’hiver

Quel est le meilleur outil de test A/B pour Landing Pages ?

Le meilleur outil de test A/B pour landing pages est Landingi, car en plus de son interface extrêmement simple, il offre de nombreuses fonctions qui ne sont pas disponibles dans la plupart des outils de ses concurrents comme Unbounce ou Carrd. Outre les simples tests A/B comparant deux variantes différentes de votre page d’atterrissage (par exemple, deux pages identiques avec des appels à l’action ou des titres différents), vous pouvez effectuer dans la plateforme, entre autres :

• lestests multivariés (tests A/B/x) – ils vous permettent de créer plusieurs variantes de votre page d’atterrissage afin d’effectuer un test complet de plusieurs changements simultanément,
• split testing – il s’agit de comparer les performances de deux ou plusieurs pages totalement différentes (et non des variantes d’une même page) en envoyant du trafic – dans des proportions égales (ou personnalisées) et non aléatoires – vers la même URL afin de déterminer quelle page convertit le mieux (ce qui vous permettra de déterminer plus rapidement quelle stratégie de conception apporte les meilleurs résultats).

Un autre avantage est que les outils de test sont intégrés à la plateforme de construction landing page, ce qui est non seulement pratique, mais garantit également la compatibilité et réduit le coût des outils de marketing numérique.

Exécuter Landing Page AB Test avec Landingi

Bien que Landingi soit avant tout un constructeur de pages populaire, il est livré avec un ensemble d’outils pour l’optimisation du taux de conversion – d’une suite complète d’expériences de pages d’atterrissage (y compris les tests multivariés et les tests fractionnés de pages d’atterrissage) au suivi du comportement des utilisateurs, en passant par des outils d’IA polyvalents. Grâce à ces outils, ainsi qu’à des tonnes de modèles et d’intégrations prêts à l’emploi, vous pouvez construire des pages d’atterrissage non seulement très attrayantes, mais aussi réussies, qui atteignent votre public cible de manière plus efficace.

Pour ceux qui cherchent à optimiser leurs dépenses publicitaires, Landingi prend également en charge l’expérimentation des pages liées à vos campagnes réalisées dans Google Ads. Les tests A/B, dans ce cas, permettent de déterminer quelle mise en page génère le plus de conversions, garantissant ainsi une utilisation efficace de votre budget publicitaire.

Landingi est également un excellent choix pour ceux qui n’ont pas d’expérience en matière de tests A/B sur les pages d’atterrissage, car ses fonctionnalités de test sont disponibles gratuitement pendant 7 jours, ce qui est parfait pour se familiariser avec l’idée en se basant sur la pratique. Il suffit de s’inscrire et de l’essayer !