6 exemples de tests A/B et études de cas pour la CRO

Le test A/B est une méthode qui consiste à comparer deux versions d’un actif marketing – comme un landing page, un titre ou un CTA – pour voir laquelle est la plus performante. C’est l’un des moyens les plus efficaces d’améliorer les taux de conversion, car il est basé sur le comportement réel des utilisateurs, et non sur des hypothèses.

Les spécialistes du marketing utilisent les tests A/B pour valider des idées, optimiser des campagnes et prendre des décisions fondées sur des données. Et comme les landing pages sont construites avec un seul objectif en tête – qu’il s’agisse d’inscriptions, d’achats ou de demandes de démonstrations – elles constituent l’endroit idéal pour mener des expériences ciblées et à fort impact. Même de petites modifications, comme le texte d’un bouton ou la présentation d’un formulaire, peuvent donner de grands résultats.

Dans ce billet, vous verrez des exemples concrets de tests A/B – de simples modifications de titres à des refontes complètes de la mise en page – afin que vous puissiez apprendre ce qui fonctionne, pourquoi cela fonctionne et comment l’appliquer à vos propres landing pages.

Qu’est-ce que le test A/B ?

Le test A/B est une méthode fondée sur des données qui permet de comparer deux ou plusieurs versions d’une page web ou d’une application afin de déterminer laquelle est la plus performante. Il est généralement utilisé pour améliorer l’expérience des utilisateurs et augmenter les taux de conversion en identifiant la conception, le texte ou la mise en page les plus efficaces.

Selon Adelina Karpenkova dans « A/B Testing in Marketing : The Best Practices Revealed », le test A/B est un élément essentiel du processus d’optimisation du taux de conversion (CRO). Il consiste à présenter deux versions d’un contenu presque identique à des publics similaires, en ne modifiant qu’une seule variable pour en mesurer l’impact.

Dennis van der Heijden, dans l’article de CXL intitulé « 5 choses que nous avons apprises en analysant 28 304 expériences », indique que les tests A/B représentent 97,5 % de toutes les expériences sur leur plateforme. La popularité des tests A/B s’explique par leur succès reproductible et leur impact avéré sur l’amélioration des revenus et des conversions.

Où sont utilisés les tests A/B ?

Les tests A/B sont largement utilisés dans tous les secteurs d’activité pour améliorer les performances numériques grâce aux données réelles des utilisateurs. Les domaines d’application les plus courants sont les suivants

• Commerce électronique : Tester la présentation des pages de produits, l’affichage des prix ou les boutons CTA.
• SaaS : Optimiser les flux d’accueil, les landing pages et les descriptions des fonctionnalités.
• Publication : comparaison de titres, de mises en page d’articles ou d’offres d’abonnement.
• Applications mobiles : test de la navigation, de l’emplacement des fonctionnalités ou de la synchronisation des notifications.
• Marketing par courriel : Affiner les lignes d’objet, l’ordre du contenu ou les heures d’envoi.
• Médias sociaux : Tester les créations publicitaires, les légendes ou les stratégies de ciblage de l’audience.

La création et le test d’une nouvelle version d’une page par rapport à l’original permettent aux entreprises d’augmenter les taux de conversion et d’améliorer l’expérience des utilisateurs. Cela est particulièrement utile pour les sites comportant plusieurs pages, où une optimisation cohérente peut avoir un impact significatif sur les performances globales.

Quels sont les avantages des tests A/B ?

Les tests A/B permettent d’éliminer les conjectures et de prendre des décisions basées sur des résultats mesurables. Il permet aux entreprises d’optimiser les performances numériques et d’obtenir de meilleurs résultats sur les sites web, les applications et les campagnes.

Voici dix avantages clés des tests A/B :

1. Amélioration de l’expérience utilisateur (UX). L’essai de variantes du contenu, de la présentation ou des caractéristiques révèle ce que les utilisateurs trouvent le plus intuitif. Une meilleure expérience utilisateur accroît la satisfaction et la fidélisation.
2. Des décisions fondées sur des données. Les tests A/B remplacent les hypothèses par des données de performance réelles, ce qui vous permet d’apporter des changements éclairés qui correspondent au comportement de l’audience.
3. Augmentation des taux de conversion. En identifiant les éléments de page les plus performants, vous pouvez augmenter les ventes, les inscriptions ou d’autres actions clés.
4. Réduction des taux de rebond. Lorsque le contenu est mieux adapté aux attentes des utilisateurs, en particulier sur mobile, les visiteurs restent plus longtemps, ce qui réduit le taux de rebond.
5. Optimisation rentable. Les tests permettent d’éviter le gaspillage en validant les changements avant leur mise en œuvre complète, ce qui vous permet d’éviter d’investir dans des idées qui ne fonctionnent pas.
6. Risque réduit. Plutôt que de lancer des changements majeurs sur l’ensemble du site, les tests A/B permettent des déploiements progressifs, minimisant ainsi l’impact négatif potentiel.
7. Amélioration de l’engagement vis-à-vis du contenu. Tester différents titres, visuels ou formatages permet de déterminer ce qui retient l’attention des utilisateurs et les incite à rester sur la page.
8. Un meilleur retour sur investissement (ROI). Des landing pages et des annonces optimisées entraînent des taux de conversion plus élevés, ce qui rend les dépenses de marketing plus efficaces.
9. Une connaissance plus approfondie des préférences de l’audience. Au fil du temps, les tests A/B révèlent des schémas de comportement des utilisateurs, ce qui permet d’élaborer des stratégies plus ciblées et plus efficaces.
10. Amélioration continue. Les tests A/B encouragent l’expérimentation et l’amélioration continues, ce qui permet de réaliser des gains de performance durables.

Selon le rapport State of Conversion Optimization 2020 de CXL, les tests A/B sont l’une des stratégies de CRO les plus efficaces. Smriti Chawla, dans VWO’s CRO Industry Insights, note que des tests A/B statistiquement significatifs ont augmenté les taux de conversion de 49 % en moyenne.

Quels sont les inconvénients des tests A/B ?

Le principal inconvénient des tests A/B est lerisque de créer des expériences utilisateur incohérentes, en particulier si les tests sont effectués trop fréquemment ou sans planification adéquate. Des tests mal exécutés peuvent troubler ou frustrer les utilisateurs, ce qui finit par réduire la confiance et l’engagement.

Les pièges les plus courants sont les suivants :

• Tests précipités : Lancer des tests sans les concevoir avec soin peut conduire à des données peu fiables et à des résultats inefficaces.
• Ignorer la signification statistique : Tirer des conclusions à partir de données incomplètes peut conduire à des décisions basées sur des variations aléatoires plutôt que sur des différences réelles.
• Agir sur la base de résultats non concluants : Apporter des modifications avant qu’un test n’aboutisse à des conclusions valables peut fausser les tests futurs et induire en erreur le suivi des performances.

Pour éviter ces problèmes, il faut s’assurer que chaque test dure suffisamment longtemps pour atteindre la signification statistique, qu’il utilise un échantillon de taille suffisante et qu’il n’est pas modifié en cours de processus. La patience et une configuration adéquate sont essentielles pour obtenir des informations fiables et exploitables.

Éléments communs testés dans les tests A/B

Les tests A/B se concentrent généralement sur les éléments qui affectent directement le comportement des utilisateurs et les taux de conversion. Les éléments les plus couramment testés sont les suivants

• Titres et rubriques : Ce sont souvent les premiers éléments que les utilisateurs voient et qui peuvent les inciter à poursuivre leur lecture.
• Boutons d’appel à l’action : Les variations de formulation, de couleur, de taille et d’emplacement peuvent avoir un impact significatif sur le taux de clics.
• Les conceptions : La mise en page, l’imagerie et la hiérarchie du contenu sont fréquemment testées pour déterminer ce qui retient l’attention des utilisateurs.
• Variations des campagnes d’e-mailing : Les lignes d’objet, les noms des expéditeurs, la structure du contenu et le calendrier peuvent tous influencer les taux d’ouverture et de clics.

Les autres éléments fréquemment testés sont les suivants

• Formulaires d’inscription : L’ajustement du nombre de champs ou des libellés des champs peut avoir un impact sur les taux d’achèvement.
• Sections de preuve sociale : La modification des critiques, des témoignages ou des badges de confiance peut influencer la crédibilité et la conversion.
• Texte de l’annonce : De petits changements de formulation peuvent affecter l’engagement et la rentabilité des campagnes payantes.

La clé d’un test A/B réussi consiste à donner la priorité aux éléments les plus susceptibles d’influencer vos objectifs de conversion spécifiques.

Examinons plus en détail les éléments les plus populaires.

Titres des sites web

Un titre fort joue un rôle essentiel pour attirer et retenir les visiteurs d’un site web. Les tests A/B permettent d’identifier la formulation et le ton qui résonnent le mieux auprès de votre public en vous permettant de comparer les variations de style, de message et de formulation.

L’optimisation des titres par le biais de tests peut conduire à des taux de clics plus élevés, à un meilleur engagement et à une amélioration des performances du site. Selon HubSpot, tester les titres peut augmenter les taux de clics de 10 %.

Boutons d’appel à l’action (CTA)

Les boutons CTA sont essentiels pour guider les utilisateurs vers la conversion. Les tests A/B vous permettent de comparer les variations de texte, de couleur, de taille, de conception et d’emplacement des boutons afin de déterminer la version qui donne les meilleurs résultats.

Même de petits ajustements peuvent influencer le comportement des utilisateurs et améliorer les taux de conversion. Selon ConvertVerve, tester les boutons CTA peut augmenter les taux de conversion de 14,79 %.

landing page Dessins et modèles

Une landing page bien structurée a un impact direct sur l’expérience utilisateur et les taux de conversion. Les tests A/B et multivariés se concentrent souvent sur des éléments tels que :

• Mise en page
• Titres et sous-titres
• Texte du corps
• Affichage des prix
• Boutons CTA
• Flux d’inscription
• Longueur du formulaire
• Éléments visuels

Tester différentes conceptions landing page permet d’identifier les éléments qui favorisent l’engagement des utilisateurs et les conversions, et ceux qui créent des frictions ou de la confusion. Ce processus d’amélioration continue conduit à une meilleure qualité des prospects et à des taux de conversion plus élevés.

Selon MarketingExperiments, l ‘optimisation du design landing page peut augmenter les conversions jusqu’à 30%.

Landingi, un outil dédié à la construction de landing page, soutient ce processus d’optimisation. Son interface intuitive et ses outils de test intégrés facilitent la création, la duplication et le test de variantes pour améliorer les performances.

Variantes de la campagne d’emailing

Les campagnes d’e-mailing sont un élément essentiel du marketing numérique, et les tests A/B permettent d’optimiser leurs performances. En testant différentes versions des lignes d’objet, de la structure du contenu ou des heures d’envoi, vous pouvez identifier ce qui génère des taux d’ouverture et de clics plus élevés.

Les tests A/B permettent d’affiner votre stratégie d’emailing en utilisant des données d’utilisateurs réels, ce qui élimine les approximations et améliore les résultats.

Exemple :
Une marque de bijoux artisanaux souhaite trouver la ligne d’objet la plus efficace pour sa lettre d’information. Elle crée deux versions d’e-mails identiques, à l’exception de l’objet :

• Version A : « Nouvelle collection : Des bijoux artisanaux rien que pour vous »
• Version B : « Découvrez votre nouvelle pièce préférée ».

Chaque version est envoyée à un segment d’audience différent. La ligne d’objet dont le taux d’ouverture est le plus élevé est utilisée dans les campagnes futures pour stimuler l’engagement et les ventes potentielles.

Selon Campaign Monitor, tester des variantes d’e-mails peut augmenter les revenus des e-mails jusqu’à 20 %.

Pourquoi les landing pages sont-ils au cœur des stratégies de test A/B ?

Les landing pages sont idéales pour les tests A/B car elles offrent un environnement ciblé et axé sur la conversion. Que vous testiez des titres, des CTA, la longueur des formulaires, des images ou des jeux de couleurs, les landing page vous permettent d’isoler les variables et de voir quels éléments affectent réellement le comportement de l’utilisateur. Ces conditions contrôlées permettent de prendre des décisions claires, fondées sur des données, plutôt que sur des hypothèses.

Comme les landing pages représentent souvent la dernière étape avant la conversion, même de petites améliorations peuvent avoir un impact immédiat sur le retour sur investissement.

1. Exemple de test A/B

Les landing page font partie des actifs les plus fréquemment testés dans le domaine du marketing. Un exemple notable est celui de ForestView, une agence numérique basée à Athènes, en Grèce, qui a réalisé un test A/B pour améliorer les performances de la landing page d’un client.

L’équipe a émis l’hypothèse que la réduction du défilement excessif aiderait les utilisateurs à trouver les produits plus facilement, ce qui augmenterait les conversions de formulaires. Pour tester cette hypothèse, elle a remanié la page en y apportant deux modifications essentielles :

• Remplacement d’une longue liste de produits par des carrousels
• Introduction d’un filtrage à plusieurs niveaux pour une découverte dynamique des produits

Le test A/B a duré 14 jours, avec plus de 5 000 visiteurs répartis équitablement entre la version originale (contrôle) et la version remaniée (variation).

Résultats :

• Conversions de formulaires mobiles : ↑ 20.45%
• Conversion de formulaires de bureau : ↑ 8.50%
• Engagement des utilisateurs : ↑ 70.92%

Ces résultats ont confirmé l’hypothèse : une navigation simplifiée et un filtrage ciblé ont amélioré à la fois la convivialité et les taux de conversion.

2. Exemple de test A/B pour SaaS

Dans le secteur SaaS, les tests A/B jouent un rôle clé dans l’optimisation de la conception des sites web et l’amélioration des conversions. Une étude de cas tirée du blog Signal v. Noise de Basecamp met en lumière les tests fractionnés effectués sur le site de marketing de Highrise.

L’équipe a émis l’hypothèse qu’une présentation simplifiée, appelée « page personnelle », seraitplus performante qu’une version plus longue et plus détaillée , appelée « formulaire long ». Pour vérifier cette hypothèse, elle a réalisé une expérience A/B comparant les deux.

Principaux résultats :

• La « page personnelle » a permis d’augmenter les inscriptions payantes de 47 % par rapport à la conception du « formulaire long ».
• Par rapport au modèle original (avant l’une ou l’autre version), l’augmentation est de 102,5 %.
• Cependant, lorsque du contenu supplémentaire a été ajouté à la « page personnelle », les conversions ont chuté de 22 %.

Dans un autre test, l’équipe a examiné l’effet de l’utilisation de photos de clients. Elle a constaté que les photos de clients souriants et de grande taille augmentaient les conversions, bien que la personne photographiée n’ait pas fait de différence significative.

Ces tests A/B, menés sur plusieurs semaines, ont aidé l’équipe à remettre en question ses hypothèses et à découvrir quels éléments de conception influençaient réellement le comportement des utilisateurs. L’essentiel à retenir : les tests de seau révèlent ce qui fonctionne, même lorsque cela contredit les attentes.

3. Exemple de test A/B dans l’immobilier

Le secteur de l’immobilier dépend fortement de l’optimisation des expériences numériques. Des plateformes de premier plan comme Zillow, Trulia et StreetEasy utilisent des tests A/B pour améliorer la convivialité et mieux répondre aux besoins des utilisateurs. Comme le souligne l’article d’Anadea intitulé « How Effective A/B Testing Helps to Build a Cool Real Estate App », StreetEasy a effectué des tests pour adapter son expérience de recherche aux utilisateurs de la ville de New York.

Points forts du test A/B de StreetEasy :
La plateforme a testé différentes options de filtre de recherche et a constaté que les utilisateurs préféraient filtrer par quartier et par type de bâtiment. À New York, l’emplacement et le style de propriété sont des facteurs importants dans la prise de décision. Par exemple, une personne qui connaît bien Tribeca peut ne pas envisager un appartement dans Chinatown, même s’il correspond à ses autres préférences.

Le contenu visuel est important :
Les images des annonces sont essentielles à l’engagement des utilisateurs. StreetEasy a observé que les visiteurs passent environ 60 % de leur temps à regarder les photos des annonces, ce qui fait de la taille et de la présentation des images un élément essentiel à tester et à optimiser.

Impact du langage descriptif :
Zillow a mené une étude sur 24 000 ventes de maisons et a constaté que des mots-clés spécifiques dans les descriptions des annonces – tels que « luxueux », « paysagé » et « amélioré » – étaient liés àdes prix de vente plus élevés. Cela suggère que la formulation peut directement influencer la conversion et la valeur perçue de la propriété.

4. Exemple de test A/B pour une application mobile

L’optimisation des applications mobiles devenant de plus en plus importante, les tests A/B jouent un rôle clé dans l’élaboration des expériences in-app et des stratégies de monétisation. Un cas notable est celui d’AppQuantum et de Red Machine, qui ont collaboré à des tests A/B pour Doorman Story, un jeu de gestion du temps dans lequel les joueurs dirigent un hôtel. Ce cas est détaillé dans l’article Medium « How to Conduct A/B Tests in Mobile Apps : Part I. »

Objectif du test :
L’équipe a testé si l’ajout d’un mécanisme de jeu payant – unemachine à chewing-gum – pouvait devenir une fonction de monétisation viable. Contrairement à d’autres jeux similaires qui proposent de telles fonctionnalités gratuitement, cette version a introduit la mécanique derrière un mur payant dans certains niveaux. L’équipe a veillé à ne pas perturber l’équilibre du jeu.

Principales conclusions :
L’objectif était de mesurer la réaction des joueurs à cet élément payant et de déterminer s’il était perçu comme utile. L’une des principales préoccupations était la perte d’utilisateurs si les joueurs refusaient de payer pour des outils auparavant gratuits.

Résultats :
Le test A/B a révélé que la version la plus simple du mécanisme était la plus performante. Ce résultat a remis en question les hypothèses initiales et a démontré que la simplicité peut être plus performante que des modèles de monétisation plus complexes.

Conclusion :
Ce test souligne l’importance des tests A/B dans les applications mobiles, en particulier pour la monétisation. En testant le comportement des joueurs avant un déploiement complet, l’équipe a évité d’aliéner les utilisateurs et a identifié l’approche la plus efficace.

5. Exemple de test A/B pour le marketing par courriel

MailerLite a mené de nombreux tests A/B pour améliorer les performances des courriels, comme l’explique Jonas Fischer dans son article intitulé « A/B Testing Email Marketing Examples to Improve Campaigns, landing pages and More » (Tests A/B d’exemples de marketing par courriel pour améliorer les campagnes, landing pages et autres). Les expériences ont porté sur la longueur de la ligne d’objet, l’utilisation d’emojis, les ouvertures basées sur des questions, le positionnement des images et les performances de l’automatisation.

Utilisation d’Emoji dans les lignes d’objet

Lors des premiers tests, les emojis ont eu peu d’effet. Par exemple, en 2020 :

• Avec emoji : 31,82% de taux d’ouverture
• Sans emoji : 31,93% de taux d’ouverture

Cependant, des essais répétés ont montré une évolution dans le temps. Dans des expériences ultérieures :

• Avec emoji : 37,33% de taux d’ouverture
• Sans emoji : 36,87% de taux d’ouverture

Cela indique que l’efficacité des emoji peut évoluer en fonction de la familiarité du public et des tendances plus générales en matière de courrier électronique.

Longueur de la ligne d’objet

MailerLite a également testé l’impact de lignes d’objet concises par rapport à des lignes d’objet longues. Les résultats ont montré que les lignes d’objet plus courtes conduisaient à un engagement plus fort, notamment :

• Taux d’ouverture jusqu’à 100
• 85,71% de taux de clics

Ces résultats soulignent l’importance de tester en permanence des éléments, même mineurs, pour rester en phase avec les préférences du public.

6. Exemple de test A/B pour le commerce électronique

Un article de Tomer Dean, intitulé « The Battle of Conversion Rates – User Generated Content vs Stock Photos » (La bataille des taux de conversion – contenu généré par l’utilisateur contre photos de stock), explore l’impact des différents types d’images sur les performances du commerce électronique, en particulier dans le secteur de la mode et de l’habillement.

Test Focus :

La campagne de tests A/B a comparé le contenu généré par les utilisateurs (UGC) – des photos de personnes réelles portant les produits – à des photographies de stock traditionnelles.

Principaux résultats :

• Pour un soutien-gorge de sport Nike, une image UGC provenant d’Instagram a atteint un taux de conversion de 0,90 %, contre 0,31 % pour la photo de stock.
• Une landing page pour des talons hauts rouges combinant une image d’archives et trois images UGC a nettement surpassé la version utilisant uniquement une photo d’archives.
• D’autres tests portant sur des produits tels qu’une jupe Zara et des chaussures de course Nike ont révélé des tendances similaires, avec toutefois quelques variations selon le type de produit.

Ces tests ont démontré que les visuels authentiques peuvent être plus performants que les images de stock polies pour générer des conversions. Toutefois, l’étude a également souligné la nécessité de procéder à des tests continus et de respecter les normes en matière de licences d’images et de droits d’auteur lors de l’utilisation d’UGC.

Selon Smriti Chawla, dans l’article « CRO Industry Insights from Our In-App Survey Results » de VWO, les sites de commerce électronique génèrent en moyenne 3 dollars par visiteur unique, et un test A/B bien réalisé peut faire grimper ce chiffre jusqu ‘à 50 %.

Les tests A/B peuvent-ils être appliqués à tous les éléments d’un site web ?

Techniquement, les tests A/B peuvent être appliqués à n’importe quel élément. Toutefois, il est plus efficace de donner la priorité aux éléments qui ont le plus d’impact sur le comportement des utilisateurs et les taux de conversion, tels que les titres, les CTA, les formulaires et les principales fonctions de navigation. Des tests ciblés garantissent que les ressources sont concentrées là où elles apportent le plus de valeur.

Les tests A/B fréquents risquent-ils d’aliéner les utilisateurs ?

Oui. Si les tests A/B sont effectués trop souvent ou sans tenir compte de l’expérience de l’utilisateur, ils peuvent être source de confusion ou de frustration. Pour éviter cela, testez de manière réfléchie et maintenez la cohérence entre les principales fonctions du site. Équilibrez l’expérimentation avec une expérience stable et conviviale.

Qu’est-ce qu’un groupe de contrôle dans les tests A/B ?

Un groupe de contrôle est la version originale d’une page web, d’une application ou d’un élément utilisé comme référence dans un test A/B. Il fournit un point de référence pour mesurer l’impact des changements apportés à la variation du test. Il fournit un point de référence pour mesurer l’impact des changements apportés à la variation du test.

Qu’est-ce qui constitue un résultat statistiquement significatif dans les tests A/B ?

Un résultat statistiquement significatif signifie que la différence observée entre le contrôle et la variation n’est probablement pas due au hasard. La plupart des tests A/B utilisent un niveau de confiance de 95 %, ce qui signifie qu’il n’y a que 5 % de probabilité que le résultat soit dû au hasard.

Quel est le pourcentage d’échec des tests A/B/x ?

Selon l’étude CRO Industry Insights de Smriti Chawla, publiée par VWO, seuls 14 % des tests A/B aboutissent à des résultats statistiquement significatifs, ce qui signifie que 86 % d’entre eux ne produisent pas d’amélioration mesurable des taux de conversion. Les recherches menées par Convert.com vont dans le même sens. Toutefois, les taux d’échec peuvent varier en fonction du secteur d’activité, de la taille de l’audience et de la complexité du test.

Quels sont les outils les plus utilisés pour les tests A/B ?

Les outils de test A/B les plus couramment utilisés sont les suivants

• Optimizely
• VWO (Visual Website Optimizer)
• Google Optimize (expiration en 2023 mais toujours référencée)
• Adobe Target
• AB Tasty

Ces plateformes permettent aux entreprises de concevoir, d’exécuter et d’analyser des tests A/B et offrent des fonctionnalités telles que le ciblage, les tests multivariés et des rapports détaillés.

Qu’est-ce qui a le plus d’impact sur le comportement de l’utilisateur : changer la couleur du CTA ou son texte ?

Letexte d’un CTA a généralement un effet plus profond, car il influence directement la manière dont les utilisateurs interprètent l’action demandée et y répondent. Si la couleur peut améliorer la visibilité, la formulation façonne l’intention et l’urgence.

• Une étude de HubSpot réalisée par Joshua Porter a montré que le changement de couleur d’un bouton (rouge ou vert) augmentait les conversions de 21 %.
• Une étude menée par Melanie Deziel a montré qu’un texte CTA personnalisé peut améliorer les taux de conversion jusqu’à 202 %.

En résumé, si la couleur a une importance visuelle, le texte a une plus grande influence sur le comportement de l’utilisateur et sur les performances globales en matière de conversion.

Quels sont les secteurs qui bénéficient le plus des tests A/B ?

Les secteurs qui bénéficient le plus des tests A/B sont les suivants :

• E-commerce – optimisation des pages produits, de l’affichage des prix et des flux de paiement
• SaaS – améliorer les processus d’inscription, les flux d’accueil et les messages sur les fonctionnalités
• Marketing numérique – amélioration des campagnes d’e-mailing, des landing pages et de la performance des publicités
• Développement d’applications mobiles – amélioration de l’UI/UX, achats in-app et stratégies de fidélisation

Ces secteurs bénéficient de l’utilisation des tests A/B pour améliorer l’expérience des utilisateurs, augmenter les conversions et prendre des décisions éclairées et fondées sur des données.

Qu’est-ce que le test A/B dans l’exemple du marketing ?

Dans le domaine du marketing, les tests A/B consistent à comparer différentes versions de campagnes, telles que des créations publicitaires, des titres ou des messages, afin de déterminer laquelle est la plus performante. En testant systématiquement les différentes versions, les entreprises peuvent déterminer ce qui trouve le plus d’écho auprès de leur public et améliorer les taux d’engagement ou de conversion. Des tests fréquents permettent également d’affiner la stratégie et de prendre des décisions plus efficaces, fondées sur des données.

Quel est un exemple de test A/B sur les médias sociaux ?

Les tests A/B sur les médias sociaux consistent à comparer des variables telles que les images publicitaires, les légendes ou le ciblage de l’audience. Par exemple, une entreprise peut tester deux publicités Facebook, l’une utilisant une photo de produit et l’autre un contenu généré par l’utilisateur, pour voir quelle version génère le plus de clics ou de conversions auprès d’un segment d’audience spécifique.

Pourquoi utiliser les tests A/B ?

Les tests A/B aident les spécialistes du marketing à prendre des décisions fondées sur des données, à améliorer l’expérience des utilisateurs et à augmenter les taux de conversion. En testant différentes versions de pages web, d’applications ou de campagnes, les entreprises peuvent identifier ce qui fonctionne le mieux, optimiser les performances et améliorer le retour sur investissement.

Les tests A/B sont-ils un ICP ?

Le test A/B n’est pas un ICP en soi, mais une méthode utilisée pour influencer et mesurer des ICP tels que le taux de conversion, le taux de clics ou le taux de rebond. Il permet de comprendre comment des changements spécifiques affectent le comportement des utilisateurs et d’identifier des stratégies qui conduisent à des résultats mesurables.

Quel est un exemple de test A/B dans la vie réelle ?

Un exemple concret de test A/B est la comparaison de deux emballages de produits pour déterminer celui qui génère le plus de ventes. D’autres exemples consistent à tester différents agencements de magasins ou stratégies de prix pour déterminer quelle version améliore l’expérience du client ou augmente le chiffre d’affaires.

Qu’est-ce qu’un échantillon A/B ?

Les échantillons A/B désignent les deux versions utilisées dans un test : le contrôle (version originale) et la variation (version modifiée). La comparaison de leurs performances permet d’identifier la version qui répond le mieux à des objectifs tels que l’augmentation de l’engagement ou de la conversion.

Combien d’entreprises utilisent les tests A/B ?

Selon le rapport 2020 de l’Institut CXL sur l ‘état de l’optimisation des conversions, 44 % des entreprises interrogées utilisent un logiciel de test A/B. L’étude a porté sur 333 entreprises de différentes tailles et de différents secteurs d’activité.

L’adoption est particulièrement courante dans les secteurs ayant de fortes opérations numériques, comme le commerce électronique et le SaaS. Un rapport distinct d’Econsultancy de 2019 a révélé que 77% des entreprises ayant des programmes de CRO structurés utilisent régulièrement les tests A/B.

Comment Netflix utilise-t-il les tests A/B ?

Netflix utilise les tests A/B pour améliorer l’expérience de l’utilisateur en testant des éléments tels que :

• Vignettes pour les émissions et les films
• Présentation de l’interface utilisateur
• Algorithmes de recommandation personnalisée
• Prévisualisation des paramètres de lecture automatique

L’objectif est d’identifier les versions qui augmentent l’engagement de l’utilisateur, la rétention et la durée totale de visionnage.

YouTube propose-t-il des tests A/B ?

YouTube ne propose pas d’outils de test A/B aux créateurs. Toutefois, YouTube effectue régulièrement des tests A/B en interne afin d’améliorer les fonctionnalités de la plateforme et l’expérience des utilisateurs. Les créateurs qui souhaitent tester les performances de leur contenu doivent recourir à des outils externes ou à des méthodes manuelles (par exemple, tester les vignettes ou les titres au fil du temps).

Shopify propose-t-il des tests A/B ?

Shopify n’intègre pas de tests A/B, mais les marchands peuvent utiliser des applications tierces de l’App Store de Shopify pour effectuer des tests. Ces outils permettent de tester des éléments tels que les pages produits, les prix et les flux de paiement.

Mailchimp peut-il faire des tests A/B ?

Oui. Mailchimp offre des fonctions de test A/B qui permettent aux utilisateurs de comparer les lignes d’objet, le contenu des e-mails et les heures d’envoi afin d’améliorer les taux d’ouverture et de clics.

Wix peut-il faire des tests A/B ?

Wix ne propose pas de tests A/B en mode natif. Toutefois, les utilisateurs peuvent intégrer des outils tiers tels que Google Optimize pour effectuer des tests sur leurs sites web. Ces outils permettent aux utilisateurs de Wix de tester la mise en page, le contenu et les éléments de conception afin d’améliorer les conversions et l’engagement des utilisateurs.

Google effectue-t-il des tests A/B ?

Oui. Google effectue régulièrement des tests A/B et multivariés sur l’ensemble de ses produits et services afin d’évaluer les changements de fonctionnalités, les mises à jour d’interface et les améliorations apportées aux algorithmes. Ces tests permettent de s’assurer que les nouvelles implémentations répondent aux objectifs de performance et d’expérience utilisateur.

Comment faire des tests A/B avec Google Ads ?

Pour effectuer un test A/B dans Google Ads :

1. Sélectionnez la variable que vous souhaitez tester (par exemple, le texte de l’annonce, les mots-clés ou landing page).
2. Créez deux versions d’annonces – uneoriginale (contrôle) et une variante.
3. Exécutez les deux annonces simultanément dans des conditions similaires.
4. Analyser les données de performance (CTR, conversions, etc.) pour déterminer la version gagnante.

Comment réaliser un test A/B dans Excel ?

Pour effectuer un test A/B dans Excel :

1. Utilisez la fonction T.TEST d’Excel pour déterminer si la différence entre les groupes est statistiquement significative.
2. Organisez les données en deux groupes: contrôle (A) et variation (B).
3. Calculez la moyenne et l’écart-type pour chaque groupe.

Combien de données sont nécessaires pour le test A/B ?

La taille de l’échantillon requis dépend du niveau de confiance souhaité, de l’ampleur de l’effet escompté et du volume de trafic. En règle générale, il faut viser au moins 100 conversions par variation pour détecter des différences significatives. Un trafic plus important et des durées de test plus longues améliorent la fiabilité.

Les tests A/B sont-ils coûteux ?

Les coûts varient en fonction des outils, de la complexité et de la personne qui effectue le test.

• Outilsgratuits: Certaines plateformes offrent gratuitement des fonctions de test A/B de base.
• Outilspayants: Les outils avancés peuvent faire l’objet d’une redevance mensuelle ou d’une redevance basée sur l’utilisation.
• Internalisation ou externalisation: La réalisation de tests en interne est souvent plus rentable, tandis que l’externalisation peut entraîner des coûts plus élevés mais offrir une orientation stratégique.

Construire de meilleures campagnes avec des tests A/B basés sur des données sur landing pages

Les tests A/B sont plus qu’un outil : c’est un état d’esprit axé sur l’amélioration continue. Il permet aux spécialistes du marketing de prendre des décisions éclairées, fondées sur des données, qui affinent les campagnes et améliorent les résultats. Qu’il s’agisse de tester un bouton CTA, une mise en page landing page ou une variante d’e-mail, les tests A/B permettent d’identifier ce qui stimule réellement l’engagement et les conversions.

Alors que la concurrence numérique s’intensifie, le rôle des tests partiels dans l’amélioration de l’expérience des utilisateurs et dans l ‘obtention de résultats commerciaux ne cesse de croître.

Des plateformes comme Landingi ont démocratisé l’accès à cet outil puissant, permettant aux entreprises de toutes tailles de mener des expériences pertinentes. Avec Landingi, vous pouvez créer une excellente campagne et l’optimiser avec des tests multivariés, un planificateur de campagne, un remplacement de texte dynamique et des options de personnalisation pour obtenir les meilleurs résultats. Le plus intéressant, c’est que vous pouvez commencer à utiliser la plateforme Landingi gratuitement!