Qu’est-ce que le A/B testing et comment il a tué les opinions?

Vous êtes en train de lancer une nouvelle campagne marketing, mais vous vous posez plein de questions. Pas facile de faire le bon choix entre les visuels qui fonctionnent le mieux et ceux que vous préférez. En général, ça se règle dans une réunion. Et bien souvent, la discussion se transforme en un débat passionné. Chacun a sa propre idée de l’impact que pourraient provoquer les différentes versions proposées. Pour finir, après des heures et des heures de débats infructueux, vous passez au vote. Vous choisissez le visuel principal de la campagne. Ouf, que c’était dur! Est-ce que ça ne pourrait pas être plus facile? Evidemment, vous connaissez déjà notre réponse. Bien sûr que ça peut être beaucoup simple.

Préférences ou résultats?

Si c’est un comité qui doit choisir à quoi une campagne va ressembler, alors vous avez un problème. C’est un problème parce que les gens appuient leurs décisions sur des préférences personnelles et pas celles du public-cible.

Du coup, ces choix ne sont pas basés sur de véritables données qui démontrent ce qui fait agir vos cibles, vos utilisateurs ou vos clients. Bien sûr, vous pouvez essayer d’imaginer ce qui plaît à vos clients. De notre côté, nous préférons nous intéresser à ce qui génère des résultats. Si le public n’aime pas une annonce mais qu clique dessus quand même, c’est bien mieux qu’une belle annonce qui ne fera aucun clic.

Qu’est-ce que le A/B testing?

Le A/B testing, parfois appelé Split testing, est une méthode qui aide à faire des choix basés sur des données plutôt que sur des opinions. Au lieu de choisir vous-même la version ou la variante à utiliser, vous en testez plusieurs.

Comment fonctionne un A/B testing

La première étape, c’est de configurer votre groupe de test. Pour ce faire, on sélectionne un échantillon du groupe cible. Ensuite, on divise cet échantillon par le nombre de variations à tester. Dans le cas d’un A/B testing, il y a deux variantes. S’il y a plus de deux variantes, on parle alors plutôt de « split testing ».

La deuxième phase, c’est le test lui-même. Par exemple, on veut savoir ce qui intéresse les visiteurs de votre site: est-ce que c’est le super prix de votre produit ou plutôt ses fonctionnalités? Dans le test, on utilisera une annonce avec le prix écrit en gros, et une autre qui mettra en avant les fonctionnalités du produit. La première moitié de l’échantillon verra l’annonce avec le prix. La deuxième moitié verra l’annonce avec les fonctionnalités du produit.

La troisième phase, c’est le contrôle. Pour simplifier, l’annonce qui a généré le plus de trafic vers votre site internet sera la gagnante. En réalité, c’est un peu plus complexe que ça: il y a beaucoup plus de paramètres qui sont prises en compte dans l’optimisation des annonces en ligne… mais ça, ce sera pour un autre article ?

Qu’est-ce qu’on peut A/B tester?

Le A/B testing est vraiment la méthode qu’il vous faut pour éviter de perdre beaucoup de temps à discuter dans des salles de réunion. Un A/B test vous fournira des données qui vous montreront la direction à prendre. Voici quelques exemples de décisions qui pourroint être prises grâce à une bonne stratégie de A/B testing:

 

• De quelle couleur doivent être vos boutons “call to action”?


• Quelle la variante crée le plus de conversations?


• Qu’est-ce qui fonctionne mieux pour les femmes et pour les hommes?


• Qu’est-ce qui fonctionne mieux dans chaque région / culture?


• Quel prix vos clients sont prêts à payer pour votre produit?

A/B testing: jusqu’à 500% de clics en plus

Chaque campagne publicitaire lancée par Enigma comprend du A/B testing. Et nous ne nous arrêtons pas là: nous utilisons aussi des A/B tests pour optimiser des sites internet. Nous les utilisons pour créer des services et des produits innovants.

Un exemple particulièrement marquant: Ragusa for Friends

Grâce à plusieurs séries de A/B tests, la performance de la campagne de conversion pour la marque de chocolat Ragusa For Friends a pu être améliorée de plus de 500%, par rapport à la première version réalisée sans le soutien d’Enigma.

Une campagne sans A/B testing est incohérente

Quand on voit ces résultats, la conclusion est évidente: lancer une campagne marketing sans utiliser le A/B testing est une opportunité manquée. C’est comme jeter l’argent de votre espace média par la fenêtre!

Avec une bonne stratégie de A/B testing, vous pouvez réellement optimiser vos campagnes. Vous pouvez obtenir plus de conversions avec le même budget espace média. Vous pouvez diminuer le coût de chaque conversion.

Encore plus de secrets sur le pouvoir du A/B testing

Dans les prochaines semaines, nous allons publier plus d’articles sur le pouvoir du A/B testing. Pour ne pas les manquer, inscrivez-vous à notre newsletter en utilisant le formulaire en bas de cette page.

Je remercie Patrizia pour son aide. Experimentée en A/B testing, elle m’a été d’un grand soutien!