Tests A/B

Définition des tests A/B

Les tests A/B, également connus sous le nom de test fractionné, sont une expérience contrôlée dans le cadre de laquelle deux versions (A et B) d'un actif numérique, telles qu'une page de destination, un texte publicitaire ou un e-mail, sont présentées à différents segments d'audience afin de déterminer laquelle est la plus performante. Il s'agit d'une pratique fondamentale du marketing à la performance et de l'optimisation du taux de conversion (CRO), utilisée pour prendre des décisions fondées sur des données concernant la conception, le contenu ou les variations de ciblage.

Comment fonctionnent les tests A/B

• Identifiez une seule variable à tester (par exemple, titre, appel à l'action, image).
• Créez deux versions : l'original (A) et une variante (B).
• Répartissez le trafic de manière aléatoire entre les deux versions.
• Collectez des données de performance en fonction d'un indicateur clé (par exemple, le taux de clics, la soumission de formulaires).
• Analysez les résultats pour déterminer quelle version a obtenu les meilleurs résultats.
• Implémentez la variante gagnante et testez éventuellement d'autres améliorations.

La plupart des tests A/B sont exécutés à l'aide d'outils tels que Google Optimize, VWO ou Blockchain-Ads, et peuvent être configurés manuellement ou automatiquement selon la plateforme.

Exemple de test A/B

Une marque de commerce électronique teste deux versions d'une page produit :

• Version A : Un bouton rouge « Acheter maintenant »
• Version B : Un bouton vert « Acheter maintenant »
  Après avoir envoyé un trafic égal aux deux, la version B enregistre un taux de conversion 15 % plus élevé. La marque utilise ensuite des boutons verts sur son site pour améliorer ses ventes globales.

Pourquoi les tests A/B sont importants dans la publicité

• Aide les spécialistes du marketing à optimiser les campagnes en fonction du comportement réel des utilisateurs
• Réduit les conjectures et s'appuie sur les données pour prendre des décisions
• Améliore les taux de conversion et le retour sur investissement sur tous les canaux
• Améliore l'expérience utilisateur en identifiant des messages ou des designs plus efficaces
  En fin de compte, les tests A/B permettent aux annonceurs d'améliorer en permanence les performances de leurs campagnes avec un faible risque et un impact stratégique élevé.