Le webmarketing est, dans certains cas, complexe. En effet, la pratique du marketing digital nécessite de prendre divers paramètres en compte, comme par exemple les objectifs, la zone géographique, l’audience, le marché, le contenu ou encore les appels à l’action. De plus, chaque cible est unique avec des habitudes et des attentes diverses. Même en appliquant les bonnes pratiques du marketing digital, les résultats des différentes actions et campagnes ne sont, par conséquent, pas toujours ceux espérés au départ.
Qu’il s’agisse d’un site web ou de campagnes en ligne, le changement d’une variable peut impacter considérablement les résultats. C’est pourquoi, pour comprendre l’origine de la problématique et la résoudre, il est judicieux d’utiliser l’A/B Testing.
Dans cet article, découvrez l’A/B Testing, ses avantages, ainsi que quelques conseils pour débuter.
Définition de l’A/B Testing
L’A/B testing est une technique qui permet de mesurer l’impact de la modification d’une variable sur l’atteinte d’un objectif final préalablement défini (ventes, clics, contacts, etc.). Un test A/B compare 2 versions de la variable tandis qu’un test A/B/C permet de comparer 3 versions, etc. Le but final est de sélectionner la meilleure version en fonction des résultats obtenus.
L’A/B Testing, une pratique incontournable du marketing digital
Ce n’est pas pour rien si l’A/B Testing est une pratique de plus en plus répandue par les professionnels du webmarketing. Celle-ci, en plus d’aider à régler certaines problématiques, offre un gain de temps et accroît les performances d’une campagne ou d’un site.
Attention, si l’A/B Testing peut être pertinent dès la création d’une campagne, parfois, les bonnes pratiques sont suffisantes et cette technique peut être considérée comme une perte de temps. Il est important d’agir au cas par cas en fonction du marché, de la concurrence et de votre connaissance du webmarketing. Une fois la campagne lancée, pour savoir si celle-ci est optimale ou non, il faut se fier aux résultats, en fonction de l’audience, du marché et des objectifs définis. Si le doute s’installe, alors testez.
Mesurer l’efficacité une page web
Pratiquer des tests peut être très intéressant pour obtenir des pages web performantes. En effet, une page optimisée et ajustée aux attentes des utilisateurs et/ou aux moteurs de recherche permettra une atteinte des objectifs beaucoup plus efficace sur le long terme. L’A/B Testing est souvent utilisé pour améliorer le taux de conversion, le taux de rebond, le temps moyen passé sur le site ou encore l’atteinte d’objectifs donnés comme le nombre d’inscriptions ou de contacts.
Les problématiques liées à une landing page d’un site sont le plus souvent dues à :
- L’ergonomie (l’expérience utilisateur UX) ;
- Les appels à l’action ;
- La navigation sur mobile ;
- Le manque d’informations.
Mise en situation :
Dans le cas de l’optimisation d’une page web, l’A/B Testing peut aider à déterminer quels éléments modifier pour diminuer le taux de rebond. Trois versions sont mises en ligne en parallèle afin de pouvoir les comparer.
Version A : Il s’agit de la version originale. La page concernée contient beaucoup de texte et aucun appel à l’action.
Version B : Dans cette version, les textes ont été considérablement réduits afin de ne conserver uniquement l’essentiel.
Version C : Cette dernière version contient plusieurs appels à l’action. Ils sont placés judicieusement entre différents paragraphes.
Après un certain laps de temps, les trois versions sont comparées en fonction de l’objectif défini, à savoir diminuer le taux de rebond. Ici, la version d’origine obtient un taux de rebond à 78% tandis que la version B et la version C obtiennent respectivement un taux à 64% et 51%. Ces résultats ont ainsi permis de prouver l’efficacité des appels à l’action dans ce cas précis, mais aussi de démontrer qu’il peut être préférable de diminuer la longueur du texte.
Améliorer une campagne de marketing digital
Les campagnes de marketing, que ce soit sur Google ou sur les réseaux sociaux ne permettent pas toujours d’obtenir les résultats espérés. En effet, il arrive régulièrement qu’un élément bloque la diffusion de la campagne et empêche l’atteinte des objectifs. Mettre en place l’A/B Testing est alors indispensable pour comprendre l’origine du problème et le régler rapidement.
Pour les campagnes payantes les problématiques sont le plus souvent liées à :
- L’audience définie ;
- La zone géographique ;
- Le budget ;
- Le contenu des annonces.
Mise en situation :
Prenons l’exemple de la création d’une campagne sur le réseau social Facebook. Ici, nous souhaitons tester le contenu des annonces, et plus précisément les descriptions. Nous créons donc deux campagnes similaires (même budget, audience, média, CTA) et modifions les descriptions.
Version A : Dans cette version, un texte court et direct est utilisé.
Version B : Ici, une description plus détaillée est ajoutée avec des phrases relativement longues.
Une fois le test terminé, les deux versions sont comparées. On constate que la version A a obtenu 7 800 impressions pour 535 clics. La version B a, quant à elle, obtenu 11 622 impressions pour 267 clics. Si la version B a davantage été diffusée, on constate que le taux de clics de la version A est beaucoup plus avantageux (6,8% contre 2,2%). La version A avec la description courte est donc plus pertinente pour cette campagne, elle permettra ainsi d’atteindre plus efficacement les objectifs définis.
Les avantages des tests d’optimisation
Vous l’aurez compris, l’A/B Testing comporte de nombreux avantages non négligeables au sein d’une stratégie de marketing cohérente et pertinente. En faisant usage de cette technique, vous pourrez, en peu de temps :
- Obtenir LA meilleure stratégie digitale pour l’objectif choisi
- Améliorer les performances de votre site ou de vos campagnes
- Augmenter le taux de conversion
- Acquérir un retour sur investissement (ROI) avantageux
Les étapes de l’A/B Testing
Pour vous aider dans l’expérimentation des tests de performance, découvrez les étapes indispensables pour réussir votre premier A/B Testing.
1. Identification du problème
A partir des statistiques en votre possession, réalisez plusieurs hypothèses quant à l’identification de la problématique. Cette étape vous servira à définir quelles variables modifier lors des tests.
2. Définir les facteurs clés de succès et éléments positifs
Ici, vous définirez quels éléments de votre page ou de votre campagne sont avantageux. Le but est de ne pas toucher à ces variables afin de ne pas obtenir l’effet inverse, à savoir des résultats encore moins optimaux.
3. Définir les critères de sélection pour le test
Cette étape est déterminante puisque vous allez choisir quelle variable tester. Attention, créez autant de tests que de variables que vous souhaitez examiner. En effet, un test doit contenir une seule modification (une variable), afin de pouvoir être certain que c’est celle-ci qui engendre la hausse ou baisse de résultats.
4. Éliminer les versions non pertinentes
Selon le test effectué, laissez tourner les tests quelques jours voire plus s’il s’agit d’une page web avec un trafic faible. Une fois les tests terminés, examinez méticuleusement les résultats. Commencez par éliminer les versions qui n’ont pas du tout permis d’améliorer vos résultats.
5. Sélectionner la meilleure version et assurer son suivi
Enfin, voyez lesquelles de ces variables ont permis d’améliorer les résultats et d’éventuellement régler la problématique de départ.
Conclusion
Pour conclure, l’A/B testing est une technique très efficace pour définir la meilleure version possible lors d’une création de site ou de campagne ou au cours de leur optimisation. Cette pratique est notamment utile pour régler des problématiques précises en trouvant la meilleure solution possible. Cependant, il est primordial de veiller à tester les bonnes variables afin de ne pas fausser les résultats et leur interprétation.
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