6 meilleures pratiques pour les tests AB qui fournissent des résultats efficaces et fiables

Dans les coulisses de chaque campagne de marketing et de publicité, il y a très probablement un spécialiste du marketing confronté à beaucoup d'incertitude. Aujourd'hui, les professionnels du marketing évoluent dans un monde en constante évolution où de nouvelles techniques et stratégies émergent tous les deux mois. Par conséquent, les spécialistes du marketing doivent régulièrement décider si chaque nouvelle tendance convient à leur entreprise et déterminer les meilleures pratiques à suivre. les tendances dans le plan marketing global. Heureusement, l'existence d'outils de test A/B signifie que les spécialistes du marketing n'ont pas à se fier à des conjectures lorsqu'ils prennent ces décisions. Au lieu de cela, ils peuvent mener des expériences scientifiques qui produisent des résultats reproductibles, à condition de suivre certains principes dans le processus de test.

QU'EST-CE QUE L'A/B TEST ?

Les tests A/B sont une méthode qui commerce électronique est utilisé pour comparer deux versions d’une campagne marketing afin d’évaluer laquelle serait la plus performante. Les tests A/B, également appelés tests fractionnés, consistent à créer deux versions d'une même campagne ou d'une seule page Web et à diviser de manière aléatoire un échantillon de l'audience qui interagit avec chaque variable en deux groupes. Ainsi, en comparant les performances des deux groupes, les spécialistes du marketing peuvent déterminer quelle version est la plus efficace et prendre des décisions fondées sur les données pour améliorer leurs stratégies marketing.

Les lignes d'objet, les en-têtes et les sous-titres des e-mails, la copie des e-mails, les conceptions de formulaires, les pages de destination et les boutons d'appel à l'action sont des exemples de plusieurs variables pouvant être soumises à des tests A/B. Par exemple, un spécialiste du marketing cherchant à optimiser le taux d'ouverture de son e-mail de marque pourrait exécuter un test fractionné sur le nom de l'expéditeur de l'e-mail. Dans un tel cas, la variable A sera le nom de l'expéditeur d'origine agissant comme un contrôle, tandis que la variable B sera un nouveau nom. Deux groupes aléatoires sont ensuite attribués à chaque variable et analysés pendant un certain temps. Lorsque les résultats arrivent, le spécialiste du marketing peut décider lequel des deux noms testés a fourni le résultat souhaité, puis prendre des mesures stratégiques en fonction des résultats plutôt que des essais et des erreurs.

Les tests A/B sont un aspect crucial du commerce électronique marketing car il permet aux marketeurs d'optimiser les taux de conversion de leurs campagnes et ainsi d'améliorer leur ROI. Actuellement, il existe de nombreux outils capables d'automatiser les moindres détails des tests fractionnés afin que les objectifs visés puissent être atteints efficacement et rapidement. Ce logiciel fournit des capacités de segmentation, d'analyse et de reporting pour simplifier le processus global d'exécution de ces expériences et de découverte d'informations utiles.

QUELS SONT LES AVANTAGES DES TESTS A/B ?

Selon une étude de BigCommerce, les tests A/B deviennent viraux parmi les entreprises de commerce électronique, avec 80% de spécialistes du commerce électronique utilisant cette méthode pour améliorer leurs taux de conversion. Cela montre à quel point les tests fractionnés sont largement utilisés et que leur popularité est le résultat direct des avantages de leur mise en œuvre.

Voici cinq énormes avantages de l'utilisation des tests A/B :

PÉRIODES DE CONVERSION AMÉLIORÉES

L'un des principaux objectifs des tests fractionnés est d'augmenter les conversions, et les statistiques montrent que l'utilisation des tests A/B aide les spécialistes du marketing à convertir davantage de clients et de prospects. Une étude HubSpot a révélé que les tests A/B peuvent entraîner une augmentation moyenne des conversions de 49%. En montrant simplement aux clients deux variables différentes et en analysant leurs réponses, les entreprises peuvent développer des stratégies à long terme qui les aideront à optimiser leurs taux de conversion.

MEILLEURE EXPÉRIENCE UTILISATEUR

Les tests A/B peuvent aider les entreprises à identifier les éléments de leur site Web ou de leurs campagnes marketing que les utilisateurs trouvent impressionnants ou frustrants lorsqu'ils interagissent avec la marque à travers différents points de contact. Grâce à l'amélioration de l'expérience utilisateur, les marques peuvent augmenter l'engagement des utilisateurs d'environ 20%, selon Invesp. Un engagement accru des utilisateurs entraîne alors des taux de rebond plus faibles et des relations marque-client plus solides.

PRISE DE DÉCISION BASÉE SUR LES DONNÉES

Les tests A/B permettent aux entreprises de prendre des décisions fondées sur des données basées sur des mesures de performances réelles. Cela peut aider les entreprises à éviter de se fier à des hypothèses ou à des suppositions sur ce qui fonctionnera, et à se concentrer plutôt sur ce qui a fait ses preuves grâce à l'expérimentation.

ALLOCATION PLUS EFFICACE DES RESSOURCES

Les tests A/B permettent aux entreprises de tester de nouvelles idées sans engager de ressources importantes. Au lieu d'investir des ressources financières et humaines dans l'espoir que leurs nouvelles idées auront un impact, les marques peuvent adopter une approche plus stratégique et plus rentable en menant des expériences antérieures. Cela augmentera les taux de réussite des nouvelles campagnes et garantira que les ressources allouées sont justifiées.

PLUS DE REVENUS

En fin de compte, l'objectif des tests A/B est d'améliorer les performances des campagnes marketing et plus encore gains générer. Une étude a montré que les tests A/B peuvent entraîner une augmentation des ventes de 44%. En optimisant les campagnes grâce aux tests A/B, les entreprises peuvent générer plus de trafic, augmenter les taux de conversion et, en fin de compte, générer plus de revenus grâce à leurs efforts marketing.

QUELLES SONT LES MEILLEURES PRATIQUES POUR UN TEST A/B EFFICACE ET FIABLE ?

Après avoir lu les preuves accablantes des tests A/B, il est logique d'essayer cette expérience. Cependant, tous les spécialistes du marketing ne peuvent pas se vanter d'obtenir les résultats souhaités de leurs tests A/B. En effet, des tactiques spécifiques doivent être utilisées pour optimiser les expériences et obtenir les meilleurs résultats possibles des tests fractionnés.

Voici six des meilleures pratiques que vous pouvez mettre en œuvre pour améliorer votre processus de test et vos résultats :

DÉFINISSEZ CLAIREMENT VOS OBJECTIFS

Commencer un test A/B sans définir clairement vos objectifs pour l'expérience ne fera que perdre du temps et des ressources. C'est pourquoi il est crucial de déterminer la métrique spécifique ou l'indicateur de performance clé (KPI) que vous souhaitez améliorer avec votre test A/B. Cela vous aide à vous concentrer sur un résultat clair et mesurable, ce qui facilite l'interprétation des résultats des tests. Pour sélectionner un KPI, le marketeur doit avoir une hypothèse claire. Par exemple, un spécialiste du marketing peut supposer que la modification de la position du bouton CTA sur la page de destination augmenterait le taux de clics. Le KPI qui pilotera les tests A/B est déjà évident à partir de cette hypothèse. Par conséquent, il y a de fortes chances que cette expérience particulière donne des informations utiles.

PLANIFIER LES TESTS À UN MOMENT APPROPRIÉ

Lors de l'exécution de tests A/B, il est important d'exécuter le test suffisamment longtemps pour obtenir des résultats fiables. Cela aide à minimiser l'impact des fluctuations aléatoires et garantit que vous capturez tous les effets à long terme. Cependant, déterminer la durée d'exécution du test peut être difficile. Les facteurs à considérer incluent la saisonnalité et le volume de trafic.

Tenez compte des tendances saisonnières ou cycliques de votre trafic ou de vos modèles de vente. Par exemple, l'exécution d'un test à Noël, une période généralement chargée, peut donner des résultats différents de ceux d'une période de faibles ventes. Plus le volume de trafic est faible, plus il faut de temps pour collecter des données fiables. En général, le bon moment pour exécuter un test A/B dépend de plusieurs facteurs propres à vos objectifs commerciaux et marketing. Il est important d'examiner attentivement ces facteurs et de planifier en conséquence pour vous assurer que votre test est efficace et fournit des informations significatives.

CHOISISSEZ LA BONNE TAILLE D'ÉCHANTILLON

Le choix d'une taille d'échantillon suffisamment grande est important dans les tests A/B, car cela permet de garantir que vos résultats de test sont statistiquement significatifs et précis. La signification statistique signifie que les résultats que vous obtenez ne sont pas dus au hasard ou à une variation aléatoire, mais sont une représentation précise de la population sous-jacente. Si la taille de votre échantillon est trop petite, vous ne pourrez peut-être pas détecter une différence statistiquement significative entre les groupes de test. Cela peut conduire à des conclusions erronées. D'un autre côté, si la taille de votre échantillon est trop grande, vous risquez de perdre des ressources et du temps à collecter des données inutiles. Par conséquent, il est important d'utiliser un calculateur de taille d'échantillon ou des outils statistiques pour estimer le nombre minimum de participants nécessaires pour détecter une différence significative.

TESTER UNE VARIABLE A LA FOIS

Tester une seule variable à la fois est important dans les tests A/B, car cela vous permet d'identifier le facteur spécifique à l'origine du changement dans les résultats de votre test. En isolant et en testant une seule variable, vous pouvez être plus sûr que toutes les différences que vous observez entre vos groupes de test sont dues à cette variable et non à un autre facteur. Par exemple, si vous testez simultanément le titre et l'image sur une page de destination et que vous constatez une augmentation des conversions, vous ne savez pas quel élément est à l'origine du changement. Enfin, tester une variable à la fois vous permet d'économiser du temps et des ressources.

GROUPES DE TEST ALÉATOIRES

La randomisation des groupes de test est une étape importante dans les tests A/B car elle élimine les biais et garantit que les résultats de vos tests représentent l'ensemble de votre public. Il existe plusieurs méthodes utiles pour faciliter le processus de randomisation. Sur biscuits le ciblage basé implique l'utilisation de cookies pour affecter au hasard des participants à des groupes de test. De même, le ciblage basé sur IP affecte les participants en fonction de leur adresse IP. Les deux méthodes permettent de s'assurer qu'ils restent dans le même groupe tout au long de la période de test. Il existe également des outils tiers qui peuvent aider au processus de randomisation tout en garantissant des résultats précis.

METTRE EN ŒUVRE IMMÉDIATEMENT LA VARIANTE GAGNANTE

Après avoir exécuté vos tests et examiné vos résultats, l'étape suivante consiste à déployer immédiatement la variante gagnante. Cela permet à l'entreprise de tirer parti des améliorations que vous avez découvertes et d'en récolter les bénéfices immédiatement.

En bref, les tests A/B sont essentiels pour obtenir des résultats précis et exploitables qui peuvent améliorer vos efforts de marketing. Le respect de ces pratiques garantit l'efficacité de vos tests A/B et améliore les performances. Ces meilleures pratiques aident à éliminer les biais, à améliorer la précision et à générer des informations précieuses qui vous aident à prendre des décisions basées sur les données et à atteindre vos objectifs marketing.

2023-03-07T14:59:23+01:00
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