Comment réaliser un test A/B

Le test A/B, également appelé test fractionné, est une stratégie d’optimisation du taux de conversion qui consiste à comparer différentes versions ou différents éléments d’un e-mail, d’un SMS ou d’une page Web afin de déterminer lesquels sont les plus performants. Considérez cela comme une expérience scientifique pour votre marketing : vous créez deux versions (A et B), vous les présentez à différents segments de votre audience, puis vous mesurez laquelle donne les meilleures performances.

Par exemple, si vous créez deux landing pages avec des couleurs et des mises en page différentes, vous pouvez collecter des informations sur la manière dont les utilisateurs interagissent avec votre site Web sur les appareils mobiles et les ordinateurs de bureau. Les tests A/B mesurent les différences entre les deux versions jusqu’à ce que vous obteniez une signification statistique, c’est-à-dire le moment où vous pouvez être sûr que l’amélioration des résultats n’est pas due au hasard.

Les tests A/B fournissent des données concrètes sur divers indicateurs importants pour votre entreprise :

• Taux d’ouverture des e-mails et taux de clics (CTR)
• Signalements comme spam et taux de désabonnement
• Taux de réponse aux SMS et clics sur les liens
• Taux de finalisation des achats
• Taux de soumission des formulaires

Les tests A/B sont polyvalents. Vous pouvez tester n’importe quel élément de vos campagnes marketing, de la ligne objet des e-mails au timing des SMS, afin de découvrir exactement ce qui incite votre audience à passer à l’action.

Alors que les tests A/B comparent deux variantes, certains marketeurs optent pour des tests multivariés lorsqu’ils doivent tester plusieurs éléments simultanément. Un test multivarié peut examiner comment différentes combinaisons de titres, d’images et d’appels à l’action fonctionnent ensemble. Par exemple, il peut tester les performances du titre A avec l’image B et le CTA C par rapport à d’autres combinaisons. Cependant, les tests multivariés nécessitent des volumes de trafic beaucoup plus importants pour obtenir des résultats statistiquement significatifs, ce qui fait des tests A/B le choix le plus pratique pour la plupart des campagnes.

De plus, avant de procéder à un test A/B, certains marketeurs peuvent commencer par un test A/A, qui consiste à tester la même version contre elle-même afin de valider leur configuration de test. La réalisation d’un test A/A permet de confirmer que votre outil de test fonctionne correctement et d’établir une base de référence pour les tests futurs.

Variables courantes utilisées dans les tests A/B en marketing

Les campagnes marketing réussies ne sont pas le fruit du hasard. Chaque élément de vos e-mails et SMS peut avoir un impact significatif sur vos taux de conversion. En testant systématiquement ces variables, vous pouvez créer des campagnes qui génèrent de meilleurs résultats. Voici un aperçu détaillé des éléments que vous devriez tester :

• Texte et couleur du bouton CTA : votre appel à l’action influence la décision des visiteurs de passer à l’étape suivante souhaitée. Testez différents mots d’action (comme « Commencer » ou « En savoir plus ») et différentes couleurs de boutons qui se démarquent de votre design. Pour les campagnes SMS, testez différents emplacements de liens et différentes formulations CTA qui créent un sentiment d’urgence.
• Titres et lignes objet : ils constituent votre première impression et déterminent si votre message sera ouvert. Testez la personnalisation, les variations de longueur et l’utilisation d’émojis dans les lignes objet des e-mails et le texte d’ouverture des SMS. Les questions ont souvent des performances différentes des affirmations, tandis que l’inclusion de chiffres peut augmenter les taux d’ouverture.
• Images et éléments visuels : les visuels appropriés peuvent considérablement augmenter l’engagement et la compréhension. Testez différents types d’images (photos de produits ou photos illustrant un style de vie), miniatures vidéo et proportions d’images par rapport au texte. Pour les SMS, comparez les messages MMS contenant des images de produits aux versions contenant uniquement du texte.
• Mise en page et conception de landing page : les pages Web vers lesquelles vous redirigez les internautes doivent tenir les promesses de votre message et inciter les visiteurs à passer à l’action. Testez différents éléments, tels que l’emplacement des formulaires, les variations d’images principales et les conceptions adaptées aux appareils mobiles. Les mises en page à une seule colonne ont souvent des performances différentes de celles à plusieurs colonnes.
• Longueur du contenu de l’e-mail : trouver la longueur idéale pour votre contenu peut avoir un impact significatif sur l’engagement. Testez des formats courts et faciles à parcourir par rapport à des versions plus longues et détaillées. Divisez le texte à l’aide d’espaces blancs, de sous-titres et de puces pour voir ce qui résonne le mieux auprès de votre audience.
• Affichage des prix et descriptions des offres: La manière dont vous présentez votre offre peut avoir un impact considérable sur les taux de conversion. Testez différents formats de réductions (pourcentage de réduction vs. montant en euros), techniques d'ancrage des prix et langage promotionnel. Pour les SMS, expérimentez en commençant par l'offre plutôt qu'en y menant.
• Emplacement des preuves sociales : les témoignages de clients, les avis et les indicateurs de confiance peuvent influencer considérablement les décisions. Testez l’emplacement des preuves sociales à proximité de votre CTA par rapport à un emplacement plus haut dans votre message. Pour les SMS, testez des déclarations de preuves sociales condensées qui ont un impact malgré un nombre de caractères limité.

Quel est l'objectif des tests A/B ?

Les marketeurs utilisent les tests A/B pour optimiser chaque aspect de leur campagne marketing grâce à des décisions fondées sur des données. En testant systématiquement différents éléments, de la mise en page des pages Web aux lignes objet des e-mails, vous pouvez découvrir exactement ce qui trouve un écho auprès de votre audience et génère de meilleurs résultats aux tests.

Les tests A/B permettent d’identifier les approches de communication, les orientations conceptuelles et les formats de contenu qui suscitent la plus forte réponse de la part de votre audience.

Chaque test A/B est une expérience scientifique qui commence par une hypothèse de test sur les éléments qui devraient être plus performants que les autres.

Le processus vous aide à :

• Comprendre quels styles visuels suscitent le plus d’intérêt
• Déterminer le ton et le format les plus efficaces pour vos messages
• Identifier le moment optimal pour communiquer
• Découvrir ce qui motive votre audience à passer à l’action
• Affiner votre stratégie de contenu en fonction du comportement réel des utilisateurs

Lorsqu’il est correctement mis en œuvre, le test A/B permet de réduire les coûts marketing en éliminant les conjectures et en concentrant les ressources sur des approches éprouvées. Au lieu de lancer des campagnes générales basées sur des hypothèses, vous pouvez apporter des améliorations ciblées à partir de données réelles. Cette approche méthodique vous aide à établir des liens plus solides avec votre audience tout en garantissant que chaque dollar investi dans le marketing est dépensé à bon escient.

Pourquoi les tests A/B sont importants

Les décisions marketing ne doivent pas reposer sur des suppositions. Les tests A/B vous fournissent des données réelles sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, vous aidant ainsi à faire des choix plus judicieux pour vos campagnes. Voici quelques raisons pour lesquelles les tests A/B sont essentiels à la réussite de votre marketing :

Prise de décision basée sur les données

Lorsque vous testez différentes variantes d’un même SMS, d’une même page Web ou d’une même campagne par e-mail, vous recueillez des preuves concrètes de ce qui fonctionne. Au lieu de vous fier à des opinions ou aux « bonnes pratiques » du secteur, vous pouvez prendre des décisions en fonction du comportement de votre audience spécifique. Ces données deviennent précieuses pour les tests futurs, créant ainsi un cycle d’amélioration continue basé sur les interactions réelles des utilisateurs plutôt que sur des hypothèses.

Meilleurs taux de conversion

Les tests A/B ont un impact direct sur vos résultats financiers en vous montrant exactement ce qui stimule les conversions. Tester systématiquement différents éléments peut vous aider à identifier ce qui incite les visiteurs à passer à l’action.

Même les petits changements, lorsqu’ils sont validés par des tests, peuvent entraîner des améliorations significatives des taux de conversion. Chaque test réussi s’appuie sur les succès précédents, créant un effet cumulatif qui peut améliorer considérablement vos performances de marketing.

Amélioration de l'expérience utilisateur

Contrairement aux tests d’utilisabilité, qui se concentrent sur la manière dont les utilisateurs naviguent dans votre contenu, les tests A/B vous aident à comprendre quelles versions de contenu présentent les meilleures performances sur différents appareils et plateformes. Le suivi des modèles de comportement et des indicateurs d’engagement vous permet d’identifier les difficultés.

Cette information vous permet de créer des expériences plus fluides et intuitives qui fidélisent les utilisateurs et les incitent à passer à l’action. Qu’il s’agisse de simplifier un formulaire d’inscription ou de réorganiser la navigation, chaque amélioration contribue à une meilleure expérience utilisateur globale.

Réduction des risques et des coûts

Réaliser des tests A/B avant de mettre pleinement en œuvre les changements vous aide à éviter des erreurs coûteuses. Au lieu de déployer des changements majeurs auprès de l’ensemble de votre audience, vous pouvez collecter des données à partir d’un échantillon plus restreint afin de valider vos idées. Cette approche peut vous aider à économiser de l’argent tout en protégeant votre marque, en garantissant que les nouveaux designs améliorent réellement les performances. Lorsque vous investissez dans des changements, vous pouvez le faire en toute confiance, sachant qu’ils ont prouvé leur efficacité lors des tests.

Guide étape par étape pour réaliser un test A/B

Réaliser un test A/B est plus simple que vous ne le pensez. Nous avons décomposé le processus de test en étapes simples que tout le monde peut suivre :

Définir votre objectif

Tout test réussi commence par un objectif clair. Déterminez exactement ce que vous souhaitez améliorer, qu’il s’agisse du taux d’ouverture des e-mails, du taux de clics sur les SMS ou du taux de conversion des landing pages.

Définissez des indicateurs de réussite spécifiques et mesurables, tels que « augmenter le taux d’inscription à la lettre d’information de 25 % » ou « améliorer le taux de clics sur les e-mails de 15 % ». Le fait d’avoir des objectifs clairs vous aide à concentrer vos efforts de test et à mesurer votre réussite avec précision.

Choisir une variable à tester

Sélectionnez un seul élément à modifier dans votre test. Il peut s’agir de la couleur de votre bouton CTA, du texte de votre titre, du montant de votre offre ou de toute autre variable unique.

Même s’il est tentant de tester plusieurs éléments à la fois, en vous concentrant sur un seul changement, vous serez sûr de savoir exactement ce qui a entraîné l’amélioration des résultats. Par exemple, si vous testez une campagne par e-mail, choisissez de tester l’objet (ligne objet), le texte de l’appel à l’action ou l’image principale, mais pas les trois à la fois. Cette approche ciblée permet d’obtenir des informations claires et exploitables.

Formuler une hypothèse

Avant de lancer votre test, formulez une prédiction claire sur ce que vous vous attendez à voir se produire. Votre hypothèse doit suivre un format simple : « Si nous modifions [élément], alors [indicateur] s’améliorera parce que [raison]. »

Par exemple, « Si nous changeons la couleur du bouton CTA en orange, les taux de clics augmenteront car cela créera un meilleur contraste visuel avec l’arrière-plan de la page. » L’hypothèse de test vous aide à réfléchir aux raisons pour lesquelles vous apportez chaque modification et à ce que vous espérez apprendre.

Diviser votre audience et attribuer des variantes

Divisez aléatoirement votre audience en deux groupes égaux afin d’obtenir des résultats fiables. Le groupe A reçoit votre version de contrôle (conception actuelle), tandis que le groupe B voit la variante.

La plupart des plateformes de marketing par e-mail et des outils de test peuvent gérer automatiquement cette segmentation. Pour obtenir des résultats précis, assurez-vous que chaque groupe compte suffisamment de participants, généralement entre 1 000 et 5 000 abonnés pour les campagnes par e-mail.

Lancer le test

Laissez votre test s’exécuter suffisamment longtemps pour recueillir des données significatives. Cela peut généralement prendre entre deux et douze heures. La durée exacte dépend de la taille de votre échantillon et de votre liste de diffusion. Les listes plus importantes nécessitent généralement moins de temps pour atteindre une signification statistique. Observez attentivement vos résultats pendant la période de test afin d’identifier des tendances claires en matière de performances et de vous assurer que vous recueillez des données fiables avant de prendre des décisions.

Analyser les résultats

Une fois votre test terminé, évaluez les résultats afin de déterminer s’il existe une différence statistiquement significative entre les versions. Prêtez attention aux indicateurs principaux (tels que le taux de conversion) et aux indicateurs secondaires (tels que les ouvertures ou les clics) afin de comprendre l’impact global de vos modifications. La plupart des outils de test calculent automatiquement la signification statistique.

Mettre en œuvre des changements en fonction des commentaires reçus

Si votre variante obtient de meilleures performances avec une signification statistique, mettez en œuvre la version gagnante. Mais ne vous arrêtez pas là. Utilisez ces informations pour éclairer vos futurs tests. Par exemple, si une ligne objet plus courte a remporté votre test d’e-mail, essayez de tester des versions encore plus concises dans des tests de suivi.

Parfois, les tests révèlent que votre version originale affichait de meilleures performances. Ces informations sont également précieuses. Chaque test, qu’il désigne un gagnant ou non, fournit des informations qui vous aident à optimiser votre stratégie marketing.

Combien de temps faut-il pour réaliser un test A/B ?

Le timing est crucial pour obtenir des résultats précis lors des tests A/B. Vous devez mener votre test suffisamment longtemps pour obtenir des données fiables, mais pas trop longtemps afin de ne pas perdre de temps et de conversions potentielles. Notre analyse de la durée des tests nous montre clairement combien de temps vous devez mener différents types de tests.

Nous avons examiné près de 500 000 tests A/B réalisés par nos utilisateurs et respectant notre recommandation de 5 000 abonnés par test afin de déterminer le meilleur temps d’attente pour chaque indicateur gagnant (clics, ouvertures et revenus). Pour chaque test, nous avons pris des instantanés à différents moments et comparé le gagnant au moment de l’instantané avec le gagnant absolu du test.

Pour chaque instantané, nous avons calculé le pourcentage de tests qui ont correctement prédit le gagnant final. Voici les résultats obtenus.

Pour les ouvertures, nous avons constaté que les temps d’attente de 2 heures prédisaient correctement le gagnant final dans plus de 80 % des cas, et que les temps d’attente de plus de 12 heures étaient corrects dans plus de 90 % des cas.

Les clics avec un temps d’attente d’à peine 1 heure ont correctement désigné le gagnant final dans 80 % des cas, et ceux avec un temps d’attente de plus de 3 heures ont été corrects dans plus de 90 % des cas. Même si les clics ont lieu après les ouvertures, les utiliser comme indicateur de réussite permet de déterminer plus rapidement le gagnant.

Le chiffre d’affaires est le critère qui prend le plus de temps à déterminer un gagnant, ce qui n’est peut-être pas surprenant. Les ouvertures, bien sûr, se produisent en premier. Certaines de ces ouvertures se convertiront en clics, et certaines des personnes qui cliquent finiront par acheter. Mais il vaut mieux être patient. Vous devrez attendre 12 heures pour choisir correctement la campagne gagnante dans 80 % des cas. Pour une précision de 90 %, il est préférable de laisser le test se dérouler pendant une journée entière.

Bonnes pratiques en matière de tests A/B

Vous souhaitez obtenir les résultats les plus fiables possibles à partir de vos tests A/B ? Ces trois bonnes pratiques vous aideront à éviter les erreurs courantes et à garantir que vos tests vous fournissent des données fiables sur lesquelles vous pouvez vous appuyer.

N’effectuer qu’un seul test à la fois

Effectuer plusieurs tests simultanément peut sembler efficace, mais cela peut brouiller vos résultats. Si vous testez la ligne objet d’un e-mail tout en testant les couleurs des boutons dans la même campagne, vous ne saurez pas quelle modification a entraîné l’amélioration. Restez simple et testez un élément à la fois, mesurez son impact, puis passez au test suivant.

Veiller à ce que la taille de l’échantillon soit suffisamment grande

La taille est importante lorsqu’il s’agit de tests. Vous devez disposer d’un nombre suffisant de personnes dans chaque groupe test pour obtenir des résultats fiables. Plus votre échantillon est grand, plus vous pouvez être sûr que vos résultats ne sont pas le fruit du hasard.

Éviter les tests pendant les périodes inhabituelles

Les périodes de fêtes, les grands événements commerciaux ou les actualités inhabituelles peuvent fausser vos résultats. Par exemple, tester les lignes objet d’e-mails pendant la semaine du Black Friday ne vous fournira pas de données fiables sur ce qui fonctionne pendant les périodes commerciales normales.

Attendez que les conditions commerciales typiques soient réunies pour effectuer vos tests. Cela garantit que vos résultats seront utiles toute l'année. Si vous devez effectuer des tests pendant des périodes spéciales, comparez ces résultats uniquement à ceux obtenus sur des périodes similaires.

Outils de test A/B

Bien qu’il existe différentes plateformes de test pour les marketeurs, Mailchimp propose une solution de test A/B robuste et conviviale, spécialement conçue pour les campagnes par e-mail et SMS.

Les fonctionnalités de test A/B de Mailchimp vous permettent d’optimiser facilement vos campagnes :

• Testez jusqu’à trois variantes de vos e-mails les unes par rapport aux autres
• Suivez les résultats en temps réel grâce à un tableau de bord intuitif
• Testez les lignes objet, le contenu, les heures d’envoi, etc.
• Définissez vos propres critères de test et règles de sélection des gagnants
• Obtenez des rapports détaillés indiquant précisément les performances de chaque version

Il vous suffit de choisir ce que vous souhaitez tester, de créer vos variantes, et Mailchimp s’occupe du reste.

Boostez le succès de votre marketing numérique grâce aux tests A/B

Les tests A/B éliminent les conjectures liées au marketing en vous montrant exactement ce qui fonctionne pour votre audience. Tester différents éléments de vos campagnes vous permet d'apporter des améliorations basées sur des données réelles plutôt que sur des suppositions. Les outils de test de Mailchimp gèrent les aspects techniques, ce qui facilite l'exécution des tests et la compréhension des résultats.

Les fonctionnalités de Mailchimp vous aident à mettre ces informations en pratique. Vous pouvez envoyer automatiquement la version gagnante à votre audience, suivre les résultats en temps réel et utiliser ce que vous avez appris pour améliorer vos futures campagnes. Les outils de test de notre plateforme fonctionnent aussi bien pour les campagnes par e-mail que par SMS, vous offrant tout ce dont vous avez besoin pour créer des messages marketing plus efficaces. Inscrivez-vous dès aujourd’hui à Mailchimp.

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Principaux points à retenir

• Les tests A/B permettent d’optimiser les campagnes par e-mail et SMS en comparant différentes versions afin d’identifier celles qui trouvent le meilleur écho auprès de votre audience.
• Tester une variable à la fois fournit des informations claires et exploitables pour améliorer les performances des campagnes.
• Une durée de test et une taille d’échantillon appropriées sont essentielles pour obtenir des résultats fiables.
• Les décisions fondées sur les données issues des tests A/B peuvent améliorer considérablement les taux de conversion et le retour sur investissement.

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