L'AB testing : comment optimiser sa performance en continu 📈

Focus sur L'AB testing, une méthode et technique pour optimiser la performance et le retour sur investissement de votre marketing digital.

Vous êtes en recherche de croissance à perte de vue pour votre startup ? Commencez déjà par suivre vos performances et voir les points à optimiser.

Pour cela, vous allez devoir faire de l'A/B testing, travailler A/B test, manger A/B test et même vivre A/B test !

Mais avant de rentrer dans les techniques d'optimisation pures, revenons à la signification de cet anglicisme.

L'AB testing en marketing digital : la définition théorique

L'A/B testing, appelé aussi "test AB" en français, est une méthode qui permet de comparer l'efficacité de 2 supports ou contenus digitaux en testant une variante portant sur le fond ou la forme.

Cette technique est majoritairement utilisée pour optimiser les pages d'un site web.

Concrètement, on teste une "version A" du support (qui est la version d'origine) face à une "version B" (la version qui implique une variante sur le fond ou la forme).

D'un point de vue plus technique, la phase de de test s’effectue avec des échantillons d'audiences similaires.

L'échantillon test représente généralement 5 à 20 % de la base de données des destinataires, cad que sur une base de 100 personnes par exemple, 10 personnes testent la version A et 10 personnes testent la version B.

Je rappelle bien évidemment "qu'aucun des cobayes n'est au courant du test" et qu'ils agissent par conséquent comme des visiteurs "normaux" : cad qu'un visiteur accède à une seule et unique version du support testé. 

Si la page B obtient de meilleurs résultats que la page A (donc celle d'origine), elle est donc déclarée comme "vainqueur" car plus performante.

Cette version gagnante est envoyée au reste de l'échantillon (entre 80 et 95%) des destinataires. 

La méthode AB Testing repose essentiellement sur la démarche "Test & Learn" couramment utilisée dans le secteur technologique et plus particulièrement chez les startups. 

AB Testing : Que peut-on tester en marketing digital ?

Quels supports digitaux peut-on tester  ?

Jusque ici nous avons surtout illustrer la definition de l'AB Testing avec l'exemple d'un test sur une page de site web.

Mais on peut utiliser cette méthode pour quasiment tous les supports digitaux possibles.

Voici quelques exemples de supports qui sont couramment testés en marketing digital :

• Un emailing ou une newsletter
• Une landing page ou une page classique (produits/services)
• Une annonce sponsorisée sur Google Ads
• Un post sponsorisé ou "naturel" sur les réseaux sociaux

Toutefois, ce type de tests peut s’étendre à n’importe quel support digital à la condition d'être équipé d"un outil d'analyse statistique adapté.

Quels éléments peut-on tester sur un support ?

Après les supports, passons maintenant aux éléments concrets que l'on peut tester sur un support.

Prenons l'exemple d'une landing page où l'idée est de tester si les variations opérées sur cette dernière ont un effet sur sa performance de conversion, cad sa capacité à générer des leads.

Lors de la conception de la landing page originelle (version A) et de sa variante (version B), il est possible de faire varier les éléments suivants :

• sa structure (colonnes, lignes, position des blocs)
• un bouton (couleur, texte)
• une image (position, taille)
• un bloc texte (formulation, position, majuscule, minuscule, couleur, lien...)

Dans l’exemple ci-dessous, nous souhaitions optimiser notre taux de clics sur un bouton d’appel à l’action basique du type "demande de devis.

Pour cela, nous avons conçu 2 versions (A et B) avec les divergences suivantes :

• une variation de couleur (rouge pour A, bleue pour B) 
• mais aussi une variante de texte sur le bouton (minuscules sur A, signe et majuscules sur B).

Nous avons donc testé et envoyé les 2 versions sur l’échantillon test (10% des destinataires) via une campagne emailing.

Aussi, nous avons constaté que le bouton bleu obtenait un score plus élevé avec signe de ponctuation et les majuscules incitait davantage au clic que le bouton rouge (6% contre 1.5%).

Nous avons donc envoyé la version B au reste des destinataires car cette dernière avait plus de chance d’obtenir de meilleures performances.

C'est un exemple d'AB testing très simple et très basique me direz-vous, mais l'objectif est ici de vous montrer que de petites variations peuvent entrainer de fortes incidences sur la performance d'une action de marketing digital.

Pour répondre à la question initiale : que peut-on tester en termes d'éléments, j'ai envie de répondre "quasiment tout", d'un simple objet d'email à un thème ou une structure plus globale.

Mais attention c'est là le point de vigilance important de l'AB Testing : pour qu'il soit efficient et pour que vous soyez en mesure de mesure le facteur ou l'élément différenciant qui a permis d'avoir un meilleur taux de clic, je vous conseille de ne tester pas plus de 2 éléments à la fois.

Exemple d'AB Testing en email b2b

Prenons maintenant un exemple réel : Chez Lead Generator, nous envoyons chaque semaine une newsletter à notre base de données.

Cette dernière est majoritairement constituée par les nouveaux articles du blog et ceux issus de nos blogs partenaires.

Afin d'optimiser le taux d'ouverture de celle-ci, nous avons décidé de remplacer l'image du premier article (sa miniature ou "image à la une") par un GIF humoristique avec le très provocant Donald Trump.

L'idée était donc de voir si le fait de placer un GIF allait susciter davantage de clics qu'une simple image statique.

Pour ce faire, nous avons envoyé une version A (avec la miniature classique en premier lien) et la version B (avec le GIF de Donald Trump) aux 2 groupes qui composent l'échantillon test.

Le résultat est assez flagrant et est aller au delà de nos attentes :

• la version A (classique) a obtenu 4% de taux de clic
• la version B a généré 10% de taux de clics (soit 6% de clics supplémentaires). 

Effectivement, c'est vrai, on est loin des super taux de clics d'actions de growth hacking mais rappelons que dans notre cas, l'AB Testing est ici purement utilisé pour de l'optimisation de newsletter, donc dans une optique de fidélisation.

La méthodologie pour créer un AB Test en 8 étapes

Il n'existe pas de trame méthodologique miracle et universelle pour mettre en place le test ultime.

Cependant si vous souhaitez mené des tests efficaces, il est nécessaire de suivre certains prérequis et certaines étapes indispensables.

L'éditeur de logiciels HubSpot a rédigé un article dédié à la méthode de l'AB testing que je vous invite à lire plus en détails.

Voici les 8 étapes recensées indispensables dans cet article :

1. Choisir le support et l'élément à tester
2. Quantifier l'objectif et choisir les KPI à surveiller
3. Créer la version "originelle" et la variante
4. Diffuser les versions auprès de l'échantillon test
5. Elargir le test au reste de l'échantillon
6. Mesurer et analyser les résultats 
7. Diffuser en masse 
8. Analyser les résultats et améliorer en continu

Comme expliqué plus haut, ceci reste une ébauche de méthodologie à personnaliser au cas par cas.

En effet, chaque test étant très dépendant du contexte de chaque entreprise, de l'instant T, de la cible, du support et debien d'autres facteurs, le marketeur va devoir créer son process et le faire évoluer au fil des tests.

Nos (meilleurs) conseils pour réussir un A/B test

Vous êtes maintenant accroc à l'AB Testing ? Voici nos conseils et retours d'expérience pour performer dans ce domaine.

Tester un seul élément à la fois

Comme on a pu le voir juste avant, en matière d'A/B test, il faut bien comprendre que cela peut s'appliquer à de nombreux éléments qui constituent un support ou un contenu digital, tant sur le fond que sur le forme. 

Cela peut être changer la couleur d'un bouton une landing page, rétrécir un Call To Action  ou encore supprimer le champ d'un formulaire... mais il faut bien reconnaitre que l'on peut facilement dévier dans la "folie du test" et vouloir tout tester.

C'est la plus grande dérive de cette approche car à vouloir tout tester, on peut facilement se perdre dans l'analyse statistique ou pire encore, perdre de vue la finalité de l'action comme générer des leads par exemple. 

N'oubliez jamais que l'AB Test reste une technique d'optimisation en marketing digital et non une fin en soit.

L'objectif, lui, reste toujours le même : évaluer quelle est la version la plus performante pour optimiser son taux de clics et générer plus de leads.

S'équiper des meilleurs outils d'AB Testing

Parmi les outils les plus connus pour réaliser vos actions d'A/B testing, AB TESTY est de loin la plus pointue et la plus complète en la matière.

C'est une solution dédiée aux grands groupes qui ont besoin d'un outil avancé en matière de test qui va bien au delà de tester les variante de couleurs d'un bouton, avec une tarification sur-mesure. 

A l'inverse, des solutions dédiées à l'AB Test mais aussi plus souples existent pour les TPE-PME avec un rapport qualité/prix efficace comme par exemple :

• • Google avec Google Analytics et Google Optimize qui permet de débuter gratuitement en AB Testting
  • MailChimp qui dans son offre payante permet de tester jusqu'à 3 versions de mail ou de pages par campagne
  • Unbounce qui permet de créer des landing pages et de les tester sans limites 
  • Hotjar qui permet (avec l'aide d'un développeur) de tester votre site avec des "cartes de chaleur" et des visites enregistrées

Certains outils CRM & Marketing tout-en-un comme Hubspot bénéficient également de fonctionnalités pour réaliser des tests sur des campagnes de mail, ou des landings pages.

Voici un aperçu rapide des possibilités de tests offertes par le logiciel HubSpot en matière d'emailing pour vous permettre de mieux personnaliser vos campagnes : 

Si vous voulez aller plus loin et voir le potentiel des fonctionnalités de tests, je vous invite à réserver une démo gratuite et personnalisée du logiciel HubSpot.

En complément pour les utilisateurs de site réalisés avec WordPress, voici une sélection de plugins AB Testing pour mener des tests sur vote site web. 

Tester en continu

Vous devez intégrer l'A/B testing comme une composante essentielle de votre stratégie, cad que vous devez être constamment en phase de test et d'optimisation.

Mais pourquoi tester en continu ? Parce que le digital change tous les jours, parce que les audiences se lassent, parce qu'il faut aussi rester connecté à ce qui plait à vos prospects/clients.

J’insiste sur le dernier point, pour vous donner une idée, les plus grands sites e-commerce du monde sont toujours A/B test permanent.

Quand on voit que le changement de couleur d'un bouton peut faire gagner 6% de clics supplémentaires sur une page, on peut vite estimer le chiffre d'affaires additionnel que l'on peut générer sur un site e-commerce (ou le nombre de leads sur un site plus classique) avec un peu d'optimisation.

En fait en marketing digital, il faut comprendre que la perfection n'existe pas et que la culture de la performance doit faire partie de notre quotidien de marketeurs !

Si vous voulez mettre en place l'AB Testing de manière simple, je vous recommande vivement d'envisager la solution HubSpot pour optimiser le potentiel commercial de votre site web.

Vous avez encore des question sur l'AB Testing ? Vous souhaitez optimiser la performance de vos campagnes avec l'A/B Testing ? Vous voulez voir comment on peut concrètement mener des tests avec un outil comme HubSpot ?  Prenez contact directement avec l'équipe Lead Generator en réservant un rdv à distance !