A/B Testing : optimisez l’efficacité de vos campagnes

Parce qu’il est fondamental aujourd’hui de comprendre les besoins des internautes lorsque vous prenez la parole pour vous adresser à l’ensemble de votre audience, l’A/B Testing est une solution pour vous aider à toujours améliorer les performances de vos campagnes. Cette technique d’optimisation offre la possibilité d’obtenir des réponses concrètes afin de mieux saisir les usages et les attentes de votre cible.

Qu’est-ce que l’A/B Testing ?

Cette méthode agile vous permet de challenger vos idées entre-elles et de tester une version A par rapport à une version B afin de valider ou d’infirmer les hypothèses émises en amont. Ainsi, la mise en place d’une stratégie d’A/B Testing offre un véritable gain de temps, puisque vous pouvez créer autant de versions souhaitées et les tester en temps réel, pour évincer les plus « mauvaises » et ainsi optimiser vos performances, augmenter vos ventes ou encore fidéliser plus de leads qualifiés. Ainsi, les métriques récoltées (indicateur de mesure qui recueille des données sur le comportement des internautes afin de juger de l’efficacité de la ou les versions testées) permettent de décoder le comportement des internautes.

En fonction des éléments que vous avez besoin de tester, il existe différentes sortes d’A/B Testing pouvant s’adapter à votre stratégie et à vos objectifs :

• Le Split Testing consiste à comparer deux URL distincts afin de voir lequel sera le plus performant. Si votre objectif est la conversion, cette technique vous permet de challenger deux types de Landing Page. L’analyse des données définira celle qui a permis de générer davantage de leads.
• Le test A/B offre la possibilité de confronter différents éléments sur une version A et une version B, en modifiant par exemple la couleur ou le wording du call-to-action, et ainsi savoir lequel offre un meilleur taux de clics.
• Le test multivarié, lui, permet de tester plus de deux versions d’éléments sur un seul et même URL. Cela signifie que ce n’est plus une mais plusieurs combinaisons de variables différentes que vous allez mettre en compétition afin de définir celle qui affichera les meilleures performances.
• Le test bandit est un algorithme qui a pour vocation d’optimiser les scénarios selon les métriques. Si sa mise en place est moins évidente, il offre cependant une grande adaptabilité quant à la prise de décision, grâce à l’automatisation permise par la solution.

Comment mettre en place une stratégie d’A/B Testing ?

Avant de vous lancer dans l’A/B Testing, il faut bénéficier d’un trafic suffisamment important sur votre site ou d’une base de données conséquente afin de récolter des chiffres représentatifs. De plus, si l’A/B Testing représente une solution, ce n’est pas LA solution : elle doit être accompagnée d’un panel d’outils (tels que Kameleoon, AB Tasty, Optimizely, Unbounce) avec une analyse précise des métriques pour que le procédé porte ses fruits.

L’A/B Testing peut s’appliquer à un nombre indéfini de paramètres, en fonction de ce que vous souhaitez mettre en avant. Si vous avez le projet d’initier une campagne d’emailing, vous pourrez utiliser ce processus pour comparer la pertinence de l’objet défini, l’efficacité des call-to-action présents, le ton utilisé pour vous adresser à votre cible, par exemple. Ainsi, les hypothèses de test peuvent porter tant sur les fonctionnalités que sur l’ergonomie, le champ lexical, le vocabulaire ou encore le ton employé pour vous adresser à votre cible.

Dans le cadre de la campagne lancée pour Marionnaud, nous avons également mis en place une stratégie d’A/B Testing en nous intéressant cette fois à la performance des wordings. À produit et landing page égaux, nous avons créé une version A éditorialisée et une version B très promotionnelle.

Annonce ayant le mieux performé

Annonce ayant le moins bien performé

Nous avons pu alors remarquer que la version A a mieux performé car l’annonce était constituée d’un wording éditorialisé avec un argument commercial storytellé, jouant sur la connivence et facilitant l’identification des consommateurs. En revanche, la version B a affiché de moins bonnes performances car la simple énonciation de l’argument commercial sans dimension narrative n’impliquait pas les consommateurs et n’a donc pas favorisé leur engagement. Ainsi, l’A/B Testing nous a permis de définir les annonces privilégiées par les internautes et optimiser les créatives avec des wordings moins promotionnels pour la suite de la campagne.

L’A/B Testing s’est imposé comme un véritable levier d’optimisation pour vos actions marketing puisqu’il facilite les prises de décision par rapport aux objectifs fixés en amont, c’est d’ailleurs pour cela que près de 75 % des sites dont le trafic est supérieur à 1 million de visiteurs utilisent l’A/B Testing. Il permet d’obtenir de riches empreintes de données du comportement en ligne des internautes et peut par exemple s’avérer très utile en fonction des périodes de saisonnalité. Actuellement, la mise en place de l’A/B Testing n’est possible qu’au sein de l’écosystème digital mais peut venir nourrir les orientations stratégiques d’une marque en identifiant les scénarios les plus performants. Tandis que les campagnes TV ou d’affichage peuvent représenter un engagement financier plus conséquent, l’annonceur pourra alors capitaliser sur les enseignements obtenus en amont grâce à ce procédé indispensable pour mener à bien vos actions marketing.

Laetitia Sousa-Tagarroso, Assistante Content Manager chez Quantum Advertising