A/B testing, définition et présentation

L’A/B testing est une méthode couramment utilisée pour optimiser le taux de conversion d’un site web ou une application. Parfois appelé split testing, cette méthode consite à comparer l’efficacité entre deux versions d’un élément web, comme une landing page ou un courriel promotionnel, en évaluant laquelle incite le mieux l’utilisateur à interagir.

Comment fonctionne l’A/B testing ?

Un excercice d’A/B testing débute par l’élaboration de deux versions d’un même élément qu’on présente à un échantillon de visiteurs : la version en cours d’utilisation, et une variation, qui représente la version modifiée. Une hypothèse de test est définie pour estimer les modifications susceptibles d’améliorer le taux de conversion, telles que l’ajustement de la couleur d’un bouton call-to-action (CTA), la reformulation d’un titre…

Suite à la présentation de ces deux versions à une audience de visiteurs, les données relatives au comportement des utilisateurs sont collectées et analysées. Les indicateurs clés pourraient comprendre le taux de clics, la durée passée sur la page, le taux de rebond…

Comment analyse-t-on les résultats d’un test A/B ?

L’analyse des résultats de ces tests comparatifs s’appuie sur des données statistiques pour établir quelle version a entraîné un meilleur taux de conversion. Il est crucial de prendre en considération la fiabilité statistique pour garantir que les résultats ne sont pas le fruit du hasard. Il est aussi important d’être vigilant face aux biais statistiques qui pourraient altérer les résultats.

Si les résultats sont significatifs, la version de variation peut être définitivement mise en place. Si ce n’est pas le cas, de nouvelles hypothèses peuvent être conçues et testées.

Quelles sont les variantes et applications de l’A/B testing ?

L’A/B testing peut être associé à une segmentation plus affinée pour cibler des groupes spécifiques au sein de l’audience, offrant ainsi des tests plus personnalisés.

Une variante plus sophistiquée de ces tests comparatifs, qui consiste à modifier et tester simultanément plusieurs variables.

Cette méthode de test en parallèle est largement répandu dans le marketing en ligne, en particulier en optimisation pour les moteurs de recherche (SEO), en publicité en ligne, et en email marketing, pour améliorer le retour sur investissement (ROI).

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