Eléments clés de vos relations, les points de contact avec vos abonnés et prospects se doivent de suivre leurs exigences ainsi que celles du marché. Il est donc nécessaire, voire impératif, de rechercher constamment à les améliorer afin d’en augmenter l’efficacité et d’optimiser l’expérience de vos clients. Mais comment orienter vos choix de manière pragmatique ? Ne vous laissez pas influencer par les contre-intuitions ou autres formes de légendes urbaines ! Appuyez-vous sur la méthode empirique et fiable de l’A/B Testing, pratique incontournable pour raccourcir votre cycle de décision.

L’A/B Testing, un outil d’aide à la décision

Améliorer votre rentabilité, développer des avantages concurrentiels… La réduction du « time-to-market » nécessite de vous adapter vite et de faire évoluer vos outils de communication de façon permanente. Et pourtant, l’indécision nous guette tous lorsqu’il s’agit de choisir des axes pour faire évoluer notre communication digitale. Et les mêmes questions reviennent en boucle : « comment améliorer la réactivité de mon site Internet ? », « comment augmenter la performance de mes campagnes d’e-mail marketing ? »… Des idées, des pistes, vous en avez certes. Mais quelles seront les plus efficaces ?

Faute de savoir comment mesurer tout cela concrètement, nous sommes tentés au final de remettre nos décisions à plus tard et de laisser en l’état le site Internet, le zoning des messages e-mails, les champs des formulaires de collecte, etc. Alors comment y faire face ?

A/B Testing, split testing, test A/B, test multivariables… Autant de mots pour un objectif identique : mesurer l’impact d’un changement pour orienter nos décisions ! L’A/B Testing vise donc concrètement à tester plusieurs versions de vos supports de communication online (homepage de votre site, zoning de votre newsletter, etc.) pour connaître laquelle d’entre-elles remonte les meilleurs résultats (ventes, inscriptions, clics, baisse des abandons…) – performances qui se basent sur le comportement en temps réel de votre audience.

Vos A/B Tests en pratique

La première chose à faire lors de la planification d’un A/B Testing est de comprendre ce que vous souhaitez tester et quel résultat est attendu (trafic, revenus, inscriptions…). Dans la sphère digitale, de nombreuses possibilités de test sont possibles.

Concentrons-nous désormais sur l’optimisation d’une campagne d’e-mail marketing. Une fois les objectifs à atteindre statués, faites une liste de toutes les variables qui peuvent avoir un impact et peuvent être pertinentes à tester. Voici des exemples de variables à tester :

• Les paramètres d’expédition : le nom expéditeur, l’adresse e-mail expéditrice, l’objet
• La zone de l’en-tête : présence des réseaux sociaux, gestion de profil, désabonnement, etc.
• Les images : taille, positionnement, variante du contenu de l’image (femme / enfant / famille)
• Le contenu : choix sémantique, tonalité, orientation, etc.
• L’emplacement, les formes, les couleurs, les appels à l’action
• Les offres / produits valorisés
• Le montant des offres

Une des tentations les plus fréquentes est de réaliser des scénarios complexes en multipliant les variables testées. La meilleure attitude à adopter est d’orienter la réflexion sur des exercices simples. Facilité de mise en place, gains rapides, mesure facile… Rien de tel que de commencer par des A/B Testing « Quick win » et de les démultiplier dans le temps.

Sauf si vous testez une variable temporelle, notez qu’il est essentiel que vos tests soient exécutés simultanément auprès d’un échantillon suffisamment important de votre cible finale pour éviter les biais provoqués par les variations de timing.

Ils ont testé… ils ont approuvé !

Pour vous inspirer, découvrez ci-dessous des exemples d’A/B Testing et leurs résultats.

Test de lisibilité des blocs d’information

• Résultat attendu : augmentation du taux de réactivité
• Résultat obtenu : +8% de cliqueurs

Test sur le design de la newsletter de la marque

Résultat attendu : augmentation du taux de réactivité
Résultat obtenu : +30% de cliqueurs

Test sur le design de la newsletter de la marque

• Résultats attendus : optimisation de la délivrabilité et augmentation du taux de réactivité
• Résultats obtenus : Taux d’ouverture multiplié par 2 grâce à une optimisation de la livraison des messages en boîte de réception, + 15% de cliqueurs

L’A/B Testing est une fantastique méthode pour déterminer la meilleure stratégie à adopter et orienter vos décisions d’optimisation de vos supports digitaux. Bien planifié, l’A/B Testing peut faire une énorme différence dans l’efficacité et la rentabilité de vos campagnes. Prenez ainsi le pli de challenger régulièrement vos pratiques afin de les faire évoluer dans le bon sens : entrez dans une logique d’amélioration permanente !