Essais A/B

Les essais A/B comparent deux versions ou plus d'une page Web, d'une application, d'un écran, d'une surface ou de toute autre expérience numérique pour déterminer laquelle est la plus performante. Servez-vous des taux de conversion et des interactions des utilisateurs pour savoir si une version particulière a eu un effet neutre, positif ou négatif. Les résultats vous aident à améliorer les campagnes, l'expérience client et le taux de conversion, et à perfectionner le ciblage des publics.

Il est temps de développer la personnalisation. Lire le rapport >

Relevez les défis des essais A/B.

Pour que les essais A/B soient performants, vous devez relever les défis liés aux systèmes et à la gouvernance, susceptibles d'influer sur les résultats et les décisions relatives aux campagnes.

Trafic insuffisant.

Absence de règles d'essai définies.

Objectifs des sites Web non définis.

Absence d'indicateurs ciblés.

Profitez des avantages des essais A/B.

Les essais A/B vous aident à optimiser vos campagnes en fournissant des résultats mesurables que vous pouvez ensuite comparer pour connaître les préférences, les centres d'intérêt, les risques, et plus encore.

Comparaison des résultats pour savoir comment agir.

En exécutant des essais révélant les comportements comparés des publics, vous pouvez collecter des données exploitables permettant d'améliorer les campagnes ainsi que la segmentation et le ciblage des publics.

Prise de décision à partir des données.

Les essais vous permettent de vous appuyer sur les statistiques pour perfectionner le ciblage et les messages plutôt que de vous fier à votre instinct ou à la direction.

Amélioration des taux de conversion.

En révélant les meilleurs taux d'interaction grâce aux essais itératifs de plusieurs éléments de contenu, offres et produits, vous pouvez optimiser vos campagnes et obtenir de meilleurs résultats.

Réduction des risques liés aux campagnes.

Les essais A/B limitent le risque de lancer des campagnes mal étayées en instaurant une culture des essais fondée sur les données.

Adobe peut vous aider.

Vous pouvez utiliser les fonctionnalités d'essai et d'optimisation automatisées d'Adobe Target pour découvrir les expériences, messages et offres qui déclenchent le plus d'interactions et de conversions des visiteurs, sans aucune programmation ou sans aucune configuration.

Les essais A/B ne sont qu'une pièce du puzzle de l'analytique.

Découvrez comment Adobe aide les marques à obtenir une vue globale de leur analytique pour déployer des expériences personnalisées.

« Nous utilisons Target pour confirmer ou infirmer des hypothèses. Cela nous confère un peu plus de pouvoir et de liberté. »

— LJ Jones, directeur de l'optimisation, Progrexion

« Auparavant, nous réalisions peu d'essais A/B… Aujourd'hui, ils sont au cœur de tout ce que nous entreprenons. »

- Ellen Lee,
vice-présidente principale, Global Numérique, Hyatt

Foire aux questions (FAQ) sur les essais A/B.

Les essais A/B sont-ils infaillibles ?
Non. Pour être efficaces, les essais requièrent une hypothèse solide et un respect des bonnes pratiques en matière de conception et de trafic.

Les essais A/B ont-ils une incidence sur le référencement naturel ?
Non. Malgré certaines idées reçues concernant les effets négatifs des essais en raison de la duplication du contenu, les essais améliorent la fonctionnalité de votre site Web et ont un impact positif sur le référencement naturel.

Combien de variantes dois-je exécuter ?
Testez autant de variantes que nécessaires tout en gardant à l'esprit les exigences en matière de trafic pour que les résultats soient statistiquement significatifs pour chaque variable. Vous pouvez également comparer des variantes en utilisant différents segments de public.

Quels sont les éléments de conception à tester ?
Tous les éléments d'une page, tels que les formes, couleurs, tailles et messages, peuvent être testés. Vous pouvez tester des expériences numériques, des pages ou des parcours client pour déterminer leur impact sur les indicateurs et objectifs de conversion.

En quoi les essais A/B diffèrent-ils des essais multivariés ?
Les essais multivariés révisent plusieurs combinaisons d'éléments à la fois, ce qui permet de révéler la contribution respective de chaque élément dans le déclenchement d'une interaction.

Qu'est-ce qu'une hypothèse nulle ?
Une hypothèse est nulle lorsque des résultats ne montrent aucune différence statistique notable dans les taux d'interaction ou de conversion entre deux versions ou plus. Toute différence observée est probablement due à une erreur d'échantillonnage ou expérimentale.

Ressources supplémentaires.

Personnalisation

Optimisation des taux de conversion

Personnalisation d'un site Web

Moteur de recommandations

Personnalisation de l'intelligence artificielle