Les tests 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 digitale 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 affiner le ciblage des audiences.
Pour que les tests 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 de test définies.
Objectifs des sites web non définis.
Absence d'indicateurs ciblés.
Les tests 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.
En exécutant des tests révélant les comportements comparés des audiences, vous pouvez collecter des données exploitables permettant d'améliorer les campagnes ainsi que la segmentation et le ciblage des audiences.
Les tests vous permettent de vous appuyer sur les statistiques pour affiner le ciblage et les messages plutôt que de vous fier à votre instinct ou à la direction.
En révélant les meilleurs taux d'interaction grâce aux tests itératifs de plusieurs éléments de contenu, offres et produits, vous pouvez optimiser vos campagnes et obtenir de meilleurs résultats.
Les tests A/B limitent le risque de lancer des campagnes mal étayées en instaurant une culture des tests fondée sur les données.
Vous pouvez utiliser les fonctionnalités de test 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 configuration.
Découvrez comment Adobe aide les marques à obtenir une vue globale de leur analytics 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 de tests A/B… Aujourd'hui, ils sont au cœur de tout ce que nous entreprenons. »
- Ellen Lee,
vice-présidente senior, Global Digital, Hyatt
Les tests A/B sont-ils infaillibles ?
Non. Pour être efficaces, les tests requièrent une hypothèse solide et un respect des bonnes pratiques en matière de design et de trafic.
Les tests A/B ont-ils une incidence sur le référencement naturel ?
Non. Malgré certaines idées reçues concernant les effets négatifs des tests en raison de la duplication du contenu, les tests améliorent la fonctionnalité de votre site 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 d'audience.
Quels sont les éléments de design à tester ?
Tous les éléments d'une page, tels que les formes, couleurs, tailles et messages, peuvent être testés. Vous pouvez tester des expériences digitales, des pages ou des parcours client pour déterminer leur impact sur les indicateurs et objectifs de conversion.
En quoi les tests A/B diffèrent-ils des tests multivariés ?
Les tests multivariés examinent 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.