Comment exécuter un test A/B (exemple et calculateur gagnant)

Tests A/Bégalement connu sous le nom tests fractionnésest une méthode puissante utilisée par les entreprises pour comparer deux versions d’un élément numérique afin de déterminer laquelle est la plus performante. Cela peut inclure tout point de contact interactif où les utilisateurs interagissent avec un produit ou un service, tel que des pages Web, des écrans d’applications mobiles, des campagnes par courrier électronique, des publicités numériques, des composants d’interface utilisateur ou des fonctionnalités d’application logicielle spécifiques.

• Selon Investir60 % des entreprises considèrent les tests A/B comme la solution le plus important optimisation du taux de conversion (CRO) méthode.
• VWO rapporte que les tests A/B peuvent augmenter le taux de conversion moyen (CR) des pages de destination de 14 %.
• HubSpot a constaté que le simple test A/B de leurs boutons d’appel à l’action entraînait une amélioration de la conversion de 202 %.

Les entreprises peuvent collecter des données concrètes sur les préférences et les comportements des utilisateurs en testant systématiquement ces éléments. Cette approche basée sur les données aide les entreprises à prendre des décisions éclairées, à optimiser l’expérience utilisateur sur diverses plateformes numériques et, en fin de compte, à stimuler la croissance en améliorant les indicateurs de performance clés.

Pourquoi les tests A/B sont essentiels

Les tests A/B sont cruciaux pour les entreprises qui cherchent à améliorer leur présence numérique et leurs efforts de marketing. Voici pourquoi :

• Prise de décision basée sur les données : Les tests A/B éliminent les incertitudes et permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur des données concrètes plutôt que sur des hypothèses.
• Amélioration continue (CI) : Les entreprises peuvent améliorer progressivement leurs taux de conversion et leur expérience utilisateur en testant et en affinant constamment les éléments.
• Atténuation des risques : Tester les modifications avant leur mise en œuvre aide les entreprises à éviter des erreurs potentiellement coûteuses.
• Approche centrée sur l’utilisateur : Les tests A/B aident les entreprises à comprendre les préférences et le comportement des utilisateurs, conduisant ainsi à des produits et services plus conviviaux.
• Augmenté Retour sur investissement: En optimisant en fonction des résultats des tests, les entreprises peuvent améliorer leur retour sur investissement pour les efforts de marketing et de développement.

Pièges courants des tests A/B à éviter

1. Tester trop de variables : Concentrez-vous sur un changement simultanément pour des résultats précis.
2. Terminer les tests trop tôt : Évitez de conclure les tests avant d’atteindre la signification statistique.
3. Ignorer les petites victoires : Même des améliorations mineures peuvent s’aggraver avec le temps.
4. Ne pas tenir compte des facteurs externes : Soyez conscient des tendances ou des événements saisonniers qui pourraient avoir un impact sur les résultats.
5. Échec de la segmentation des résultats : Différents groupes d’utilisateurs peuvent réagir différemment aux changements.

Guide pratique pour des tests A/B efficaces

Suivez ces étapes pour effectuer des tests A/B efficaces :

1. Identifiez votre objectif: Définissez clairement ce que vous souhaitez réaliser avec votre test. Cela pourrait consister à augmenter les inscriptions, à améliorer les taux de clics ou à augmenter les ventes.
2. Choisissez une variable: Sélectionnez un élément à tester. Il peut s’agir d’un titre, d’un bouton d’appel à l’action (y compris sa couleur, son texte ou son emplacement), d’images, d’une mise en page, d’une structure tarifaire ou de champs de formulaire. En vous concentrant sur un seul élément, vous pouvez attribuer tout changement de performances à cette modification spécifique, rendant ainsi les résultats de vos tests plus exploitables et informatifs.
3. Créer deux versions: Développez deux versions de l’élément choisi : le contrôle (version actuelle) et la variation. Assurez-vous que seule la variable sélectionnée diffère entre les deux versions.
4. Divisez votre audience : Divisez au hasard votre audience en deux groupes, chacun voyant une version de votre test. Utilisez des outils de test A/B pour garantir une répartition équitable.
5. Déterminer la taille de l’échantillon et la durée du test : Calculez la taille d’échantillon nécessaire pour la signification statistique.
   • Taux de conversion de base (%) : Considérez ceci comme votre point de départ. Il s’agit de la fréquence à laquelle les gens effectuent actuellement l’action qui vous intéresse (par exemple, acheter quelque chose, s’inscrire, cliquer sur un bouton). Disons que 5 visiteurs sur 100 achètent quelque chose – votre base de référence est de 5 %.
   • Effet minimum détectable (%) : Il s’agit de fixer vos objectifs. Dans quelle mesure une amélioration ferait-elle une différence pour votre entreprise ? Si augmenter les ventes de 5 % à 5,1 % n’en vaut pas la peine, votre effet minimum détectable doit être plus important, peut-être 1 % ou 2 %.
   • Puissance statistique (%) : Imaginez cela comme un filet de sécurité. Il s’agit de savoir dans quelle mesure vous voulez être sûr que votre test détectera une réelle amélioration si elle est présente. Une puissance plus élevée signifie moins de risque de rater un bon changement, mais cela nécessite généralement plus de personnes dans votre test.
   • Niveau de signification (%) : Il s’agit d’éviter les fausses alarmes. Cela fixe la barre quant à la certitude dont vous avez besoin pour que tout changement que vous voyez dans le test ne soit pas dû au hasard. La norme est de 5 %, ce qui signifie qu’il y a 5 % de chances que vous pensiez que quelque chose a fonctionné alors que ce n’est pas le cas.

Calculateur de la taille de l’échantillon de test A/B

Cliquez pour ouvrir l’outil (non traduit)

6. Garantir des conditions statiques : Pour maintenir la validité du test, gardez autant de facteurs constants que possible entre les deux versions :
   • Exécutez les deux versions simultanément pour éviter les variables basées sur le temps
   • Utilisez les mêmes sources de trafic pour les deux versions
   • Évitez d’apporter d’autres modifications à votre site ou à votre marketing pendant le test
   • Tenir compte des facteurs externes (vacances, événements) susceptibles de fausser les résultats
   • Utilisez les mêmes critères de ciblage pour les deux groupes
7. Analyser les résultats : Une fois votre test terminé, analysez les données à l’aide de calculateurs de signification statistique. Avant de déclarer un gagnant, recherchez un niveau de confiance d’au moins 95 %.

Calculateur du gagnant du test A/B

8. Implémenter et itérer : Si votre variation surpasse le contrôle, mettez en œuvre le changement. Ensuite, commencez à planifier votre prochain test pour continuer l’optimisation.