Je suis sûr que vous avez souvent voulu optimiser vos campagnes marketing, mais sans savoir par où commencer…

L’A/B testing est la technique qui vous manque !

Au temps de la publicité “à l’ancienne” (affiches, pubs télé…), il était très difficile de réellement mesurer l’efficacité des campagnes marketing.

Cela a bien changé avec le web.

Aujourd’hui, les marketeurs savent mesurer les vues, les clics, les ouvertures et les conversions de leurs campagnes, et ceci quel que soit le support (newsletter, campagne sur les réseaux sociaux…).

C’est là que l’A/B testing entre en jeu.

Il s’agit d’une méthode d’optimisation en Marketing Digital pour comparer l’efficacité de 2 versions d’un même contenu en temps réel.

Vous voulez en savoir plus ?

Alors, poursuivez la lecture de ce guide sur les tests A/B, gentiment proposé par Raphaelle Nanfack, Brand Manager chez Brevo.

Qu’est-ce que l’A/B testing en marketing digital ? Une définition

L’A/B testing est une technique de marketing digital afin de comparer 2 versions d’un même contenu (landing page, emailing…). À l’issue du test, vous êtes en mesure d’identifier quelle version est la plus performante.

Un test A/B permet donc d’optimiser en temps réel une campagne Marketing.

  • Vous vous fixez un objectif précis. Par exemple, obtenir 10 % de clics en plus sur le bouton dans un email.
  • Vous formulez une hypothèse. Par exemple, “plus d’internautes vont cliquer sur le bouton s’il est orange fluo”.
  • Ensuite, pour confirmer (ou non) cette hypothèse, vous diffusez en parallèle 2 variantes du contenu. Dans notre exemple, un email avec un bouton orange fluo et un email avec un bouton vert.

L’A/B testing est simplifié en Marketing Digital. En effet, avec la plupart des outils, vous planifiez ce type de tests sans avoir à envoyer manuellement 2 contenus différents. Par exemple, 2 emails.

Utiliser l’A/B testing représente généralement une belle opportunité de croissance pour un entrepreneur.

Pourquoi faire un A/B testing ? Les avantages concrets

L’A/B testing est l’un des meilleurs moyens d’optimiser vos campagnes marketing.

Au lieu du cliché du marketeur égomaniaque à la Don Draper qui se base uniquement sur ses intuitions, le marketeur moderne est plutôt un scientifique. Il émet des hypothèses, réalise des tests, compare des données…

Dans sa boîte à outils, l’A/B testing occupe une place de choix.

Si, vous aussi, vous êtes un marketeur ou un entrepreneur qui se lance, l’A/B testing vous aide à :

  • Comprendre vos utilisateurs, leurs problèmes, leurs besoins, leurs comportements et leurs manières d’utiliser vos produits.
  • Valider ou infirmer vos hypothèses – et ainsi transformer votre intuition en analyse rigoureuse.
  • Utiliser votre trafic pour progressivement augmenter vos conversions.

En Marketing Digital, il n’y a pas de place pour l’improvisation.

Grâce aux tests A/B, utilisez le pouvoir du Big Data pour optimiser vos campagnes.

Brevo : un outil A/B Testing pour vos emailings

Brevo est la solution marketing tout-en-un qui vous permet de réaliser des tests A/B pour vos mailings et newsletters.

Il existe de nombreux outils de web marketing pour réaliser des A/B tests, que ce soit sur votre boutique e-commerce, vos réseaux sociaux, Google Ads…

Brevo est un prestataire de logiciel marketing tout-en-un qui a une expertise historique dans l’emailing, soit le canal le plus puissant du webmarketing. Cette solution permet d’envoyer des newsletters, mais aussi de créer des campagnes SMS ou encore d’installer un live chat sur votre site internet.

Grâce à Brevo, vous pouvez aussi effectuer des tests A/B pour optimiser vos emails. Vous pourrez ainsi comparer plusieurs éléments comme l’objet, les boutons, le contenu textuel…

Brevo va automatiquement comparer les 2 versions en temps réel sur un certain pourcentage de destinataires. Ensuite, le système va sélectionner la version la plus performante et l’envoyer aux destinataires restants.

À la suite de vos envois, vous accédez à de nombreuses statistiques complètes afin d’optimiser vos campagnes emailings et vos newsletters.

L’A/B testing est indispensable pour tous les canaux marketing… Si vous envoyez des emailings, l’outil pour vos tests, c’est Brevo…

Comment faire un test A/B efficace ? Les 3 étapes simples ?

Il est temps de se lancer !

1. Définir une hypothèse claire pour son test A/B

Pour commencer, décidez quel élément de votre contenu est à tester.

Tout d’abord, définissez un objectif. En effet, celui-ci va influencer l’élément à tester.

Essayez de vous fixer un objectif clair et simple à mesurer (en évitant d’être vague comme “gagner plus”).

Voici quelques finalités possibles pour un test A/B :

  • Obtenir 3 fois plus d’inscriptions à votre webinaire sur votre site web.
  • Générer 20 % plus de clics sur le CTA de votre newsletter.
  • Diminuez de 30 % les rebonds sur vos articles de blog.

Une fois que vous avez une finalité claire pour votre campagne A/B testing, formulez une hypothèse. Celle-ci va définir précisément l’élément que vous désirez tester.

Votre hypothèse doit être simple, facile à mesurer et concerner un élément unique.

Là aussi, évitez les hypothèses vagues. Par exemple : “si j’utilise des couleurs chaudes pour mon site web, mes visiteurs trouveront la marque plus sympathique”.

Voici quelques hypothèses possibles pour un test A/B :

  • Modifier le placement d’un CTA pour atteindre plus de clics. Par exemple, insérer le bouton d’action vers le haut de votre email plutôt qu’à la fin.
  • Utiliser des émojis dans l’objet d’un email pour augmenter le taux d’ouverture.
  • Ajouter des avis clients sur une page produit pour booster les conversions.

2. Lancer un test A/B sur votre audience cible

Il est temps de programmer votre A/B testing.

Tout d’abord, optez pour un outil d’A/B testing.

En fonction de vos besoins, il existe de nombreuses solutions avec des fonctionnalités A/B Testing.

Si vous voulez A/B tester vos emails, Brevo est l’une des meilleures solutions.

Pour un test A/B sur vos landing pages, optez plutôt pour Unbounce.

Ensuite, déterminez une période pour la durée du test. Sachez que plus votre campagne A/B testing dure longtemps, plus vous collectez de données.

Un test A/B, qui se déroule sur une durée trop courte, n’est pas toujours statistiquement significatif pour obtenir des résultats fiables.

Maintenant, créez les 2 versions pour le test A/B (par exemple un email avec 2 objets différents) et programmer l’envoi. Normalement, vous choisissez le nombre de personnes à qui vous voulez afficher la première et la deuxième variante.

Note : certaines solutions savent aussi créer des tests multivariés (qui permettent de comparer plus de 2 variantes). Ces tests peuvent être efficaces. Par contre, ils sont beaucoup plus difficiles à mettre en place, car ils nécessitent un bien plus gros volume de données.

3. Interpréter les résultats d’un test A/B pour optimiser vos actions

Analyse des résultats d’un A/B testing pour améliorer ses performances marketing

Lorsque le test est fini, analysez les résultats afin d’en tirer les conséquences pour ensuite optimiser vos campagnes.

L’A/B testing est une méthode très scientifique, l’analyse est donc la partie la plus importante.

À l’aide des données récoltées, vous allez valider ou invalider votre hypothèse. Vous repensez ainsi la création ou l’organisation de votre contenu à partir de données factuelles.

Mon conseil : il est important de faire confiance aux données. Elles vont souvent à l’encontre de votre intuition. Vous avez passé des jours à refaire le design de votre newsletter ? Malheureusement, il se peut que vos contacts préfèrent l’ancien design.

Soyez donc humble, ne surestimez pas votre intuition et faites confiance aux données pour proposer une meilleure expérience utilisateur…

Audrey : merci Raphaelle pour cet article sur les tests A/B. Je me permets d’ajouter qu’investir dans des tests A / B est très rentable. En effet, vous identifiez les préférences de votre public cible que vous allez ensuite pouvoir utiliser pour tout contenu que vous allez produire.

FAQ – Réponses à 3 questions fréquentes sur l’A/B testing en marketing

Quelle différence entre test A/B et test multivarié ?

Le test A/B compare 2 versions d’un même élément (ex. : 2 objets d’email) pour identifier celle qui fonctionne le mieux. Le test multivarié teste plusieurs variables en même temps (titre, image, couleur de bouton…) afin de comprendre l’impact de chaque combinaison. Le test A/B est plus simple et recommandé pour commencer. Le multivarié demande plus de trafic pour être statistiquement fiable.

Combien de temps doit durer un test A/B pour être fiable ?

Un test A/B doit durer au moins une semaine, voire plus selon le volume de trafic. L’objectif est d’atteindre une taille d’échantillon suffisante pour tirer des conclusions valides. Évitez d’interrompre le test trop tôt. Attendez d’obtenir une significativité statistique d’au moins 95 %. Patience et méthode sont clés pour éviter les biais.

Peut-on faire un test A/B sans outil ou sans développeur ?

Oui, il existe des solutions simples d’A/B testing accessibles sans compétences techniques. Pour vos campagnes d’emails, Brevo ou Mailchimp permettent de créer des tests visuels. Pour les sites WordPress, des plugins A/B testing font le travail sans une ligne de code. Idéal pour les indépendants et les petites structures.

Infographie illustrant les étapes clés d’un A/B testing réussi

Conclusion : Faut-il faire de l’A/B testing ? Ce qu’il faut retenir

L’A/B testing est une technique indispensable du marketing moderne.

En comparant plusieurs versions d’une page web, d’un email, d’un site web ou d’une application mobile, vous pourrez tester différentes hypothèses et continuellement optimiser votre webmarketing.

Il existe aujourd’hui de nombreux outils pour organiser vos A/B tests, que ce soit pour vos landing pages, votre application ou vos emails.

L’A/B testing est un outil indispensable pour tout marketeur qui veut améliorer l’expérience utilisateur.

Et pourquoi pas l’appliquer pour augmenter le taux de clics de vos campagnes d’emails.

Avez-vous déjà mené un test A/B ? Sur quoi portait-il et qu’avez-vous appris ?