L’A/B test est une méthode d'analyse très utilisée en marketing.
Comme son nom l'indique, ce procédé sert à mesurer l'impact d'un changement entre une version A et une version B.
Bien qu'il ne soit pas un processus récent, l’A/B testing est aujourd'hui bien plus utilisé qu'autrefois, notamment grâce à l'essor du marketing digital.
Le Web a littéralement fait exploser son usage, et les outils actuels de tracking offrent toutes sortes de données mesurables.
Par conséquent, l’A/B testing est désormais bien plus simple à réaliser. Ses délais de mise en œuvre, quant à eux, sont également réduits.
L’A/B test permet d'analyser des données marketing sur de nombreux types de supports.
Il peut servir à tester des e-mails, des formulaires, des annonces publicitaires, des landing pages ou des pages Web standards.
Par exemple, il peut servir à comparer le taux d'ouverture d'un même message mail, envoyé avec deux objets différents. Il peut aussi être utilisé pour analyser la conversion et comparer l'efficacité d'un bouton de call-to-action conçu dans deux coloris différents.
Relativement simples à mettre en place, les A/B tests peuvent être mis en œuvre grâce à de nombreuses plateformes dédiées.
Généralement, ils doivent concerner une donnée bien particulière et ne doivent se pencher que sur un élément précis de changement, tandis que tous les autres éléments présentés à l'utilisateur restent identiques. Dans certains cas, plusieurs variables peuvent être testées simultanément. On parle alors de tests multivariés.
Selon le cas de figure, il existe plusieurs types de tests A/B :
- Les tests A/B classiques, qui présentent aux internautes deux variations d'une page sur une même URL ;
- Les split tests, ou tests par redirection, qui redirigent le trafic de votre page vers une ou plusieurs URL distinctes ;
- Les tests multivariés, qui mesurent l'impact de plusieurs changements sur une même page Web.
Pour faire simple, l’A/B test est un outil d'aide et de pilotage qui permet de valider statistiquement et concrètement différentes hypothèses.
À lui seul, il ne constitue pas une clé pour comprendre le comportement des internautes. Il apporte simplement des données chiffrées qu'il convient ensuite d'étudier avec la web analytics tout en tenant compte d'autres paramètres.
En ce sens, l’A/B testing peut être alimenté par différents éléments comme des données web analytics, des audits ergonomiques, des tests utilisateurs ou encore des feedbacks de clients.
