A/B Testing

L’A/B testing, ou test de fractionnement, est une méthode utilisée en marketing digital et en développement web pour comparer deux versions d’une action. Il peut s’agir de d’une page web, d’une application ou d’une campagne publicitaire afin de déterminer laquelle est la plus performante. De ce fait, le principe de l’A/B testing consiste à diviser aléatoirement un échantillon d’utilisateurs en deux groupes distincts. Le groupe A, qui verra la version originale (ou la version « contrôle »), et le groupe B, qui verra la version modifiée (ou la version « test »).

Tout d’abord, l’objectif est de mesurer l’impact de la modification (par exemple, un changement de couleur d’un bouton, un titre différent, ou une nouvelle disposition) sur une métrique spécifique. On étudie alors le taux de conversion, le taux de clics, ou le temps passé sur la page.

Est-il nécessaire d’utiliser l’A/B Testing ?

Premièrement, les résultats de l’A/B testing permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur des données concrètes plutôt que sur des hypothèses. En effet, en identifiant la version qui génère les meilleurs résultats, les entreprises peuvent optimiser leurs interfaces et leurs stratégies marketing pour améliorer l’expérience utilisateur et augmenter l’efficacité de leurs actions. Cette technique permet ainsi d’affiner les éléments clés d’une stratégie numérique et maximiser les performances globales.

Nous avons pratiqué ce test pour améliorer notre page d’accueil, et nous avons utilisé l’application Google Optimize : voici deux exemples de tableaux de bord de résultats, un premier sur Google Optimize et le suivant sur Google Analytics, sachant que le test n’est pas terminé, et qu’en conséquence, les résultats ne sont pas définitifs.