Les différents types de a/b tests et comment les utiliser

Les tests a/b sont des outils indispensables pour les marketeurs qui souhaitent améliorer leurs performances. Ils permettent de comparer deux versions d’un élément (une page web, un email, etc.) afin de déterminer laquelle est la plus efficace.

Il existe différents types de tests a/b, chacun ayant ses propres avantages et inconvénients. Certains sont plus adaptés à certaines situations que d’autres. Dans cet article, nous allons vous présenter les différents types de tests a/b et comment les utiliser.
Un a/b test est un type de test utilisé pour comparer deux versions d’un produit afin de déterminer laquelle est la plus efficace. Cela peut être utilisé pour tester des choses comme des landing pages, des boutons, des images, etc. Les résultats du test sont généralement mesurés en termes de conversion ou d’engagement.

Les différents types de a/b tests

Il existe différents types de a/b tests, chacun ayant ses propres avantages et inconvénients. Certains sont plus adaptés à certains types de sites web ou d’applications, tandis que d’autres sont plus flexibles et peuvent être utilisés dans une variété de contextes. En voici quelques-uns des plus courants :

  • Tests A/B : Ces tests sont les plus courants et consistent à comparer deux versions d’une page web ou d’une application (la version A et la version B). Le but est de déterminer si la version B est supérieure à la version A en termes de conversions (par exemple, si elle génère plus de clics ou de ventes).
  • Tests multivariés : Ces tests sont similaires aux tests A/B, mais comparent plusieurs versions d’une page web ou d’une application (les versions A, B et C). Le but est toujours de déterminer quelle version est la plus performante en termes de conversions.
  • Tests en champ : Ces tests consiste à déployer une nouvelle fonctionnalité sur une partie seulement des utilisateurs d’un site web ou d’une application (par exemple, 10 % des utilisateurs). Après avoir collecté suffisamment de données, on compare les performances des utilisateurs qui ont eu accès à la nouvelle fonctionnalité avec celles des utilisateurs qui n’y ont pas eu accès. Si les résultats sont concluants, on déploie la nouvelle fonctionnalité pour l’ensemble des utilisateurs.
  • Tests AB/Multivariés : Ces tests sont une combinaison des tests A/B et multivariés. Ils consistent à comparer plusieurs versions d’une page web ou d’une application (les versions A, B et C), chacune étant testée sur un groupe distinct d’utilisateurs. Le but est toujours de déterminer quelle version est la plus performante en termes de conversions.

Il existe également différents outils et services qui peuvent vous aider à mettre en place vos propres tests a/b. Parmi les plus populaires, on compte Google Analytics, Optimizely et Visual Website Optimizer. D’ailleurs, si vous avez besoins d’outils ou logiciels pour faire vos tests d’AB testing, il existe des solutions gratuite et d’autres payantes, je vous les ai présenté dans des articles respectifs :

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Qu’est ce que c’est réellement que l’A/B testing ?

L’A/B test est une méthode de test permettant de comparer deux versions d’un élément (une page web, un email, etc.) afin de déterminer laquelle est la plus performante.

Pour mettre en place un test A/B, il faut d’abord créer deux versions de l’élément à tester, en modifiant une variable à chaque fois (le design, le contenu, etc.). Ensuite, un groupe de personnes est sélectionné et il est décidé quelles personnes verront quelle version du test.

Après avoir collecté les données, on compare les performances des deux versions et on choisit celle qui a obtenu les meilleurs résultats.

Le test Multivarié

Le test multivarié est un test statistique qui permet d’évaluer l’effet d’un ou plusieurs facteurs sur une variable à la fois. Il est utilisé pour déterminer si les différences observées entre les groupes sont significatives ou non. Ce test est souvent utilisé en psychologie, en sociologie et en biologie.

Le test multivarié permet de prendre en compte plusieurs variables à la fois et d’obtenir des résultats plus précis qu’avec un test univarié. En effet, ce test permet de tenir compte de l’interaction entre les différents facteurs et de mieux comprendre leur influence sur la variable étudiée.

Le test multivarié est souvent utilisé pour étudier l’effet de différents facteurs sur une variable telle que le choix d’un produit, le comportement d’un individu ou encore le succès scolaire. Ce test est également utile pour étudier l’effet de plusieurs variables sur une seule et même variable.

Le test de cohortes

Les tests A/B sont un excellent moyen de déterminer quelle version d’un contenu est la plus performante. Cependant, tous les tests A/B ne sont pas égaux. Le test de cohorte, par exemple, est un type de test A/B qui compare deux groupes d’utilisateurs différents. Ce type de test peut être particulièrement utile pour mesurer l’engagement ou les taux de conversion.

Pour réaliser un test de cohorte, vous devez d’abord créer deux groupes d’utilisateurs. Le groupe « a » sera le contrôle, tandis que le groupe « b » sera la variable que vous testez. Ensuite, vous devez suivre l’engagement des utilisateurs ou les taux de conversion pour chaque groupe.

L’avantage du test de cohorte est qu’il vous permet de comparer deux groupes d’utilisateurs différents. Cela peut être utile pour déterminer quelle version d’un contenu est la plus efficace. En outre, le test de cohorte est un excellent moyen de mesurer les taux d’engagement ou de conversion.

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Le Tests en champ

Ce type de test, repose sur le fait de tester une tester sa modification sur un champ restreint d’utilisateurs. Les résultats du test sont ensuite généralisés à un public plus large.

Avantages

  • Le test peut être réalisé rapidement puisqu’il ne concerne qu’un petit nombre d’utilisateurs
  • Il permet d’obtenir une première indication de l’impact d’une modification avant un déploiement à grande échelle.

Le test aléatoire

Il s’agit du type de test A/B le plus courant. Deux versions (A et B) d’une page sont attribuées aléatoirement aux visiteurs. La version qui donne les meilleurs résultats est ensuite déployée pour tous les visiteurs.

Son principal avantage de cette méthode fournit des résultats fiables grâce au processus de randomisation, qui limite les facteurs extérieurs pouvant influencer les résultats du test.

Test de redirection

Le test de redirection est un type de test A/B qui compare deux URL différentes. Ce type de test peut être utilisé pour mesurer l’engagement, les taux de conversion ou d’autres paramètres.

Pour effectuer un test de redirection, vous devez d’abord créer deux groupes d’utilisateurs. Le groupe « a » sera le contrôle, tandis que le groupe « b » sera la variable que vous testez. Ensuite, vous devez suivre l’engagement des utilisateurs ou les taux de conversion pour chaque groupe.

L’avantage des tests de redirection est qu’ils vous permettent de comparer deux URL différentes. Cela peut être utile pour déterminer quelle version d’un contenu est la plus efficace. En outre, les tests de redirection sont un excellent moyen de mesurer les taux d’engagement ou de conversion.

Comment utiliser les a/b tests ?

Les a/b tests sont une excellente façon de tester différentes versions d’un produit ou d’un service pour voir ce qui fonctionne le mieux. Ils peuvent être utilisés pour tester des choses comme le design d’un site web, le contenu d’un email, ou même la couleur d’un bouton. Les a/b tests peuvent vous aider à prendre des décisions éclairées sur ce que vos clients veulent et ce qui fonctionne le mieux pour votre entreprise.

Il y a plusieurs façons d’utiliser les a/b tests, mais voici quelques conseils pour vous aider à démarrer :

  • Choisissez ce que vous voulez tester. Vous ne pouvez pas tester toutes les choses à la fois, alors concentrez-vous sur une seule variable à la fois. Par exemple, si vous voulez tester le design de votre site web, ne changez pas également le contenu du site en même temps. Cela rendra plus difficile de savoir ce qui a eu un impact sur les résultats.
  • Créez une version A et une version B. La version A est votre version actuelle, tandis que la version B est votre nouvelle version. Assurez-vous de ne changer qu’une seule variable entre les deux versions, afin que vous puissiez facilement comparer les résultats.
  • Testez auprès d’un groupe restreint d’utilisateurs. Si vous testez avec trop de gens, il sera plus difficile de voir ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Commencez par un petit groupe et augmentez progressivement le nombre de personnes que vous testez si nécessaire.
  • Mesurez les résultats. Il existe de nombreuses façons de mesurer les résultats des a/b tests, mais les plus courantes sont le taux de conversion (le nombre de personnes qui accomplissent l’action que vous voulez qu’elles accomplissent), le temps passé sur le site, ou le nombre de clics sur certains liens. Choisissez une mesure qui correspond à votre objectif et suivez-la attentivement.
  • Faites des tests réguliers. Les a/b tests ne sont pas une solution unique et permanente, mais plutôt une façon continue d’améliorer votre produit ou service. En faisant des tests réguliers, vous pouvez garder une longueur d’avance sur la concurrence et offrir aux clients ce qu’ils veulent.
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Des exemples de a/b tests réussis chez Google, Amazon, Facebook

Il est important de noter que les a/b tests peuvent être très utiles pour améliorer les performances d’un site web, mais ils ne sont pas toujours faciles à mettre en place. Voici quelques exemples de a/b tests réussis qui ont permis d’améliorer considérablement les performances d’un site web :

  • Le test du nouveau design du site web de Google – En 2010, Google a lancé un nouveau design de son site web, qui a été testé en utilisant la technique du a/b testing. Le nouveau design a été mis en ligne pour seulement 1% des utilisateurs, et les résultats ont montré une augmentation du taux de clics de 41%.
  • Le test du bouton « Acheter » sur Amazon – En 2006, Amazon a testé un nouveau bouton « Acheter » sur sa page d’accueil, et les résultats ont montré une augmentation des ventes de 2,7%.
  • Le test des images sur le site web de Bing – En 2012, Bing a testé différentes images sur sa page d’accueil, et les résultats ont montré une augmentation du taux de clics de 8%.
  • Le test des couleurs sur le site web de Facebook – En 2006, Facebook a testé différentes couleurs pour son site web, et les résultats ont montré une augmentation du taux de clics de 11%.
  • Le test du texte sur le site web de Wikipedia – En 2010, Wikipedia a testé différents textes pour son site web, et les résultats ont montré une augmentation du taux de clics de 9%.
Pierre
Pierre

Pierre est un rédacteur spécialisé dans la finance qui a travaillé dans le passé à divers postes liés à la finance. Il possède une solide expérience en analyse financière et en comptabilité, ce qui lui donne une perspective unique lorsqu'il écrit sur des sujets financiers. Après un master 2 finance il a décidé de se lancer dans le monde de l'entreprise et de partager ses connaissances avec le reste du monde en écrivant.

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