Bien le bonjour, lecteurs, lectrices ! Aujourd’hui j’ai envie de vous parler des tests A/B. En effet, j’ai souvent vu des postes sur LinkedIn qui en parlaient et j’ai moi-même eu l’occasion de voir ce terme apparaître dans divers articles. Donc, j’ai eu envie de savoir ce que c’était exactement et à quoi cela servait. Comme ce sujet est issu d’une simple curiosité, je ne compte pas en faire quelque chose de long, mais plutôt quelque chose de simple et rapide.
Le test A/B, qu’est-ce que c’est ?
Il s’agit d’un procédé utilisé dans le domaine du marketing visant à définir la version la plus efficace d’un objet/outil pour atteindre un objectif préalablement défini. Pour cela, on définira deux versions (pour être raccord avec le nom « test A/B ») de notre objet/outil que nous testerons simultanément auprès de tiers.
Exemple : deux pages web quasi identiques dont la seule différence provient de la couleur d’un bouton (bleu dans un cas et vert dans l’autre). Objectif : connaître la couleur permettant de générer le plus de clics de la part d’un internaute. Bien évidemment, l’URL reste la même.
Sur quoi tester et comment faire ?
L’A/B testing permet de valider statistiquement des hypothèses sans passer par la phase recherche et démonstration. En ce sens, il s’agit d’une méthode purement empirique. Cette méthode est utilisée dans divers domaines comme la médecine, mais son domaine d’action le plus visible aujourd’hui est le secteur digital.
L’A/B testing peut donc être utilisé sur des sites Web, des applications mobiles (iPhone/Android) ou des serveurs (via des API). De manière générale, il est possible d’A/B tester un peu tout comme des pages Web, des emails, des newsletters, des landing pages, des formulaires ou encore des visuels publicitaires avec le changement d’un élément comme : un bouton, une image, un texte, la présence ou non de vidéos, la couleur ou encore la taille des éléments.
Bien entendu, certains changements sont plus complexes à mettre en place que sur une page Web, je pense notamment aux applications ; c’est pour cela qu’il existe des logiciels/outils d’assistance en mode SaaS (Software as a Service). Ces logiciels permettent également de s’assurer qu’il y a bien un nombre identique de personnes possédant une version A et une version B.
Mon avis
Personnellement je trouve cette façon de faire très intéressante. D’autant qu’elle permet de tenir compte des idées de chacun dans une équipe de développement et de prouver directement sur le terrain s’il s’agit ou non d’une bonne solution. Par ailleurs, c’est un procédé extrêmement utile qui est « facilement » réutilisable dans de nombreux domaines différents comme une l’animation de groupe ou encore l’agencement d’une pièce (exemple : on utilise des logiciels comme Blender pour recréer l’environnement de son salon avec une disposition différente des meubles pour observer ce que l’on ressent). Pour ce qui concerne l’avancement, souvenez de l’article sur l’éloge de l’ombre.
Pour finir, si vous désirez aller plus loin je vous conseille fortement d’aller d’aller faire un tour sur le site A/B Tasty qui est vraiment très complet.
Quelques outils
Source : A/B Tasty
Vocabulaire
Landing page ou page de renvoi : il s’agit d’une page Web publicitaire vers laquelle renvoie un hyperlien à la suite d’une publicité en ligne ou d’une courriel commercial. Le rôle de cette page est de compléter, confirmer ou renforcer l’offre initiale. (Wikipédia)
API : interface de programmation qui permet de se connecter à une application pour échanger des données. (A/B Tasty)
URL (Uniform Resource Locator / Localisateur Uniforme de Ressource) : Il s’agit de l’adresse Web d’un site Internet. (Wikipédia)
Taux de conversion : Indicateur clé ou KPI (exemple : nombre de clics). (Définition Marketing)
Il existe plusieurs autres tests que les tests A/B, on retrouve : (Wikipédia)
Test A/A : Vérifier la précision de l’outil statistique d’un module d’A/B testing.
Test A/Z : Comparer plus de deux versions d’un même élément.
Test multivarié ou test MVT : comparer plusieurs combinaisons d’un même élément.
Test multipages : Comparer des variations liées sur plusieurs pages.
