L’A/B testing est une technique permettant de tester plusieurs hypothèses d’optimisation en les comparant avec une hypothèse de référence. Au sens strict, ce terme désigne un test à deux variables, on dira donc “A/B/C testing” pour un test à trois variables et ainsi de suite (on parle alors d’A/B/n testing). Cette technique est régulièrement utilisée en marketing digital, par exemple pour optimiser des sites web, des emails, des visuels publicitaires, des formulaires ou encore des landing pages, permettant de savoir quel design génère le plus haut taux de conversion.
Comment fonctionne l’A/B testing ?
Dans le cas du test d’une page web, l’A/B testing permet de tester la page existante à une variante. Après une analyse de la version originale, l’entreprise formule plusieurs hypothèses d’optimisations, puis les classe par ordre de priorité. Chaque hypothèse est une variable à tester. Le principe de l’A/B testing est que chaque version est testée par rapport à la version originale, l’une après l’autre.
L’audience est donc divisée en parts égales, et exposée aux différentes variantes. Les performances de chaque version sont ensuite analysées, et celle qui génère le plus haut taux de conversion est retenue.
Comme tout test statistique impliquant des variables, l’échantillon doit être représentatif pour que les résultats soient pertinents. En d’autres termes, un processus d’A/B testing mené sur un site qui ne génère pas assez de trafic conduit en général à un résultat biaisé et statistiquement insignifiant.
Sur un site web, chaque élément peut être testé, qu’il s’agisse d’un titre, d’un bouton, d’un formulaire, d’un panier ou encore d’une bannière. Mener de nombreux tests A/B est le meilleur moyen de comprendre comment la structure, le contenu ou le design d’un site affectent le comportement de l’utilisateur.
Certains outils tels que A/B Tasty, Fivesecondtest, Optimizely et évidemment Google Analytics, permettent de lancer des campagnes d’A/B testing, parfois même sans aucunes connaissances techniques.