Tests A/B

Les tests A/B comparent deux versions ou plus d'une page web, d'une application, d'un écran, d'une surface ou de toute autre expérience digitale pour déterminer laquelle est la plus performante. Servez-vous des taux de conversion et des interactions des utilisateurs pour déterminer si une version particulière a eu un effet neutre, positif ou négatif. Les résultats vous aident à améliorer les campagnes, l’expérience client et le taux de conversion, et à affiner le ciblage des audiences.

Tests A/B
 

Relevez les défis des tests A/B.


Pour que les tests A/B soient performants, vous devez relever les défis liés aux systèmes et à la gouvernance, susceptibles d’affecter les résultats et les décisions relatives aux campagnes.
Trafic insuffisant.
Trafic insuffisant.
Absence de règles de test définies.
Absence de règles de test définies.
Objectifs des sites web non définis.
Objectifs des sites web non définis.
Absence d'indicateurs ciblés.
Absence d'indicateurs ciblés.
 

Profitez des avantages des tests A/B.

Les tests A/B vous aident à optimiser vos campagnes en fournissant des résultats mesurables que vous pouvez ensuite comparer pour révéler les préférences, centres d'intérêt, risques, etc.
Comparaison des résultats et passage à l'acte.
Comparaison des résultats et passage à l'acte.
En exécutant des tests pour révéler les comportements comparés des audiences, vous pouvez collecter des données exploitables permettant d'améliorer les campagnes et de renforcer la segmentation et le ciblage des audiences.
Prise de décision à partir des données.
Prise de décision à partir des données.
Les tests vous permettent de vous fier aux statistiques pour affiner le ciblage et améliorer les messages plutôt que de compter sur la direction ou sur votre instinct.
Amélioration des taux de conversion.
Amélioration des taux de conversion.
En révélant les meilleurs taux d'interaction grâce aux tests itératifs de plusieurs éléments de contenu, offres et produits, vous pouvez optimiser vos campagnes pour obtenir de meilleurs résultats.
Réduction des risques liés aux campagnes.
Réduction des risques liés aux campagnes.
Les tests A/B permettent de réduire le risque de lancer des campagnes mal informées en instaurant une culture des tests fondée sur les données.
 
tests a/b
Adobe peut vous aider.
Vous pouvez utiliser les fonctionnalités automatisées de test et d'optimisation d'Adobe Target pour découvrir les expériences, messages et offres qui déclenchent le plus d'interactions et de conversions des visiteurs, sans aucune programmation ou configuration.
 

Les tests A/B ne sont qu'une pièce du puzzle de l'analytics.


Découvrez comment Adobe aide les marques à obtenir une vue globale de leur analytics pour déployer des expériences personnalisées.
LJ Jones, directeur de l'optimisation, Progrexion
« Nous utilisons Target pour confirmer ou infirmer des hypothèses. Cela nous confère un peu plus de pouvoir et de liberté. »
— LJ Jones,
directeur de l'optimisation, Progrexion

Ellen Lee, vice-présidente senior, Global Digital, Hyatt

« Auparavant, nous réalisions peu de tests A/B… Aujourd'hui, ils sont au cœur de tout ce que nous entreprenons. »
— Ellen Lee,
vice-présidente senior, Global Digital, Hyatt

 

Forum aux questions (FAQ) sur les tests A/B.

Les tests A/B sont-ils infaillibles ?
Non. Pour être efficaces, les tests requièrent une hypothèse solide et un respect des bonnes pratiques liées aux exigences en matière de design et de trafic.
Les tests A/B affectent-ils le référencement naturel ?
Non. Malgré certaines idées reçues concernant les effets négatifs des tests en raison de la duplication du contenu, les tests améliorent la fonctionnalité de votre site et ont un impact positif sur le référencement naturel.

Combien de variantes dois-je exécuter ?
Testez autant de variantes que nécessaires tout en gardant à l'esprit les exigences en matière de trafic pour que les résultats soient statistiquement significatifs pour chaque variable. Vous pouvez également comparer des variantes en utilisant différents segments d'audience.
Quels sont les éléments de design à tester ?
Tous les éléments d'une page, tels que les formes, couleurs, tailles et messages, peuvent être testés. Vous pouvez tester des expériences digitales, des pages ou des parcours client pour déterminer leur impact sur les indicateurs et objectifs de conversion.
En quoi les tests A/B diffèrent-ils des tests multivariés ?
Les tests multivariés examinent plusieurs combinaisons d'éléments à la fois, ce qui permet de révéler la contribution respective de chaque élément dans le déclenchement d'une interaction.
Qu'est-ce qu'une hypothèse nulle ?
Une hypothèse nulle est obtenue lorsque des résultats ne montrent aucune différence statistique notable dans les taux d'interaction ou de conversion entre deux versions ou plus. Toute différence observée est probablement due à une erreur d'échantillonnage ou expérimentale.

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