L’A/B testing, en marketing, consiste à mesurer l’impact d’un changement mineur ou majeur sur une version d’un site web, d’une application ou bien d’une affiche. Ces changements peuvent s’illustrer par une diminution ou une augmentation du nombre de clic, de visionnage, d’achat, de connexion, etc.
Prenons l’exemple de la publication d’un visuel de promotion pour une nouvelle brosse à dents vendue exclusivement en ligne. Il pourrait être intéressant de produire deux visuels, avec des couleurs et des messages différents. Ces deux visuels sont alors partagés à un échantillon de personnes types et en fonction des résultats le meilleur visuel est sélectionné.
Durant la campagne présidentielle de Barack Obama, 24 versions différentes du site web étaient en ligne, afin de mesurer la plus efficace. Leurs résultats montrent un taux de souscription de 11,6% pour la meilleure version et de 8,26% pour la version originale.
Les modifications peuvent être mineures, mais le simple style d’un bouton peut davantage pousser l’utilisateur à suivre le processus d’achat, tout comme les couleurs utilisées. Vous pouvez également produire des différences dans vos fonctionnalités. Nous pourrions penser à un site avec un menu qui différend en fonction de vos versions. Avec les résultats que vous pourrez collecter, vous saurez quelle fonctionnalité est la plus adaptée pour vos visiteurs/clients.
Cette technique peut être utilisée dans plusieurs domaines, même dans le domaine physique, néanmoins les analyses de données ne sont pas si aisées.
Dans le cadre d’un A/B testing sur des plateformes numériques, vous pouvez utiliser Google Optimize et qui peut être utilisé dans de nombreuses situations, allant de la publicité, à une page d’un site web.
