Aujourd’hui, les équipes marketing et de vente s'appuient sur des données fiables pour guider leurs décisions. Elles adoptent une approche méthodique et rigoureuse pour optimiser à la fois l'expérience utilisateur et leurs performances globales.
Dans ce contexte, l’A/B testing est devenu incontournable. Il permet d’améliorer significativement les taux de conversion, les taux de clic et le taux de transformation.
Qu'est-ce que l'A/B testing ? Pourquoi l'utiliser en marketing et en vente ? Quelles sont ses limites ? Découvrez les réponses à toutes ces questions dans la suite de cet article.
A/B testing : définition
L’A/B testing, ou split testing, est une technique marketing qui consiste à diffuser deux versions d’un même contenu auprès de deux audiences similaires pour comparer leurs performances.
L’objectif d’un A/B test est simple : comparer deux éléments pour déterminer lequel est le plus efficace. Par exemple, entre deux versions d’un même e-mail, laquelle a le meilleur taux de conversion. L’entreprise compare la version originale à une nouvelle version, spécialement créée pour le test. Celle qui a le meilleur impact sur les KPI marketing est la version gagnante.
Plusieurs éléments peuvent être modifiés dans le cadre d’un test A/B :
Textes : la longueur ou la formulation de certains textes peuvent avoir une influence sur le comportement des utilisateurs.
Boutons et call-to-action : la couleur, la taille, le texte ou l’emplacement d’un bouton peuvent influencer l’engagement des visiteurs.
Titres : certains titres ont généralement des meilleures performances que d’autres.
Images : les visuels ont un impact direct sur le niveau d’engagement des visiteurs. Certaines images peuvent entraîner un taux de rebond plus élevé que d’autres.
Prix : certains segments d’audience sont plus sensibles aux prix ronds, alors que d’autres ont une préférence pour les « prix magiques ».
Mise en page et design : des dispositions alternatives peuvent générer plus d’engagement et un meilleur taux de clics.
L’intérêt de l’A/B testing en marketing
Meilleure performance des campagnes : l'A/B testing permet de comparer deux versions d'une campagne pour identifier celle qui fonctionne le mieux. Il permet d’optimiser les performances en se basant sur des données réelles plutôt que sur des suppositions, souvent grâce aux outils de martech.
Meilleure compréhension de l'audience : des tests simples permettent d'identifier ce qui plaît ou déplaît à votre cible. Cette connaissance approfondie aide à personnaliser vos futures campagnes.
Augmentation des conversions : en testant différentes approches, l’A/B testing optimise les taux de clics et d'engagement. C’est également un outil puissant pour maximiser le taux de conversion.
Réduction des coûts marketing : en déterminant rapidement ce qui fonctionne, l'A/B testing évite de gaspiller du budget marketing sur des campagnes inefficaces.
Amélioration continue des campagnes : l'A/B test favorise une amélioration continue. Les enseignements tirés des tests peuvent être appliqués sur le long terme pour maintenir les résultats.
L’intérêt de l’A/B testing en vente
Amélioration de l'expérience client : des tests simples révèlent ce qui répond le mieux aux besoins et attentes des clients. En adaptant les interactions de vente en conséquence, les équipes commerciales améliorent la satisfaction client et font baisser le taux d’attrition.
Réduction du cycle de vente : tester différents points de contact ou méthodes de suivi permet d'identifier ceux qui raccourcissent le temps nécessaire pour conclure une affaire. Cette approche scientifique aide les équipes à devenir plus efficaces et à finaliser plus rapidement les ventes.
Personnalisation des techniques de vente : les résultats des tests permettent d'adapter les approches en fonction des préférences des prospects. Cette méthode renforce l'impact des interactions et améliore les chances de convertir un lead.
Formation continue des équipes : les tests aident à identifier les meilleures pratiques de vente, qui peuvent ensuite être partagées avec toute l'équipe. Ce partage contribue à un développement constant des compétences commerciales.
Amélioration du positionnement des produits : l'A/B testing permet de déterminer comment présenter la gamme de produits pour la rendre la plus attrayante possible.
Augmentation du chiffre d'affaires : en optimisant les processus et les techniques grâce aux résultats des tests, les équipes de vente peuvent générer plus de revenus. Chaque ajustement basé sur les données contribue à une amélioration des performances.
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Comprendre les limites de l’A/B testing
Même s’il a de nombreux avantages, l’A/B testing présente tout de même quelques limites, notamment concernant les points suivants :
Explorer de nouvelles idées : l'A/B testing se concentre sur la comparaison de deux variations. Il ne permet pas de découvrir des idées inédites ou des innovations radicales, ce qui le rend moins adapté aux premières étapes de brainstorming.
Analyser des données complexes ou qualitatives : il ne capture que des indicateurs de performance comme des clics ou des conversions. Pour comprendre les motivations ou le ressenti de votre audience cible, des enquêtes ou la collecte du verbatim client peuvent être plus appropriés.
Tester plusieurs changements simultanément : l’A/B testing n’est pas optimal pour évaluer plusieurs variables en même temps. Dans ce cas, des méthodes comme une analyse statistique ou un test multivarié sont plus adaptées.
Certains facteurs externes peuvent également fausser les résultats d’un test A/B. C’est notamment le cas pour les saisons ou des événements extérieurs à l’activité directe de l’entreprise.
Par exemple, une campagne testée pendant une période de soldes peut donner des résultats artificiellement élevés. Des groupes de test mal équilibrés peuvent aussi générer des résultats biaisés. Une mauvaise segmentation, comme tester sur un public non ciblé, réduit la fiabilité des conclusions.
Voici quelques bonnes pratiques pour minimiser les risques de faux positifs :
Assurer un échantillonnage équilibré : segmentez soigneusement les audiences pour qu'elles soient représentatives de la population cible. Utilisez des outils d’analyse avancés pour équilibrer les groupes de test.
Tester sur une période suffisante : menez les tests sur une durée adaptée pour éviter des résultats biaisés par des variations quotidiennes ou saisonnières.
Analyser les données dans leur contexte : comparez les résultats de l'A/B testing avec d'autres KPI commerciaux pour détecter des anomalies.
Limiter les changements externes : essayez de maintenir des conditions stables pendant la durée du test. Évitez de lancer des campagnes simultanées ou de modifier d’autres variables qui pourraient interférer avec les résultats.
5 exemples d’utilisations efficaces des tests A/B
Maintenant que vous comprenez le fonctionnement de l’A/B testing, passons en revue quelques exemples concrets pour voir comment cette méthode est utilisée dans la pratique.
Optimisation des pages produits pour un site d’e-commerce
Un site d’e-commerce teste deux versions de la page d’un produit phare. La première version présente un bouton d'achat rouge, tandis que la seconde utilise un bouton vert.
Le test montre que le bouton vert augmente le taux de conversion de 5 %. L’entreprise peut alors standardiser cette couleur sur d'autres pages et augmenter son chiffre d’affaires à moindre coût.
Amélioration des campagnes d’e-mail marketing
Une équipe marketing envoie deux versions d'un email promotionnel à ses abonnés. La version A utilise un objet sobre (« Découvrez nos offres »), tandis que la version B adopte un ton plus engageant (« Vous allez adorer ces nouveautés ! »).
Les résultats démontrent que l'objet engageant entraîne un taux d'ouverture supérieur de 10 %. Ces données sont ensuite utilisées pour affiner les futures campagnes d’emailing.
Test d’un argument commercial pour les équipes de vente
Une équipe commerciale teste deux approches pour présenter un produit en appel client. Dans la version A, le vendeur insiste sur les fonctionnalités techniques, tandis que dans la version B, il met en avant les bénéfices financiers pour le client.
Les résultats montrent que l’approche centrée sur les bénéfices financiers génère plus de rendez-vous qualifiés. Cette stratégie est alors intégrée dans le pitch standard des équipes.
Optimisation des landing pages pour les campagnes publicitaires
Une entreprise B2B crée deux versions d'une landing page pour une campagne publicitaire. La version A comporte un formulaire avec quatre champs, alors que la version B réduit le nombre à deux.
Le test révèle que la nouvelle version simplifiée améliore le taux de remplissage des formulaires de 20 %. Cette information permet de simplifier les autres formulaires du site pour maximiser la génération de leads.
Test de prix pour un service d'abonnement
Un fournisseur de SaaS propose deux tarifs mensuels à de nouveaux utilisateurs : une version A à 49 € et une version B à 59 €.
Les résultats du test prouvent que le tarif plus élevé n’impacte pas le taux d’abonnement mais augmente significativement le revenu moyen par client. L’entreprise décide de standardiser ce prix pour maximiser sa rentabilité.
A/B testing : les outils à maîtriser
Pour réaliser des tests utilisateurs fiables et limiter les risques de faux positifs, plusieurs outils existent :
Google Optimize : cet outil gratuit permet de réaliser des tests A/B sur des sites web ou des landing pages. En le connectant à un CRM comme Pipedrive, les données des tests peuvent être utilisées pour enrichir les profils clients. Par exemple, les préférences identifiées via un test peuvent aider à segmenter les prospects pour des campagnes ciblées.
Optimizely : cet outil d’A/B testing propose des fonctionnalités avancées pour les tests A/B, multivariés et personnalisés. Intégré à un CRM, il peut automatiser l’enregistrement des résultats dans la fiche client. Cette approche permet aux équipes de vente de personnaliser leur approche en fonction des comportements observés lors des tests.
Visual Website Optimizer : VWO offre une interface intuitive pour concevoir et analyser des expériences utilisateur. Les données collectées via les tests peuvent être synchronisées avec un CRM pour identifier les segments qui répondent le mieux aux variations testées.
Pour conclure
L'A/B testing joue un rôle clé dans le marketing et la vente. Il permet d’identifier les approches les plus performantes, d'améliorer les taux de conversion et de mieux répondre aux attentes des prospects et clients. Utilisé avec un CRM, il optimise la personnalisation des interactions tout en maximisant le retour sur investissement des efforts commerciaux.
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