Données essentielles à analyser dans un test A / B

Les tests A / B ou encore appelés analyse A / B, sont des tests largement utilisés, notamment dans le monde du marketing, qui nous permettent de faire l'option la plus correcte entre deux ou plusieurs options. A partir de données comparatives entre les différentes options, elles nous permettent de savoir empiriquement quel ou quel produit est le plus approprié. Ils sont également largement utilisés dans la conception de sites Web, par exemple, car ils aident à prendre des décisions sur la disposition des différents éléments. De cette manière, nous pouvons nous assurer que la finition finale de ce à quoi il est fait référence est celle qui s'adapte à un plus grand nombre d'utilisateurs et / ou de clients.

Voyons vraiment de quoi il s'agit et comment ils fonctionnent. Et quels paramètres sont les plus appropriés à prendre en compte pour s'assurer que le test A / B est aussi réussi que possible.

Qu'est-ce qu'un test A / B?

Un test A / B est une analyse de comportement qui extrait ses résultats de la présentation des différentes options à de vrais utilisateurs. Son but est de déterminer quelle option a fonctionné le mieux et est la plus idéale. Pour cela, une ou plusieurs options sont présentées, avec de «légères» modifications entre les deux, et une comparaison est faite sur celle qui est la plus proche de notre objectif. Que ce soit à des fins d'information, à des fins d'évaluation, à la recherche de profits plus élevés ou à la nature sous-jacente de notre objectif.

Exemple 1: Nous avons un site Web et nous voulons placer un "bouton d'appel à l'action", mais nous ne savons pas quel emplacement est le meilleur. Notre critère étant subjectif (non empirique), nous présentons par exemple 3 propositions. Dans l'un d'eux nous le plaçons dans une zone A, un autre dans une zone B et un autre dans une autre zone que nous appellerons C. Nous envoyons ladite publication / article ou le présentons sous ses 3 formes différentes, pour obtenir les données d'environ 12.000 utilisateurs, répartis en 3 groupes de 4.000 3 personnes. Après cela, nous pourrons savoir laquelle des XNUMX méthodes a été la plus efficace. Et c'est celle que nous finirons par choisir.

Exemple 2: Le test A / B peut être étendu ou réduit autant que nous le voulons, alors imaginons que nous pouvons améliorer l'exemple précédent. Nous avons l'emplacement où nous allons placer «l'appel à l'action». Mais il s'avère que nous avons deux modèles potentiels et nous ne savons pas lequel sera le plus attractif. Encore une fois, nous pourrions présenter les options A et B à un nombre constant de personnes. Après avoir vu lequel a eu le plus grand impact, nous opterions pour cette option.

Raisons de faire une analyse A / B

• Améliorez la conception de votre site Web: Ces conclusions peuvent être tirées de Google Analytics. À propos des sites Web que les utilisateurs ont tendance à visiter davantage, à partir de la mise en page, des menus, etc. Très utile si vous devez opter pour un thème ou un design prédéfini et que vous ne savez pas lequel choisir.
• Optimisation Web: Conformément aux exemples de la section précédente. Cela nous permet de déterminer quelle bannière, conception, emplacement ou couleurs est la plus idéale et obtient le plus de succès. Pour ces cas, Adsense permet de réaliser très facilement ces tests.
• Augmenter la rentabilité: Déterminer ce qui est le plus efficace vous apportera de meilleurs avantages. De la conversion Web, à la promotion d'un produit ou aux bannières publicitaires.
• Ne deviens pas fou: Et c'est que parfois, même pour les marketeurs eux-mêmes, il est très difficile de sauter dans le vide sans avoir opposé une idée. Ne pas avoir à faire une digression pour essayer de deviner quelle ligne est la meilleure vous aidera à continuer avec chaque idée que vous avez à un pas ferme et sûr. Éviter la frustration de se perdre sans savoir pourquoi les résultats ne s'améliorent pas.
• Réalisez une publicité vraiment efficace: Quel type de publicité sera le plus efficace? Où le faire et avec quels moyens? Un test A / B vous aidera à choisir celui qui vous convient le mieux. De plus, vous pouvez compter sur les données d'Adwords pour découvrir quelle campagne en ligne peut être la plus efficace pour vous.
• Découvrez, définissez votre audience et fidélisez-la: Chaque personne choisit une marque pour certaines raisons, et savoir ce qu'elle en attend vous aidera à prendre les meilleures décisions. De cette façon, le risque de "dérailler" avec le contenu que vous souhaitez afficher est minimisé. Vos propres utilisateurs seront ceux qui vous préféreront lors du test A / B, et par conséquent, vous pourrez continuer à proposer ceux qui les ont rapprochés de votre marque.

Étapes à suivre pour faire un test A / B

• Définir l'objectif à poursuivre: Déterminez si nous voulons intégrer quelque chose de nouveau, à partir d'un produit, d'un design, d'une campagne publicitaire ou de tout élément de notre page de destination. Au contraire, mesurez si nous avons des problèmes dans quelque chose que nous avions établi, mais cela ne fonctionne pas.
• Soulevez les différentes alternatives: Une fois que nous avons identifié ce que nous voulons analyser, présentez les différentes propositions à tester. Si cela n'a pas été fait auparavant, il y a des erreurs typiques telles que la saturation avec trop de tests différents. Une autre erreur typique est de comparer des éléments disjoints les uns avec les autres, par exemple une vidéo ou une image. Les résultats peuvent ne pas être très fiables ou peu à voir avec l'idée finale. Évitez de comparer des choses qui sont différentes au fond.
• Effectuez le test: Envoyez le test de manière généralisée et aux utilisateurs aléatoires. Cela peut être à la fois par courrier, ou par la page de destination ou le produit lui-même. En fonction de la technologie et du type d'élément que nous analysons, nous déciderons de le faire d'une manière ou d'une autre. Dans tous les cas, l'important ici est de pouvoir extraire les données dont l'option a eu le plus de succès.
• Tirez les conclusions: La partie qui nous intéresse, avec les résultats en main, nous pouvons évaluer qu'elle a eu plus de succès. Dans le cas d'un nouveau produit, nous pouvons déterminer celui qui se vendrait le plus.
• Mettre en œuvre: Défini qui a donné le plus de résultat, nous allons mettre en œuvre ce qui a donné un meilleur résultat, avec la certitude de savoir à l'avance que cela fonctionnera.

Conclusions

Il existe de nombreux outils sur Internet pour effectuer des tests d'analyse A / B. Comme nous l'avons mentionné, Google Analytics, Adsense, Adwords, nous offrent ces possibilités. Mais nous avons aussi d'autres outils comme Nelio AB Testing, un plugin pour WordPress. Si vous ne faites pas partie de ceux qui utilisent WordPress, il existe des sites Web et des entreprises qui proposent leurs services tels que Optimiser, purement centrée sur l'évaluation des résultats.

S'habituer à analyser avec des tests A / B peut conduire à prendre des positions un peu scientifiques dans la prise de décision. Si oui, profitez-en! Être en mesure de décider quelle option est la plus favorable et la plus réussie pour vous finira par vous apporter la même chose. Et plus vous jouez de volume dans votre secteur, plus il sera intéressant d'analyser chaque étape que vous faites.