Clés pour un ab testing réussi en marketing digital : la collecte et l’analyse des données
L’ab testing ou test A/B est une méthode largement utilisée en marketing digital destiné à tester plusieurs versions d’un même élément (page web, bandeau publicitaire, e-mailing, etc.). Elle vous aide à identifier la variante la plus performante. Bien mené, un ab testing peut permettre d’optimiser considérablement les résultats d’une campagne en ligne. Toutefois, cette technique nécessite de mettre en place une stratégie rigoureuse de collecte et d’analyse des données issues des tests.
Plan de l'article
La collecte de données, pierre angulaire de l’ab testing
La collecte de données est la pierre angulaire de tout ab testing en termes de clés pour un ab testing réussi en marketing digital. Sans données à analyser, impossible de déterminer quelle variation d’un élément est la plus performante. Il convient de définir dès le lancement du test les indicateurs clés de performance (KPI) que l’on souhaite mesurer. Les KPI les plus usuels sont :
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- le taux de conversion ;
- le temps passé sur la page ;
- le taux de rebond ;
- le taux d’achat.
Pour chaque KPI, déterminez le ou les points de collecte dans le parcours utilisateur. Par exemple, pour le taux de conversion d’une page produit, le point de collecte sera la création effective du panier ou de la commande. Ces points de collecte devront être associés à un tag permettant d’identifier la variation testée. Vous pouvez ensuite croiser les données et les performances.
Vous devez aussi recueillir des données démographiques et comportementales sur les utilisateurs (âge, sexe, localisation, appareils utilisés, heures de connexion…) pour affiner l’analyse. Une collecte exhaustive requiert de nombreux points de données afin de garantir la significativité statistique des résultats.
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Traitement et analyse des données : vers la découverte de tendances
La phase d’analyse passe par le traitement statistique des données à l’aide d’outils spécialisés. L’objectif est d’identifier des écarts significatifs dans les performances entre les différentes versions testées.
À l’issue du traitement, le premier résultat à analyser est le nombre moyen d’utilisateurs attribués à chaque variation. En effet, si une version a reçu nettement moins de trafic que les autres, ses résultats risquent d’être peu représentatifs.
Vient ensuite l’analyse détaillée des KPI ciblés pour chaque variation, à l’aide de représentations graphiques. Le but est d’identifier des tendances d’écarts suffisamment marqués et réguliers pour en déduire la ou les versions les plus efficaces.
Il peut également être instructif d’étudier la journée, le créneau horaire ou le type d’appareil où une variation surpasse systématiquement les autres. Des analyses par segments (hommes/femmes, seniors/jeunes actifs, etc.) peuvent aussi apporter un éclairage complémentaire.
L’interprétation des résultats : optimiser et poursuivre les tests
Assurez-vous que les écarts identifiés entre les variations sont bien significatifs d’un point de vue statistique, avant de pouvoir déterminer le modèle à adopter pour votre stratégie en marketing digital.
L’interprétation requiert également de replacer les résultats dans leur contexte économique. Des écarts de performances doivent pouvoir justifier des modifications coûteuses à mettre en place. En cas de résultats mitigés, continuez les tests sur un échantillon ou une période plus large.
L’objectif final d’un ab testing étant l’optimisation, définissez les actions concrètes à mener une fois la meilleure variation identifiée :
- modification effective du dispositif testé ;
- diffusion à plus grande échelle ;
- nouveaux tests complémentaires.
La dynamique d’amélioration continue doit être entretenue.
