A/B testing : Quatre bonnes pratiques

By | février 19, 2019

A/B Testing : 4 bonnes pratiques que vous pouvez mettre en place

L’A/B testing est au cœur de l’evidence-based marketing. Apprendre à mener des tests A/B offrant des résultats valides et généralisables est un engagement sur le long terme. Toutefois, cela vaut la peine d’y passer du temps car, finalement, un bon programme d’A/B testing peut avoir une incidence significative sur votre activité.

Les raisons de recourir à l’A/B testing sont nombreuses, et l’un des cas d’utilisation les plus courants est de tester l’impact croissant des médias. Ce test répond à la question : quel impact différents médias ont-ils ensemble plutôt que séparément ? Connaître la réponse à cette question vous permet d’allouer des budgets médias plus efficacement afin d’obtenir de meilleurs résultats commerciaux.

Vous trouverez ci-dessous quatre bonnes pratiques d’A/B testing qui vous aideront à développer un programme efficace :

1 – Pour commencer, faites simple

Lorsqu’une entreprise débute dans l’A/B testing, il est inévitable qu’elle fasse des erreurs dans le processus de test end-to-end. Si vous commencez par un test simple, votre équipe peut se concentrer sur la compréhension des bases, ainsi qu’identifier et résoudre les problèmes plus facilement.

Suivez ces étapes pour établir un test à segment agnostique monocanal :

  1. Formulez une hypothèse simple basée sur les revenus.
  2. Concevez votre plan de test : décidez des audiences cibles de votre média et déterminez la quantité d’exposition et les revenus souhaités pour obtenir des résultats clairs.
  3. Planifiez votre média en fonction des exigences de votre test.
  4. Identifiez une audience de référence et une audience de test. Votre audience de test doit pouvoir voir le média, pas votre audience de référence.
  5. Une fois que votre test a été effectué, mesurez l’augmentation en revenu entre vos audiences de référence et de test.

Une fois que vous avez compris la base, envisagez de complexifier le test en :

  • Effectuant des tests simultanés et transversaux ;
  • Divisant les tests en plusieurs groupes (A/B/C/… /Z testing) ;
  • Mesurant l’augmentation progressive sur les points de conversion non traditionnels.

À mesure que vous ajoutez des variables, souvenez-vous qu’un test simple menant à des prises de décision fermes et claires est plus lucratif qu’un test sophistiqué aux données peu intègres.

2 – Définissez les décisions que votre entreprise prendrait en fonction des résultats de votre test progressif

Les tests ne révèlent pas le ROI exact de votre média. Ils vous offrent une fourchette qui peut être plus ou moins large, en fonction de la façon dont vous effectuez le test et du nombre de clients testés.

La précision de vos résultats doit correspondre à la résolution dont vous avez besoin pour prendre d’importantes décisions. Si votre organisation nécessite un certain niveau de confiance avant de pouvoir ajuster sa stratégie de médias ou de dépenses, alors vous pouvez estimer la durée du test en fonction de la fréquence à laquelle les individus sont exposés à celui-ci et la portée de l’impact que vous visez. Cela vous permet de limiter le risque d’effectuer un test qui ne génère pas de valeur commerciale.

Notez toutefois que cette étape doit être bien coordonnée entre les équipes médias et analyses. Si vous n’avez encore jamais collaboré sur un projet, le test progressif est un bon début.

3 – Identifiez vos groupes test/référence après que les audiences aient été synchronisées avec une plateforme d’Identity Resolution

Plus vos groupes de test et référence sont proches de l’environnement du média, plus vous pouvez réduire le bruit. En procédant ainsi, vous n’inclurez pas les individus qui ne peuvent pas être influencés par le biais de ce média.

Par exemple, la marque A était tentée de créer des groupes de test et référence sur différents segments d’audience dans son CRM. En essayant d’éviter les problèmes relatifs à la performance des tests sans journaux d’exposition média ou fichiers de correspondance, elle créerait en réalité un autre problème : ne pas savoir quels clients correspondent ou non à la fin de la période de test.

Mieux vaut intégrer l’audience complète avec laquelle vous souhaitez travailler via une plateforme d’Identity Resolution afin que les informations people-based soient fiables.  

4 – Utilisez vos données CRM pour l’A/B testing

L’inclusion de données CRM peut largement enrichir la qualité des informations. Inclure des données CRM à l’A/B testing permet de mieux mesurer la performance entre des segments d’audience, ainsi que l’impact digital de l’entreprise sur la cible.

Lorsque vous utilisez des fichiers CRM comme informations pour lire les tests, travaillez avec vos équipes analyses et CRM pour bien comprendre quel pourcentage total de ventes/conversions est suivi dans le CRM.

Les achats réalisés par les audiences fidèles sont plus faciles à suivre avec un système POS ou CRM que ceux réalisés par de nouveaux clients. Si vous ne prenez pas le temps d’extrapoler, vous sous-estimerez le ROI du média testé sur les nouveaux clients.

Cela est particulièrement pertinent pour la vente au détail, où les systèmes POS ne collectent pas nécessairement les informations pour faire une connexion CRM lors d’une conversion.

Calculer le ROI réel – yes, you can !

Bien que le processus développé ci-dessus soit complexe, il peut radicalement changer la façon dont les organisations mesurent l’efficacité de leurs dépenses marketing. L’A/B testing répété permet d’affiner continuellement les informations clients. Sa capacité à fournir un lien de cause à effet entre les interactions spécifiques et les achats le rend indispensable au calcul du ROI réel, ce que toutes les entreprises souhaitent en réalité.

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