A/B Test
Test comparant deux versions (A et B) pour déterminer laquelle performe le mieux.
L'A/B test est une méthode d'expérimentation qui consiste à comparer deux versions d'un élément (page web, email, publicité) pour déterminer laquelle produit les meilleurs résultats. C'est la base de toute démarche d'optimisation data-driven.
Comment fonctionne un A/B test
Vous créez deux versions d'un élément (par exemple, deux titres différents pour une landing page). Le trafic est réparti aléatoirement entre les deux versions. Après avoir collecté suffisamment de données, vous déterminez quelle version convertit le mieux. La version gagnante est déployée pour tout le monde.
Que tester en priorité
En e-commerce : les pages produit, le checkout, les boutons d'action. En publicité : les visuels, les accroches, les audiences. En email : les objets, les CTA, le timing d'envoi. Testez toujours les éléments à fort impact en premier.
Les erreurs classiques
Arrêter le test trop tôt (il faut une significativité statistique suffisante), tester trop de variables à la fois (on ne sait plus ce qui a fonctionné), ne pas documenter les résultats (on refait les mêmes erreurs).
Termes associés
AOV
Average Order Value. Le panier moyen de vos clients.
Confidence Level
Probabilité que le résultat observé lors d'un test soit réel et reproductible (95% = standard).
Control Group
Groupe d'utilisateurs non exposé à une modification lors d'un test, servant de référence.
CRO
Conversion Rate Optimization. L'optimisation du taux de conversion de votre site ou landing page.
Pour aller plus loin
A/B Test en pratique : Conversion
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