Les tests A/B, également connus sous le nom de tests fractionnés ou de tests en seau, sont une méthode statistique puissante utilisée dans le domaine de l'analyse et de l'expérimentation des données.
Il permet aux entreprises et aux chercheurs de prendre des décisions éclairées en comparant deux versions ou plus d'une variable particulière, telle qu'une page Web, une fonctionnalité d'application ou une campagne marketing, afin de déterminer laquelle est la plus performante en termes de résultat ou de mesure spécifique.
Explorez les concepts fondamentaux des statistiques de tests A/B, leur importance dans l'optimisation des stratégies et leur rôle dans la conduite de décisions basées sur les données pour améliorer les performances et le succès.
Pourquoi les entreprises ont-elles besoin d'un test A/B ?
Les tests AB ne sont pas un concept nouveau ; il est utilisé depuis plus d'un siècle, malgré le fait que les tests AB sont généralement connectés à des sites Web et à des applications. Néanmoins, cette plateforme est utilisée par plus de 75 % des détaillants.
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Les entreprises peuvent utiliser les tests AB pour :
- Découvrez les points faibles des utilisateurs de l'entonnoir de conversion.
- Comment les entreprises peuvent-elles rentabiliser leur trafic actuel ?
- Comment améliorer l'expérience utilisateur.
- Pourquoi le test AB est-il si important maintenant ?
Le comportement des clients évolue rapidement en raison de la crise pandémique de l'année précédente. En conséquence, les entreprises doivent s’adapter aux tests AB afin de suivre l’évolution des comportements. En conséquence, les entreprises peuvent faire de meilleurs choix.
Les entreprises doivent passer rapidement au mode en ligne et développer leur activité en ligne pour combler le fossé entre les marques et les clients. Le test AB est la technique la plus rapide pour les rediriger vers des informations utiles.
Changements dans diverses industries :
- De plus en plus d’entreprises se tournent vers le monde en ligne, signalant la fin des vitrines physiques.
- De nombreuses organisations se concentrent de plus en plus sur l'amélioration du niveau de satisfaction des clients, devenant plus centrées sur l'humain au lieu de chevaliers axés sur le profit. Par exemple, Shopify a fourni un essai gratuit de quatre-vingt-dix jours aux clients dans le but de les aider.
- L'interaction conversationnelle est également en hausse, les clients passant de "je veux savoir" à "je veux faire". En conséquence, le moment est venu de connecter les consommateurs avec un contenu élevé afin de générer plus de prospects.
- De nombreuses entreprises modifient leurs tactiques de marketing en s'éloignant de la fidélisation de la clientèle et en faveur de l'acquisition de nouveaux clients.
- Tous ces changements dans le comportement des clients nécessitent de mener des recherches sur les clients et de développer de nouvelles idées de test pour résoudre les problèmes des clients. Il est temps de réviser la procédure de test ab.
Statistiques des tests A/B en général
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1. Le marché des logiciels de tests A/B atteindra 1,151 2025 millions de dollars d’ici 11.6 avec un TCAC de XNUMX % :
Selon les chiffres de QY Research, l'industrie logicielle des tests A/B était évaluée à 485 millions de dollars en 2018 et devrait continuer à se développer en 2019.
Le marché mondial des logiciels de tests A/B devrait atteindre 1,151 2025 millions de dollars d’ici 11.6, avec un TCAC de XNUMX %.
En outre, l'analyse prévoit que la croissance annuelle continuera d'être constante à 12.1 % jusqu'à la fin de 2025, une fois que l'industrie devrait atteindre un peu plus d'un milliard de dollars.
(Source : Recherche QY)
2. Les tests A/B sont la stratégie CRO la plus efficace :
Selon des estimations récentes, les tests A/B sont la principale approche utilisée par les professionnels de la publicité afin d'améliorer les taux de conversion, 60 % des organisations l'utilisant déjà et 34 % prévoyant de l'utiliser.
59 % des spécialistes du marketing utilisent l'optimisation de la copie dans leur travail quotidien, et 29 % prévoient de le faire à l'avenir.
Les spécialistes du marketing ont déclaré utiliser des enquêtes en ligne et des commentaires des clients (58 %), ainsi que des analyses du parcours utilisateur, en plus des tests A/B (55 %). Pour 49 % des entreprises, l'amélioration du taux de conversion commence par des tests d'utilisabilité.
(Source : Smart Insights)
3. Les tests A/B sont très bénéfiques pour améliorer les taux de conversion :
Lorsqu'il s'agit d'améliorer les taux de conversion, 60 % des entreprises trouvent les tests A/B extrêmement bénéfiques.
Bien que de nombreux facteurs influencent les conversions, les recherches actuelles sur les tests A/B montrent que la plupart des entreprises pensent que c'est l'un des meilleurs moyens de les augmenter.
Les tests A/B ne sont pas difficiles à mettre en œuvre pour près des deux tiers des répondants (63%). Seuls 7 % ne sont pas d'accord, convenant que la mise en place d'un test A/B est une tâche difficile.
(Source : InvespCRO)
4. Les tests A/B sur les sites de commerce électronique peuvent augmenter les revenus par visiteur de 50.7 % :
Des tests A/B efficaces sur les sites de commerce électronique pourraient entraîner une augmentation de 50.7 % du revenu typique par personne et visiteur.
S'ils sont effectués efficacement, les tests A/B pourraient être très gratifiants. Sur les sites de commerce électronique, le revenu médian par visiteur unique est de 3 $. Avec des tests A/B appropriés, ce revenu peut être considérablement augmenté.
1/3 des testeurs A/B commencent par examiner des fonctionnalités telles que 20 % de titres de test, 20 % de boutons d'appel à l'action de test, 10 % de mises en page de test et 8 % de copies de sites Web de test, conformément aux tendances des tests A/B.
(Source : VWO)
5. Minimum de 5000 XNUMX visites uniques nécessaires pour la signification statistique des tests A/B :
L’un des principaux facteurs pour lesquels plusieurs spécialistes du marketing ne parviennent pas à obtenir les résultats escomptés des tests A/B est le manque de trafic.
Un seuil de 5000 XNUMX visites uniques est requis pour la signification statistique des tests A/B. Selon les tests A/B statistiques, seul un test A/B sur sept est statistiquement suffisamment essentiel pour augmenter les taux de conversion.
Selon une autre étude, une enquête de tests A/B portant sur 5,000 100 visites uniques par variante, ainsi que 95 conversions sur chaque objectif par variation, est nécessaire pour obtenir des résultats statistiquement significatifs ou un taux de fiabilité de XNUMX %.
(Source : AB Tasty)
6. Plus de 50 % des entreprises utilisent des cadres de priorisation des tests :
Les cadres de priorisation, ou mécanismes de priorisation des tests, sont une partie importante du processus CRO d'une entreprise.
Selon les statistiques des tests A/B, 56.4 % des organisations utilisent un cadre de priorisation des tests, ce qui indique qu'un nombre croissant d'entreprises s'améliorent.
La bonne nouvelle est que le pourcentage d'entreprises qui n'utilisent pas de cadre de priorisation des tests est passé de 43.6 % à 47.1 % l'année dernière.
(Source : CXL)
7. Les tests A/B obtiennent une note de 4.3 sur 5 de la part des experts en optimisation pour les CRO :
Les tests A/B sont une priorité absolue pour les professionnels de l'optimisation du taux de conversion, selon un sondage mené par CXL et VWO.
Lorsque les experts ont évalué le succès des approches CRO existantes, ils ont attribué aux tests A/B une note de 4.3 sur 5, selon les chiffres d'optimisation et de tests A/B.
Cela montre clairement que peu d'autres supports offrent aux spécialistes du marketing autant d'expertise et la flexibilité de tester pratiquement n'importe quelle idée ou plan.
(Source : Finances en ligne)
8. 77 % des organisations effectuent des tests A/B sur leur site Web et 60 % sur leur page de destination :
Les tests A/B sont le plus souvent utilisés pour augmenter le taux de conversion des sites Web d'entreprise, 77 % des entreprises le faisant. Environ 71 % effectuent 2 à 3 tests similaires par mois.
Pendant ce temps, page de destination Les données des tests A/B montrent que les pages de destination sont cruciales pour toute entreprise en ligne, car elles sont l'endroit où les conversions se produisent. Il n'est pas surprenant que 60% de toutes les entreprises utilisent cette pratique pour améliorer les performances de leurs sites Web.
(Source : InvespCRO)
9. 1/3 des spécialistes du marketing sont satisfaits des taux de conversion après les tests A/B :
Seuls 28 % des spécialistes du marketing sont satisfaits des taux de conversion obtenus à partir des tests A/B. Tout est dans la façon dont vous le faites, c'est pourquoi. Les tests A/B ne sont efficaces que s'ils sont effectués correctement, alors assurez-vous de faire un effort supplémentaire.
(CXL)
Tests A/B des statistiques d’e-mail :
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1. Dans leurs opérations de marketing par courrier, 93 % des entreprises américaines utilisent des tests A/B :
Étant donné que les spécialistes du marketing américains ont été les premiers à inclure l'analyse des données de test A/B dans leurs tactiques, il n'est pas étonnant que la plupart des entreprises l'utilisent.
De plus, les spécialistes du marketing américains sont ceux qui le font le plus, notamment lorsqu'il s'agit d'évaluer les performances de leurs initiatives de marketing par courrier électronique.
Selon les statistiques du marketing par e-mail, 79 % des organisations en France utilisent les tests A/B dans leur marketing par e-mail (occasionnellement ou la plupart du temps), contre 77 % en Allemagne.
(Source : Terrain Publicitaire)
2. L'utilisation de l'identité d'une personne comme expéditeur peut augmenter les taux d'ouverture de 0.53 % :
Statistiques de test A/B pour e-mail marketing peut parfois fournir des résultats qui semblent minuscules mais qui entraînent d'énormes changements à plus grande échelle.
Par exemple, dans la section "Expéditeur", l'envoi par e-mail d'un e-mail plus personnalisé d'une personne plutôt que d'une entreprise augmente les taux d'ouverture et de clic de 0.53 % et 0.23 %, respectivement.
(Source : Gestion de campagne)
3. Les tests A/B sur le courrier sont utilisés par 59 % des organisations :
Un autre canal de conversion important est le marketing par e-mail, qui peut être un secteur dans lequel davantage de professionnels du marketing devraient faire des expériences.
Selon les tendances des tests A/B liés au courrier, 59 % des entreprises le font déjà. 58 % supplémentaires essaient des stratégies de recherche sponsorisées avec des tests A/B.
(Source : InvespCRO)
4. Près de 40 % des organisations dans le monde testent le sujet d'un e-mail :
La ligne d'objet d'un e-mail est l'élément le plus crucial, le crochet utilisé pour inciter les clients à cliquer, selon un solide 39% des organisations dans le monde.
Selon le Le test A / B statistiques pour le marketing par e-mail, 37 % testent le texte, 36 % testent les dates et heures d'envoi, 32 % se concentrent sur l'adresse de l'expéditeur et 39 % affichent les images dans l'e-mail. Les offres (28 %) et les pré-en-têtes (23 %) sont deux autres éléments qui passent par des tests A/B.
(Source : Finances en ligne)
5. Les lignes d'objet contenant moins de mots attirent 541 % de réponses en plus :
Selon les résultats des tests A/B sur les lignes d’objet des e-mails, il semble qu’être créatif ne soit pas la meilleure approche. Les utilisateurs ont tendance à préférer les lignes d’objet simples et concises.
Par rapport aux lignes d'objet innovantes, les lignes d'objet contenant moins de mots attirent 541 % de réponses en plus.
Ce résultat provient de tests d’e-mail marketing visant à identifier ce que les clients potentiels apprécient le plus.
(Source : HébergementWebs)
6. Dans 1 cas sur 8, les tests A/B donnent des résultats tangibles pour une entreprise :
Même si vous utilisez la meilleure méthode de test A/B, le résultat peut parfois être décevant.
Selon les données, seul 1 test A/B sur 8 aboutit à une campagne d'e-mail réussie, tandis que les autres s'améliorent rarement. Il est souvent recommandé aux entreprises d'utiliser davantage de variables pour réduire l'irritation et augmenter les taux de conversion.
(Source : Centre d'apprentissage)
Exemples de tests A/B les plus célèbres :
1. Microsoft Bing effectue en moyenne 1,000 XNUMX tests A/B par mois.
Les grandes entreprises mènent beaucoup trop de ces expériences que nous participons presque certainement à une chaque fois que nous allons en ligne. Bing teste chaque mois près d'un millier de parties différentes de son expérience utilisateur.
(Source : Commercialisation)
2. Un test A/B a aidé Bing à augmenter ses revenus de 12 % :
L'un des développeurs de Microsoft a eu l'idée de modifier la façon dont les titres des publicités apparaissent dans les recherches Bing en 2012.
Les données des tests A/B de sa proposition ont révélé des résultats étonnants et ont aidé Microsoft à augmenter ses bénéfices annuels de 100 millions de dollars rien qu'aux États-Unis, ce qui en fait la meilleure invention de l'histoire de Bing.
(Source : Harvard Business Review)
3. Les tests A/B ont permis à la campagne présidentielle de Barack Obama de générer 75 millions de dollars :
La campagne présidentielle de l'ancien président Barack Obama en 2008 est probablement l'un des exemples les meilleurs et les plus connus d'excellents résultats de tests A/B. L'analyse des e-mails de test A / B de l'équipe de marketing numérique d'Obama fournit des études de cas fascinantes.
Ils ont testé diverses images, vidéos et mises en page de sites Web et ont découvert que l'augmentation de 140 % du taux d'inscription sur Internet de la campagne avait augmenté le montant collecté de 75 millions de dollars.
Ils ont effectué plusieurs tests A/B concernant les boutons « Rejoignez-nous maintenant », S'inscrire maintenant » et « En savoir plus » et ont découvert que « En savoir plus » reçoit environ 20 % d'inscriptions en plus par visiteur que « S'inscrire » standard. ' Cela a abouti à environ quatre millions d'inscriptions à des listes de diffusion, selon les statistiques des tests A/B.
(Source : Filaire)
4. En 2000, Google a réalisé son premier test A/B :
Afin d'établir combien de résultats doivent être affichés sur chaque page, Google a effectué le tout premier test A/B en 2000.
Après dix ans, Google effectuait 7,000 10,000 de ces tests par an. Selon les statistiques des tests A/B, Google effectue environ XNUMX XNUMX tests A/B par an.
(Source : Centre d'apprentissage)
5. Pour son CTA, Google a effectué des tests A/B sur 50 couleurs bleues distinctes :
Google a expérimenté 50 teintes de bleu différentes pour son appel à l'action afin de voir quelle version a converti le plus d'utilisateurs. D'autres entreprises ont augmenté leurs conversions en utilisant des analyses de test A/B pour la couleur.
Par exemple, l'utilisation de la couleur orange a augmenté le taux de conversion de SAP jusqu'à 32.5 %, tandis que l'utilisation de la couleur rouge a augmenté le taux de conversion de Performable jusqu'à 21 %, selon les données des tests A/B.
(Source : Quicksprout)
FAQ
🧐 Comment fonctionnent les tests A/B ?
Les tests A/B consistent à diviser aléatoirement un groupe en deux segments ou plus et à exposer chacun à différentes variantes. L’analyse statistique est ensuite utilisée pour déterminer quelle variante est la plus performante.
📊 Pourquoi les tests A/B sont-ils importants dans l'analyse des données ?
Les tests A/B aident les entreprises à prendre des décisions basées sur les données, à optimiser leurs stratégies et à améliorer leurs performances en comparant les options et en choisissant la plus efficace.
📈 Quelles techniques statistiques sont utilisées dans les tests A/B ?
Les techniques statistiques courantes comprennent les tests d'hypothèses, les tests t, les tests du chi carré et les intervalles de confiance.
🎯 Quels sont les indicateurs de performance clés à suivre dans les tests A/B ?
Les mesures varient en fonction de l'expérience, mais peuvent inclure les taux de conversion, les taux de clics, les revenus et l'engagement des utilisateurs.
💡 Quelles sont les bonnes pratiques pour réaliser des tests A/B efficacement ?
Les meilleures pratiques incluent la définition d'objectifs clairs, la randomisation des échantillons, l'évitement des biais, l'exécution de tests pendant une durée adéquate et une itération continue en fonction des résultats.
📝 Comment interpréter les résultats d'un test A/B ?
Les résultats sont interprétés en analysant la signification statistique, les intervalles de confiance et la signification pratique pour prendre des décisions éclairées.
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Conclusion : statistiques de test A/B 2024
Le but ultime de toute entreprise Internet est de convertir les utilisateurs en clients payants. Tout le monde veut voir le trafic valorisé de ses campagnes publicitaires se transformer en ventes réussies.
Selon les statistiques des tests A/B, cette méthode de recherche peut être exactement l'outil dont vous avez besoin pour déterminer si vous êtes sur la bonne voie vers l'optimisation et qui, à son tour, vous aide à attirer des clients plus satisfaits en ligne.
Sources: qyresearch, smartinsights, invespcro, cxl.com, financesonline, martech, g2.com, quicksprout
