Les résultats peuvent être mesurés et clairement communiqués aux clients. Il existe des centaines d'exemples de réussite avec les tests A/B, comme une stratégie de commerce électronique qui a généré 36% de fermetures de panier supplémentaires ou un test de marketing dans le secteur de la santé qui a augmenté le nombre de prospects de 638%.
Mais ce niveau de résultats n'est pas facile à atteindre. En travaillant avec des entreprises pour optimiser la conversion à l'aide de tests A/B, nous avons observé des points communs dans les défis rencontrés par les entreprises, qu'elles soient grandes ou petites, B2B ou B2C, de commerce électronique ou de génération de leads.
Défi 1 : Savoir ce qu'il faut tester
Vous ne pouvez pas publier deux versions d'un même document de communication et vous attendre simplement à une amélioration des mesures d'engagement. Les spécialistes du marketing apprennent rapidement que certains petits changements, attrayants parce que faciles à mettre en œuvre, n'ont pas suffisamment d'impact pour entraîner un changement. Ils savent également que des modifications radicales peuvent entraîner des pertes.
Pour savoir quoi tester, il faut d'abord savoir où tester. C'est là que les données relatives à vos clients peuvent être décisives. Procédez à une analyse des paramètres du cycle de vie, de l'entonnoir de vente ou du type de communication que vous menez, afin de les faire passer d'un état à l'autre et d'identifier les points d'exclusion. Où se situent les clients potentiels ?
Défi 2 : Exécuter des tests valides
Dans ce cas, on peut commettre l'erreur de croire qu'une formule a été découverte pour augmenter la conversion, alors que ce n'est pas le cas. Une autre erreur possible est de ne pas tenir compte d'une augmentation de la conversion.
Le test A/B est une tactique efficace en raison de son pouvoir prédictif. Pour que les résultats des tests jouent un rôle véritablement prédictif, vous devez vous assurer qu'ils reflètent le comportement du client et que c'est la modification apportée lors du test qui a déclenché les nouveaux résultats.
Pour ce faire, l'expérience doit être mise en place et contrôlée d'une manière scientifique et éviter les menaces à la validité telles que
- Effets de la mise en œuvre : Par exemple, 10 000 messages n'ont pas été délivrés en raison d'un dysfonctionnement du serveur.
- Les effets de l'histoire : par exemple, une publicité inattendue autour du produit au moment précis où le test est effectué, une campagne de marketing qui oriente temporairement la demande dans une direction, la réalisation d'un test pendant 20 heures seulement un mardi alors que le trafic du week-end se comporte très différemment, ou la réalisation d'un test sur votre site de commerce électronique avec un trafic très motivé pendant les vacances de décembre et l'espoir d'obtenir les mêmes résultats en janvier.
- Effets de sélection : Par exemple, une autre division diffuse une publicité payante qui conduit le trafic vers une page de renvoi de sa campagne en même temps que vous effectuez votre test, ou les clients choisissent automatiquement le traitement qu'ils voient.
- Échantillonnage des effets de distorsion : Il s'agit d'un manquement à l'obligation de collecter un échantillon de taille suffisante pour surmonter la possibilité aléatoire. Par exemple, déterminer qu'un test est valide sur la base de 100 réponses.
Défi 3 : Interpréter les résultats des tests
Supposons que vous ayez réussi à remplir les points 1 et 2 et que vous ayez obtenu un excellent résultat. Il reste une question fondamentale à laquelle il faut répondre : pourquoi ? Pourquoi les clients se comportent-ils comme ils le font ? Qu'avez-vous appris sur le client et comment pouvez-vous utiliser ces connaissances ?
L'interprétation des résultats des tests ne doit pas se limiter à la période qui suit immédiatement l'administration du test. En fait, la clé de l'interprétation des résultats se trouve juste avant l'exécution. Il s'agit d'établir l'hypothèse dans le but de comprendre en profondeur le processus de pensée du client à des points de livraison cruciaux de votre entonnoir, afin d'augmenter la valeur perçue et de diminuer le coût perçu.
En comprenant ce que pensent les prospects à chaque étape du processus d'achat, vous serez mieux à même de répondre à leur motivation et de les faire avancer plus rapidement dans l'entonnoir de vente.
L'objectif ne doit pas être simplement d'augmenter un ICP (indicateur clé de performance), mais de comprendre comment vous pouvez mieux servir le client avec vos messages marketing, votre processus de vente et même vos produits. Cette compréhension vous permettra d'améliorer les résultats.
Ainsi, même si votre test produit moins de conversions, ce n'est pas vraiment une perte, car vous avez acquis une meilleure connaissance du client. Si les données sont la monnaie de l'ère Internet, la connaissance du client est l'étalon-or : l'élément central des données auquel tout le marketing doit être directement lié.
Et, en fin de compte, c'est ainsi que l'on obtient des gains à long terme avec les tests A/B.
