Le A/B Testing, mécanisme efficace

Êtes-vous de type A ou B?

Durant le développement d'un produit, les Focus Groups sont souvent utilisés afin de déterminer l'appréciation du consommateur. Sur Internet, c'est le A/B testing qui est roi et maître.

Durant le développement d'un produit, les Focus Groups sont souvent utilisés afin de déterminer l'appréciation du consommateur.  Cette forme de recherche qualitative permet d'en connaître davantage sur les perceptions et les opinions d'un groupe d'individus que l'on considère représentatif.

Et le Focus Group est rentable.  Grace à l'effet de groupe, on peut en faire ressortir beaucoup de créativité, voire même des pistes de solution pour l'amélioration d'un produit et sa mise en marché.  Il y a même un côté éthique à utiliser le genre de collecte de données.  Puisque le Focus Group est une forme de consultation publique,  on peut l'utiliser afin de justifier publiquement notre offre.

Du point de vue empirique, le Focus Group n'a aucune valeur.  Il est trop subjectif.  Trop de variables viennent influencer les résultats : le type de Focus Group, l'échantillonnage, la durée, les modérateurs, l'absence d'anonimat, l'équipe de recherche, l'analyse des résultats, etc.

Sur Internet, il existe le A/B Testing.  Ce genre de recherche est assez simple à la base.  On présente à un premier groupe une proposition A et à un second groupe une proposition B.  Dans les deux cas, on observe leurs réactions à l'aide d'outils de mesure.  Il est dès lors possible de déterminer si c'est A ou B qui obtient le meilleur taux de réponse.  D'un point de vue statistique, plus l'échantillon est large, plus les données ont de la valeur, surtout combinées à des stratégies de segmentation.

Ce genre d'approche est extrêmement efficace pour tester :

  • le design (typographie, coloration, motifs, ambiance, etc)
  • la présentation (mise en page, disposition,  format, etc)
  • le contenu (type de rédaction, titre, résumés, etc)
  • l'interactif (photos, vidéos, schémas, illustrations, hyperliens, etc)
  • la publicité (bandeau, bannière, slogan, etc)

Prenons le cas fictif de l'infolettre de VOLVO.  Grâce au A/B testing, l'entreprise pourrait déterminer si les articles traitant de sécurité génèrent plus de cliques que les articles traitant de performance.  Il pourrait aussi déterminer que la photo présentant l'arrière du véhicule suscite davantage d'intérêt que celle de la calandre avant.  Ou encore que les courriels contenant trop d'articles ne sont pas autant lus.  Et la recette peut aussi s'appliquer à la page d'accueil de leur site, à une page produit, etc.

Des outils technologiques sont requis pour faire ce genre de test.  Notamment des outils de répartition de charge aptes à distribuer de façon aléatoire mais équitable les propositions A et B entre tous les visiteurs ou les abonnés.  Il faut aussi créer les bons marqueurs afin de pouvoir analyser les résultats dans des outils tels que Google Analytics.  De plus, il faut demeurer prudent dans la création des propositions et ne tester qu'un aspect à la fois.  Afin de rester objectif, on ne peut tester le contenu et le contenant en même temps!


Références et ressources :

Catégorie : Stratégie

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