Le marketing digital est un domaine en constante évolution, où les responsables marketing cherchent constamment des moyens d’optimiser les performances de leurs campagnes. L’A/B testing est l’une de ces stratégies clés qui permettent aux marketeurs de mesurer l’efficacité de leurs efforts en comparant deux versions différentes d’une page web, d’un e-mail, ou d’une publicité en ligne.
Cependant, ce processus ne se limite pas uniquement à la création de variations et à l’analyse des résultats. Les responsables marketing digitaux doivent également prêter une attention particulière aux performances techniques (les temps de chargement) qui vont avoir un impact très important sur l’expérience digitale afin d’éviter les biais qui pourraient fausser leurs résultats.
Comprendre l’A/B testing
Avant d’entrer dans les détails techniques, il est important de comprendre ce qu’est l’A/B testing. L’A/B testing est une méthode expérimentale qui consiste à diviser un groupe d’utilisateurs en deux segments, A et B, et à leur présenter des versions légèrement différentes d’un élément de votre site web ou de votre campagne marketing. L’objectif est de déterminer quelle variation performe le mieux en termes de taux de conversion, de clics, de ventes, ou d’autres objectifs prédéfinis.
Lorsque bien exécutée, l’A/B testing peut fournir des informations précieuses pour améliorer vos campagnes. Cependant, il est essentiel de prendre en compte les performances techniques pour que les résultats soient fiables et non biaisés.
Les biais dans l’A/B testing
Les biais sont des facteurs qui faussent les résultats de l’A/B testing. Ces biais peuvent provenir de plusieurs sources, notamment des problèmes techniques. Voici quelques exemples de biais techniques courants :
- Biais de chargement : si une variation de page se charge plus lentement que l’autre, les utilisateurs peuvent abandonner avant même que la page ne s’affiche et directement affecter le taux de conversion. Cela peut fausser les résultats en faveur de la version la plus rapide.
- Biais de compatibilité : les performances techniques des pages peuvent varier en fonction des navigateurs, des appareils, ou des connexions internet. Si vous ne prenez pas en compte ces différences, vous pourriez obtenir des résultats biaisés.
- Biais de temps : les performances techniques peuvent varier en fonction de l’heure de la journée, du jour de la semaine, ou de la saison. Ignorer ces variations peut conduire à des conclusions incorrectes.
- Biais d’échantillonnage : la taille des échantillons de chaque cohorte doit être suffisamment importante pour ne pas engendrer des conclusions erronées. Il est pertinent de calibrer la période du test en fonction du niveau d’audience.
- Biais de robot : les bots de recherche et autres robots d’exploration peuvent visiter votre site web et interagir avec vos pages de manière différente des utilisateurs réels. Cela peut influencer les résultats de l’A/B testing si vous ne filtrez pas correctement ces interactions.
L’impact sur la précision des résultats
Les biais techniques ont un impact direct sur la précision des résultats de l’A/B testing. Si les performances techniques ne sont pas équilibrées entre les variations A et B, les résultats peuvent être biaisés, ce qui peut entraîner des décisions marketing inappropriées. Par exemple, si une variation est plus lente à charger et présente un taux de conversion inférieur, il peut être tentant de conclure que la variation est moins efficace, alors que le vrai problème est d’ordre technique.
De plus, une mauvaise gestion des biais techniques peut entraîner des investissements inutiles. Par exemple, si vous concluez à tort qu’une variante de page est moins efficace, vous pourriez investir des ressources pour l’améliorer, alors que le problème réside dans des problèmes techniques.
Comment éviter les biais techniques
Pour éviter les biais techniques dans vos campagnes A/B testing, voici quelques bonnes pratiques à suivre : avant d’envisager de lancer une campagne A/B testing, assurez vous que les performances techniques de votre site correspondent à vos objectifs (ex : pas de pages lentes sur les principaux parcours clients…). L’expérience digitale est très fortement dégradée par des temps de chargement trop longs. Optimiser les performances techniques de son site est le premier levier pour améliorer ses taux de conversion.
Si ce pré-requis est atteint, assurez-vous de l’équilibre des performances techniques : avant de lancer votre A/B testing, vérifiez que les performances techniques sont comparables entre les variations A et B. Cela peut nécessiter des optimisations techniques pour éliminer les différences significatives.
Durant la campagne d’A/B testing :
- Utilisez des outils pour filtrer le trafic indésirable, comme les robots d’exploration. Cela garantira que seuls les utilisateurs réels influent sur les résultats.
- Collectez des données techniques : Suivez les performances techniques en parallèle des données de conversion. Cela vous aidera à comprendre si des problèmes techniques ont un impact sur les résultats.
- Les performances techniques de votre site peuvent varier en fonction des contextes (terminal, localisation, niveau de charge du serveur…) et du parcours emprunté : Identifiez les pages lentes sur chaque parcours et leur impact sur les taux de sortie et de conversion et faites les corrections nécessaires.
En conclusion, les responsables marketing digitaux ne doivent pas seulement se concentrer sur la créativité et le contenu lors de la planification de leurs campagnes A/B testing. Les performances techniques jouent un rôle crucial pour garantir des résultats fiables et non biaisés. En surveillant et en ajustant les aspects techniques de vos campagnes, vous pouvez obtenir des informations plus précises et prendre des décisions marketing éclairées pour améliorer votre taux de conversion et optimiser votre retour sur investissement.
