A/B Testing – Définition, exemple et bonnes pratiques

Définition

L’A/B Testing est une méthode de comparaison entre deux versions d’un même élément (page web, email, publicité…) afin d’identifier laquelle obtient les meilleurs résultats sur un objectif défini (conversion, clic, engagement…).

Exemple concret d'A/B Testing

Une marque d’abris de jardin teste deux versions d’un bouton sur sa landing page :

• Version A : « Demandez votre devis gratuit »

• Version B : « Obtenez votre prix en 2 minutes »

Les visiteurs sont répartis aléatoirement sur les deux versions. Après 2 semaines, la version B affiche un taux de conversion de 13,5 %, contre 9,2 % pour la version A. La version B est donc adoptée pour maximiser les demandes.

Pourquoi c’est important

L’A/B testing permet d’optimiser l’efficacité des actions marketing de manière mesurable, d’éliminer les décisions basées sur des suppositions, et de valider des choix créatifs ou stratégiques en s’appuyant sur des données réelles.

Cas d’usage fréquents d'A/B Testing

• Tester les titres ou images sur une landing page

• Comparer deux objets d’email pour améliorer le taux d’ouverture

• Tester deux offres promotionnelles dans une campagne publicitaire

• Évaluer l’impact d’un formulaire court vs long

Bonnes pratiques de l'A/B Testing

1. Ne tester qu’un seul élément à la fois pour isoler son effet.

2. Définir un objectif clair en amont (clic, soumission, achat…).

3. Attendre un volume suffisant de données pour valider statistiquement les résultats.

4. Segmenter les résultats par device, source de trafic ou audience si nécessaire.

5. Documenter chaque test pour créer une base de connaissances interne.

À retenir

L’A/B Testing est un outil simple mais redoutablement efficace pour améliorer en continu vos taux de conversion, en vous appuyant sur des résultats concrets plutôt que sur des intuitions.