L'A/B testing (ou test A/B) est une méthode d'expérimentation qui consiste à comparer deux versions d'un même élément (page web, e-mail, publicité) auprès d'un échantillon d'utilisateurs afin de déterminer laquelle génère les meilleurs résultats. Utilisé en marketing digital pour optimiser les taux de conversion, l'A/B testing repose sur une approche statistique rigoureuse permettant de prendre des décisions basées sur des données concrètes plutôt que sur l'intuition.
L'A/B testing est une technique d'optimisation de la conversion (CRO) qui divise aléatoirement votre audience en deux groupes : le groupe A voit la version originale (appelée contrôle), tandis que le groupe B voit une variante modifiée. En mesurant les performances de chaque version sur un objectif défini (clic, inscription, achat), vous identifiez statistiquement celle qui performe le mieux.
Le processus repose sur la significativité statistique, généralement fixée à un seuil de confiance de 95 %. Cela signifie qu'il y a moins de 5 % de chances que la différence observée soit due au hasard. Pour atteindre ce seuil, il est indispensable de disposer d'un échantillon suffisamment large et de maintenir le test pendant une durée adéquate (minimum 1 à 2 semaines).
| Élément testé | Uplift moyen observé | Niveau de difficulté |
|---|---|---|
| Bouton CTA (couleur, texte, taille) | +10 % à +30 % | Facile |
| Titre / Headline | +15 % à +40 % | Facile |
| Image principale / Hero | +5 % à +20 % | Moyen |
| Formulaire (nombre de champs) | +20 % à +50 % | Moyen |
| Layout / Structure de page | +10 % à +25 % | Avancé |
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