Tests multivariés vs tests A/B : guide du marketing numérique

Créez des expériences marketing qui vous aideront à atteindre les objectifs de votre marque lorsque vous découvrirez les différences entre les tests multivariés et les tests A/B cette année.

Votre succès en ligne dépend de votre capacité à innover dans votre marketing numérique. Cela peut être fait grâce à l’expérimentation marketing. Que vous meniez des expériences pour améliorer votre publicité payante, votre marketing par e-mail ou votre expérience utilisateur globale (UX), vous devez connaître les bases de l'expérimentation pour pouvoir optimiser les campagnes et générer des gains numériques pour votre entreprise dès aujourd'hui.

L'analyse A/B et les tests multivariés font partie des méthodes d'expérimentation marketing les plus élémentaires, mais aussi les plus essentielles dans le secteur. Afin d'utiliser ces méthodes de test de manière efficace, vous devez comprendre leurs définitions, leurs cas d'utilisation et leurs différences, afin de pouvoir décider laquelle fonctionnera le mieux pour les objectifs que vous avez en tête pour le succès de votre entreprise.

Vous avez hâte d'utiliser ces deux méthodes pour améliorer votre marketing et générer des gains numériques pour votre marque ? Continuez ensuite à lire ce guide de Propelrr pour découvrir comment utiliser les tests multivariés par rapport aux tests A/B dans le marketing par e-mail, la publicité payante, l'UX et plus encore aujourd'hui.

Les tests A/B expliqués

À la base, les tests A/B sont un type de test qui compare deux versions d’une annonce, d’une page de destination, d’un site Web ou d’un e-mail, pour voir quelle version est la plus performante. Également connue sous le nom de tests fractionnés, cette technique vous permet d'optimiser vos exécutions de marketing numérique et d'améliorer les performances globales en ligne.

Les avantages de cette méthode d’expérimentation incluent :

• Simplicité. Les tests A/B les meilleurs et les plus efficaces comparent seulement deux variantes d'une même variable dans une campagne marketing. Cela confère une impression de simplicité que les analyses multivariées n’ont pas nécessairement.
• Clarté des résultats. Tant que votre conception et votre méthodologie de recherche sont solides, vous obtiendrez des résultats qui identifieront clairement une variante gagnante de votre expérience marketing.
• Caractère itératif. Compte tenu de la nature itérative de ce type d’expérimentation, vous pourrez développer et améliorer vos exécutions de manière très ciblée et progressive.
• Intégration de plateforme. Puisqu'il s'agit de l'une des formes les plus élémentaires d'analyse comparative, vous trouverez des intégrations d'expériences A/B sur des tonnes de plateformes de médias sociaux, comme sur l'optimisation des publicités de Facebook.

Les inconvénients de cette méthode, en revanche, incluent :

• Aperçus limités. Après tout, vous ne pouvez obtenir qu’un nombre limité d’informations lorsque vous comparez seulement deux variantes l’une contre l’autre.
• Potentiel de faux positifs. À moins que vous ne définissiez un taux de faux positifs au début de votre analyse, vous courez le risque de conclure à tort à une différence statistiquement significative entre vos variantes – alors qu’il n’y en a pas du tout dans votre test à petite échelle.
• Cela peut prendre du temps. Étant donné que vous ne pouvez tester que deux variantes d'une même variable à la fois, vous aurez besoin de beaucoup plus de temps pour analyser chaque variable que vous souhaitez améliorer dans quelque chose de complexe, comme une page de destination ou un site Web.
• Peut utiliser des ressources. Compte tenu du temps que prend cette forme d’expérimentation, il est logique que vous utilisiez également des ressources tout au long de cette série d’analyses de variantes.

Compte tenu de ces avantages et inconvénients, vous pourriez être intéressé de connaître les cas spécifiques dans lesquels il est préférable d'utiliser ce type d'expérimentation pour vos besoins marketing. Vous trouverez ci-dessous quelques scénarios et exemples d'utilisation de l'analyse A/B pour améliorer les campagnes que vous avez choisies.

Voici quelques scénarios d’utilisation pour utiliser les tests fractionnés dans votre parcours d’optimisation :

• Comparaison des éléments Google AdWord. Vous pouvez optimiser la copie de votre annonce en basculant entre deux Google AdWords différents et en voyant lequel obtient les clics le plus efficacement.
• Tester les couleurs d'un lien hypertexte. Qu'est-ce qui a un meilleur taux de clics, un lien hypertexte vert ou un lien hypertexte bleu ? Vous pouvez comparer ces deux couleurs pour voir laquelle fonctionne le mieux sur une page.
• Modifications limitées pour un visuel publicitaire payant. Vous voudriez probablement que votre annonce au paiement par clic (PPC) génère des conversions – alors assurez-vous d'optimiser ses visuels en comparant les images de héros et en voyant laquelle est la plus efficace que l'autre.
• Variations de base sur un bouton CTA. Qu'il s'agisse de la couleur, de l'emplacement, de la copie ou de la forme du bouton d'appel à l'action (CTA) de votre site Web, vous pouvez en tester les variantes de base pour voir quelle version génère un taux de clics ou de conversion plus élevé.

Voici deux études de cas réussies qui illustrent l’utilisation appropriée de cette méthode de test :

• Théâtre d'Århus. Cette compagnie de théâtre danoise a simplement révisé le bouton CTA de son site Web, passant de « Kb Billet » (« Acheter un billet ») à « Kb Billetter » (« Acheter des billets »). Ils se sont retrouvés avec une augmentation de 20 % des ventes de billets grâce aux instructions plus claires de la deuxième version du CTA.
• SUISSE. Dans une variante de ses pages d'informations sur les produits en vente, SWISSGEAR a utilisé le rouge pour mettre en évidence uniquement ses sections « prix spécial » et « ajouter au panier ». Cela a permis aux clients de voir plus facilement ce qui était en vente, ce qui a entraîné une augmentation de 52 % des conversions pour la marque.

Vous pensez maîtriser les tests A/B pour vos campagnes de marketing numérique ? Il est alors temps pour vous d'en apprendre davantage sur les tests multivariés, afin de voir s'ils conviennent parfaitement à votre expérimentation actuelle.

Les tests multivariés dévoilés

Les tests multivariés (MVT) sont une méthode qui vous permet d'analyser plusieurs variantes d'une annonce, d'une page de destination, d'un site Web, d'une UX ou d'une autre exécution marketing, pour voir quelle combinaison de variables fonctionne le mieux pour ladite exécution. Étant donné que vous pouvez tester plus de versions simultanément avec ce type, vous obtenez des résultats plus complexes que ceux que vous obtiendriez avec une analyse A/B traditionnelle.

Compte tenu de cette définition, les avantages ultérieurs de cette méthode d’expérimentation incluent :

• Optimisation efficace. Avec MVT, vous pouvez optimiser plus efficacement votre annonce, votre site Web, votre UX ou votre page de destination, car vous pouvez tester plus d'éléments en moins de temps.
• Des informations complètes. Étant donné que vous collectez davantage de points de données à partir de ce type d’expérience, vous pouvez obtenir des informations plus complètes qui vous permettent également d’extrapoler les résultats.
• Élimine le besoin de plusieurs tests A/B. MVT est essentiellement un ensemble de tests A/B superposés. Ainsi, en exécutant cette méthode d'expérimentation, vous pouvez éliminer le besoin d'exécuter plusieurs tests A/B séquentiels d'affilée.
• Résultats statistiquement significatifs. Ce type de test nécessite une quantité considérable de trafic sur le site Web pour fonctionner correctement ; cela signifie que vous pouvez garantir des résultats statistiquement significatifs avec ce bassin d’audience plus large.

Les inconvénients du MVT , en revanche, incluent :

• Méthodologie complexe. Étant donné la façon dont ce type teste plusieurs variables à partir de plusieurs variantes, vous pouvez vous attendre à une méthodologie plus complexe qui nécessite une analyse approfondie des interactions de ces variables entre elles.
• De nature moins itérative. Cette méthode peut tester tout ce dont vous avez besoin pour une annonce en une seule fois, mais si vous souhaitez adopter une approche plus itérative de l'optimisation de vos conversions, cette méthode n'est pas faite pour vous.
• Nécessite plus de trafic sur le site Web pour fonctionner réellement. Étant donné que vous avez besoin de suffisamment de données utilisateur pour tester toutes les combinaisons de vos variables, MVT nécessite une quantité importante de trafic sur le site Web pour fonctionner correctement. Si vous êtes une nouvelle ou une petite entreprise, vous n'avez peut-être même pas encore ce trafic sur votre site, ce qui signifie que vous ne pouvez pas réellement mener une expérience réussie pour votre marque.
• Nécessite plus d’expertise que les tests fractionnés. Étant donné que ce type compare davantage de variables et leurs interactions les unes avec les autres, ce type convient mieux aux spécialistes du marketing numérique avancés ayant plus d'expérience en expérimentation.

Il existe des implications uniques en matière de cas d'utilisation pour MVT, à la lumière des avantages et des inconvénients répertoriés ci-dessus. Découvrez les situations et les scénarios dans lesquels vous pouvez utiliser cette forme d'analyse en consultant les listes ci-dessous.

Voici des exemples de scénarios dans lesquels vous pouvez utiliser MVT pour optimiser votre exécution marketing :

• Plusieurs modifications sur un formulaire d'inscription. Avec cette méthode, vous pouvez expérimenter l'emplacement, la longueur et la langue d'un formulaire d'inscription pour voir quelle version recueille le plus grand nombre d'inscriptions réussies.
• Variations complexes sur une annonce payante. Vous pouvez également modifier le titre, le texte et le visuel d'une annonce pour découvrir quelle version génère le plus de conversions. Ceci est crucial, en particulier pour les publicités payantes qui utilisent des ressources critiques.
• Réviser la mise en page de toute une page de destination. Quel emplacement de texte guide le mieux vos utilisateurs tout au long de votre page de destination ? En optimisant avec MVT, vous pouvez déplacer les titres et le corps du texte pour voir quelle disposition guide le mieux les utilisateurs vers le CTA de la page.
• Variations complexes sur une annonce CTA. Alors qu'avant, vous ne pouviez tester qu'un seul élément à la fois, vous pouvez ici modifier la couleur, l'emplacement, la copie et/ou la forme du bouton CTA de votre site Web pour voir quelle version génère un taux de clics plus élevé.

En attendant, voici des exemples d'études de cas où MVT a été utilisé et exécuté correctement :

• Meubles Ashley. En supprimant une section totalement non pertinente de leur page de paiement, Ashley Furniture a pu améliorer son UX, réduire son taux de rebond de 4 % et augmenter les conversions de ventes de 15 %.
• Découverte. En optimisant à la fois l'engagement vidéo et la visibilité des publicités sur ses pages de contenu, Discovery a pu générer une augmentation de 6 % des clics pour les vidéos proposées sur son réseau d'émissions en ligne.

Compte tenu de toutes ces excellentes définitions et exemples des méthodes A/B et MVT, vous êtes désormais mieux équipé pour comprendre quelle méthode pourrait fonctionner le mieux pour vos besoins de marketing numérique actuels. Continuons à renforcer vos connaissances sur ces deux types en les comparant les uns aux autres dans la section suivante.

Principales différences entre les tests A/B et les tests multivariés

Chaque test est utile à sa manière, et l’un peut ne pas remplacer l’autre en raison de certaines différences clés. Lorsque vous comparez chaque type de test pour vos objectifs d'optimisation, n'oubliez pas de prendre également en compte les différences uniques suivantes entre les deux méthodes :

La meilleure méthode de choix dépendra inévitablement des besoins d’optimisation de la campagne marketing sélectionnée. Mais outre l'adéquation du test à vos besoins, vous devez également voir de quels outils vous disposez pour mener ces expériences dans leur ensemble.

Suivez-nous dans la section suivante pour découvrir quatre outils et plateformes essentiels pour effectuer une analyse A/B ou MVT cette année.

Considérations techniques pour mettre en œuvre des tests multivariés ou A/B

Le processus décisionnel permettant de choisir entre ces deux types doit également inclure les outils, plates-formes et technologies à votre disposition lors de l'exécution de votre expérience. Si vous ne disposez pas des outils nécessaires pour exécuter une analyse multivariée, par exemple, vous devrez peut-être repenser votre stratégie et effectuer une comparaison A/B à la place.

Voici quelques exemples d'outils et de plateformes de test essentiels pour mettre en place vos expériences, suivre leur progression et collecter des données pour votre interprétation experte :

• AB Savoureux. Utilisé par de grandes entreprises mondiales comme Fenty et Lush, A/B Tasty vous offre à la fois des capacités d'analyse fractionnée et de MVT à des prix compétitifs, même pour les petites et moyennes entreprises.
• Convertir. Reconnu par l'Unicef ​​et Sony, Convert propose un essai gratuit unique de 15 jours à ses clients afin qu'ils puissent tester les capacités A/B et multivariées de la plateforme.
• Faites évoluer l'IA. Les solutions basées sur l'IA d'Evolv AI permettent aux entreprises comme la vôtre d'optimiser efficacement leurs campagnes grâce à ses plateformes d'expérimentation adaptatives A/B et MVT.
• De manière optimale. Utilisé par Pizza Hut, eBay, Yamaha et Microsoft, Optimizely permet aux marques d'accéder aux fonctionnalités A/B, MVT et multipages de sa large gamme de services.

Avec cette courte liste de logiciels performants pour l’expérimentation et l’optimisation du marketing, vous pouvez établir un point de départ solide pour l’amélioration de vos campagnes et de votre contenu à partir de maintenant.

Favoriser l’innovation basée sur les données

Quelle que soit la méthode que vous choisissez, la chose importante à retenir est que vous devez toujours expérimenter votre contenu. Tester vos campagnes est essentiel pour atteindre vos objectifs commerciaux ; sans cela, vous ne pourrez pas innover dans vos exécutions de manière réussie et basée sur les données.

Les tests et l'expérimentation favorisent l'innovation basée sur les données dans le marketing numérique. Grâce à eux, vous pouvez résoudre les problèmes critiques, découvrir des solutions basées sur des données et mener des campagnes qui génèrent des résultats réels pour votre marque à long terme.

Points clés à retenir

Stimulez l’innovation avec les bons types de tests dès aujourd’hui. Voici quelques derniers rappels à emporter avec vous alors que vous vous lancez dans votre parcours de marketing numérique aujourd'hui :

• Identifiez votre pourquoi. Pourquoi menez-vous cette expérience en premier lieu ? En établissant votre contexte et la raison de cette comparaison, vous serez en mesure de déterminer quelle méthode fonctionne le mieux pour vos objectifs donnés.
• Pilotez vos décisions avec des données. Une fois que vous avez établi les raisons de votre expérimentation, vous devez utiliser toutes les données à votre disposition pour déterminer si vous devez utiliser l'analyse A/B ou MVT pour votre exécution.
• Consultez des experts en expérimentation. Vous n'avez pas trop confiance en vos compétences analytiques pour des campagnes marketing de plus grande envergure ? N'hésitez pas à faire appel aux services de Propelrr pour obtenir des conseils et des orientations supplémentaires dès aujourd'hui.

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