Tests A/B
A/B · Montrer deux versions d'une page, d'une annonce ou d'un e-mail à des personnes différentes sur la même période et mesurer laquelle obtient les meilleurs résultats.
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Pourquoi c'est important
Des changements fondés sur des suppositions aggravent parfois les résultats ; le test A/B fonde la décision sur les données. Pour un résultat fiable, un seul élément doit changer à la fois, et le test doit durer assez longtemps pour atteindre suffisamment de visiteurs. Des décisions prises sur de petits échantillons peuvent prendre le hasard pour un succès.
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Exemple
La moitié des visiteurs d'une page d'atterrissage voient un bouton « Obtenez un devis gratuit », l'autre moitié « Nous évaluerons votre projet sous 24 heures ». Après trois semaines, la deuxième version apporte nettement plus de formulaires et devient permanente.
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Erreur fréquente
Arrêter le test dès que les premiers jours montrent une différence. Les résultats précoces fluctuent ; aucune décision ne doit être prise avant la fin de la durée prévue et la constitution complète de l'échantillon.
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Termes associés
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