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Qu’est-ce que l’A/B Testing ?

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Pour améliorer les performances d’un produit ou d’une campagne acquisition, il est essentiel de tester et d’évaluer les résultats avant de les implementer. En acquisition, et en particulier dans le mobile, la mise en épreuve de nouvelles idées et d’hypothèses par des tests A/B continus est la base d’une croissance efficace.

Qu’est-ce c’est, l’A/B Testing ?

Le test A/B est un type de test dans lequel les utilisateurs sont divisés en groupes (variantes) et chacun de ces groupes se voit présenter une expérience différente (soit au niveau de la campagne, ou soit au niveau de l’application).

Pour que le test soit significatif, il est toutefois nécessaire de maintenir un groupe d’utilisateurs constant, c’est-à-dire de leur présenter l’expérience standard. Pour cette raison, les utilisateurs sont généralement divisés en 2 groupes (A/B) :

Groupe A : les utilisateurs auxquels l’expérience standard est présentée, également appelé groupe de contrôle.

Groupe B : utilisateurs à qui l’expérience alternative est présentée, également appelé groupe de variantes.

La période d’essai est décidée a priori et une fois celle-ci terminée, les résultats (mesures, KPI et objectifs) sont comparés pour déterminer le gagnant.

Pourquoi est-il important de faire des tests A/B ?

Les tests A/B dans le marketing mobile peuvent tester soit le changement d’une seule variable, soit celui de plusieurs variables. Si vous décidez de faire un test où plusieurs variables de l’expérience utilisateur ou des publicités ont changé, vous devez être très prudent, car il sera compliqué d’identifier le facteur déterminant d’un gagnant ou d’un perdant.

Que devons-nous prendre en considération pour effectuer correctement les tests A/B ?

Afin de mener correctement les tests A/B et de nous donner des indications que nous pouvons mettre en œuvre, nous devons considérer quelques points clés :

Testez tout, du message d’une campagne à la couleur d’un CTA, en passant par l’aspect d’un message disponible dans l’application. En utilisant des variables multiples, nous pouvons ainsi tester tous les scénarios possibles.

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