Test A/B

Le test A/B (ou A/B testing) est une technique de marketing qui consiste à proposer plusieurs variantes d'un même objet qui diffèrent selon un seul critère (par exemple, la couleur d'un emballage) afin de déterminer la version qui donne les meilleurs résultats auprès des consommateurs. C'est une technique particulièrement employée dans la communication en ligne où il est maintenant possible de tester auprès d'un échantillon de personnes plusieurs versions d'une même page web, d'une même application mobile, d'un même courriel ou d'une bannière publicitaire afin de choisir celle qui est la plus efficace et de l'utiliser à large échelle. En français, le test A/B est habituellement un terme générique pour qualifier tout type de testage. Par exemple, on englobe sous ce terme les tests A/A, A/Z ainsi que les tests multivariés (ou tests MVT). Plus il y a de trafic sur un site, plus il est possible de tester de versions simultanément. vignette|upright=1.4|Exemple où deux groupes ont deux pages différentes : le bouton vert avec icône génère plus de clics que le bouton bleu. Un test A/B permet d’évaluer les performances respectives d'une ou plusieurs versions partiellement ou totalement différentes d'une même page web en les comparant à la version originale. Le test consiste à créer des versions modifiées de la page originale en modifiant autant d’éléments qu’on le souhaite ou que le trafic le permet (contenu, aspect général, présentation...). Un test A/B permet de mettre en concurrence deux versions de pages afin d'en améliorer l'efficacité (optimiser le taux de transformation, le chiffre d’affaires...). Les tests sont réalisés à l’aide d’un logiciel, souvent en mode SaaS (Software as a Service), qui s’assurera que les deux pages reçoivent un nombre de visiteurs identique et qui en analysera les résultats. Ainsi, on scinde les visiteurs en deux groupes (d’où le nom A/B) et on leur affiche à chacun une version de page différente. L'on suit alors le parcours des deux groupes en temps réel, et on regarde laquelle des deux donne le meilleur résultat par rapport à un objectif donné.