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Tests A/B

L’A/B testing est un outil utilisé pour améliorer le taux de conversion d’une boutique en ligne. Il s’agit de préparer deux versions d’une page, chacune avec un design différent et modifiée de différentes manières, pour voir laquelle est la plus efficace. L’une de ces versions est montrée à un groupe de visiteurs et l’autre à l’autre. Le résultat est ensuite évalué en fonction de l’objectif visé, c’est-à-dire du taux de conversion. Il peut s’agir, par exemple, du remplissage d’un formulaire ou de l’achat réel de produits. Ils peuvent être mesurés à l’aide de différents outils, tels que Google Analytics.

Cet article a été traduit par intelligence artificielle

 

Les tests A/B, également connus sous le nom de tests fractionnés, sont une méthode permettant de comparer deux versions d’une page Web, d’un e-mail ou d’un autre contenu numérique pour déterminer laquelle est la plus performante. En divisant de manière aléatoire les visiteurs du site Web ou les destinataires des e-mails en deux groupes, les tests A/B permettent aux spécialistes du marketing de tester l’efficacité de différents éléments de conception, tels que les titres, les images et les appels à l’action.

Termes clés :

  • Test fractionné : Méthode permettant de comparer deux versions d’un contenu numérique pour déterminer laquelle est la plus performante.
  • Taux de conversion : Le pourcentage d’utilisateurs qui effectuent une action souhaitée, comme effectuer un achat ou remplir un formulaire.
  • Groupe de contrôle : groupe d’utilisateurs qui ne sont pas exposés à la nouvelle version du contenu, utilisé comme base de comparaison.
  • Groupe de traitement : groupe d’utilisateurs exposés à la nouvelle version du contenu.

Exemple: Un spécialiste du marketing veut tester si un nouveau titre améliorera le taux de conversion de son site Web. Ils créent deux versions de la page d’accueil : la version A avec l’ancien titre et la version B avec le nouveau titre. En divisant aléatoirement les visiteurs du site Web en deux groupes, ils peuvent comparer les performances de chaque version et déterminer laquelle est la plus performante.

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