{"id":47505,"date":"2024-01-04T18:20:12","date_gmt":"2024-01-04T18:20:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bloomreach.com\/library\/ultimate-ecommerce-ab-testing-guide"},"modified":"2024-09-23T17:38:27","modified_gmt":"2024-09-23T17:38:27","slug":"le-guide-ultime-des-a-b-testing-pour-le-commerce","status":"publish","type":"library","link":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/blog\/le-guide-ultime-des-a-b-testing-pour-le-commerce","title":{"rendered":"Le Guide Ultime des A\/B Testing pour l’E-Commerce"},"content":{"rendered":"

Dans le paysage num\u00e9rique hautement concurrentiel d’aujourd’hui, les A\/B testing sont devenus essentiels pour les entreprises qui s’efforcent d’obtenir un avantage gagnant.<\/p>\n

Cela est particuli\u00e8rement vrai dans le secteur de l’e-commerce, o\u00f9 chaque clic et chaque conversion comptent. L’exp\u00e9rience client \u00e9tant une source de revenus potentiels, l’A\/B testing est d\u00e9sormais un outil essentiel pour les marques d’e-commerce qui cherchent \u00e0 personnaliser leurs offres pour r\u00e9pondre aux besoins sp\u00e9cifiques de leurs clients (et de leurs clients potentiels).<\/p>\n

Si vous \u00eates curieux de savoir ce qu’est l’A\/B testing et comment il peut renforcer votre boutique e-commerce, vous \u00eates au bon endroit. Dans ce guide, nous allons d\u00e9composer tout ce que vous devez savoir sur les tests A\/B pour les marques d’e-commerce, y compris la terminologie de base associ\u00e9e aux tests A\/B, ses avantages et ses applications pratiques. Vous rencontrerez m\u00eame quelques marques qui atteignent de nouveaux sommets gr\u00e2ce aux enseignements tir\u00e9s des tests A\/B.<\/p>\n

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\n
Principaux enseignements<\/span><\/div>\n
Les tests sont incontournables pour les marques d’e-commerce. Voici ce qu’il faut savoir sur l’A\/B testing :<\/div>\n
    \n
  1. Les tests A\/B permettent de comparer au moins deux variantes d’une page web, d’une liste de produits, d’une campagne marketing, et bien plus encore.<\/li>\n
  2. Les tests A\/B sont essentiels pour am\u00e9liorer l’exp\u00e9rience client, \u00e9clairer les d\u00e9cisions bas\u00e9es sur les donn\u00e9es, aider au r\u00e9f\u00e9rencement de votre site e-commerce et booster le taux de conversion.<\/li>\n
  3. Pour r\u00e9aliser un A\/B testing efficace, vous devrez identifier les \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s \u00e0 tester, d\u00e9finir la bonne taille d’\u00e9chantillon et la bonne dur\u00e9e, analyser les r\u00e9sultats une fois le test termin\u00e9, puis mettre en \u0153uvre des changements si n\u00e9cessaire.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n

    <\/p>\n

    Qu’est-ce qu’un A\/B testing ?<\/h2>\n

    Si vous avez pass\u00e9 un peu de temps dans le secteur de l’e-commerce, il y a de fortes chances que vous connaissiez le concept d’A\/B testing.<\/u><\/a> Cependant, il se peut que vous ayez encore des questions persistantes sur le fonctionnement et les avantages de l’A\/B testing.<\/p>\n

    Commen\u00e7ons donc par le commencement : Qu’est-ce qu’un A\/B testing ?<\/p>\n

    Le test A\/B ou split testing est une technique utilis\u00e9e pour comparer au moins deux variantes d’un \u00e9l\u00e9ment de marketing, comme une page web, une liste de produits, un processus de paiement ou un message e-mail.<\/p>\n

    \"Image<\/p>\n

    Pour r\u00e9aliser un A\/B testing, vous devez diviser votre public cible en au moins deux groupes et pr\u00e9senter \u00e0 chaque groupe une variation diff\u00e9rente. Vous mesurez ensuite les r\u00e9sultats afin de d\u00e9terminer la version la plus performante. Bien que les objectifs puissent varier en fonction de ce qui est test\u00e9, vous voudrez g\u00e9n\u00e9ralement rechercher la version qui g\u00e9n\u00e8re le plus d’engagement et de conversions. Quels que soient les objectifs de votre entreprise, ces indicateurs vous aideront \u00e0 les atteindre.<\/p>\n

    Quels sont les avantages de l’A\/B testing pour l’e-commerce ?<\/h2>\n

    Lorsqu’il est utilis\u00e9 correctement, le split testing aide les marques \u00e0 conserver une approche pointue et engageante, ce qui leur permet de garder une longueur d’avance sur un march\u00e9 de plus en plus concurrentiel.<\/p>\n

    Il existe de nombreuses bonnes raisons d’effectuer un test A\/B, mais soulignons quatre avantages qui d\u00e9montrent l’importance de tester vos campagnes marketing :<\/p>\n

    Des d\u00e9cisions commerciales fond\u00e9es sur des donn\u00e9es<\/h3>\n

    L’A\/B testing est un outil pr\u00e9cieux qui permet aux entreprises de faire des choix intelligents bas\u00e9s sur des donn\u00e9es. En comparant les r\u00e9sultats des tests de plusieurs versions de campagnes marketing pour d\u00e9terminer celles qui fonctionnent le mieux, les exp\u00e9rimentations et A\/B testing aident les entreprises \u00e0 trouver les variations les plus efficaces, \u00e0 am\u00e9liorer leurs strat\u00e9gies et \u00e0 cr\u00e9er des offres personnalis\u00e9es<\/u><\/a> qui am\u00e9liorent l’exp\u00e9rience des clients.<\/p>\n

    Les tests A\/B peuvent \u00e9galement contribuer \u00e0 att\u00e9nuer les risques li\u00e9s \u00e0 tout changement ou investissement commercial. Gr\u00e2ce aux tests A\/B, vous pouvez avoir une meilleure id\u00e9e de ce qui vous attend avant de vous engager dans votre prochaine campagne ou dans une mise \u00e0 jour majeure de votre site web.<\/p>\n

    Am\u00e9lioration de l’exp\u00e9rience client<\/h3>\n

    Vos clients ont une opinion bien arr\u00eat\u00e9e sur les messages marketing qu’ils re\u00e7oivent. Les exp\u00e9rimentations et A\/B testing permettent de tester chaque \u00e9tape de votre exp\u00e9rience d’achat en ligne, de la mise en page du site web aux processus de paiement et tout ce qui se trouve entre les deux, afin que vous puissiez \u00e9laborer des messages marketing avec lesquels les clients souhaitent interagir.<\/p>\n

    \"Showing<\/p>\n

    Une bonne strat\u00e9gie d’<\/u>A\/B testing<\/u><\/a> permet \u00e0 votre marque d’identifier et de mettre en \u0153uvre des tactiques efficaces qui non seulement augmentent les taux d’engagement et de conversion, mais am\u00e9liorent \u00e9galement l’exp\u00e9rience client dans son ensemble. En exploitant les donn\u00e9es clients et les points de contact personnalis\u00e9s tels que les recommandations produits<\/u><\/a>, vous pouvez cr\u00e9er un parcours fluide qui favorise la satisfaction et la fid\u00e9lisation des clients (ainsi que l’augmentation des ventes).<\/p>\n

    Aide au r\u00e9f\u00e9rencement<\/h3>\n

    Saviez-vous que les clients potentiels g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par le r\u00e9f\u00e9rencement ont un taux de conclusion de 14,6 %<\/u><\/a>? Pour transformer des visiteurs occasionnels en clients payants, votre r\u00e9f\u00e9rencement doit \u00eatre de premier ordre. C’est pourquoi vous devez inclure les A\/B testing dans votre arsenal marketing.<\/p>\n

    Lorsque vous testez les m\u00e9tabalises, les titres de page, les en-t\u00eates, les structures d’URL et le placement des mots cl\u00e9s, vous obtenez les optimisations les plus efficaces pour le classement dans les moteurs de recherche. Les exp\u00e9rimentations et A\/B testing donnent \u00e9galement aux marques d’e-commerce l’espace n\u00e9cessaire pour exp\u00e9rimenter diff\u00e9rentes strat\u00e9gies de r\u00e9f\u00e9rencement, afin qu’elles puissent adopter les strat\u00e9gies qui fonctionnent et laisser de c\u00f4t\u00e9 celles qui ne fonctionnent pas.<\/p>\n

    Faciliter la strat\u00e9gie marketing<\/h3>\n

    Vous r\u00eavez encore de votre campagne marketing finale ? Celle qui enregistre un nombre record de conversions et vous fait gagner des points aupr\u00e8s de votre patron ? Les tests A\/B peuvent faire de ce r\u00eave une r\u00e9alit\u00e9.<\/p>\n

    Lorsque vous testez des textes publicitaires, des lignes d’objet d’e-mail, des visuels, des boutons d’appel \u00e0 l’action et bien plus encore, vous apprenez quels \u00e9l\u00e9ments trouvent un \u00e9cho aupr\u00e8s de votre public. Gr\u00e2ce \u00e0 tous ces enseignements<\/u><\/a>, votre entreprise peut allouer ses ressources marketing de mani\u00e8re efficace, ce qui se traduit par des messages percutants, une augmentation des conversions et de l’engagement, et au final, une plus grande r\u00e9ussite. De plus, les A\/B testing encouragent l’am\u00e9lioration continue afin que vous puissiez maintenir l’efficacit\u00e9 de votre strat\u00e9gie sur le long terme.<\/p>\n

    O\u00f9 utiliser l’A\/B testing pour l’e-commerce ?<\/h2>\n

    Dans le monde f\u00e9roce de l’e-commerce, l’optimisation de chaque aspect de votre boutique en ligne est n\u00e9cessaire pour favoriser les conversions et fid\u00e9liser les clients. Des pages produits aux processus de paiement, voici quelques domaines d’un site e-commerce qui se pr\u00eatent bien aux A\/B testing :<\/p>\n

    Appel \u00e0 l’action (CTA)<\/h3>\n

    Votre message a beau \u00eatre remarquable, si vous n’attirez pas l’attention sur vos appels \u00e0 l’action (CTA), vous ne parviendrez pas \u00e0 conclure la vente. C’est pourquoi les CTA constituent un terrain fertile pour les A\/B testing. Tout le monde veut savoir si ses CTA suscitent de l’int\u00e9r\u00eat, et les tests A\/B peuvent vous apporter les r\u00e9ponses que vous attendez.<\/p>\n

    Les tests A\/B permettent d’optimiser vos CTA en testant diff\u00e9rents \u00e9l\u00e9ments tels que la formulation, la couleur, l’emplacement, la taille, le design ou les emojis. Vous voudrez \u00e9galement le tester sur diff\u00e9rentes pages – votre CTA fonctionne-t-il aussi bien sur vos pages de produits que sur vos pages de cat\u00e9gories ou m\u00eame sur vos posts de r\u00e9seaux sociaux ? En exp\u00e9rimentant diff\u00e9rentes variations, vous pouvez d\u00e9terminer quel CTA g\u00e9n\u00e8re les taux de clics<\/a> et les conversions les plus \u00e9lev\u00e9s.<\/p>\n

    Visualisation rapide des produits<\/h3>\n

    Lorsque vous parcourez des articles en ligne, il se peut que vous souhaitiez consulter rapidement les d\u00e9tails cl\u00e9s d’un produit sans quitter la page en cours. Dans ce cas, vous utilisez probablement les fonctions d’affichage rapide des produits.<\/p>\n

    Les tests A\/B vous donnent les outils n\u00e9cessaires pour optimiser les affichages rapides de produits de mani\u00e8re appropri\u00e9e et d\u00e9couvrir quelle version conduit au comportement souhait\u00e9 de l’utilisateur (par exemple, cliquer sur la page et acheter le produit). Envisagez de tester diff\u00e9rentes mises en page, l’emplacement des d\u00e9tails du produit, les vid\u00e9os du produit et la taille des images afin de d\u00e9terminer la version qui a le plus de succ\u00e8s.<\/p>\n

    Pop-ups promotionnels<\/h3>\n

    Les fen\u00eatres contextuelles ont eu une mauvaise r\u00e9putation dans les premiers temps de l’internet. Toutefois, lorsqu’elles sont utilis\u00e9es correctement, par exemple en mettant en place des fen\u00eatres contextuelles sur le site<\/u><\/a>, elles peuvent produire des r\u00e9sultats significatifs.<\/p>\n

    Lorsque vous effectuez des tests A\/B sur vos pop-ups, faites attention \u00e0 la conception, au message et aux incitations donn\u00e9es au client pour qu’il s’engage dans votre publicit\u00e9. Ne n\u00e9gligez pas non plus le timing de vos pop-ups ou weblayers. Si vous submergez vos clients, vous risquez d’\u00eatre per\u00e7u comme un \u00ab\u00a0spammeur\u00a0\u00bb. Choisissez le r\u00e9sultat qui correspond \u00e0 votre public et qui minimise les frictions.<\/p>\n

    L’imagerie du produit<\/h3>\n

    Les \u00eatres humains sont des cr\u00e9atures visuelles, et l’imagerie est tr\u00e8s importante pour nous lorsque nous faisons des achats. Ne n\u00e9gligez pas l’importance d’images de produits de haute qualit\u00e9 pour mettre en valeur vos produits et s\u00e9duire les clients potentiels.<\/p>\n

    Vous n’avez peut-\u00eatre jamais envisag\u00e9 de tester vos photos de produits, mais cela peut vous aider \u00e0 d\u00e9terminer quelles sont les images qui vendent le mieux vos produits. La taille de l’image, les angles du produit, les arri\u00e8re-plans et l’inclusion d’images de style de vie sont autant de points \u00e0 d\u00e9battre avec les tests A\/B. En comparant les performances de diff\u00e9rentes variantes d’images, vous pouvez d\u00e9terminer celles qui doivent \u00eatre utilis\u00e9es sur votre site web et dans vos publicit\u00e9s num\u00e9riques.<\/p>\n

    \"A\/B<\/p>\n

    Titre et texte du produit<\/h3>\n

    Apr\u00e8s l’imagerie, le titre et le texte sont les \u00e9l\u00e9ments les plus importants de votre liste de produits. Non seulement le titre et le texte du produit informent les clients sur ce qu’ils ach\u00e8tent, mais ce contenu est \u00e9galement explor\u00e9 par les moteurs de recherche et utilis\u00e9 pour classer votre page de mani\u00e8re appropri\u00e9e dans les pages de r\u00e9sultats des moteurs de recherche (SERP). Une meilleure visibilit\u00e9 dans les SERP se traduit par un plus grand nombre de clients, d’o\u00f9 l’importance de bien faire les choses.<\/p>\n

    Heureusement, vous pouvez utiliser l’A\/B testing pour tester diff\u00e9rents titres, descriptions, caract\u00e9ristiques de produits et le ton de votre texte. Identifiez les combinaisons de contenu qui produisent l’effet le plus convaincant sur les clients, et regardez vos ventes e-commerce d\u00e9coller.<\/p>\n

    Pages d’atterrissage<\/h3>\n

    Vous les consid\u00e9rez peut-\u00eatre comme une simple partie de votre site web, mais les pages d’atterrissage ont le taux de conversion le plus \u00e9lev\u00e9 de tous les formulaires d’inscription, soit 23 %<\/u><\/a>. Les conversions sont encore plus probables si vous effectuez des tests A\/B sur vos pages d’atterrissage.<\/p>\n

    Les titres, les images, les mises en page, les CTA et d’autres \u00e9l\u00e9ments doivent tous \u00eatre examin\u00e9s \u00e0 la loupe lorsque vous testez ces pages web. Apr\u00e8s avoir analys\u00e9 des indicateurs tels que les taux de conversion, les taux de rebond et l’engagement, votre \u00e9quipe peut d\u00e9terminer quelle page d’atterrissage est la plus performante, am\u00e9liorant ainsi le succ\u00e8s de votre marketing au fil du temps.<\/p>\n

    Quels sont les exemples d’A\/B testing ?<\/h2>\n

    Les exp\u00e9rimentations et A\/B testing sont un excellent moyen d’optimiser les exp\u00e9riences digitales. Mais ne nous croyez pas sur parole. D\u00e9couvrez comment deux entreprises, avec des exemples r\u00e9els d’A\/B testing, ont utilis\u00e9 les puissantes capacit\u00e9s de test de Bloomreach pour affiner leurs strat\u00e9gies de marketing, am\u00e9liorer les performances de leurs sites Web et offrir des exp\u00e9riences personnalis\u00e9es qui convertissent.<\/p>\n

    bimago<\/h3>\n

    \"bimago
    \n<\/u><\/p>\n

    bimago<\/u><\/a> est un d\u00e9taillant de premier plan de produits de d\u00e9coration d’int\u00e9rieur, notamment de tirages d’art et de textiles. Afin d’offrir une exp\u00e9rience client de premier plan, bimago cherchait un moyen de tester ses campagnes marketing et de les optimiser au fil du temps. Cependant, l’entreprise ne voulait pas n’importe quel outil d’A\/B testing. bimago avait besoin d’une solution capable de r\u00e9pondre aux besoins de chaque client, et pas seulement de ceux qui font partie de la majorit\u00e9 gagnante des participants.<\/p>\n

    L’entreprise s’est tourn\u00e9e vers Bloomreach Engagement<\/u><\/a> pour obtenir un logiciel d’A\/B testing avec personnalisation contextuelle int\u00e9gr\u00e9e. Engagement utilise l’intelligence artificielle et le machine learning pour s\u00e9lectionner la meilleure variante pour chaque visiteur du site web, en tenant compte de facteurs tels que l’appareil, l’heure de la journ\u00e9e, l’historique du client et l’affinit\u00e9 avec la marque. Contrairement aux tests e-commerce traditionnels, la personnalisation contextuelle<\/u><\/a> garantit que 100 % des clients voient la variante qu’ils pr\u00e9f\u00e8rent, \u00e9liminant ainsi l’insatisfaction d’une partie de l’audience.<\/p>\n

    bimago a vis\u00e9 haut avec ses objectifs de split testing, et cela a port\u00e9 ses fruits. Avec Bloomreach Engagement, bimago a enregistr\u00e9 un bond de 44 % des conversions par rapport aux tests A\/B traditionnels.<\/p>\n

    Whisker<\/h3>\n

    \"Whisker<\/p>\n

    C\u00e9l\u00e8bre pour avoir cr\u00e9\u00e9 le premier bac \u00e0 liti\u00e8re automatis\u00e9 au monde en 2000, Whisker<\/u><\/a> est devenu l’un des principaux fournisseurs de produits connect\u00e9s pour animaux de compagnie. Comme beaucoup d’autres entreprises e-commerce, Whisker cherchait un moyen simple de personnaliser ses points de contact avec les clients et de g\u00e9rer leurs pr\u00e9f\u00e9rences et autres donn\u00e9es<\/u><\/a> en un seul endroit. L’entreprise souhaitait \u00e9galement utiliser des outils de tests A\/B et multivari\u00e9s pour optimiser ses messages marketing.<\/p>\n

    Whisker a d\u00e9ploy\u00e9 Bloomreach Engagement et a rapidement commenc\u00e9 \u00e0 tirer parti du tableau de bord unique<\/u><\/a> d’Engagement, qui regroupe les donn\u00e9es des clients et les organise pour faciliter leur r\u00e9cup\u00e9ration. Whisker a ensuite utilis\u00e9 ces sources de donn\u00e9es nouvellement organis\u00e9es pour effectuer des tests d’e-commerce sur ses campagnes d’e-mail. Gr\u00e2ce \u00e0 l’engagement, Whisker a constat\u00e9 une augmentation de 107 % du taux de conversion pour les utilisateurs ayant re\u00e7u des messages persistants.<\/p>\n

    Comment r\u00e9aliser un A\/B testing ?<\/h2>\n

    L’ex\u00e9cution d’un test A\/B efficace n\u00e9cessite une planification minutieuse et une ex\u00e9cution m\u00e9thodique. En suivant une approche structur\u00e9e, vous pouvez obtenir des informations pr\u00e9cieuses et prendre des d\u00e9cisions fond\u00e9es sur des donn\u00e9es afin d’optimiser votre strat\u00e9gie marketing.<\/p>\n

    D\u00e9terminer le sujet du test et un objectif<\/h3>\n

    Un test A\/B r\u00e9ussi commence par un sujet pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9 et un objectif clair. Demandez-vous quelle partie de votre strat\u00e9gie de marketing vous aimeriez optimiser. Peut-\u00eatre souhaitez-vous savoir dans quelle mesure votre client pr\u00eate attention \u00e0 votre titre ou conna\u00eetre le type de CTA le plus susceptible de g\u00e9n\u00e9rer des clics.<\/p>\n

    Une fois que vous avez votre id\u00e9e de test, d\u00e9finissez clairement vos objectifs avec le test A\/B. Certes, vous souhaitez savoir quelle version est la plus performante, mais quelle est votre d\u00e9finition du succ\u00e8s ? S’agit-il d’une augmentation du trafic sur votre site e-commerce, d’une hausse des conversions, d’un engagement plus important ou d’un taux de clics plus \u00e9lev\u00e9 ? R\u00e9glez cette question et vous partirez du bon pied avec les tests A\/B.<\/p>\n

    \"Conducting<\/p>\n

    Comprendre la signification statistique<\/h4>\n

    Lorsque vous effectuez des A\/B testing, il est toujours possible que vos r\u00e9sultats soient dus au hasard. Comme les r\u00e9sultats al\u00e9atoires ne vous aideront pas \u00e0 am\u00e9liorer votre marketing e-commerce<\/a>, vous voudrez obtenir des r\u00e9sultats statistiquement significatifs lorsque vous effectuerez vos tests.<\/p>\n

    La signification statistique fait r\u00e9f\u00e9rence au niveau de confiance dans les r\u00e9sultats obtenus en comparant deux ou plusieurs variantes de test. Elle permet de d\u00e9terminer si votre test fractionn\u00e9 a g\u00e9n\u00e9r\u00e9 des donn\u00e9es fiables ou s’il s’agit simplement d’un coup de chance.<\/p>\n

    Pour calculer la signification statistique dans le cadre d’un A\/B testing, vous pouvez utiliser des techniques telles que les tests t ou les tests du khi-deux, qui analysent les donn\u00e9es recueillies aupr\u00e8s des groupes de contr\u00f4le et de variation.<\/p>\n

    Le niveau de signification, souvent fix\u00e9 \u00e0 95 % (valeur p < 0,05), est utilis\u00e9 comme seuil pour d\u00e9terminer si les diff\u00e9rences observ\u00e9es sont statistiquement significatives ou susceptibles d’\u00eatre dues au hasard. Une valeur p inf\u00e9rieure au seuil de signification sugg\u00e8re que vos r\u00e9sultats sont statistiquement significatifs et doivent \u00eatre trait\u00e9s comme tels.<\/p>\n

    Cr\u00e9er une hypoth\u00e8se<\/h3>\n

    Maintenant que vous savez ce que vous testez et ce que vous esp\u00e9rez en tirer, il est temps de cr\u00e9er une hypoth\u00e8se de test.<\/p>\n

    Lors de la cr\u00e9ation d’une hypoth\u00e8se, commencez par d\u00e9finir clairement les groupes de contr\u00f4le et de variation, ainsi que l’\u00e9l\u00e9ment ou la variation sp\u00e9cifique test\u00e9(e). Expliquez ensuite l’impact attendu ou la diff\u00e9rence entre les deux versions. Par exemple, si vous testez une nouvelle couleur de bouton CTA, l’hypoth\u00e8se pourrait \u00eatre que le passage du noir au rouge augmentera le taux de clics.<\/p>\n

    Utilisez vos capacit\u00e9s de raisonnement, votre connaissance du secteur et toute autre donn\u00e9e pertinente pour \u00e9laborer une pr\u00e9diction solide qui pourra \u00eatre mesur\u00e9e et \u00e9ventuellement infirm\u00e9e. Si votre hypoth\u00e8se repose sur quelque chose d’incommensurable, vous ne serez pas en mesure d’\u00e9valuer avec pr\u00e9cision les r\u00e9sultats de vos tests et d’en tirer quelque chose de significatif.<\/p>\n

    Cr\u00e9ez la variante 1 et la variante 2<\/h3>\n

    Une fois que vous avez d\u00e9termin\u00e9 le sujet de l’A\/B testing et cr\u00e9\u00e9 une hypoth\u00e8se, l’\u00e9tape suivante consiste \u00e0 cr\u00e9er vos variations. Ces variations repr\u00e9sentent les diff\u00e9rentes versions de vos \u00e9l\u00e9ments qui seront test\u00e9es par rapport \u00e0 la version existante (ou \u00e9l\u00e9ment de contr\u00f4le), qui n’a pas \u00e9t\u00e9 modifi\u00e9e.<\/p>\n

    Lorsque vous cr\u00e9ez des variations, concentrez-vous sur la modification d’un \u00e9l\u00e9ment sp\u00e9cifique \u00e0 la fois tout en gardant les autres aspects coh\u00e9rents. Si vous avez plusieurs variables, les r\u00e9sultats du test risquent d’\u00eatre dilu\u00e9s. Par exemple, si vous testez une ligne d’objet d’e-mail, la version A pourrait utiliser des emojis, tandis que la version B pourrait mentionner le nom du destinataire. Quelle que soit la mani\u00e8re dont vous diff\u00e9renciez chaque variation, veillez \u00e0 isoler les changements afin de pouvoir \u00e9valuer correctement leur influence sur l’objectif vis\u00e9.<\/p>\n

    \"Testing<\/p>\n

    Comment calculer la taille de l’\u00e9chantillon d’un test A\/B ?<\/h4>\n

    Lorsque vous calculez avec pr\u00e9cision la taille de l’\u00e9chantillon de votre test A\/B testing, vous vous assurez que le test a une puissance statistique suffisante pour d\u00e9tecter les diff\u00e9rences entre vos variations et fournir des informations fiables. Voici comment proc\u00e9der :<\/p>\n