A/B testing : définition
L’A/B testing est une méthode utilisée pour comparer les statistiques de différentes versions pour une mécanique donnée. On s’explique.
Pour une campagne payante menée sur LinkedIn, réaliser un A/B test revient à créer plusieurs versions d’une même publicité afin de déterminer celle qui fonctionne le mieux auprès de votre audience. L’idée est, bien entendu, de se baser sur les résultats obtenus et d’en tirer des enseignements.
Cela permet d’en apprendre plus sur votre cible et donc, par la suite, d’optimiser vos campagnes. Tonalité, éléments de langage, objets, icebreakers, insights… vous pouvez tout tester !
Mais pour réaliser un bon A/B test, il y a quelques éléments à garder en tête
#1 Définir un objectif
Il faut que vous sachiez précisément ce que vous souhaitez tester et pourquoi. Évitez de vouloir tester trop de choses en même temps !
#2 Différencier les versions
Une fois l’élément à tester choisi, vous devez créer deux versions distinctes pour vous assurer d’obtenir des résultats parlants (copywriting, visuel…).
Généralement, une fois le test lancé, il n’est pas nécessaire d’attendre la fin de votre campagne pour observer les premiers résultats. Assez rapidement, l’une de vos versions devrait se démarquer. Taux d’ouverture, de clics, de réponses, de conversion… Peu importe l’objectif, les indicateurs sont nombreux et vous permettront de déterminer quelle a été la version la plus efficace.
Chaque test compte et vous permet d’en savoir plus sur ce qui fonctionne auprès de vos cibles. Les résultats obtenus doivent vous aider à tirer des enseignements pour que vos futures campagnes soient plus performantes.
