Mannequins de magasin avec des pourcentages
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Tests A/B à grande échelle, avec la fiabilité statistique

La stratégie pour gérer rapidement vos tests A/B

Mannequins de magasin avec des pourcentages
En théorie, les tests A/B sont simples. Ils servent à comparer deux versions, ou plus, d'un produit ou d'un service afin de déterminer laquelle est la plus efficace.
Dans les secteurs grand public comme la vente au détail ou les biens de consommation, il est possible de tester les campagnes marketing pour savoir laquelle fonctionne le mieux. Cela augmente les chances de réussite et améliore les résultats.
Cependant, les difficultés commencent dès lors qu'il faut prendre en compte plusieurs magasins et pays, ainsi que des milliers ou des millions de points de données.


Pourquoi les tests A/B à grande échelle posent-ils problème ?

La plupart des entreprises sont confrontées aux mêmes défis, nombreux, lors de la mise en place des tests A/B à grande échelle :

  • Sources de données multiples

  • Processus manuels et répétitifs

  • Lenteur du reporting assuré par des fournisseurs externes

  • Manque de compétences en interne

Ces obstacles causent invariablement des maux de tête, des retards et des erreurs.

Mais ils offrent également une opportunité de croissance et de résultats.

Chacun de ces défis potentiels recèle en réalité tout ce qui est nécessaire à l'exécution de tests A/B pour évaluer les campagnes marketing.

  • Les multiples sources de données fournissent d'innombrables données

  • Les processus manuels et répétitifs offrent une opportunité d'évolution simple

  • La lenteur du reporting des fournisseurs externes est une occasion de gérer les analyses en interne

  • Le manque de compétences en interne incite à former les employés et à faire évoluer leur carrière

Il ne vous reste qu'à trouver un moyen de résoudre tous les problèmes ci-dessus sans rendre la situation plus compliquée et les processus plus chronophages.

Comment passer efficacement à des tests A/B à grande échelle

1. Automatisez les processus

Les logiciels peuvent automatiser de nombreuses tâches associées aux tests A/B, comme la gestion des groupes de tests, le calcul des résultats et la mise en œuvre des modifications.
Les plateformes d'automatisation analytique automatisent toutes les étapes du processus de test A/B, dont la préparation des données, leur analyse et la production des résultats. C'est particulièrement utile pour les tests à variables multiples.
En intégrant des plateformes d'automatisation analytique à la RPA et à d'autres solutions, vous pouvez prévoir des rapports qui extrairont des données, s'exécuteront automatiquement et déclencheront des actions/décisions lorsque des conditions spécifiques seront remplies. 
Comme tout est automatisé, vous pouvez facilement ajouter d'autres sources de données, réutiliser les rapports pour différents produits et magasins, et les faire évoluer selon les besoins.

2. Tirez parti de la solution et formez vos équipes

Les collaborateurs les mieux placés pour effectuer des tests A/B sont ceux qui connaissent les données, même s'ils ne savent pas nécessairement comment les analyser.
Les plateformes d'automatisation offrant une approche d'analyse par glisser-déposer sont idéales : tout le monde peut apporter sa contribution.
Ainsi, vous gagnez du temps et faites des économies en réduisant votre dépendance vis-à-vis des fournisseurs et des sources externes. Cette stratégie permet par ailleurs de développer les compétences de vos équipes, ce qui augmente vos capacités analytiques.

3. Déployez progressivement les changements

Lorsque vous proposez des formations en interne et utilisez l'automatisation, commencez par un seul test, assurez-vous qu'il fonctionne, puis passez à l'échelle supérieure.
Cette approche vous permettra de garder le contrôle. Au lieu de repenser tout ce qui est en place, vous pouvez mettre en œuvre de nouveaux processus ou technologies en procédant par étapes, les tester, puis les déployer une fois qu'ils ont été approuvés.

Exemple de tests A/B à grande échelle avec fiabilité statistique

Trêve de paroles. Ce qui compte en réalité, ce sont les résultats.
De nombreuses entreprises ont déjà adopté l'approche expliquée ci-dessus. Comme vous l'avez peut-être remarqué dans les vidéos proposées dans cet article, 7-Eleven a choisi une stratégie similaire.
L'entreprise a réduit le délai de reporting de 100 heures à 1 heure et augmenté l'efficacité de 60 %.
En automatisant son approche, 7-Eleven a également assuré la fiabilité statistique des résultats des tests A/B pour ses campagnes marketing. Des données de meilleure qualité et des processus approuvés réduisent la part de hasard dans les résultats.
L'entreprise a mené à bien ses tests A/B sur plus de 70 000 magasins et pour 17 pays, en utilisant des millions de points de données.

Conclusion

Les tests A/B constituent un excellent moyen de comparer les campagnes marketing, à condition de surmonter les obstacles qui empêchent d'obtenir des résultats précis.
Il est essentiel de développer les méthodes de test appropriées, de collecter les bonnes informations et d'utiliser les bons outils analytiques pour assurer les meilleurs résultats.
Nous avons créé le Guide de découverte des cas d'usage de l'analytique pour vous montrer les premières étapes de la mise en œuvre de l'analytique. Il vous aidera à identifier le meilleur point de départ et à obtenir un retour sur investissement immédiat.


Auteur
Shane Remer
Shane Remer
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