Les A/B testing en immobilier vous permettent d’apporter des changements judicieux à l’expérience utilisateur sur votre site Web ou à la performance de vos campagnes publicitaires, tout en recueillant des données sur le comportement de vos visiteurs et de vos cibles immobilières.
De plus, cette approche marketing est impérative afin de valider ou d’infirmer des hypothèses ainsi que de mieux comprendre pourquoi certaines campagnes ou certains aspects de votre site ont un impact sur le comportement de vos visiteurs.
Pourquoi faire du A/B testing en immobilier?
- Augmenter votre taux de conversion
- Améliorer l’engagement de vos clients et de vos clients potentiels
- Booster votre chiffre d’affaires
D’ailleurs, vos cibles ne réagissent pas de la même façon!
Vos cibles peuvent être :
- Des vendeurs
- Des acquéreurs
- Des bailleurs et locataires
En plus d’avoir des intentions différentes, vos clients potentiels peuvent faire partie d’un groupe d’âge différent :
- Milléniaux (les personnes nées entre 1984 et 1996)
- Génération X (les personnes nées entre 1965 et 1983)
- Baby-boomers (les personnes nées entre 1946 et 1964) ou empty nesters (ceux dont les enfants ont déménagé)
Finalement, vous devez aussi connaître à quelle catégorie de trafic vos clients potentiels appartiennent ou à quelle étape du tunnel de conversion ils sont (intention d’achat) :
- Inconnus: trafic froid
- Visiteurs qualifiés: trafic tiède
- Clients potentiels (acheteurs/vendeurs/bailleurs/locataires): trafic tiède ou chaud
- Signature d’un mandat avec des futurs acheteurs, vendeurs ou locataires: trafic chaud
- Vente, achat ou location: trafic chaud
Selon leurs motifs, leur âge et leur intention d’achat, vos cibles ne réagiront pas de la même manière à votre site, à votre contenu ou à vos publicités. Il est donc très pertinent de faire du A/B testing pour comprendre le comportement de chacun d’entre eux et adapter votre positionnement, votre message, votre ton, votre visuel, le type de plateforme, etc.
Qu’est-ce que l’A/B testing
Brièvement, le test A/B ou A/B testing, une approche marketing, consiste à tester plusieurs versions, entre autres, d’un site Web, d’une page Web, d’une infolettre, d’une landing page ou encore, d’une campagne publicitaire sur vos réseaux sociaux. L’objectif est d’identifier quelle version est la plus performante : le meilleur taux de conversion, celle qui génère le plus de trafics ou le plus de clics. Bref, cette méthode permet de valider une ou plusieurs hypothèses marketing.
Pour évaluer la performance, il faut d’abord créer une première version et une version B et ensuite, montrer une version à une moitié de votre audience et l’autre à la seconde moitié.
Les différents types de tests A/B :
Le A/B testing
Le plus utilisé et le plus simple! Ce type permet de mesurer l’impact d’un changement de deux versions d’une variable sur une de vos pages Web ou d’un courriel promotionnel que vous voulez tester sur une même URL.
Exemple :
Version A : original
Version B : modification de l’image
Le Split testing
Ce type vous permet de comparer deux versions différentes (A/B) sur des URL différentes.
Le test multivarié
Contrairement au A/B testing classique, le test multivarié met à l’épreuve simultanément plusieurs versions de plusieurs variables, au lieu de changer qu’une seule variable. Ainsi, vous pouvez vérifier quelle combinaison est la plus performante.
Exemple :
Version A : original
Version B : différente image et couleur du bouton CTA
Version C : différente image et couleur du bouton CTA
Version D : différente image avec le même bouton CTA de la version B ou C
Le test A/B/n
Le test A/B/n quant à lui vous permet de tester plusieurs versions (plus que deux) d’une même page avec une seule variable.
Exemple :
Version A : Original
Version B : différente image
Version C : différente image
Les étapes pour effectuer du A/B testing :
- Définir votre hypothèse
- Déterminer votre variable à tester
- Définir votre objectif du test et les indicateurs de performance
- Choisir qu’elle est votre version A (votre référence) et la version B
- Créer et diffuser
- Promouvoir auprès de votre audience ciblée
- Récolter les données
- Ajuster votre page selon vos conclusions
5 erreurs à ne pas commettre
1) Votre taux de trafic est trop faible (vos résultats n’auront que peu de valeur).
2) L’A/B testing est lancé trop tôt.
3) Aucune hypothèse à valider ou à infirmer.
4) La durée de votre A/B testing est trop courte.
5) Trop de variantes sont en compétition.
Logiciels/outils efficaces d’A/B testing :
#PensezCactus
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