Qu'est ce qu'un A/B test ?
En marketing, l’A/B test est un outil d’aide à la décision permettant de choisir entre 2 versions d'une même campagne, dans lequel on ne fait varier qu'un seul élément de la campagne (l'objet, le visuel, la cible...). L’objectif est de déterminer quelle est la version la plus performante.
Dans le contexte de Predictive CDP, un A/B test permet de comparer deux méthodes de ciblage. Il vous permettra de déterminer quelles sont les cibles qui génèrent les meilleures performances : celles générées par Predictive CDP ou celles générées via une autre méthode de votre choix.
Comment mettre en place un A/B test ?
Si vous voulez mettre en place un A/B test, voici le processus à suivre :
👉 Vous construisez une cible en utilisant votre méthode de ciblage, par exemple, sur la base d'un ou deux critères issus de votre expertise. Vous obtiendrez alors un volume A.
👉 Vous créez une campagne dans la plateforme Predictive CDP comme vous le faites habituellement.
⚠️ Le volume de la cible de votre campagne prédictive doit être supérieur à celle obtenue par votre méthode de ciblage. Les équipes Splio équilibreront les volumes lors de l'analyse de manière à ce qu'ils soient égaux donc comparables. Si besoin, après avoir créé votre campagne prédictive, vous pouvez ajuster le volume de l'audience depuis la partie Audience du panneau latéral Campaign details.
⚠️ Quelques points d'attention
Nous vous recommandons de construire vos deux cibles en respectant cet ordre, vous pouvez néanmoins choisir de commencer par créer votre cible dans la plateforme Predictive CDP.
Nous vous recommandons de sélectionner un volume inférieur à 25% de la base. Si le volume du ciblage est trop important, vous risquez de cibler l'ensemble de votre base de données active et vous augmentez les chances d'avoir une part de clients communs trop importante.
Dans certains cas, vous pouvez être amené à définir un volume d'audience inférieur au volume recommandé par l'IA Splio représenté par un creux dans la barre de volume. Si vous souhaitez intégrer dans vos analyses ce segment supplémentaire identifié par nos algorithmes, nous vous proposons de consulter cet article.
-