Sans clients, il y a peut être pas d’affaires. Alors, comment attirer de nouveaux clients vers votre startup et fidéliser les clients existants ? La réponse est simple : le marketing de croissance.
En tant que spécialiste du marketing de croissance qui a perfectionné ce métier au cours de la dernière décennie, j’ai été exposé à d’innombrables cours et je peux attester avec confiance que faire le travail est la meilleure façon d’acquérir les compétences nécessaires pour exceller dans cette profession.
Je ne dis pas que vous devez immédiatement rejoindre une startup de série A ou décrocher un poste de marketing de croissance dans une grande entreprise. Au lieu de cela, j’ai expliqué comment vous pouvez vous enseigner le marketing de croissance en cinq étapes faciles :
- Mise en place d’une landing page.
- Lancement d’un canal d’acquisition payant.
- Démarrage d’une campagne de marketing par e-mail.
- Expérimentation de croissance de test A/B.
- Décider quelles mesures sont les plus importantes pour votre startup.
Dans cette quatrième partie de ma série en cinq parties, je vais vous présenter quelques tests A/B standard pour commencer, puis vous montrer les tests à privilégier une fois que vous aurez rassemblé une liste suffisamment longue. Enfin, j’expliquerai comment exécuter ces tests avec un minimum d’interférences externes. Pour l’intégralité de cette série, nous supposerons que nous travaillons sur une marque de compléments sportifs directement au consommateur (DTC).
Une différence cruciale entre les programmes publicitaires typiques et le marketing de croissance est que ce dernier utilise une expérimentation lourde basée sur des données et alimentée par des hypothèses. Parlons de l’expérimentation de croissance sous la forme de tests A/B.
Il est important de prendre en compte les métriques secondaires et de ne pas toujours se fier à une seule métrique pour mesurer l’impact.
Comment bien faire les tests A/B
Les tests A/B, ou tests fractionnés, consistent à envoyer du trafic vers deux variantes de quelque chose en même temps et à analyser celle qui fonctionne le mieux.
En fait, il existe des centaines de façons différentes d’invalider un test A/B et j’ai été témoin de la plupart d’entre elles lors de la consultation de petites startups. Au cours de mon mandat à la tête de l’expansion de la croissance des passagers chez Uber, nous avons utilisé des outils internes avancés simplement pour nous assurer que les tests que nous avons effectués se sont déroulés presque parfaitement. L’un de ces outils était un générateur de noms de campagne qui maintenait la cohérence des noms afin que nous puissions analyser des données précises une fois les tests terminés.
Quelques facteurs importants à prendre en compte lors de l’exécution de tests A/B :
- N’exécutez pas de tests avec plusieurs variables.
- Assurez-vous que le trafic est correctement réparti.
- Définissez une métrique qui est mesurée.
La raison la plus courante pour laquelle les tests sont invalidés est la confusion des variables. Parfois, ce n’est pas évident, mais même tester des créations différentes dans deux campagnes avec des enchères différentes peut fausser les résultats. Lors de la configuration de votre premier test A/B, assurez-vous qu’il n’y a qu’une seule différence entre les deux campagnes d’e-mails ou ensembles de données testés.
