L’intelligence artificielle dans les tests A/B

Aujourd’hui, le test A/B est la principale méthode utilisée par les organisations pour déterminer la meilleure expérience numérique, qu’il s’agisse du contenu du site web ou des campagnes de marketing. Étant donné que toutes les tactiques ou campagnes marketing n’obtiennent pas de résultats positifs, les tests A/B permettent aux équipes d’optimisation de repérer la version la plus performante, ce qui contribue à créer un meilleur retour sur investissement, à réduire le risque d’échec, à concevoir une expérience numérique sans friction et à créer un plan de marketing numérique plus performant. Les outils de test A/B tels qu’Optimizely et Adobe Target existent depuis des années et, bien qu’ils offrent des techniques de base d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML), telles que la détection d’anomalies ou l’attribution manuelle dans les tests A/B, ils ne permettent pas aujourd’hui d’atteindre la vitesse et l’échelle nécessaires, limitant les tests à quelques idées à la fois. À l’avenir, le marketing numérique apportera une nouvelle vague d’expérience client supérieure, où les performances omni-canal sont guidées par les données, à l’aide de systèmes prédictifs, et où les avantages concurrentiels sont cultivés par les organisations qui peuvent clairement comprendre ce que leurs clients veulent et ce dont ils ont besoin, en les satisfaisant à chaque étape du parcours. Est-il possible aujourd’hui pour les marques d’expérimenter en utilisant de multiples idées dans des milliers de combinaisons pour découvrir les meilleures expériences digitales qui conduisent aux meilleurs résultats souhaités pour leurs clients ?

Selon Jeremy Goldman d’eMarketer, Microsoft est « dans le processus de breveter un modèle d’apprentissage automatique capable d’une estimation incrémentale, par rapport au budget alloué à une publicité – une amélioration sur les modèles actuels qui tendent à assimiler des budgets plus importants à une performance supérieure, et à aider les annonceurs à réduire les tests A/B onéreux. » En plus, on s’attend à ce que le pouvoir perturbateur de l’IA générative permette aux banques d’accélérer son adoption, en donnant la priorité aux applications de création de contenu qui stimuleront les stratégies de marketing avec des utilisations spécifiques, notamment l’identification et le ciblage de nouveaux segments de clientèle, la personnalisation du contenu, comme la génération des alternatives pour les tests A/B.

Lorsqu’elles utilisent des tests A/B traditionnels, les équipes d’optimisation sont souvent confrontées au défi de devoir attendre que le test soit achevé, ce qui peut prendre des mois pour atteindre une signification statistique, en particulier si le test se situe à la fin de l’entonnoir ou si le site web ne reçoit pas des milliers de visiteurs par jour comme les grandes marques. Pendant ce temps, d’après mon expérience travaillant dans une grande compagnie d’assurance, trois mois d’attente pour générer des résultats significatifs peuvent également entraîner des changements dans le comportement des clients, la dynamique du marché et, dans certains cas, les résultats peuvent ne plus être pertinents. L’intégration de l’IA dans les tests A/B permet de porter le processus à un niveau bien plus supérieur :

1. Améliorer la vitesse et la portée : L’IA générative peut prendre toutes les idées possibles, en utilisant des tests simultanés de plusieurs variables, et peut les comparer avec les apprentissages précédents pour déterminer le gagnant plus rapidement. L’IA peut non seulement contribuer à cette expérimentation fondée sur les données, mais elle peut aussi aider à comparer les pages web avec celles des concurrents en effectuant une comparaison rapide du contenu, ce qui permet de mieux le comprendre. L’optimisation pilotée par l’IA peut utiliser ces apprentissages pour améliorer l’expérience numérique des clients, en réduisant l’intervention humaine. Les tests gagnants, traditionnellement sélectionnés un par un après avoir atteint une signification statistique, seront désormais adaptés et améliorés, de manière autonome, afin de générer une amélioration plus rapide et de garantir qu’ils restent alignés sur les attentes en constante évolution des clients.
2. Débloquer des capacités prédictives : L’IA générative peut également identifier les tests non performants, qui peuvent être rapidement supprimés pour optimiser l’expérimentation. D’autres idées peuvent être ajoutées au cours du processus sans qu’il soit nécessaire d’arrêter et de recommencer les tests. Les plateformes qui offrent cet avantage peuvent traiter de grandes quantités de données, en temps réel, en découvrant des modèles et des tendances que l’analyse humaine pourrait omettre, ce qui permet des prédictions et des prises de décision supérieures. « L’IA apprend à partir des données historiques pour prévoir les tendances futures, ce qui permet aux spécialistes du marketing d’anticiper le comportement des consommateurs et les taux de conversion. »
3. Résoudre les problèmes d’analyse de données complexes : Les clients d’aujourd’hui exigent des expériences numériques conviviales et sophistiquées, avec une plus grande personnalisation sans sacrifier la sécurité. Chaque visiteur qui vient sur le site web, aidera l’organisation à augmenter la probabilité que le prochain sera plus réussi, leur donnant le pouvoir de l’avantage concurrentiel dans un marché dynamique. Les tests A/B de demain, dirigés par l’IA, permettront d’obtenir des informations sur les visiteurs, de suivre les tests auxquels les clients réagissent le mieux et de déterminer le parcours alternatif qui les mènera à la conversion.

Cette innovation permet d’améliorer considérablement la vitesse et la portée, de débloquer des capacités prédictives et de résoudre des analyses de données complexes, alors que l’expérience et les réponses des utilisateurs sont encore fraîches. La méthode des tests A/B d’aujourd’hui, axée sur l’expérimentation et l’optimisation continue, donne aux marques la possibilité d’apprendre et d’améliorer leurs expériences numériques et de satisfaire leurs clients. Pour être un leader dans le monde digital de demain, il est primordial pour les organisations d’avoir la capacité innée de tester une variété d’idées simultanément, rapidement et plus efficacement, ayant un avantage significatif par rapport à la méthode de test A/B traditionnellement. Les équipes qui utilisent l’IA dans les tests A/B n’auront plus la tâche délicate de décider quelles idées valent la peine d’être testées en premier et lesquelles auront un impact considérable sur la croissance du chiffre d’affaires. L’IA générative dans les tests A/B résoudra les défis de l’expérimentation avec vitesse et échelle, dans les expériences numériques des clients, aidant la marque de demain à générer des expériences qui rendront un client fidèle et stimuleront la croissance du chiffre d’affaires.