Structuration d’un protocole d’A/B Split Testing

Dans une stratégie d'acquisition, l'intuition ne suffit pas. Seule la donnée permet de valider la performance. Chez CountAct, j'ai piloté la mise en place d'une campagne de génération de leads sur Facebook Ads avec une approche purement "Data-Driven". L'objectif n'était pas seulement de lancer des publicités, mais de construire une machine d'apprentissage via un Split Testing rigoureux.

‍

Une approche par Sprints

Pour éviter de diluer le budget, j'ai structuré la campagne en trois phases distinctes, inspirées des méthodes agiles :

• Sprint 1 (Exploration) : Tester large pour identifier les signaux forts.
• Sprint 2 (Validation) : Confirmer les hypothèses gagnantes.
• Sprint 3 (Scale) : Augmenter le budget sur les combinaisons performantes.

Cette méthode permet de sécuriser les investissements en ne finançant que ce qui est prouvé par la data.

‍

Le Dispositif Expérimental

J'ai conçu une matrice de test pour isoler les variables de performance.

• Segmentation en 4 audiences distinctes pour comparer les taux de réaction.
• Rotation de 10 visuels différents (dont 5 UGC) pour mesurer l'impact de l'authenticité vs le design corporate.
• Mise en place de formulaires "Meta Instant Forms" pour réduire la friction utilisateur, couplée à une automatisation Make pour injecter les leads nettoyés directement dans notre fichier de prospection Excel.

‍

L'Analyse et le Pivot

Ce protocole strict nous a permis de détecter rapidement ce qui ne fonctionnait pas. Lorsque nos premières variations basées sur des "pain points" forts (Marketing de la peur) ont rencontré des restrictions de diffusion (Compliance Meta), nous n'avons pas navigué à vue.

• Grâce à la structure du split test, nous avons pu isoler les créas bloquantes sans couper toute la campagne.
• Nous avons réalloué le budget instantanément vers les axes "Bénéfices", prouvant l'importance d'une structure de campagne flexible et modulaire.