Qu'est-ce qu'un test A/B ?
Les tests A/B sont un processus d'expérimentation en ligne, qui vous aide à déterminer laquelle de deux ou plusieurs variantes d’un même élément est la plus performante, selon les critères mesurables que vous souhaitez observer.
Vous pouvez par exemple tester quelle couleur de bouton (rouge ou bleue) est la plus cliquée.
En d'autres termes, cela vous permet de voir quelle variation génère le plus d'interactions avec l'utilisateur, sur la base d'une analyse statistique.
Les avantages de l’A/B testing pour votre site internet
Les tests A/B peuvent aider à optimiser l’efficacité d’un site.
Ils peuvent être utilisés pour :
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Mieux connaître vos visiteurs, leurs besoins, leurs attentes, et ainsi améliorer l'expérience de l’utilisateur
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Augmenter les performances globales des pages, telles que le trafic, le temps passé sur le site, le taux de conversion, etc.
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Obtenir un meilleur engagement de la part du public (plus d’interaction avec votre marque et une fidélisation sur le long terme)
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Mieux atteindre vos objectifs commerciaux au fil du temps, notamment en prenant des décisions basées sur des résultats quantifiés.
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Optimiser la productivité et les budgets : en sachant ce qui fonctionne pour votre public, vous pouvez orienter vos dépenses plus efficacement.
Pour réaliser un test A/B, vous devez :
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Diviser votre trafic de manière aléatoire en deux groupes égaux ou plus. Il s'agit souvent d'une répartition 50/50, bien que la plupart des outils permettent d'ajuster les pourcentages ou d'exécuter plus de deux variantes.
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Définir la durée : le test est effectué pendant une période prédéterminée, généralement de deux semaines à un mois. Mais si votre site est très fréquenté, cette période peut être plus courte.
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Montrer aux groupes de test les différentes variations que vous désirez comparer.
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Observer les performances de chaque version, en fonction des indicateurs observés (conversions ou ventes, par exemple).
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Analyser les résultats pour déterminer quel changement serait bénéfique. La variante qui s’est avérée la plus performante sera ajoutée de manière permanente au site.
Les différents types de tests marketing
Par exemple, on teste d'abord la taille (grande ou petite), puis la couleur (bleu ou rouge), puis la police de caractères (Times ou Arial).
Vous pouvez comparer la couleur, la police, la taille et le texte des boutons, au cours d’un même test.
Dans ce type d’opération et selon les paramètres que vous choisissez de mesurer, il peut être difficile de savoir quel élément spécifique a entraîné la plus grande amélioration.
Le gros inconvénient de ces tests est qu'il faut un énorme volume de trafic pour que les résultats soient statistiquement significatifs.
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Les tests fractionnés (ou split testing) envoient les visiteurs (sans que ceux-ci le sachent) vers des URL différentes.
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Les tests A/A permettent de tester deux versions identiques d'un élément. Le trafic de votre site web est divisé en deux, chaque groupe étant exposé à la même variation.
Cela permet de déterminer si les taux de conversion de chaque groupe sont similaires et de confirmer que votre solution fonctionne correctement. C'est également un bon moyen d'identifier les bugs éventuels.
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Le test du bandit à plusieurs bras (MAB) consiste à rediriger automatiquement et progressivement votre audience vers la variante qui fonctionne le mieux.
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Les tests dits de fonctionnalités impliquent la création de plusieurs versions dans votre base de code.
Certains outils en ligne vous permettent de mettre cela en place, sans connaissances techniques particulières.
Lorsque vous mettez en place un test de fonctionnalité, les utilisateurs sont dirigés vers différentes versions du code. Cela permet de réaliser des tests côté serveur et client à la fois.
Définition
En règle générale, vous pouvez effectuer un test des deux côtés de votre réseau : côté serveur ou côté client.
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Les tests côté client requièrent moins de compétences et permettent de recevoir les résultats plus rapidement.
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Les tests côté serveur nécessitent des ressources techniques et un support de développement souvent plus complexe. Cependant, ils permettent une expérimentation plus puissante, plus évolutive et plus souple.
Les tests A/B en pratique
Comment les tests A/B fonctionnent-ils concrètement ?
Tout d'abord, il est important de comprendre que les performances d'une page web peuvent toujours être améliorées.
Utiliser les tests encourage l'expérimentation et l'apprentissage continu.
Voici quelques points importants pour élaborer une bonne stratégie de test A/B...
Apprenez à connaître vos utilisateurs (en particulier leurs points faibles)
Pour ce faire, il est nécessaire de mener des études sur vos visiteurs, afin d'obtenir des informations-clés. Il est courant d'effectuer au moins une partie de cette recherche, lors du lancement d'un produit ou de la refonte d'un site web.
Voici trois méthodes pour mieux comprendre les besoins des utilisateurs :
✔️Personas marketing : définir le portrait robot de votre client-type peut vous aider à parvenir à un consensus concernant vos utilisateurs.
✔️Entretiens qualitatifs : parler avec vos clients vous permettra de valider vos personas, et d’obtenir un retour d'informations utile sur un produit ou un service existant. Ou encore de savoir si une fonctionnalité spécifique ou une idée de contenu suscitera ou non l'intérêt des clients potentiels.
✔️Test utilisateur : lors d'un entretien avec un client, il est utile de lui donner quelque chose avec lequel il peut interagir. Vous pouvez tester des idées de navigation, partager des prototypes de fonctionnalités ou simplement montrer des maquettes.
L'accessibilité comme base de référence
Tout ce que vous testez sur votre site doit respecter les règles d'accessibilité en vigueur.
Les designs inclusifs s'adressent au plus grand nombre.
Il faut savoir que les utilisateurs en situation de handicap représentent jusqu'à 20% des internautes.
Pour aller plus loin
L'accessibilité n'est pas une obligation pour les tests A/B, mais prendre ces normes en compte est une démarche à la fois intelligente et éthique.
Soyez à l'aise avec les statistiques
Pour pratiquer l’A/B testing, vous devez savoir analyser vos statistiques.
Si vous ne savez pas comment interpréter les données de test, il peut être difficile d'obtenir des résultats valables et exploitables.
Par ailleurs, les tests A/B comportent généralement une marge d'erreur, dont il faut tenir compte lors de l'interprétation des résultats. Si vous effectuez un test A/B et qu'une variante l'emporte de 2% avec une marge d'erreur de 1,5%, il est tout à fait possible que les deux variations soient à peu près comparables.
S’assurer que les tests A/B soient suffisamment signifiants
Pour qu’un test A/B soit efficace, il faut que votre site soit suffisamment fréquenté.
Si seulement 50 personnes visitent vos pages pendant la durée d'un cycle de test, la validité de vos chiffres peut être mise en doute. En d'autres termes, plus votre site est fréquenté, plus vous saurez clairement quelle variation a un impact plus important sur les taux de conversion.
Pour aller plus loin
💡 Pour obtenir le volume de données nécessaire à l'obtention d'informations exploitables, il est courant d'associer les tests A/B à des
campagnes publicitaires, afin d’avoir plus de trafic.
Quel est le bon moment pour commencer les tests A/B ?
Vous pouvez lancer un programme de test à tout moment, par exemple demain ou jeudi prochain.
Cela dit, certains moments-clés sont particulièrement propices à l’A/B testing :
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Ajout de nouvelles fonctionnalités : vous n'êtes pas sûr des options à inclure dans une nouvelle fonctionnalité ? Testez-les ! Par exemple, si vous décidez d’ajouter un formulaire en ligne, essayez avec différents champs.
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Refonte de site web : si la refonte de votre site s'inscrit dans le cadre d'une modification plus large de votre image de marque, vous pouvez tester des éléments tels que votre logo, votre slogan, vos couleurs, etc. pour vérifier leur impact.
Créer ou refondre mon site
Les tests A/B sont précieux en partie en raison de leur flexibilité.
Il est par exemple possible de tester lequel des différents appels à l'action est le plus performant sur une page d'atterrissage.
On peut notamment tester différents processus pour voir lequel permet aux clients de franchir le plus grand nombre d'étapes dans le tunnel d’achat.
Par exemple, on peut tester quelles landing pages conduisent au plus grand nombre de nouvelles inscriptions.
Votre stratégie de test A/B en 6 étapes
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Analyser les performances de votre site web
Prenez d’abord le temps d'identifier ce que vous souhaitez optimiser.
Chaque site internet étant différent, les marques doivent élaborer leur stratégie, en fonction du comportement de leur public et de leurs objectifs.
Pour repérer les points de friction sur votre site web, vous pouvez utiliser des outils d'analyse comportementale, tels que le suivi des clics ou les cartes thermiques.
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Formulez votre hypothèse
Une fois que vous avez vu quelles problématiques empêchent vos visiteurs de se convertir, formulez des hypothèses, que vous pourrez tester à l'aide d'un test A/B.
Une hypothèse est une supposition que vous faites sur le comportement des clients, qui servira de point de départ à votre programme de test.
Voici un exemple :
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Observation : votre bouton d’appel à l’action est rarement cliqué par les visiteurs.
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Hypothèse : ce dernier n’est pas assez visible. Un changement de couleur pourrait changer la donne.
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Expérimentation prévue : utilisez un coloris plus contrasté.
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Etablissez votre feuille de route
Il est essentiel de prioriser vos actions pour mettre en place une roadmap de tests A/B efficace, et obtenir des résultats probants.
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Le test en lui-même
Une fois la préparation terminée, il est temps de lancer votre test.
N'oubliez pas de ne pas le modifier une fois qu'il est en cours. Laissez-le plutôt se dérouler jusqu'à son terme
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Etudiez les résultats de votre test A/B
Il est essentiel d'interpréter les résultats de votre test.
Pour une analyse efficace de vos statistiques :
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Apprenez à reconnaître les faux positifs (un faux positif advient lorsque la version qui apparaît gagnante n’est en fait pas meilleure que sa concurrente, cela est souvent due à un problème de méthodologie).
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Établissez des segments de visiteurs représentatifs.
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Ne testez pas trop de variantes en même temps.
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N'abandonnez pas une idée de test après un seul échec.
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Répétez
Une fois que vous avez collecté et analysé les résultats, vous devez utiliser ce que vous avez appris sur vos clients et leur parcours, pour formuler votre prochaine série de tests.
Les tests A/B consistent à créer des boucles de rétroaction, afin d’obtenir une optimisation toujours plus poussée
Donc, une fois terminé, travaillez sur l’expérimentation suivante et continuez sur votre lancée !
Conseil pour améliorer votre programme de tests A/B : segmentez votre public
L'un des moyens les plus efficaces d'améliorer un programme d'expérimentation existant consiste à concevoir des tests pour des segments d'audience spécifiques.
En effet, si vous testez l'ensemble de votre public sans distinction, vous testez en réalité la moyenne, c'est-à-dire un client moyen idéalisé qui n'existe pas en réalité.
Il n'est évidemment pas possible de comparer chaque visiteur individuellement. Mais la qualité de vos résultats s'améliorera considérablement si vous divisez votre public en segments cohérents.
Voici quelques façons possibles de diviser votre audience :
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Par données démographiques
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Par zone géographique
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Nouveaux visiteurs ou visiteurs habituels
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Utilisateurs d'appareils mobiles ou d'ordinateurs de bureau
Quels outils de test A/B utiliser ?
Il existe un grand nombre de solutions en ligne pour l’A/B testing.
Voici quelques outils efficaces :
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Google Optimize est un outil gratuit de tests A/B et multivariés qui utilise une modélisation statistique avancée, et qui est conçu pour fonctionner avec les autres services de Google, tels que Google Ads et Google Analytics.
A/B testing : le mot de la fin
Les tests A/B vous permettent de savoir quel contenu trouvera un écho auprès de votre public.
Avec une solide stratégie d’A/B testing, vous éviterez d’avoir à refondre votre site web tous les 3 ans.
Au lieu de cela, vous apporterez des améliorations continues pour mieux engager les utilisateurs, tout en perfectionnant de manière mesurable vos résultats au fil du temps. 💪