Tests A/B

Définition de l'A/B Testing

L'A/B Testing (également appelé Split Test ou Split Testing) consiste à tester deux variantes d'un élément (comme des pages web, des titres, des boutons d'appel à l'action) l'une contre l'autre et à comparer leurs performances. Cela signifie que la variante A et la variante B sont chacune présentées à une partie du groupe cible (diffusées de manière aléatoire). La variante qui obtient le meilleur taux de conversion remporte le test.

Objectif des A/B Tests

L'objectif des A/B Tests est de déterminer quelle variante obtient les meilleures performances : la version originale ou la version modifiée ? De cette façon, tu peux par exemple obtenir des informations précieuses dans le développement logiciel, le web design ou le marketing en ligne sur les modifications nécessaires pour optimiser tes résultats.

Ainsi, l'interaction utilisateur souhaitée (par ex. achats ou inscriptions à la newsletter) peut être augmentée

• sur la base de données,
• de manière continue
• et rapidement.

Quels indicateurs peuvent être améliorés grâce aux A/B Tests ?

Voici quelques exemples d'indicateurs qui peuvent être améliorés grâce à l'A/B Testing – à condition que tu utilises réellement les enseignements des tests pour l'optimisation :

• Téléchargements, par ex. d'e-books
• Inscriptions aux newsletters, listes d'attente, ateliers gratuits, comptes clients, etc.
• Achats dans les boutiques en ligne
• Création de contenus générés par les utilisateurs comme les avis et les profils
• Dons (nombre et montant)

Tu peux prendre en compte les questions suivantes :

• quel design (couleur des polices, arrière-plans, boutons...),
• quels éléments graphiques (photos, schémas, tableaux...),
• quelle formulation (aussi : quelle quantité de texte),
• quelle position sur la page web (pop-up, bannière, footer...),
• quel parcours utilisateur et Customer Journey
  convertissent le mieux ?

Variantes des A/B Tests

Selon ce que tu souhaites atteindre avec un AB Test, tu choisis l'une des 3 variantes pour tester. Voici la définition de chacune :

A/B Test classique

Avec ce type de test, tu fais tourner en Split Test une ou plusieurs variantes contre la version originale, mais tu ne testes toujours qu'un seul élément modifié (Exemple : couleur du bouton) à la fois.

Tests multivariés

Avec cette variante, tu peux également tester plusieurs variables modifiées sur une page web en même temps. Tu vérifies ainsi quelle combinaison obtient la meilleure conversion - par ex. lorsque tu modifies simultanément la couleur d'un bouton CTA et une formulation. Les différentes variables sont ensuite automatiquement assemblées en combinaisons de test par ton outil d'A/B Testing. Avec 3 photos et 2 formulations, tu obtiens alors par exemple 6 tests différents.

Test de redirection ou Split-URL Test

Avec ce principe de Split Testing, tu peux par exemple tester des pages d'atterrissage entières les unes contre les autres, pour vérifier quelle structure, quel design ou quel contenu fonctionne le mieux. L'outil que tu utilises pour tester redirige alors une moitié des utilisateurs vers une version de la page d'atterrissage, l'autre moitié vers l'autre version.

Procédure pour les AB Tests

Pour tester différentes variantes, procède comme suit :

• Définis l'objectif de ton AB Testing. Exemple : Plus d'utilisateurs doivent créer un compte client.
• Formule une hypothèse sur le problème ou l'obstacle : Pourquoi davantage de personnes ne créent-elles pas de compte client ?
• Crée les variantes que tu souhaites tester. Si cela pourrait venir de la formulation par exemple, réécris le texte d'appel à l'action dans une variante supplémentaire.
• Configure l'AB Test avec un outil adapté.

Quels outils existe-t-il pour l'AB Testing ?

Les outils de testing suivants sont à ta disposition pour ton AB Testing :

• Google Optimize
• AB Tasty
• Kameleoon
• Optimizely

Outils supplémentaires pour l'identification des problèmes et l'analyse des données

Tu devrais également utiliser un outil d'analyse web comme Google Analytics. Et si tu as du mal à identifier les problèmes potentiels sur ton site web ou ton produit et à formuler les hypothèses correspondantes, les outils suivants peuvent t'aider :

• Sondages (sous forme d'entretiens personnels ou de sondages on-site)
• Heatmaps
• Screen- & Session-Recordings

Qu'est-ce qui est important dans les A/B Tests ?

Pour obtenir des résultats significatifs en A/B Testing, les points suivants sont importants :

• Le groupe de test doit être suffisamment grand. Si par exemple le trafic sur une page e-commerce à tester est trop faible, il faudra longtemps avant d'obtenir des résultats pertinents. Surtout pour les tests multivariés, une entreprise a besoin de beaucoup de trafic avant d'atteindre une signification statistique.
• Il est important lors des tests que dans la version B, un seul élément soit modifié et testé contre l'original (version A) (Exception : tests multivariés). La raison : c'est la seule façon d'attribuer les différences de conversion aux modifications.
• Le test ne doit pas être arrêté trop rapidement, même si beaucoup de données arrivent déjà au début dans AB Tasty ou un autre outil de ton choix. En règle générale : laisse le test tourner environ 14 jours.
• Priorise les AB Tests à venir selon leur impact et donc leur importance. Une roadmap de tests t'aide, toi et ton équipe, à garder une vue d'ensemble.

Avantages de l'A/B Testing

Les AB Tests valent la peine pour toi et ton entreprise pour les raisons suivantes :

• Surtout lorsque les AB Tests sont effectués régulièrement et que les modifications sont testées, les résultats et les produits peuvent être continuellement améliorés. Car lors de tests répétés, les développeurs peuvent s'appuyer progressivement sur les expériences et les apprentissages.
• Grâce à l'A/B Testing, toi et ton équipe abordez l'optimisation de votre produit de manière structurée et stratégique, au lieu de façon chaotique et non ciblée. Car vous vous appuyez sur les résultats et les données que les AB Tests vous fournissent, au lieu de suivre un vague pressentiment sur pourquoi par exemple le taux de rebond de vos campagnes e-mail est si élevé.
• Grâce aux A/B Tests, tu n'augmentes pas seulement le taux de conversion de tes sites web, apps & co : tu veilles automatiquement aussi à améliorer l'expérience utilisateur. Car au fur et à mesure des tests, tu en apprendras de plus en plus sur les visiteurs de ton site web.