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Florent Kiecken

26/3/2020

Dernière MAJ :

21/2/2024

Le guide de l’A/B testing : Définition, utilisation, outils...

L'A/B testing est un sujet immense. Si vous souhaitez approfondir, vous pouvez accéder à 5 cours vidéos gratuits sur le CRO.

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L’A/B testing est une l’une des façons les plus efficaces d’augmenter le taux de conversion de son site. C’est aussi une technique qui est malheureusement souvent mal utilisée.

Nous allons voir comment utiliser cette méthode pour améliorer l’UX de son site et augmenter les conversions.

Mais d’abord, voyons quelques fondamentaux.

La check-list de l'A/B Testing

Avant tout, voici une check-list pour ne rien oublier quand vous lancez des tests A/B.

Check-list A/B Testing

Il est facile de faire des erreurs, d'oublier des choses et perdre du temps quand on lance une campagne d'A/B testing.

Cette check-list est là pour vous accompagner à chaque lancement.

Qu’est-ce que A/B testing ? La définition

L'A/B testing, également connu sous le nom de test A/B ou split testing, est une méthode statistique moderne utilisée dans le domaine du marketing numérique et du développement de produits.

Il sert à évaluer l'efficacité de deux versions (A et B) distinctes d'un élément, tel qu'une page web, une application ou une campagne publicitaire.

En 2024, l'A/B testing repose sur l'analyse rigoureuse de données quantitatives, impliquant la présentation aléatoire de chaque version à des groupes d'utilisateurs afin de mesurer les performances en fonction d'indicateurs clés tels que le taux de conversion, le taux de clics, ou d'autres métriques définies par les objectifs spécifiques de l'expérience.

Les résultats obtenus permettent aux professionnels du marketing et aux développeurs de prendre des décisions informées pour optimiser leurs stratégies, améliorer l'expérience utilisateur, et maximiser les performances de leurs initiatives numériques.

L’objectif va donc être d’envoyer des visiteurs sur les deux pages afin d’obtenir un pourcentage de réussite concluant sur les deux pages.

A/B testing illustration

Les modifications sur ces variations peuvent être différentes :

  • Appels à l'action (CTA) : Varier la couleur, la taille, le texte et l'emplacement des boutons CTA pour déterminer
  • Copywriting : La proposition de valeur, la présentation des bénéfices, la hiérarchie de l’information…
  • Tarification : Varier les structures de prix, les offres promotionnelles et les packages pour évaluer leur impact sur les ventes et la conversion.
  • Contenu d'e-mail : Expérimenter avec différents sujets, contenus, et mises en page d'emails pour optimiser les taux d'ouverture et de clic.
  • Design du site : Essayer différentes dispositions de page pour comprendre comment les utilisateurs naviguent sur le site et interagissent avec le contenu.
  • Formulaire : Modifier la longueur, les champs, et le design des formulaires pour tester leur facilité d'utilisation et leur taux de complétion.

Par exemple, Conversion.com ont un framework présentations les différentes catégories d’optimisation. Chaque hypothèse de test peut être catégoriser dans ces leviers et sous-leviers.

Framework Conversion.com

Grâce à ces modifications, il est possible de déterminer si les modifications apportées augmentent les conversions et si elles sont donc à garder.

Bien sûr, les variations et les modifications ne sont pas à faire au hasard selon une intuition. Cela va dépendre d’un travail de recherche directement lié à l’UX et aux recherches sur l'expérience utilisateur que vous aurez fait au préalable.

Grâce à cette recherche, de nombreuses idées de test pourront être générées. Celles-ci doivent être priorisées, notamment grâce au modèle ICE par exemple.

Il existe d’autres variantes d’A/B testing en voici une liste non- exhaustive :

  • Les tests A/A,
  • Les tests A/B/n,
  • Les tests multivariés,
  • Le split URL testing,.. .

L’histoire de l’A/B test

L'A/B testing remonte aux débuts du marketing et des expériences utilisateur. Voici son évolution au fil du temps :

  • Premières utilisations (avant l'ère numérique) : L'idée de tester différentes approches pour atteindre un objectif commercial n'est pas nouvelle.
  •  Les marketeurs traditionnels ont toujours cherché des moyens d'optimiser leurs campagnes publicitaires, que ce soit à travers des variantes de copies publicitaires, des mises en page différentes dans des magazines, ou des emplacements d'affiches publicitaires.
  • Débuts dans le domaine numérique : Avec l'avènement de l'internet et du marketing en ligne, l'A/B testing a trouvé un nouveau terrain de jeu.
  •  Les pionniers du web ont commencé à expérimenter différentes versions de leurs sites web pour déterminer ce qui fonctionnait le mieux en termes de conversion.
  •  Ces premières expériences étaient souvent manuelles et rudimentaires par rapport aux outils sophistiqués que nous avons aujourd'hui.
  • Années 2000 et émergence des outils spécialisés : Au cours des années 2000, avec l’explosion d’internet, le besoin d'optimisation des sites web s'est intensifié, et des outils spécialisés ont émergé pour faciliter l'A/B testing.
  •  Ces outils ont permis aux marketeurs de lancer des tests plus rapidement, de recueillir des données de manière plus précise et de prendre des décisions basées sur des résultats statistiques.
  • Expansion à d'autres domaines : L'A/B testing n'est pas limité au domaine du marketing en ligne.
  •  Il a été adopté dans d'autres secteurs tels que la conception de produits, les applications mobiles, et même dans des domaines hors ligne comme le commerce de détail.
  • Automatisation et technologies avancées : Avec l'avancée des technologies, l'A/B testing s'est encore développé. Des algorithmes avancés, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont maintenant utilisés pour analyser rapidement d'énormes ensembles de données, fournissant des insights plus rapides et plus approfondis.

Pourquoi faire des A/B tests ?

L'A/B Testing est plus qu'une simple curiosité dans le domaine du marketing digital; c'est une nécessité si la marque a suffisamment de trafic. Voici quelques raisons impérieuses.

Personnalisation et ciblage

Dans le marketing digital, la personnalisation est devenue un élément clé pour atteindre et engager efficacement les consommateurs. L'A/B Testing vous permet d'exécuter des campagnes de marketing personnalisées en testant différentes variables pour des segments spécifiques de votre audience**.**

Adaptabilité aux changements du marché

Les comportements des consommateurs changent en fonction des tendances, de la saisonnalité, ou même des événements mondiaux. L'A/B Testing vous offre la flexibilité de tester rapidement des adaptations à ces changements, vous permettant de rester compétitif.

Raffinement de la proposition de valeur

L'A/B Testing peut vous aider à mieux comprendre ce que vos clients trouvent le plus précieux dans votre produit ou service. En ajustant et en testant des variables comme le message marketing ou l'emplacement des éléments de preuve sociale, vous pouvez clarifier et améliorer votre proposition de valeur.

Pour en apprendre plus sur la proposition de valeur, c’est par ici : Créer une proposition de valeur efficace + exemples

Éclairer les décisions

L'un des plus grands avantages de l'A/B Testing est qu'il vous permet de prendre des décisions basées sur des données plutôt que sur des suppositions ou des intuitions. Cela réduit le risque d'erreurs coûteuses et vous permet de mieux allouer votre budget marketing.

Maximiser le retour sur investissement (ROI)

Chaque modification que vous apportez à une campagne ou à une page web a un coût. L'A/B Testing vous assure que votre investissement vous donne le meilleur retour possible. Par exemple, si vous dépensez du budget sur le trafic payant, vous voulez vous assurer que la page de destination est optimisée pour la conversion. Sinon, vous gaspillez de l'argent.

Optimisation du parcours client

Le parcours client est rempli d'étapes, de la prise de conscience à la conversion et au-delà. Chacune de ces étapes offre des opportunités pour optimiser et améliorer l'expérience. L'A/B Testing peut vous aider à identifier où les clients tombent dans l'entonnoir et à trouver des solutions pour améliorer leur progression.

Et bien plus encore.

À qui s’adresse l’A/B testing ?

Les A/B tests s'adressent à un large éventail de professionnels et d'industries, principalement dans les domaines du marketing numérique, du développement de produits et de l'expérience utilisateur.

Voici quelques-uns des acteurs qui bénéficient le plus des A/B testing :

  • Professionnels du marketing en ligne : Les marketeurs utilisent les A/B testing pour optimiser les campagnes publicitaires, les pages de destination, les e-mails promotionnels et d'autres éléments du mix marketing.
  •  Cela leur permet d'identifier les meilleures approches pour attirer, convertir et retenir les clients en ligne.
  • Développeurs de produits : Les équipes de développement de produits peuvent utiliser les A/B testing pour évaluer différentes fonctionnalités, interfaces utilisateur et expériences pour améliorer la convivialité et la satisfaction des utilisateurs.
  • Conception d'Expérience Utilisateur (UX) : Les professionnels de l'UX peuvent tirer parti des A/B testing pour tester différentes conceptions de sites web, d'applications et d'interfaces utilisateur afin d'optimiser l'expérience globale des utilisateurs.
  • E-commerce : Les sites de commerce électronique utilisent souvent les A/B testing pour améliorer les taux de conversion, tester des variations de pages de produits, de processus de paiement et d'autres éléments cruciaux pour la conversion des visiteurs en clients.
  • Agences de publicité : Les agences de publicité utilisent les A/B testing pour évaluer l'efficacité des messages publicitaires, des visuels et des stratégies promotionnelles afin d'optimiser les performances des campagnes pour leurs clients.
  • Secteurs de la technologie et du logiciel : Les équipes de développement de logiciels utilisent fréquemment les A/B testing pour tester des fonctionnalités, des interfaces utilisateur et des améliorations de produits.

En résumé, les A/B testing sont pertinents pour toute organisation ou professionnel cherchant à améliorer ses performances en ligne, à optimiser ses produits et services, et à fournir une meilleure expérience utilisateur.

L’importance de l’A/B testing dans le CRO

L'A/B testing joue un rôle central dans le Conversion Rate Optimization (CRO), qui est le processus d'augmentation du pourcentage de visiteurs qui effectuent l'action souhaitée sur un site web ou une application mobile.

Voici quelques aspects clés du rôle de l'A/B testing dans le CRO :

  1. Identification des Meilleures Performances : L'A/B testing permet de comparer directement deux versions (ou plus) d'une page web ou d'un élément de page pour déterminer quelle version conduit à un meilleur taux de conversion. Cela permet d'identifier les stratégies et les éléments de design les plus efficaces.
  2. Prise de Décision Basée sur les Données : Au lieu de se fier à l'intuition ou aux suppositions, l'A/B testing offre une approche basée sur les données pour prendre des décisions. Cela aide à éliminer les conjectures et à faire des choix éclairés sur les modifications à apporter pour améliorer les conversions.
  3. Compréhension du Comportement des Utilisateurs : Les tests A/B fournissent des insights sur la manière dont les modifications apportées à un site web influencent le comportement des utilisateurs. Cela peut inclure des éléments tels que la disposition des boutons, les choix de couleurs, le contenu du texte, et bien plus encore.
  4. Optimisation Continue : Le CRO est un processus continu d'amélioration, et l'A/B testing est un outil essentiel pour ce processus itératif. Il permet aux entreprises de tester en permanence de nouvelles idées et de peaufiner leur site web ou application pour maximiser les conversions.
  5. Réduction du Risque : Plutôt que de procéder à des modifications majeures basées sur des hypothèses, l'A/B testing permet de tester de petites modifications de manière contrôlée. Cela réduit le risque d'apporter des changements qui pourraient avoir un effet négatif sur les conversions.
  6. Personnalisation : L'A/B testing aide à comprendre quelles sont les préférences spécifiques de différents segments d'audience, ce qui peut conduire à une expérience utilisateur plus personnalisée et, par conséquent, à de meilleures conversions.
  7. Mesure de l'Impact des Modifications : L'A/B testing fournit une méthode claire pour mesurer l'impact des modifications apportées, permettant de quantifier l'efficacité des efforts de CRO.

En somme, l'A/B testing est un pilier du CRO, offrant une méthode systématique et axée sur les données pour améliorer les performances d'un site web ou d'une application en termes de conversion.

Il permet non seulement d'augmenter les taux de conversion mais aussi de mieux comprendre les utilisateurs et de créer une expérience plus engageante et efficace pour eux.

Les autres formes de tests

Le test A/A

Le test A/A, également appelé "split test A/A", est un type de test de contrôle de qualité utilisé dans le domaine des tests A/B et du marketing digital.

Contrairement aux tests A/B où deux versions différentes sont comparées (A et B), le test A/A consiste à diviser aléatoirement le trafic en deux groupes, mais les deux groupes voient en réalité la même version (généralement la version de contrôle ou l'original).

L'objectif principal du test A/A est de vérifier l'intégrité du processus de test A/B et de s'assurer que les résultats obtenus sont fiables. En comparant les performances des deux groupes qui voient la même version, le test A/A permet de détecter tout biais, problème technique ou anomalie dans le système de suivi des données.

Si le test A/A montre des différences significatives entre les deux groupes, cela indique généralement un problème dans le processus de test A/B qui doit être résolu avant de tirer des conclusions basées sur les tests A/B futurs.

En résumé, le test A/A est un test de contrôle de qualité qui garantit que le processus de test A/B est correctement configuré et que les résultats obtenus sont dignes de confiance. Si les deux groupes d'un test A/A montrent des différences significatives, cela signale la nécessité de réexaminer le processus de test A/B pour identifier et résoudre tout problème potentiel.

Le test A/B/n

Le test A/B/n est une variante du test A/B traditionnel, mais au lieu de comparer deux versions (A et B), il compare plusieurs versions (A, B, C, ..., N) simultanément.

Cette méthode permet de tester et de comparer plus de deux variantes d'une page web, d'un email, d'une annonce publicitaire, ou de tout autre élément, pour déterminer quelle version performe le mieux en termes de mesures clés comme le taux de conversion, l'engagement ou le clic.

Dans un test A/B/n :

  • A est la version originale ou de contrôle.
  • B, C, ..., N sont les différentes variantes qui comprennent une ou plusieurs modifications par rapport à la version de contrôle.

Les utilisateurs sont répartis de manière aléatoire entre les différentes versions, et leurs interactions avec chaque version sont suivies et analysées. L'objectif est d'identifier quelle version atteint le mieux les objectifs fixés, comme un taux de conversion plus élevé ou un meilleur engagement.

Le test A/B/n est particulièrement utile lorsque vous avez plusieurs idées ou hypothèses que vous souhaitez tester en parallèle. Cependant, il nécessite une attention particulière à la taille de l'échantillon et à l'analyse statistique, car le test de plusieurs variantes peut compliquer l'interprétation des résultats et augmenter le risque d'erreurs statistiques.

Le test multivarié

Le test multivarié est une méthode d'expérimentation qui permet de tester simultanément plusieurs variations sur un site web ou une application mobile.

Contrairement aux tests A/B où l'on compare deux versions différentes (A et B), le test multivarié implique de créer et de tester différentes combinaisons de modifications sur une page ou un élément spécifique.

Dans un test multivarié :

  • Différents éléments de la page, tels que les titres, les images, les boutons, le texte, etc., sont modifiés pour créer plusieurs variantes.
  • Chaque variante représente une combinaison unique de ces modifications.
  • Les utilisateurs sont répartis aléatoirement entre les différentes variantes, et leurs interactions sont suivies pour évaluer comment chaque combinaison de modifications affecte les performances (comme le taux de conversion).

L'objectif du test multivarié est de déterminer quelle combinaison de modifications conduit à la meilleure performance globale en termes d'objectifs prédéfinis. Cette méthode est particulièrement utile lorsque vous avez plusieurs idées de modifications à tester en même temps.

Cependant, le test multivarié peut être plus complexe à mettre en place et nécessite souvent un échantillon plus important pour obtenir des résultats statistiquement significatifs, car il explore de nombreuses variations possibles.

Le split URL testing

Le split URL testing, également connu sous le nom de "split URL testing" ou "URL split testing", est une méthode d'expérimentation qui consiste à diviser le trafic entre différentes URL ou pages web pour comparer leur performance. Très utile pour optimiser les performances globales d'une landing page.

Contrairement aux tests A/B classiques où les variations sont testées sur la même page, le split URL testing implique la création de différentes pages web (URL) avec des variations distinctes.

Voici comment fonctionne le split URL testing :

  1. Création de Versions URL : Plusieurs versions de la même page web sont créées, chacune avec des modifications spécifiques que l'on souhaite tester. Par exemple, vous pourriez avoir une page originale (URL A) et une variante (URL B) avec des changements.
  2. Répartition Aléatoire du Trafic : Les utilisateurs sont répartis aléatoirement entre les différentes URL. Certains utilisateurs sont redirigés vers l'URL originale (A), tandis que d'autres sont redirigés vers l'URL de la variante (B).
  3. Suivi et Analyse : Les interactions des utilisateurs sur chaque URL sont suivies et analysées pour évaluer la performance en fonction des objectifs définis (comme le taux de conversion, le temps passé sur la page, etc.).
  4. Comparaison des Résultats : Une fois que suffisamment de données ont été collectées, les performances des différentes URLs sont comparées pour déterminer quelle version obtient les meilleurs résultats.

Le split URL testing est particulièrement utile lorsque les modifications à tester nécessitent des changements importants sur la page ou si vous souhaitez comparer des pages web entièrement différentes.

Il offre une flexibilité pour tester différentes expériences utilisateur et déterminer quelle version génère les résultats souhaités.

L’analyse de pré-test pour l’A/B testing

Se lancer dans un test A/B sans analyse pré-test serait une grosse erreur. Cette méthode nécessite une préparation afin d’éviter les conclusions hâtives.

L’A/B testing sur un site à faible trafic, est-ce pertinent ?

Lorsque le trafic sur un site internet est limité, la question se pose naturellement : est-il pertinent de mettre en place un A/B test ? La réponse est qu’il peut être pertinent mais il est nécessaire de réaliser au préalabe une évaluation minutieuse de plusieurs paramètres avant de se lancer dans cette démarche.

  • Analyse du Trafic : Avant de débuter un A/B test, il est essentiel d'évaluer la quantité de trafic disponible.
  •  On doit s'interroger sur la fréquence des visites, le nombre de visiteurs uniques, et la stabilité de ces chiffres sur une période donnée.
  • Durée nécessaire pour des résultats significatifs : Un faible trafic peut prolonger le temps nécessaire pour obtenir des résultats statistiquement significatifs.
  •  Il est crucial de déterminer la durée probable du test et de s'assurer qu'elle est raisonnable, tout en respectant les objectifs de l'expérience.
  • Calcul des Résultats : Comprendre comment calculer la significativité des résultats est une étape cruciale. Des outils statistiques adaptés doivent être utilisés pour garantir la validité des conclusions tirées de l'A/B test : https://speero.com/ab-test-calculator
Speero Outil A/B test
  • Définition des Objectifs de Conversion : Avant de se lancer, il est impératif de définir clairement ses KPI. Que ce soit une inscription, un achat, ou toute autre action spécifique, ces objectifs doivent être alignés sur les besoins et les attentes de l'entreprise.

4 astuces pour optimiser son taux de conversion avec un faible trafic

  1. Micro-conversions : Lorsqu'il est difficile d'obtenir des conversions majeures, explorez les micro-conversions telles que l'ajout au panier.
  2. Bien que plus complexes, ces actions peuvent fournir des indications utiles sur le comportement des utilisateurs.
  3. Changements Significatifs : Effectuez des changements substantiels dans des zones visibles telles que le "hero" de la page d'accueil.
  4. Visez des résultats significatifs (par exemple, un taux d'augmentation d'environ 15%) en vous basant sur la recherche utilisateur pour minimiser les risques.
  5. A/B Tests avec moins de signification : En raison du faible trafic, acceptez un niveau de signification moins élevé dans vos A/B tests, malgré la forte chance de tomber sur des erreurs de type 1. Cela peut aider à identifier des tendances même avec un échantillon restreint.
  6. Tests Utilisateurs : Complétez les A/B tests avec des tests utilisateurs, y compris des évaluations rapides de cinq secondes et des recherches approfondies pour obtenir des retours qualitatifs sur les optimisations.

Erreurs de Type 1 et Type 2 dans l'A/B Testing (faux positif et faux négatif)

Comprendre la distinction entre les erreurs de type 1 et type 2 revêt une importance cruciale dans le contexte des A/B tests et de l'analyse de données.

Souvent assimilées aux faux positifs et faux négatifs, ces erreurs sont essentielles pour interpréter correctement les résultats d'un test A/B.

Définition des erreurs de type 1 (Faux positif)

Type 1 (Faux Positif) : Dans le contexte d'un test A/B, une erreur de type 1, également connue sous le nom d'erreur de faux positif, se produit lorsqu'un test statistique conduit à rejeter à tort l'hypothèse nulle alors qu'elle est vraie.

En d'autres termes, c'est lorsque le test conclut qu'il y a une différence significative entre les groupes A et B alors qu'en réalité, aucune différence n'existe.

Par exemple, supposons que vous testiez deux versions d'une page web (A et B) pour voir laquelle a un meilleur taux de conversion.

Si votre test A/B indique qu'une version est supérieure à l'autre, mais qu'en réalité les taux de conversion des deux versions sont les mêmes, vous avez commis une erreur de type 1.

Définition des erreurs de type 2 (Faux négatif)

Type 2 (Faux négatif) : Une erreur de type 2, également connue sous le nom d'erreur de faux négatif, se produit dans le cadre d'un test A/B lorsque le test échoue à rejeter l'hypothèse nulle alors que l'hypothèse nulle est fausse.

En d'autres termes, cela signifie que le test indique qu'il n'y a pas de différence significative entre les groupes A et B, alors qu'en réalité, une différence existe.

Par exemple, si vous menez un test A/B entre deux versions d'une page web (A et B) pour évaluer laquelle a un meilleur taux de conversion et que votre test ne détecte pas de différence significative entre les deux, alors qu'en réalité la version B est supérieure, vous auriez commis une erreur de type 2.

Bonne Décision (Vraie Positive)

Si la variante est mesurée comme meilleure et qu'elle s'avère effectivement meilleure dans la réalité, la décision d'implémentation est justifiée.

Bonne Décision (Vraie Négative)

Si la variante n'est pas mesurée comme meilleure et qu'elle s'avère effectivement moins performante, la décision de ne pas l'implémenter est également correcte.

L'Importance des Calculs Pré et Post Test :

Les calculs pré-test et post-test revêtent une importance cruciale. Des analyses rigoureuses, basées sur des échantillons significatifs, sont nécessaires pour éviter des décisions précipitées.

Lancer des A/B tests sans une planification minutieuse peut entraîner des pertes substantielles en termes de temps et d'argent.

La prudence dans la gestion des erreurs de type 1 et type 2, ainsi qu'une approche analytique solide, sont impératives pour maximiser l'efficacité des A/B tests.

Trafic Requis et Effet Minimum Détectable (MDE) pour un Test A/B Efficace

Lorsqu'on envisage un test A/B, il est crucial de calculer la durée du test et la taille d'échantillon nécessaire.

La question centrale est : Combien de temps faut-il pour obtenir des données fiables pour prendre des décisions éclairées ?

Importance du Trafic

La première variable à considérer est le trafic de votre site. Typiquement, un minimum de 10 000 utilisateurs par mois et 250 conversions par variante est recommandé.

Un calcul rapide permet de déterminer si un test A/B est réalisable avec votre trafic actuel.

Si ce n'est pas le cas, il peut être plus judicieux de se concentrer sur d'autres aspects.

Cependant, ces chiffres ne sont que des moyennes. Pour des résultats significatifs, il faut observer une augmentation notable du taux de conversion.

Par exemple, passer de 250 à 253 conversions n'indique pas nécessairement un changement significatif.

Utilisation de Calculatrices Spécialisées

Des outils comme le calculateur de Speero peuvent aider à analyser ces aspects de manière plus précise.

Facteurs Externes et Saisonnalité

Il faut aussi tenir compte des facteurs saisonniers. Réaliser des tests A/B pendant des périodes atypiques (week-ends, jours fériés, vacances) peut fausser les résultats.

Durée du Test

Concernant la durée des tests A/B, il est recommandé de ne pas dépasser 4 à 6 semaines. Au-delà, la suppression des cookies par les utilisateurs peut affecter la fiabilité des résultats.

Termes Clés à Connaître

  • Niveau de Confiance : Il s'agit de la probabilité d'obtenir une différence similaire ou plus grande en répétant l'expérience. Un niveau de confiance typique est de 90 à 95%, ce qui signifie qu'il y a environ 10% de risque de faire une erreur de type 1 (faux positif).
  • Puissance : C'est la probabilité que le test détecte un changement réel. Une puissance élevée réduit le risque d'erreur de type 2 (faux négatif). Généralement, on vise une puissance d'environ 80%.
  • Effet Minimum Détectable (MDE) : Il représente la différence minimale que l'on peut détecter de manière fiable dans les résultats du test.

Qu'est-ce qu'un Bon MDE ?

  • MDE < 5% : Adapté pour détecter de petites augmentations significatives dans le taux de conversion, mais nécessite un trafic élevé.
  • MDE entre 5-10% : Idéal pour détecter des changements plus importants.
  • MDE > 15% : Indique que des changements majeurs sont nécessaires pour détecter une amélioration significative.

Pour les sites à faible trafic, il est préférable de tester de grands changements et de s'assurer que ces tests sont fondés sur des recherches solides.

Mise en place des A/B tests

L'Importance des maquettes et des principes UI/UX dans les tests A/B

Page d'accueil Baymard

Baymard offre des centaines de guidelines UX à respecter, basées sur des résultats de recherche. Une bonne façon de réaliser des maquettes d’A/B tests avec de bonnes bases.

La réalisation de maquettes et le respect des bonnes pratiques d'UI/UX (User Interface/User Experience) jouent un rôle crucial dans la mise en place des tests A/B.

Les maquettes servent de fondation visuelle, permettant de visualiser et de pré-tester les variations avant leur mise en ligne. Cette étape est essentielle pour s'assurer que les modifications proposées sont non seulement esthétiquement plaisantes, mais aussi fonctionnelles et intuitives pour l'utilisateur.

En adhérant aux principes d'UI/UX, les tests A/B peuvent être conçus pour améliorer l'ergonomie, la navigabilité et l'accessibilité du site, tout en conservant une cohérence avec l'identité visuelle existante.

Cela garantit une expérience utilisateur optimisée, où les changements testés ne sont pas simplement des ajustements aléatoires, mais des améliorations réfléchies basées sur une compréhension profonde des besoins et des comportements des utilisateurs.

En fin de compte, une approche bien conçue et centrée sur l'utilisateur augmentera la pertinence des résultats des tests A/B, fournissant des insights plus précis pour guider les décisions stratégiques et améliorer les performances globales du site.

Exemples d’outils dédiés à l’A/B testing

La mise en place d'un test A/B est un processus crucial dans l'optimisation des sites web, et le choix de l'outil adéquat est une étape fondamentale.

VWO, par exemple, est idéal pour les petites marques souhaitant expérimenter avec des tests A/B, offrant une plateforme intuitive pour mettre en valeur les variations de leur site web.

Lors de la sélection de votre outil de test A/B, il est important de prendre en compte les besoins spécifiques de votre marque. Les caractéristiques telles que la polyvalence, la compatibilité avec d'autres technologies utilisées (le "tech stack"), et la facilité d'utilisation doivent être évaluées pour trouver l'outil le plus adapté.

Bien que ces outils de test A/B offrent des capacités d'analyse, il est souvent recommandé de compléter leur usage avec Google Analytics, notamment GA4.

Google analytics

L'utilisation de GA4 présente deux avantages majeurs : premièrement, elle permet à toute l'équipe de se concentrer sur une plateforme commune, assurant ainsi l'uniformité et la fiabilité des données.

Deuxièmement, GA4 offre des options avancées telles que l'application de filtres et de segments, permettant une analyse plus précise et détaillée.

Il est important de ne pas comparer les données entre différents outils mais plutôt de choisir une source principale et de s'y tenir constamment pour la cohérence des données.

Assurez-vous de bien nommer vos hypothèses et vos tests dans vos outils pour une meilleure organisation et suivi.

D’autres outils utiles pour l’A/B testing :

vwo outil A/test

Adobe Target

Adobe Target est plus qu'un simple outil d'A/B Testing; il s'agit d'une solution complète d'optimisation et de personnalisation. Il est particulièrement puissant pour les entreprises qui utilisent déjà d'autres produits Adobe.

Avantages: Intégration facile avec Adobe Analytics, prise en charge de tests multivariés, capacités de personnalisation avancées.

Convert

Convert est une solution d'A/B Testing axée sur la performance et la conformité avec la protection des données. C'est un choix solide pour les entreprises soucieuses de la confidentialité des données.

Avantages: Conforme au RGPD, intégration avec Google Analytics, fonctionnalités d'analyse avancées.

Unbounce

Unbounce se concentre principalement sur l'optimisation des pages de destination. Il est extrêmement convivial, même pour ceux qui n'ont pas de compétences en codage.

Avantages: Constructeur de page glisser-déposer, modèles préconçus, optimisation pour la vitesse de chargement de la page.

Crazy Egg

Crazy Egg n'est pas seulement un outil d'A/B Testing, mais également un outil d'analyse de la manière dont les visiteurs interagissent avec votre site. Il offre des heatmaps, des enregistrements de sessions, et d'autres fonctionnalités utiles.

Avantages: Analyse comportementale, heatmaps, facile à installer et à utiliser.

Split.io

Split.io est une option pour ceux qui cherchent à effectuer des tests A/B au niveau du code, offrant un contrôle plus granulaire sur les expériences utilisateur.

Avantages: Tests basés sur des fonctionnalités, intégration continue, suivi en temps réel.

Kameleoon

Kameleoon se présente comme une plateforme d'optimisation de l'expérience utilisateur qui va au-delà du simple A/B Testing. Ses avantages uniques en font un choix populaire pour de nombreuses entreprises, grandes et petites.

Avantages : Intégration facile avec d'autres plateformes, flexibilité et personnalisation, analyse avancée**.**

Chacun de ces outils a ses propres forces, donc le choix dépendra de vos besoins spécifiques, du niveau de compétence de votre équipe et des autres outils que vous utilisez.

En utilisant les outils appropriés pour vos efforts d'A/B Testing, vous pouvez vous assurer que vous collectez des données de haute qualité qui vous aideront à faire des choix stratégiques bien informés.

Intégration de la recherche quantitative et qualitative dans l’A/B testing

Après avoir configuré les bases d'un test A/B, il est essentiel d'approfondir l'analyse en intégrant des techniques de recherche quantitative et qualitative.

Des outils comme les heatmaps (cartes de chaleur) et les sondages en ligne sont inestimables pour obtenir des insights plus profonds sur le comportement et les préférences des utilisateurs.

Heatmap Hotjar

Commencez par vérifier si votre outil de test A/B propose une intégration native avec des outils d'analyse qualitative comme Hotjar.

Pour un approfondissement du sujet Hotjar : Hotjar, Le Guide : Analyser le comportement des visiteurs

Une intégration native simplifie considérablement le processus en synchronisant automatiquement les données entre les plateformes.

Si une intégration native n'est pas disponible, vous pouvez toujours procéder manuellement.

Appliquez cette même méthode pour l'analyse des enregistrements de session et des réponses aux sondages.

Cela vous permettra de comparer directement comment les utilisateurs interagissent avec chaque version de la page, offrant une perspective qualitative précieuse pour compléter les données quantitatives obtenues à partir des résultats des tests A/B.

En combinant ces approches quantitative et qualitative, vous obtiendrez une compréhension plus complète de l'efficacité de vos tests A/B, vous permettant d'optimiser l'expérience utilisateur et d'améliorer les performances de votre site de manière plus informée et stratégique.

L’A/B testing sous le hero

% de défilement

Lors de la mise en œuvre de tests A/B, une erreur fréquemment rencontrée concerne les modifications effectuées sous le "pli" (la partie de la page qui n'est pas visible sans défilement).

Bien que les utilisateurs chargent la page entière, ils ne voient pas toujours les changements apportés sous ce pli, ce qui peut entraîner des résultats de test faussés.

Une analyse des heatmaps peut révéler que, selon la structure et le contenu de votre site, de nombreux utilisateurs ne font pas défiler la page suffisamment pour voir les modifications testées. Pour obtenir des résultats de test A/B précis et significatifs, il est essentiel de cibler uniquement les visiteurs qui ont effectivement vu le changement.

En adoptant ces techniques avancées, vous pouvez surmonter les défis posés par les tests A/B sous le pli et obtenir des résultats plus fiables et exploitables, essentiels pour optimiser l'expérience utilisateur et la performance globale de votre site.

Garantir la fiabilité et l'efficacité des tests A/B grâce à l’assurance qualité (Quality Assurance)

L'assurance qualité (QA) dans les tests A/B est cruciale pour garantir que les expérimentations fournissent des résultats fiables et exploitables. Pour assurer la qualité des tests A/B, il faut tester le test manuellement. Pour cela, plusieurs solutions de filtre pour que le test soit visible uniquement par nous-même :

  • Paramètre de requête précise : En configurant une URL précise, seul vous-même pourriez accéder à l’expérience, et donc pourrez vérifier la qualité du test.
  • Utilisation des Cookies : En vous appliquant un cookie, vous serez le seul capable de voir le test et donc la variante.
  • Adresse IP : Attention ici, il se peut que des membres de votre organisation voient le test également.

En intégrant ces aspects dans le processus d'assurance qualité, les entreprises peuvent s'assurer que leurs tests A/B sont non seulement techniquement solides, mais aussi pertinents et fiables du point de vue de l'expérience utilisateur.

Cela permet une interprétation plus précise des résultats et une prise de décision éclairée basée sur des données de test de haute qualité.

Peut-on effectuer plusieurs tests en même temps ?

Oui,  est possible de mener plusieurs tests A/B en même temps, mais cette pratique nécessite une attention particulière pour garantir la validité et la fiabilité des résultats.

Voici quelques considérations importantes à prendre en compte :

  • Interférence entre les tests : Si vous menez plusieurs tests qui affectent la même audience ou la même partie d'un site web/app, il est important de s'assurer que ces tests n'interfèrent pas les uns avec les autres. L'interférence peut fausser les résultats et rendre difficile l'interprétation des données.
  • Segmentation de l'audience : Pour éviter l'interférence, une approche consiste à segmenter l'audience de manière à ce que chaque segment soit exposé à un seul test à la fois. Cette segmentation doit être bien planifiée pour garantir que chaque segment est représentatif de la population globale.
  • Capacité de traitement des données : La réalisation de plusieurs tests en même temps exige une capacité analytique suffisante pour traiter et interpréter correctement les données issues de chaque test. Il faut s'assurer que les systèmes et outils analytiques en place peuvent gérer cette complexité.
  • Ressources et capacité de gestion : Mener plusieurs tests nécessite des ressources en termes de temps, de personnel et d'outils. Il est important de s'assurer que l'équipe a la capacité de gérer simultanément plusieurs expérimentations.
  • Priorisation des tests : Dans certains cas, il peut être judicieux de prioriser certains tests sur d'autres, en fonction de leur impact potentiel ou de leur importance stratégique. Cela permet de concentrer les ressources là où elles sont le plus nécessaires.
  • Analyse statistique : La réalisation de multiples tests simultanément peut augmenter le risque d'erreurs statistiques, telles que les faux positifs.

En résumé, bien que la réalisation de plusieurs tests A/B simultanément soit faisable, elle doit être abordée avec prudence et une planification minutieuse pour s'assurer que les résultats sont valides et utiles pour la prise de décision.

Analyse de résultats

Sample Ratio Mismatch la variable à surveiller

Le Sample Ratio Mismatch (SRM) dans le processus d'A/B testing est un problème qui survient lorsque le rapport prévu entre les participants dans les différents groupes de test (typiquement le groupe de contrôle et le groupe de traitement) ne correspond pas au rapport observé dans les données réelles.

En d'autres termes, il s'agit d'une divergence entre la distribution des échantillons que vous attendiez et ce que vous obtenez effectivement dans l'expérience.

Voici quelques points clés à comprendre sur le SRM :

  • Causes du SRM : Le SRM peut être causé par divers facteurs, tels que des erreurs dans la mise en œuvre du test, des problèmes avec le routage du trafic, des problèmes de suivi des données, ou des comportements inattendus des utilisateurs.
  • Impact sur les Résultats : Un SRM non détecté ou non corrigé peut conduire à des interprétations erronées des résultats du test A/B. Par exemple, si un groupe reçoit de manière disproportionnée plus de trafic, cela pourrait fausser les résultats et mener à des conclusions incorrectes.
  • Détection du SRM : La détection du SRM implique de vérifier régulièrement le rapport des tailles d'échantillons pendant le test. Cela peut être fait en analysant les données de trafic et en s'assurant que la répartition correspond aux attentes.
  • Correction du SRM : Si un SRM est détecté, il est crucial de comprendre la cause sous-jacente et de la corriger. Cela peut impliquer de revoir la configuration du test, de corriger les problèmes techniques ou de réexaminer les critères de segmentation des utilisateurs.
  • Prévention : La meilleure manière de gérer le SRM est de le prévenir. Cela implique une planification minutieuse du test, une mise en œuvre technique précise et une surveillance continue du test pour détecter tout écart dès que possible.

En conclusion, le Sample Ratio Mismatch est un aspect important à surveiller dans le processus d'A/B testing, car il peut sérieusement compromettre la validité et la fiabilité des résultats du test.

Un contrôle et une analyse appropriés sont essentiels pour garantir que les conclusions tirées des tests A/B sont fondées et précises.

Quand procéder à l’analyse de résultats ?

L'analyse des résultats d'un test A/B doit être effectuée à un moment approprié pour garantir la validité et la fiabilité des conclusions.

Voici quelques considérations 7 points pour déterminer le bon moment pour procéder à cette analyse :

  1. Atteindre la Taille d'Échantillon Requise : Avant de commencer l'analyse, il est crucial que la taille d'échantillon prévue pour le test soit atteinte. Cette taille est généralement déterminée lors de la phase de planification du test en fonction de la puissance statistique désirée et du taux de conversion attendu.
  2. Durée du Test : Le test doit durer suffisamment longtemps pour capturer les variations dans le comportement des utilisateurs, ce qui peut inclure les variations hebdomadaires ou saisonnières. Une durée courante pour un test A/B est de 4 semaines environ, mais cela peut varier en fonction de la spécificité du site et du trafic.
  3. Périodes Spéciales : Évitez d'analyser les résultats pendant ou immédiatement après des périodes atypiques, telles que les vacances, les promotions spéciales ou les événements majeurs qui pourraient affecter le comportement des utilisateurs.
  4. Analyse Intermédiaire : Dans certains cas, une analyse intermédiaire peut être réalisée pour s'assurer que le test se déroule comme prévu. Cependant, ces analyses doivent être effectuées avec prudence pour éviter de prendre des décisions prématurées basées sur des données incomplètes.
  5. Arrêt Prématuré : Évitez de stopper le test trop tôt, même si les résultats semblent concluants. Arrêter un test avant que tous les critères ci-dessus ne soient remplis peut mener à des conclusions erronées.

En résumé, l'analyse des résultats d'un test A/B doit être effectuée après avoir atteint la taille d'échantillon nécessaire, en tenant compte de la durée du test et de la stabilité des données, tout en évitant les périodes atypiques.

Une planification et une patience appropriées sont essentielles pour garantir que les résultats du test sont fiables et significatifs.

Segmenter les résultats

Segmentation données A/B test

L’objectif est d’observer les résultats de manière continue sans vous précipiter.

N’observez pas les résultats sur vos outils mais bien sûr Google Analytics, c’est là que vos résultats sont les plus fiables. De plus, Google Analytics va vous permettre de segmenter vos données, de les comparer à d’autres chiffres et de mieux comprendre leur signification.

La segmentation est ultra-importante dans l’analyse des résultats. Afin d’avoir une approche plus personnalisée vous pouvez segmenter en fonction de beaucoup de choses :

  • Type de source
  • Type de navigateur
  • Nouveaux visiteurs / visiteurs réguliers
  • Nouveaux acheteurs / Acheteurs réguliers
  • Abonnés
  • Mobile / Tablette / Ordinateur
  • Tranche d’âge

En faisant cela, vous serez en mesure de comprendre quels sont les points de frictions que rencontrent vos utilisateurs en fonction de segments bien précis.

Les différentes méthodes d’analyses

Méthode fréquentiste vs bayesienne

Méthode fréquentiste

La méthode fréquentiste est une approche statistique couramment utilisée pour analyser les résultats des tests A/B. Voici une définition détaillée de cette méthode :

Définition :

La méthode fréquentiste repose sur la fréquence ou la proportion avec laquelle un événement se produit dans des échantillons répétés.

Dans le contexte des tests A/B, elle implique de comparer les performances de deux variantes (A et B) en mesurant une métrique spécifique (comme le taux de conversion) et en déterminant la probabilité que les différences observées entre les groupes soient dues au hasard.

Dans le cadre des tests A/B, la méthode fréquentiste implique de :

  • Recueillir des données sur les deux variantes, A et B, sur une période définie.
  • Calculer la métrique d'intérêt (par exemple, le taux de conversion) pour chaque variante.
  • Utiliser un test statistique (comme un test t de Student ou un test du chi-carré) pour déterminer si les différences observées sont statistiquement significatives.
  • Interpréter les résultats en fonction de la p-value et du niveau de signification prédéfini.

Les limites de la méthode fréquentiste

  • La méthode fréquentiste ne prend pas en compte les connaissances antérieures ou les probabilités a priori.
  • Elle peut être sensible à la taille de l'échantillon : de très grandes tailles d'échantillon peuvent rendre des différences minimes statistiquement significatives.

En conclusion, la méthode fréquentiste est un outil puissant pour analyser les résultats des tests A/B, offrant une approche structurée et rigoureuse pour évaluer la significativité statistique des différences entre les variantes testées.

Cependant, comme toute méthode statistique, elle a ses limites et doit être appliquée en tenant compte du contexte global de l'expérience et des données disponibles.

La méthode bayesienne

La méthode bayésienne pour l'analyse des tests A/B est une approche statistique qui repose sur le théorème de Bayes.

Elle est la méthode la plus utilisée en A/B test car elle est plus simple et plus pratique.

Cette méthode intègre des connaissances ou des croyances préalables (a priori) dans l'analyse et les met à jour avec des données d'expérience pour obtenir une compréhension plus complète (a posteriori) des résultats testés. Voici une définition détaillée de cette méthode :

Définition :

La méthode bayésienne évalue la probabilité d'une hypothèse en tenant compte non seulement des données actuelles mais aussi des croyances antérieures.

Contrairement à l'approche fréquentiste, qui teste une hypothèse sans tenir compte des connaissances antérieures, l'approche bayésienne combine les données observées avec des informations préexistantes pour former une conclusion mise à jour.

Dans le cadre des tests A/B, la méthode bayésienne implique de :

  • Définir des distributions de probabilité a priori pour les paramètres d'intérêt (comme le taux de conversion).
  • Collecter des données des variantes A et B.
  • Utiliser le théorème de Bayes pour mettre à jour les croyances a priori avec les données collectées, aboutissant à la distribution a posteriori.
  • Analyser la distribution a posteriori pour prendre des décisions éclairées sur la performance des variantes.

Avantages :

  • Incorporation de Connaissances Antérieures : Permet d'intégrer des connaissances ou des données historiques dans l'analyse.
  • Flexibilité : Peut gérer des tailles d'échantillons plus petites et est moins sensible aux problèmes de taille d'échantillon que les méthodes fréquentistes.
  • Interprétation Intuitive : Fournit des résultats probabilistes qui sont souvent plus faciles à interpréter pour la prise de décision.
  • Gestion de l'Incertitude : Offre une meilleure compréhension de l'incertitude associée aux estimations.

Limites :

  • Complexité Computationnelle : Peut être plus exigeante en termes de calcul, surtout pour des modèles complexes.
  • Choix des Priors : Le choix des distributions a priori peut être subjectif et influencer les résultats.

En conclusion, la méthode bayésienne pour l'analyse des tests A/B offre une approche flexible et intuitive qui prend en compte à la fois les données nouvelles et les connaissances antérieures. Elle est particulièrement utile pour les décisions dans des contextes incertains ou avec des données limitées. Cependant, elle requiert une attention particulière dans le choix des informations a priori et peut nécessiter des ressources computationnelles plus importantes.

Conclusion

L'A/B Testing n'est pas un simple gadget ou une tendance éphémère dans le monde du marketing digital; il s'est établi comme un outil fondamental pour toute stratégie de marketing réussie.

Grâce à son approche basée sur des données empiriques, il offre une méthode scientifique d'optimisation qui peut s'appliquer à presque tous les aspects du parcours utilisateur, des visuels aux messages, en passant par la structure même des pages web.

Le paysage numérique est en constante évolution, caractérisé par des changements rapides dans le comportement des utilisateurs, les technologies disponibles et les algorithmes des moteurs de recherche.

Dans un environnement aussi dynamique et compétitif, l'A/B Testing agit comme une boussole, fournissant des indications basées sur des données sur ce qui fonctionne et ce qui doit être ajusté.

Mais rappelez-vous, l'A/B Testing n'est pas une action unique, mais un processus continu d'apprentissage et d'optimisation. C'est un engagement envers l'excellence, l'amélioration constante et, en fin de compte, le succès dans une stratégie d’optimisation.

Les avantages sont clairs, et les outils nécessaires sont à votre disposition. Alors, commencez à tester dès aujourd'hui et transformez vos suppositions en stratégies, vos questions en réponses, et vos visiteurs en clients fidèles.

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