Qu'est-ce que l'A/B testing ? Comment réaliser des tests A/B ?

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.

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

L’A/B testing est une méthode qui consiste à tester deux variations d’une seule page web afin d’observer laquelle convertit le mieux.

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

Les conversions sur ces variations peuvent avoir différentes formes :

• Appels à l'action (CTA): Le bouton "Acheter maintenant" fonctionne-t-il mieux en rouge ou en bleu?
• Tarification: Est-ce que l'affichage des prix mensuels augmente les conversions par rapport aux prix annuels?
• Contenu d'e-mail: Quel type de contenu génère le plus d'engagement dans vos campagnes par e-mail?
• Design du site: Une modification dans la disposition des éléments peut-elle rendre la navigation plus intuitive et augmenter le temps passé sur le site?

Les variantes peuvent être créées à partir d’une modification au niveau de l’appel à l’action, du contenu texte, des couleurs, des emplacements, etc.

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. Nous allons voir ça en détail un peu plus loin.

Il existe d’autres variantes d’A/B testing, notamment les tests A/B/n qui nécessitent plus de trafic et qui sont moins communs que les tests A/B.

Les tests A/B/n

L'A/B/n Testing est une extension de l'A/B Testing classique, qui permet de tester plus de deux variantes en même temps. Dans un test A/B/n, le "n" représente le nombre total de versions que vous souhaitez tester, y compris la version originale. Par exemple, si vous avez une page d'accueil et souhaitez tester deux nouvelles alternatives en plus de l'original, vous auriez un A/B/C Test

Le but va donc être deux tester simultanément plusieurs modifications que vous aurez apportées afin de voir quelle combinaison fonctionne le mieux.

Comment ça fonctionne ?

Tout comme avec les tests A/B classiques, le trafic est divisé entre toutes les versions que vous souhaitez tester. Si vous avez une version A (originale), une version B et une version C, vous pourriez diviser le trafic en trois, envoyant un tiers des visiteurs à chaque version.

Avantages et Inconvénients

Avantages :

1. Rapidité de test : Tester plusieurs versions en même temps peut être plus rapide que de faire des séries de tests A/B.
2. Polyvalence : Utile lorsque vous avez plusieurs idées d'améliorations et que vous voulez savoir laquelle est la meilleure.
3. Complexité des données : Vous pouvez obtenir des informations plus complexes sur les comportements des utilisateurs et les préférences du marché.

Inconvénients :

1. Complexité : Les tests A/B/n sont plus difficiles à configurer et à analyser.
2. Risque d'Erreur : Avec plus de variables, le risque d'erreurs ou de fausses conclusions augmente.
3. Trafic nécessaire : Plus vous avez de versions, plus vous aurez besoin d'un grand volume de trafic pour obtenir des résultats statistiquement significatifs.

Quand utiliser l'A/B/n Test?

L'A/B/n Testing est particulièrement utile lorsque :

1. Vous êtes déjà familiarisé avec l'A/B Testing et vous souhaitez explorer plus en profondeur.
2. Vous avez plusieurs idées de changements et vous ne voulez pas passer des mois à les tester séparément.
3. Vous êtes certain de disposer du volume de trafic nécessaire pour obtenir des résultats statistiquement valides.

En somme, l'A/B/n Test est une manière plus avancée de faire de l'optimisation, mais elle nécessite aussi une planification plus soignée et une analyse plus approfondie. C'est un outil puissant pour les marketeurs qui cherchent à pousser les limites de l'optimisation et à prendre des décisions basées sur des données encore plus robustes. Bien sûr les tests A/B et les tests A/B/n sont tous deux efficaces mais sont différents.

Les tests A/B seront efficaces pour déterminer rapidement et efficacement les meilleures dispositions

Les tests A/B/n sont efficaces pour peaufiner vos mises en pages.

Le problème avec les tests A/B/n est qu’ils nécessitent une tonne de trafic. C’est pour cela que la plupart des entreprises se contentent de faire exclusivement des tests A/B.

Les tests A/B demandent moins de ressources, moins de trafic et sont plus simples à déployer.

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. La question n'est pas de savoir si vous devriez le faire, mais pourquoi vous ne le faites pas déjà. 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.

Qualité sur quantité

Dans le monde du marketing digital, il n'est pas toujours question de générer plus de trafic, mais plutôt de générer du trafic de meilleure qualité. L'A/B Testing vous aide à affiner vos stratégies pour attirer un trafic plus qualifié, ce qui se traduit généralement par un meilleur taux de conversion.

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.

Éclairer les décisions d'affaires

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.

Comment créer des tests A/B efficaces ?

L’une des erreurs fondamentales qu’ont tendance à commettre les entreprises est de se fier à leur intuition pour réaliser des tests A/B.

Ils ont entendu une seule fois un client se plaindre d’un Call To Action trop petit, alors ils se mettent à lancer une campagne d’A/B testing en créant une variation sur leur CTA.

Cela ne marche pas comme ça. Même si c’est un utilisateur qui vous a fait une remarque il y a deux ans, il ne faut pas se fier à vos intuitions et à vos idées reçues.

La meilleure façon de créer de bonnes hypothèses et de faire une recherche UX sérieuse avec un processus clair.

Recherche UX

Il n’existe pas de meilleure technique ou de meilleure méthode pour effectuer des tests A/B. Chaque cas est unique. C’est pour cela qu’il faut toujours effectuer des recherches sur vos utilisateurs avant d'émettre des hypothèses pour de l’A/B testing.

Comme je l’ai déjà dit, l’erreur ultime serait de se fier à votre intuition. Attention à ça, prêtez surtout attention aux résultats que vous avez concernant votre recherche.

Même si vos idées semblent bonnes, il vous faut un processus et une approche structurée afin de ne pas partir dans tous les sens.

L’A/B testing ne doit pas être un point de départ pour votre recherche et vos tests UX mais bien un point d’arrivé.

Pour cela, avant de faire des tests A/B, vous devez réfléchir à votre stratégie, vos objectifs commerciaux, vos stats, les KPI mais surtout à vos utilisateurs.

Pour connaître au mieux le comportement de vos utilisateurs face à votre site web et faire une recherche UX efficace, vous devez passer par plusieurs étapes :

L'évaluation heuristique : l’évaluation désigne le fait de détecter des problèmes d’ergonomie et d’utilisabilité selon une intuition, mais selon une intuition d’expert. Un expert saura vous dire en un clin d’œil ce qui globalement ne va pas sur votre plateforme.

Certains problèmes ne nécessitent pas de tests utilisateurs pour être identifiées, c’est là que l'évaluation heuristique est intéressante. Elle va vous permettre de traiter différents points sur votre site internet comme la clarté, la simplicité, la reconnaissance, les points de frictions, les propositions de valeur, etc.

Analyse des statistiques : Analyser les statistiques signifie observer les données quantitatives que vous avez concernant les conversions, le comportement des utilisateurs, l’acquisition, etc.

Ces statistiques peuvent être récupérées sur Google Analytics ou sur Search Console par exemple.

L’objectif ici est d’observer les chiffres de sorte à ce qu’ils vous donnent des indices concernant les possibles points à A/B tester et à améliorer sur vos pages.

Quel est le taux de rebond sur vos pages produits ? Quel est le temps moyen passé sur votre page service ? Quel est le taux de conversion sur téléphone, tablette ?

Par exemple, un faible taux de conversion sur la version mobile comparé à la version ordinateur peut vous donner des indices sur des possibles tests à effectuer sur la version mobile.

Enquêtes : Il est aussi primordial de passer par une étape où vous demandez directement l’avis des utilisateurs. Cette étape va vous permettre d’avoir des données qualitatives pertinentes qui vont vous aider à comprendre vos utilisateurs.

Que ce soit avec des questionnaires en ligne, des entretiens téléphoniques ou des messages, l’important est de récolter le plus d’informations possibles concernant vos utilisateurs et leur comportement face à votre site.

Posez donc des questions sur leur parcours d’achat, sur ce qui les gêne sur votre site web. Orientez vos questions sur l'expérience utilisateur de votre site web.

En faisant cela, vous serez en mesure de savoir ce qu’il y a à améliorer sur votre site pour ensuite réaliser des test A/B cohérents.

Pour aller plus loin dans la recherche UX.

Hiérarchiser les hypothèses

Maintenant que vous avez quelques idées sur ce qui peut être A/B testé sur votre site web, il est temps de ranger ces idées et de les hiérarchiser.

Il est important lors d’une campagne d’A/B testing d’être organisé. Ne vous précipitez donc pas sur tous les changements possibles.

Pour pouvoir effectuer vos tests de manière organisé, donnez une note à chacune de vos hypothèses en fonction de leur importance et de leur facilité à mettre en place.

Ainsi, vous serez en mesure d’appliquer vos tests A/B un par un sans vous emmêler les pinceaux.

Durée d'exécution des tests A/B

L’une des erreurs les plus commises lorsque des gens font des tests A/B, c’est qu’ils s'arrêtent quand ils ont atteint une signification statistique.

Si vous voyez qu’il y a plus de 90% de réussite sur une variante comparé à l’autre, ça ne veut pas forcément dire qu’il faut tirer directement des conclusions. Tout dépend de l’échantillon d'utilisation, de la période, de la saisonnalité, de la durée du tests A/B…

Par exemple, si vous avez effectué vos tests du Lundi au Vendredi, il se peut que vos résultats seront faussés. Peut-être que les utilisateurs en semaine ne se comportent pas de la même façon que les utilisateurs en week-end. Le mieux est de couvrir toutes les périodes possibles pour être sûr que vous ne passez à côté de rien.

L’échantillon est aussi un facteur important à prendre en compte, si vous avez un échantillon d’utilisateur trop faible, vous risquez d’avoir des résultats trompeurs.

Des outils comme evanmiller vous permettent d’identifier vos besoins en nombre d’utilisateurs pour effectuer des tests A/B significatifs.

De toute manière, retenez qu’il faut un nombre important de visiteurs pour des résultats concluants. Il n’existe pas de nombre magique de conversions à atteindre. Tout dépend des données que vous voulez avoir, de vos objectifs, de vos attentes…

Comment configurer des tests A/B ?

Les tests A/B ne sont pas forcément simples à mettre en place. Pour pouvoir être efficace dans sa mise en place, il est préférable d’avoir des connaissances en développement web, HTML, CSS, Javascript…

Mais aussi quelques compétences en rédaction, en persuasion et en UX.

Je vous conseille donc de faire appel à un professionnel si vous n’en êtes pas un.

Concernant l’outil à utiliser, ça n’est pas forcément l’outil qui est le plus important. Ce qui est le plus important c’est le processus que l’on a vu juste avant.

Choisir le bon outil pour votre A/B Testing peut avoir un impact significatif sur la qualité de vos tests, l'efficacité de votre temps et l'exactitude de vos résultats. Voici une sélection d'outils qui se distinguent dans ce domaine, chacun ayant ses propres avantages spécifiques.

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.

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Analyser les résultats des tests A/B

Une fois que vous avez lancé la machine, c’est là qu’un travail délicat doit être fait. Celui d’analyser les résultats.

Observer les résultats et le comportement des utilisateurs face à vos variantes n’est pas un travail à prendre à la légère. Ce n’est pas juste observer une courbe et tirer des conclusions hâtivement.

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

N’observez pas les résultats sur vos outils mais bien sur 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’autre 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.

Quand effectuer des tests A/B ?

Il n'existe pas de meilleur moment pour effectuer des tests AB. Mais il existe des moments où vous ne devez surtout pas en faire.

Par exemple, rien ne sert d’effectuer de l’A/B testing si vous n’avez pas de trafic et si vous venez de lancer votre site web. Ca n’a aucun sens. Travaillez d’abord votre acquisition avant de travailler votre conversion.

Penchez-vous sur de l’AB testing lorsque vous avez pas mal de trafic et que vous ne savez pas comment augmenter votre taux de conversion.

C’est à ce moment précis qu’il faut mettre en place une recherche UX avancée afin de mieux comprendre vos utilisateurs et d’en convertir un plus grand nombre.

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.

Nous avons exploré pourquoi il est si crucial, comment le mettre en œuvre efficacement, et même examiné des études de cas et des outils recommandés. 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 le monde digital.

Si vous n'avez pas encore intégré l'A/B Testing dans votre stratégie marketing, le moment est venu de le faire. 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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