Pourquoi et comment utiliser l'A/B testing ?

L'A/B testing, également appelé test fractionné, est une méthode permettant de déterminer laquelle des différentes variantes d'une expérience en ligne est la plus performante en présentant chaque version aux utilisateurs au hasard et en analysant les résultats. Les tests A/B démontrent l'efficacité des changements potentiels, permettant des décisions basées sur les données et garantissant des impacts positifs.

Les A/B tests peuvent faire bien plus que prouver l'impact des changements sur vos conversions à court terme. Cela vous aide à prioriser ce qu'il faut faire à l'avenir. Utilisés de manière continue et cohérente, les tests peuvent améliorer l'expérience globale de votre utilisateur, en augmentant vos taux de conversion à court terme et au fil du temps. L'A/B testing est l'un des composants du processus d'optimisation des taux de conversion , ou Conversion Rate Optimization (CRO).

Les avantages de l'A/B testing

1. Amélioration de l'engagement des utilisateurs

Les éléments d'une page, d'une application, d'une annonce ou d'e-mails pouvant être A/B testés incluent le titre, les images, les formulaires, les boutons call to action (CTA), la mise en page, les polices et les couleurs, entre autres. Tester un changement à la fois montrera ce qui a affecté le comportement des utilisateurs et ce qui ne l'a pas fait. La mise à jour de l'expérience avec les changements « gagnants » améliorera l'expérience utilisateur dans son ensemble.

2. Contenu texte amélioré

Le test du contenu publicitaire, par exemple, nécessite une liste d'améliorations potentielles à montrer aux utilisateurs. Le processus même de création, d'examen et d'évaluation de ces tests élimine du wording inefficace et rend les versions finales plus efficaces..

3. Taux de rebond réduits

Les A/B tests indiquent la combinaison d'éléments qui permettent de garder les visiteurs sur le site ou l'application plus longtemps. Plus les visiteurs passent de temps sur le site, plus ils découvriront la valeur du contenu, conduisant potentiellement à une conversion.

4. Augmentation des taux de conversion

L'A/B testing est le moyen le plus simple et le plus efficace pour déterminer la meilleure version pour convertir les visites en inscriptions et en achats. Savoir ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas permet de convertir plus de prospects.

5. Valeurs de conversion plus élevées

Les enseignements des A/B tests appliqués avec succès à une expérience peuvent être appliqués à d'autres expériences, y compris des pages pour des produits et services plus chers. Un meilleur engagement sur ces pages démontrera des augmentations similaires des conversions.

De nouvelles expériences peuvent être testées avant de lancer un nouveau produit en vente avec la version avec un taux de conversion déjà optimisé.

6. Facilité d'analyse

Déterminer un gagnant et un perdant d'un A/B test est simple : quelles sont les métriques de la page ou de l'application qui se rapprochent le plus de ses objectifs (temps passé, nombre de pages, conversions, achats).

Les dashboard des outils d'A/B testing montrent en temps réel les données et permettent de déterminer en un coup d'oeil quelle version est susceptible de générer les meilleurs performances par rapport aux objectifs définis.

7. Résultats rapides

Même une taille d'échantillon relativement petite dans un A/B test peut fournir des résultats significatifs et exploitables quant aux changements les plus intéressants pour les utilisateurs. Cependant tout dépend de l'objectif que vous donnez à votre A/B testing, plus les étapes sont longues avant l'atteinte de l'objectif plus il faudra de volume de tests. Privilégiez des objectifs proches de la page où vous avez créé une expérience.

8. Tout est testable

Les formulaires, les images et le texte sont des éléments typiques pour les tests et la mise à jour, mais tout élément d'une page ou d'une application peut être modifié et testé. Le style du titre, les couleurs des boutons CTA, la longueur du formulaire, emplacement des blocks de texte... peuvent tous affecter l'engagement des utilisateurs et les taux de conversion d'une manière qui ne sera peut-être jamais connue s'ils ne sont pas testés. Aucune idée ne doit être rejetée sans avoir été testé. Les A/B tests et leur analyse prouvent ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

9. Risques réduits

Grâce aux A/B tests, il est possible d'éviter les engagements à des changements coûteux et chronophages qui se sont avérés inefficaces. Les décisions importantes peuvent s'appuyer sur des données fiables, en évitant les erreurs qui pourraient autrement monopoliser les ressources et une perte de gain.

La façon la plus évidente d'utiliser les A/B tests est de l'utiliser pour exclure quelque chose. Si vous voyez que faire un changement fait diminuer les conversions, abandonné et lancé une nouvelle expérience avant d'entreprendre des modifications.

10. Réduction des abandons de panier

Pour le e-commerce, faire en sorte qu'un utilisateur effectue le paiement après avoir cliqué sur « acheter » sur un article est un défi important, car la plupart des clients potentiels abandonnent leur panier avant de payer (en moyenne 70%). Les A/B testing peuvent aider à trouver la combinaison optimale d'ajustements aux pages de commande qui amènera les utilisateurs à valider un moyen de paiement.

L'A/B testing permet d'analyser le comportement des utilisateurs à travers tout l'entonnoir de conversion. L'expérience utilisateur entre le paiement et la saisie d'une adresse de livraison est l'un des meilleur endroit sur lequel se concentrer avec les A/B tests.

11. Augmentation des ventes

Tous les avantages des A/B tests mentionnés ci-dessus servent à augmenter le taux de conversion des ventes. Au-delà de l'augmentation initiale des ventes générée par les changements optimisés, les tests offrent de meilleures expériences utilisateur qui, à leur tour, renforcent la confiance dans la marque, créant des clients fidèles et réguliers et, par conséquent, une augmentation du volume des ventes.

Comment lancer un A/B test ?

Il existe plusieurs métriques qui peuvent être analysés grâce mais comment commencer à lancer un A/B test.

Exemple du dashboard des résultats d'une expérience sur Google Optimize

1. Optez pour des modifications faciles

Inculquer une culture d'expérimentation en A/B testant des éléments d'expérience utilisateur qui sont faciles à changer mais qui ont toujours de gros impacts potentiels. Testez les modifications pour optimiser le titre de votre page de destination et les CTA, en ajustant le wording pour déterminer le meilleur message. Un changement de titre pourrait entraîner une augmentation de 50 % ou plus des conversions. Avec ce gain rapide, vous serez autorisé et encouragé à effectuer des tests supplémentaires.

2. Trouvez vos points de friction

Lorsque vous réfléchissez à ce qu'il faut tester, examinez votre entonnoir de conversion pour déterminer où vous perdez des conversions potentielles. Appuyer vous sur les données site-centric sur Google analytics ou autres outils d'analyse de votre site.

Déterminez quel est le taux de conversion à chaque étape de l'entonnoir de conversion. Concentrez-vous sur l'endroit où se produit la plus grande baisse. Optimiser cela aura le plus grand impact sur le volume de conversions finales.

3. Testez les modifications uniquement là où des modifications sont nécessaires

S'il n'est pas cassé, n'essayez pas de le changer.

Si une page a un taux de conversion de 99%, vous n'avez pas de problème. Mais si vous l'ouvrez aux A/B tests, les utilisateurs ne se retrouveront pas en fonction de leurs préférences, tester cela est une perte de temps. Concentrez vos ressources sur ce qui fonctionne le moins.

4. Rendez A et B significativement différents

Les A/B testing peuvent valider une décision d'apporter un changement ou de garder les choses telles qu'elles sont même si la mise à jour proposée est sensiblement différente de l'original.

Ajouter une virgule ne va pas faire de différence, choisissez quelque chose de complètement différent, pas simplement une autre façon de dire la même chose. Il doit y avoir un contraste élevé entre les deux variantes mais toujours en gardant le style et code de la marque. S'il y a trop de contraste, vous pouvez toujours le réduire.

5. Obtenez des idées de tout le monde

La partie la plus difficile des A/B tests est de trouver ce qu'il faut changer et comment le changer. En ce qui concerne l'expérience utilisateur, il est important de sortir des sentiers battus pour trouver des idées. Au delà des équipes qui travail sur le projet, demander à des personnes extérieurs qui n'ont pas d'apriori et pourront vous donner des idées précieuses.

Par ailleurs, vous pouvez récolter des données qualitatives grâce à des outils de heatmap et de recording comme Hotjat ou Microsoft Clarity, que nous verrons dans article dédié.

6. Contrôle du temps

Pour prouver la causalité, un A/B test a besoin de variables de contrôle, les éléments qui sont conservés les mêmes tout au long de l'expérience. Une variable à contrôler est le temps, c'est-à-dire la période pendant laquelle le test est exécuté. N'exécutez pas les tests de manière séquentielle : la période d'un test A/B doit être la même pour les variables « A » et « B » afin que la base d'utilisateurs voyant chaque version soit la même.

7. Exécutez les tests par incréments d'une semaine

À moins que vous ne prévoyiez de publier différentes versions de votre page ou application le week-end, votre A/B test devrait durer suffisamment longtemps pour assurer une semaine complète de trafic. Cela garantit que vous obtiendrez des résultats globaux précis qui tiennent compte des creux et des pics dus au jour de la semaine et à l'heure de la journée.

8. Toujours innover

Les A/B tests vous permettent d'optimiser votre site ou votre application via des améliorations incrémentielles qui donnent des résultats rapides et positifs. Mais ne laissez pas les succès à court terme remplacer une véritable innovation qui nécessite une prise de risque, mais qui a également le plus grand potentiel pour des retours encore plus importants.

Conclusion

Maintenant que nous avons vu comment et pourquoi lancer des A/B test pour l'optimisation de vos taux de conversion, nous verrons la différence entre l'A/B testing et les test multivariés, multivariate test (MVT).

Dans un autres articles nous ferons une analyse des principales plateformes d'A/B testing.