On s’imagine souvent que, faire des tests A/B pour améliorer les performances de son site e-commerce passe, par exemple, par un rapide changement de couleur du bouton « acheter ». On pense alors, à tort ou à raison (parfois !), que modifier le rouge de l’icône, par du vert, contribuera à accroître de manière drastique son taux de conversion. Or, c’est en réalité une erreur que de s’imaginer que des modifications basiques et rapides apportées au niveau du design de vos pages, conduiront à une amélioration significative de vos résultats !

En effet, encore bien trop peu de gens s’interrogent sur les vraies origines du succès (ou de l’échec !) des changements qu’ils mettent en place pour améliorer leur taux de conversion (ou autre donnée de mesure) et il est important de savoir déterminer à la fois le problème et les hypothèses qui vous permettront d’obtenir les meilleurs résultats, en s’inscrivant sur du long terme car, comme l’illustre l’exemple ci-dessous, il s’agit bien souvent de croître du simple au double !

Aussi, plutôt que de foncer tête baissée et trouver une solution « bricolée », il est bien souvent préférable de savoir prendre du recul pour :

1/ Identifier le véritable problème à la source de mauvaises performances (Exemple : un taux de rebond élevé sur votre landing page, ou un taux d’abandon élevé au moment de la facturation sur votre site)

2/ Établir une hypothèse à partir de laquelle pourrait découler le problème identifié (Exemple : « nos clients ne comprennent pas immédiatement les caractéristiques de nos produits lorsqu’ils lisent les fiches sur notre site e-commerce »)

Cette deuxième étape, qui peut sembler difficile puisqu’elle requiert une capacité d’introspection et un regard critique sur le site existant, s’avère néanmoins cruciale pour qui souhaite voir ses KPIs s’améliorer de manière drastique !

Aussi, les questions auxquelles nous allons répondre ici seront donc les suivantes :

  • Qu’est-ce qu’une hypothèse de tests A/B pour un site e-commerce ?
  • L’hypothèse de tests A/B : la formule de départ
  • Quels sont les éléments à prendre en compte pour s’assurer que les hypothèses établies sont les bonnes et vous garantiront les meilleurs résultats ?

Les hypothèses de tests A/B : une définition courte, pour un sujet riche pour les professionnels du e-commerce !

Lorsque l’on consulte un dictionnaire, le mot « hypothèse » a une définition très simple (source Larousse) :

Proposition visant à fournir une explication vraisemblable d’un ensemble de faits, et qui doit être soumise au contrôle de l’expérience ou vérifiée dans ses conséquences.

Le premier point intéressant à soulever dans cette définition a trait à « l’ensemble de faits à expliquer » : les hypothèses de tests doivent toujours partir d’un problème clairement identifié. Surtout ne pas tester au hasard, au risque de perdre son temps.

Pour identifier ces problèmes, beaucoup de sources d’information sont à votre disposition :

  • Données web analytics. Si ces données n’expliquent pas le comportement des internautes, elles permettent de mettre en évidence des problèmes de conversion (ex. : identification des abandons de panier). Elles servent également à prioriser les pages à tester.
  • Évaluation heuristique et audit ergonomique. Ces analyses permettent d’appréhender à moindre coût l’expérience du site du point de vue de l’utilisateur, sur la base d’une grille d’analyse.
  • Tests utilisateurs. Ces données qualitatives sont limitées par la taille de l’échantillon, mais peuvent se révéler très riches en informations qui n’auraient pas été décelées avec des méthodes quantitatives. Elles révèlent souvent des problèmes de compréhension de l’offre ou d’ergonomie du site. Même si l’expérience peut parfois s’avérer quelque peu douloureuse au regard des potentielles remarques négatives, cela vous permettra de récupérer des données qualifiées sur des insights précis.
  • Eye tracking ou click tracking. Ces méthodes apportent de la visibilité sur la façon dont les internautes interagissent avec les éléments au sein d’une page et pas uniquement entre les pages.
  • Feedbacks clients. Les entreprises collectent déjà de nombreux retours de la part de leurs clients (ex. : commentaires et avis déposés sur le site, questions posées au service client). Leur analyse peut être complétée par la mise en place d’outils tels que des enquêtes clients ou encore des live chats pour collecter davantage d’information.

Ces outils vont vous aider à mettre en lumière les vrais problèmes impactant les performances de votre site, et sur le long terme, au-delà des solutions, c’est aussi un vrai gain de temps et d’argent !

Aussi, avant d’aller plus en détail dans le sujet, partons de ce qui constitue la base d’une hypothèse de test A/B !

L’hypothèse de tests A/B : la formule de départ

Au départ, la constitution des hypothèses de tests A/B peut sembler presque simple. Il s’agit principalement d’un changement et de son effet produit :

Changer (élément testé) de ___________ en _____________ va me permettre d’augmenter/ diminuer (l’unité de mesure définie).

Cette formule n’est, à ce stade, qu’une supposition théorique, qu’il conviendra de prouver ou désapprouver, mais elle vous servira de fil rouge dans la résolution du problème rencontré.
Point important cependant : l’impact du changement que vous souhaitez apporter doit toujours être mesurable en des termes quantifiables (taux de conversion, taux de rebond, taux d’abandon etc. …).
Voici ci-dessous quelques exemples d’hypothèses formulées selon la formule exposée ci-dessus et applicables au e-commerce :

Exemple #1
« Modifier notre call to action de « ACHETER VOS TICKETS MAINTENANT » en « LES TICKETS SE VENDENT RAPIDEMENT – SEULEMENT 50 ENCORE DISPONIBLES ! » va améliorer nos ventes sur notre site e-commerce. »

Exemple #2
«Raccourcir le formulaire en supprimant les champs facultatifs, tels que le téléphone et l’adresse postale, augmentera le nombre de contacts collectés. »

En complément, lorsque, au sein de ce processus de réflexion, vous réfléchissez à la solution que vous souhaitez implémenter, il faut nécessairement y intégrer la notion de « psychologie » du prospect en s’interrogeant sur le point suivant :

« Quel impact psychologique, le problème identifié peut-il provoquer dans l’esprit du client ? »

A titre d’exemple, si le problème que vous avez identifié est « il y a un manque de clarté dans le processus d’inscription au site, qui impacte la conversion vers l’acte d’achat », l’impact psychologique sur votre prospect peut être de la confusion à la lecture des informations. Au regard de ce constat, vous pourrez dès lors commencer à réfléchir de manière concrète à la solution pour corriger ce sentiment côté « client ». Ainsi, dans le cas présent, on pourra imaginer « intégrer une barre de progression matérialisant les différentes étapes de l’inscription ».

Point de vigilance cependant, cet aspect « psychologique » ne doit pas être intégré dans la formulation de votre hypothèse de test. Il faut toujours respecter la construction suivante : « Si je change cela, cela va causer cet effet-là ». Une fois vos résultats obtenus, vous devriez, dès lors, être capable de dire « c’est vrai »/ « c’est faux ». Il faut donc bien veiller à s’appuyer sur des suppositions concrètes et tangibles.

Enfin, et parce que s’arrêter en si bonne voie serait dommage, tout l’enjeu final dans la constitution des hypothèses de A/B test est d’identifier, rapidement, celle qui viendra servir le mieux votre business.

Optimiser la constitution d’hypothèses de test A/B efficaces pour les sites e-commerce

Il existe de nombreux éléments qui vont vous permettre de constituer des hypothèses de test A/B efficaces… En voici déjà 5 pour débuter (et vous inspirer) ! Ces bonnes pratiques vous offrent la possibilité de créer vos hypothèses en comparant votre site actuel et les propositions énoncées ci-dessous, et impactent directement les performances de conversion.

1. SUR LA HOMEPAGE

  1. Le header/ la bannière principale expliquant les produits/ les services proposés par le site permettent d’accroître la curiosité des clients et de prolonger leur temps de présence sur le site.
  2. Un call-to-action visible dès la connexion, va permettre d’augmenter les chances de clics
  3. Une section “ à propos”, très visible, va permettre de renforcer la confiance envers la marque, que ressentira le prospect en arrivant sur le site.

2. DANS LES RUBRIQUES PRODUIT

  1. Les filtres font largement économiser du temps aux clients. Ils peuvent rapidement trouver ce qu’ils cherchent.
  2. Valoriser une sélection des produits les plus populaires en haut des rubriques est un excellent point de départ à la génération de ventes.
  3. Un bouton/ lien “ en savoir plus” sous chaque produit, va encourager l’utilisateur à vouloir en découvrir plus !

3. DANS LES FICHES PRODUIT

  1. La recommandation « produit » crée une expérience plus personnalisée pour l’internaute et aide à augmenter son panier d’achat moyen
  2. Si le bouton “ajouter au panier” est l’élément le plus visible de la fiche produit, il va attirer l’attention du prospect, et faire augmenter le taux de clic.
  3. Un bouton “Ajouter au panier et payer” fait gagner du temps au client, la plupart payant en moyenne 1 transaction à la fois.
  4. L’ajout de boutons de partage “sociaux” est un moyen efficace de faire de la fiche produit, un contenu viral.

4. DANS LE PANIER

  1. La présence de logos tels que “certifié visa” renforce la confiance des clients envers le site
  2. Un bouton/ lien très visible de “Procéder au paiement” incite largement les utilisateurs à cliquer

5. LE PAIEMENT

  1. Une seule page pour le paiement permet de diminuer le temps de chargement entre deux pages, et de maintenir l’attention du client.
  2. Le paiement de la commande sans inscription, est quelque chose de très apprécié par les nouveaux prospects, qui ne sont pas forcément enclins à partager leurs informations personnelles au moment de la première connexion.
  3. Si les différentes étapes de paiement sont visibles pour l’utilisateur, alors il aura de la visibilité sur la suite de son parcours. Cela le rassurera et lui donnera envie d’aller au bout de son acte d’achat.

Pour terminer, même si la définition des hypothèses des tests A/B peut sembler un travail complexe et surtout méthodique, il ne faut pas oublier tous les bénéfices que cette étape pourra apporter à votre site e-commerce. Aussi, la prochaine fois que vous souhaiterez optimiser vos performances, pensez « analyse et data », avant « design et graphisme » : un bon début vers la mise en place d’hypothèses efficaces.