L'A/B testing pour optimiser vos conversions

L’A/B testing est un outil au service de la stratégie d’optimisation des conversions qui permet de valider statistiquement des hypothèses pour comprendre le comportement des internautes.

Il est important de préciser qu’une stratégie d’A/B testing doit être alimentée en amont par d’autres outils qui vont apporter davantage d’informations sur les internautes pour déceler les hypothèses à tester.

La clé du succès d’une stratégie d’A/B testing réside dans l’identification d’hypothèses fortes qui peuvent impacter positivement la conversion. Si tester au hasard, sans pouvoir apporter de réelles justifications aux hypothèses testées, peut se justifier lors de la prise en main d’un outil de testing, cette pratique doit rapidement céder sa place à une stratégie aux fondations solides. Avoir un bon outil d’A/B testing est donc nécessaire, mais pas toujours suffisant si les pratiques de conversions sont complexes.

Qu’est-ce que l’A/B testing ?

L’A/B testing est une pratique qui consiste à soumettre à un échantillon de consommateurs plusieurs versions d’une page web et de mesurer précisément les performances de chaque version sur des indicateurs réels tels que l’engagement de l’internaute ou son comportement d’achat.

Mobile Testing

Méthode de collecte de données rapide et peu coûteuse, l’A/B testing porte sur une population importante et présente peu de biais, les internautes n’ayant pas connaissance du test. Cette méthode scientifique replace les données au cœur de la prise de décision, relaye les avis personnels et suppositions au second plan et accélère ainsi la prise de décision.
Utilisé en complément des outils d’analyse du comportement de l’internaute, l’A/B testing permet de résoudre les problèmes mis en lumière. On ne se cantonne plus à pointer du doigt un problème ; on vérifie également si l’hypothèse avancée pour le résoudre, via l’A/B testing, est vraie ou fausse, on mesure son impact en chiffres selon des indicateurs personnalisés (KPIs), comme le pourcentage d’amélioration du taux d’achat, du taux d’ajout au panier, du taux d’accès à une page en particulier, du taux de rebond, du panier moyen en valeur, etc.

A/B Testing Reporting

L’A/B testing ne se limite pas aux sites marchands. Les sites médias, par exemple, sont de plus en plus conscients de l’intérêt de l’A/B testing, même s’il est plus difficile de quantifier les gains que pour un site e-commerce.

La solution de testing AB Tasty

AB Tasty est la solution incontournable d’A/B testing en mode SaaS (Software as a Service). Alors que certains outils d’A/B testing nécessitent une mise en œuvre complexe impliquant le recours à des équipes techniques pour modifier le code source des pages à tester, la solution AB Tasty permet aux équipes marketing et e-business de lancer un test et de modifier eux-mêmes les pages de son site via son éditeur WYSIWYG (What You See Is What You Get).

Son éditeur graphique permet notamment de modifier les pages d’un site sans compétences techniques et de suivre les indicateurs business spécifiques à chaque site. Elle propose à ce titre une interface de reporting indiquant notamment les conversions enregistrées par variation, le taux de conversion, le % d’amélioration par rapport à l’originale et l’indice de fiabilité statistique enregistrée pour chaque variation.

WYSIWYG Editor

Les utilisateurs de l’outil d’A/B testing AB Tasty peuvent ainsi rapidement concrétiser leurs idées d’optimisation et gagnent en rapidité d’exécution pour créer et lancer les tests qui amélioreront les parcours utilisateurs et leur rentabilité.

Les bonnes pratiques de l’A/B testing

Se doter d’un cadre méthodologique rigoureux est le meilleur moyen d’obtenir des résultats concrets d’un programme d’A/B testing. Plusieurs étapes sont à respecter.

Vous devez avant toute chose définir vos objectifs et vos attentes. Il est inutile de se fixer des objectifs intenables qui ne seraient que source de déception. On mesure le succès lorsqu’un test A/B produit un effet positif sur l’engagement des internautes même si ces derniers ne convertissement pas directement. Si seul le taux de conversion global est mesuré (la macro conversion), de nombreux tests A/B échoueront. Une modification peut en effet n’avoir aucun impact sur le taux de conversion global mais impacter positivement les micros conversions telles que l’ajout au panier qui sont autant d’étapes vers la macro conversion.

Il est indispensable de hiérarchiser et segmenter vos tests A/B. Vous devez privilégier les endroits les plus stratégiques de votre site web comme la page d’accueil, les titres de catégories ou encore la taille des blocs. Vous obtiendrez des résultats plus rapidement car plus d’internautes seront affectés aux tests. Mais dans certains cas, mener un test A/B sur l’ensemble des internautes d’un site n’a pas de sens et peut même fausser les résultats. Il sera inutile de soumettre à un test A/B visant à augmenter le nombre d’inscription au site, les internautes déjà inscrits.

Avant de pouvoir analyser les résultats de vos tests A/B, vous devez obtenir un niveau statistique de confiance de 95%, montrant que les différences de résultats entre les variations étant dues au hasard sont très faibles.

Dès lors que l’une des variations surperforme l’originale avec certitude, il est temps de mettre en production la variation gagnante pour valider les gains constatés. Le temps que les changements passent en production et pour ne perdre aucun gain, notre solution de testing A/B AB Tasty vous propose d’afficher la variation gagnante à 100% des internautes.

Enfin, testez en permanence car l’A/B testing est un processus d’optimisation continue. À l’issue de chaque test A/B, des enseignements sont tirés et viennent alimenter de nouvelles hypothèses de tests A/B pour étoffer la roadmap. C’est, par ailleurs, dans la durée que les efforts porteront leurs fruits : les premiers tests A/B ne produiront certainement pas les résultats escomptés, car la construction d’une expertise prend du temps.

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