Le guide ultime des tests A/B

Table des matières

Notre guide complet est conçu pour vous fournir des informations expertes afin de maximiser les performances de votre site web et d’améliorer l’expérience utilisateur.

Qu’est-ce que le test A/B ?

Les tests A/B, également appelés tests de répartition, sont une technique marketing consistant à comparer deux versions d’une page web ou d’une application pour déterminer laquelle fonctionne le mieux. Ces versions, appelées A et B, sont présentées de manière aléatoire aux utilisateurs.

Une partie d’entre eux sera dirigée vers la première version, et le reste vers la seconde. Une analyse statistique des résultats permet ensuite de déterminer laquelle, A ou B, a obtenu les meilleurs résultats en fonction d’indicateurs prédéfinis tels que le taux de conversion.

En d’autres termes, vous pouvez vérifier quelle version génère le plus de clics, d’abonnements, d’achats, etc. Ces résultats vous permettent alors d’optimiser votre site web pour augmenter les conversions.

Exemples de tests A/B

Beaucoup d’entre vous cherchent peut-être des idées pour leurs prochains tests A/B. Bien que les possibilités de tests A/B sur votre site web soient infinies, s’inspirer d’exemples réussis peut souvent s’avérer très utile.

Voici quelques liens vers des exemples de tests A/B et leurs résultats :

Quels types de sites web sont concernés par les tests A/B ?

Tout site web peut tirer parti des tests A/B, car chaque site a une « raison d’être », et cette raison est quantifiable. Que vous soyez un site de commerce en ligne, un site d’actualités ou un site de génération de leads, les tests A/B peuvent apporter des améliorations significatives. Que votre objectif soit d’améliorer votre ROI, de réduire votre taux de rebond ou d’augmenter vos conversions, les tests A/B constituent une technique marketing pertinente et importante.

Lead

Le terme « lead » désigne un client potentiel dans un contexte de vente. L’e-mail marketing est particulièrement pertinent pour entretenir les leads grâce à un contenu régulier, en maintenant l’échange, en proposant des produits et en augmentant vos ventes. Avec les tests A/B appliqués aux e-mails, votre marque peut commencer à identifier les tendances et les facteurs communs qui entraînent des taux d’ouverture et de clics plus élevés.

Médias

Dans un contexte médiatique, il est plus pertinent de parler de « tests A/B éditoriaux ». Dans les secteurs proches de la presse, l’objectif des tests A/B est de mesurer le succès d’une catégorie de contenu spécifique. Par exemple, vous pouvez tester si un type de contenu correspond parfaitement à votre audience cible. Ici, contrairement à l’exemple précédent, les tests A/B ont une fonction éditoriale plutôt que commerciale. Tester les titres des contenus est une pratique courante dans l’industrie médiatique.

E-commerce

Sans surprise, l’objectif des tests A/B dans un contexte de e-commerce est de mesurer l’efficacité d’un site web ou d’une application commerciale en ligne à vendre ses produits. Les tests A/B utilisent le nombre de ventes réalisées pour déterminer quelle version est la plus performante. Il est particulièrement crucial de se concentrer sur la page d’accueil et le design des pages produits, mais il est également judicieux d’examiner tous les éléments visuels impliqués dans l’expérience d’achat, tels que les boutons et les appels à l’action.

Quels tests A/B devriez-vous utiliser ?

Test A/B classique : Le test A/B classique présente aux utilisateurs deux variations de vos pages sur la même URL. Cela permet de comparer deux ou plusieurs variations d’un même élément.

Split tests ou tests de redirection : Le split test redirige votre trafic vers une ou plusieurs URLs distinctes. Si vous hébergez de nouvelles pages sur votre serveur, cette approche peut être efficace.

Multivariate test ou MVT : Enfin, le Multivariate test (MVT) mesure l’impact de plusieurs changements sur une même page web. Par exemple, vous pouvez modifier votre bannière, la couleur de votre texte, la présentation, et bien plus.

En termes de technologie pour les tests A/B, vous pouvez :

Tester des sites web :

Les tests A/B sur le web permettent de comparer deux versions de votre page. Ensuite, les résultats sont analysés selon des objectifs prédéfinis : clics, achats, abonnements, etc.

Tester des applications mobiles natives :

Les tests A/B dans les applications mobiles sont plus complexes, car vous ne pouvez pas afficher deux versions après le téléchargement. Cependant, des mises à jour rapides permettent de modifier facilement le design et d’analyser directement les impacts.

Tester côté serveur via des APIs :

Une API est une interface de programmation permettant de se connecter à des applications pour échanger des données, facilitant la création automatique de campagnes ou la variation à partir de données enregistrées.

Tests A/B et optimisation des conversions

L’optimisation des conversions et les tests A/B sont deux méthodes permettant aux entreprises d’augmenter leurs profits. Leur promesse est simple : générer plus de revenus avec le même volume de trafic. Compte tenu des coûts élevés d’acquisition et de la complexité des sources de trafic, pourquoi ne pas commencer par maximiser le potentiel de votre trafic existant ?

De manière surprenante, les taux de conversion moyens pour les sites de commerce en ligne restent souvent compris entre 1 % et 3 %. Pourquoi ? Parce que la conversion est un mécanisme complexe dépendant de nombreux facteurs, tels que la qualité du trafic généré, l’expérience utilisateur, la qualité de l’offre, la réputation du site, ainsi que les actions de la concurrence. Les professionnels du e-commerce cherchent donc naturellement à minimiser tout impact négatif que l’interaction de ces éléments pourrait avoir sur les consommateurs au cours de leur parcours d’achat.

Pour atteindre cet objectif, diverses méthodes peuvent être utilisées, notamment les tests A/B, une discipline basée sur les données pour guider les meilleures décisions. Bien qu’utiles pour établir une stratégie plus large d’optimisation des conversions, les tests A/B ne suffisent pas à eux seuls. Une solution de test A/B permet de valider statistiquement certaines hypothèses, mais ne peut pas, à elle seule, offrir une compréhension approfondie du comportement des utilisateurs.

Cependant, comprendre le comportement des utilisateurs est essentiel pour identifier les problèmes de conversion. Il est donc crucial d’enrichir les tests A/B avec des informations provenant d’autres sources. Cela permet d’obtenir une vue plus complète de vos utilisateurs et, surtout, de formuler des hypothèses à tester. Plusieurs sources d’information peuvent être utilisées pour ce faire :

Données d’analyse web : Bien que ces données ne décrivent pas directement le comportement des utilisateurs, elles peuvent mettre en évidence des problèmes de conversion (par exemple, l’abandon de panier). Elles permettent également de prioriser les pages à tester.

Évaluation ergonomique : Ces analyses permettent de comprendre à moindre coût comment un utilisateur perçoit votre site web.

Test utilisateur : Bien que limité par la taille de l’échantillon, le test utilisateur offre une richesse d’informations qui ne peut être obtenue par des méthodes quantitatives.

Carte de chaleur et enregistrement de session : Ces outils fournissent une visibilité sur la manière dont les utilisateurs interagissent avec les éléments d’une page ou entre les pages.

Retour client : Les entreprises recueillent de nombreux retours clients (par exemple, avis sur le site, questions adressées au service client). Ces données peuvent être complétées par des enquêtes de satisfaction ou des chats en direct.

En combinant les tests A/B avec ces méthodes, vous pourrez non seulement comprendre les problèmes de conversion, mais également élaborer des hypothèses solides pour tester et améliorer continuellement votre site.

Comment trouver des idées de tests A/B ?

Vos tests A/B doivent être complétés par des informations supplémentaires pour identifier les problèmes de conversion et comprendre le comportement des utilisateurs. Cette phase d’analyse est cruciale pour formuler des hypothèses solides. Les disciplines mentionnées précédemment vous y aideront. Une hypothèse bien formulée est la première étape d’un programme de tests A/B réussi et doit respecter les règles suivantes. Les hypothèses doivent :

être liées à un problème clairement identifié avec des causes reconnaissables
proposer une solution possible au problème
indiquer le résultat attendu, directement lié au KPI à mesurer

Exemple : Si le problème identifié est un taux élevé d’abandon pour un formulaire d’inscription qui semble trop long, une hypothèse pourrait être : « Réduire la longueur du formulaire en supprimant les champs facultatifs augmentera le nombre de contacts collectés. »

Que devez-vous tester sur votre site web ?

Cette question revient souvent, car les entreprises ne savent pas toujours expliquer leurs taux de conversion, qu’ils soient bons ou mauvais. Si une entreprise était sûre que ses utilisateurs avaient du mal à comprendre son produit, elle ne perdrait pas de temps à tester la position ou la couleur d’un bouton « Ajouter au panier » – ce serait hors sujet.

Dans ce cas, elle testerait plutôt différentes formulations des bénéfices clients. Chaque situation est différente. Plutôt que de fournir une liste exhaustive d’éléments à tester, nous préférons vous proposer un cadre de travail pour identifier les éléments à tester.

Un cadre pour identifier les éléments à tester :

1. Titres et en-têtes

Commencez par modifier le titre ou le contenu de vos articles pour capter l’attention des visiteurs. Concernant la forme, un changement de couleur ou de police peut également avoir un impact significatif.

2. Appels à l’action (Call to Action)

Le bouton d’appel à l’action est crucial. La couleur, le texte, la position et le type de mots utilisés (acheter, ajouter au panier, commander, etc.) peuvent influencer de manière décisive votre taux de conversion.

3. Formulaires

Il est essentiel de créer un formulaire clair et concis. Vous pouvez essayer de modifier un titre de champ, de supprimer des champs optionnels, de changer leur disposition, ou de structurer le formulaire avec des lignes ou des colonnes.

4. Navigation

Testez différentes connexions entre les pages en offrant plusieurs options de conversion. Par exemple, combinez ou séparez les informations de paiement et de livraison.

5. Pages d’atterrissage (Landing Pages)

Les pages d’atterrissage pour la génération de leads sont cruciales pour inciter les utilisateurs à agir. Les tests fractionnés comparent différentes versions de la page en évaluant des dispositions ou designs variés.

6. Images

Les images sont tout aussi importantes que le texte. Testez leur taille, leur esthétique et leur emplacement pour déterminer ce qui fonctionne le mieux auprès de votre audience.

7. Structure des pages

La structure de vos pages, qu’il s’agisse de la page d’accueil ou des pages de catégories, doit être particulièrement soignée. Ajoutez un carrousel, optez pour des images fixes, modifiez vos bannières, etc.

8. Algorithmes

Testez différents algorithmes pour convertir vos visiteurs en clients ou augmenter leur panier moyen : articles similaires, produits les plus recherchés, ou recommandations personnalisées.

9. Tarification

Les tests A/B sur la tarification peuvent être délicats, car il est difficile de vendre le même produit ou service à des prix différents. Faites preuve d’ingéniosité pour tester votre taux de conversion.

10. Business Model

Réfléchissez à des plans d’action pour générer des profits supplémentaires. Par exemple, si vous vendez des produits ciblés, pourquoi ne pas diversifier votre offre avec des produits supplémentaires ou des services complémentaires ?

Pour des idées plus concrètes basées sur les parcours uniques de vos utilisateurs, consultez notre e-book sur le parcours client digital ainsi que notre livret de cas d’usage pour découvrir des exemples de succès de tests A/B.

Conseils et meilleures pratiques pour les tests A/B

Voici plusieurs bonnes pratiques issues des expériences, réussites comme échecs, de nos clients lors de leurs activités de tests. Elles peuvent vous aider à éviter des pièges courants.

1. Assurez la fiabilité des données pour la solution de tests A/B

Réalisez au moins un test A/A pour vérifier une répartition aléatoire du trafic entre les différentes versions. Profitez-en pour comparer les indicateurs de la solution de tests A/B avec ceux de votre plateforme d’analyse web. L’objectif est de vérifier que les chiffres sont cohérents, et non qu’ils correspondent exactement.

2. Effectuez un test d’acceptation avant de commencer

Certains résultats semblent-ils contre-intuitifs ? Le test a-t-il été correctement configuré et les objectifs bien définis ? Consacrer du temps aux tests d’acceptation permet souvent d’économiser des efforts qui seraient sinon gaspillés à interpréter des résultats erronés.

3. Testez une seule variable à la fois

Cela permet d’isoler précisément l’impact de la variable testée. Par exemple, si l’emplacement et le libellé d’un bouton sont modifiés simultanément, il devient impossible de déterminer quel changement a causé l’effet observé.

4. Ne réalisez qu’un test à la fois

Pour les mêmes raisons, il est recommandé de ne pas mener plusieurs tests en parallèle, surtout s’ils concernent la même page. Les résultats seraient difficiles à interpréter.

5. Adaptez le nombre de variations au volume de trafic

Si vous testez un grand nombre de variations avec peu de trafic, le test prendra beaucoup de temps avant de produire des résultats intéressants. Moins il y a de trafic, moins il doit y avoir de versions testées.

6. Attendez une fiabilité statistique avant de prendre des décisions

Tant que le test n’a pas atteint une fiabilité statistique d’au moins 95 %, il est déconseillé de prendre des décisions. Sinon, il y a un risque élevé que les différences observées soient dues au hasard et non aux modifications apportées.

7. Laissez les tests durer suffisamment longtemps

Même si un test affiche rapidement une fiabilité statistique, il est important de tenir compte de la taille de l’échantillon et des variations de comportement selon les jours de la semaine. Il est conseillé de laisser un test durer au moins une semaine (deux idéalement) et de recueillir au moins 5 000 visiteurs et 75 conversions par version.

8. Sachez quand mettre fin à un test

Si un test prend trop de temps pour atteindre un taux de fiabilité de 95 %, il est probable que l’élément testé n’a pas d’impact sur l’indicateur mesuré. Dans ce cas, poursuivre le test est inutile et monopolise inutilement une partie du trafic qui pourrait servir à d’autres tests.

9. Mesurez plusieurs indicateurs

Mesurez plusieurs objectifs pendant le test. Un objectif principal aide à choisir entre les versions, tandis que des objectifs secondaires enrichissent l’analyse des résultats. Ces indicateurs peuvent inclure le taux de clics, le taux d’ajout au panier, le taux de conversion, le panier moyen, etc.

10. Notez les actions marketing pendant un test

Des variables externes peuvent fausser les résultats. Par exemple, les campagnes d’acquisition de trafic attirent souvent des utilisateurs au comportement inhabituel. Limitez les effets collatéraux en identifiant ces campagnes pendant vos tests.

11. Segmentez vos tests

Dans certains cas, tester sur l’ensemble des utilisateurs d’un site n’a pas de sens. Par exemple, si vous mesurez l’impact de différentes formulations des avantages clients sur le taux d’inscription, tester auprès des utilisateurs déjà inscrits serait inefficace. Le test doit plutôt cibler les nouveaux visiteurs.

Choisir un logiciel de test A/B

Choisir le meilleur outil de test A/B est une tâche difficile.

Nous vous recommandons d’utiliser AB Tasty. En plus d’offrir une solution complète de test A/B, AB Tasty propose une suite logicielle pour optimiser vos conversions. Vous pouvez également personnaliser votre site web en fonction de nombreux critères de ciblage et de segmentation d’audience.

Cependant, afin d’être exhaustif et de vous fournir autant d’informations précieuses que possible pour choisir un fournisseur, voici quelques articles qui peuvent vous aider à sélectionner votre outil de test A/B grâce à des critiques de logiciels :

Comprendre les statistiques des tests A/B

La phase d’analyse des tests est la plus délicate. Une solution de tests A/B doit au minimum offrir une interface de reporting indiquant les conversions enregistrées par variation, le taux de conversion, le pourcentage d’amélioration par rapport à l’original et l’indice de fiabilité statistique pour chaque variation. Les outils les plus avancés affinent les données brutes en segmentant les résultats par dimension (par exemple, source de trafic, localisation géographique des visiteurs, typologie de clients, etc.).

Avant d’analyser les résultats des tests, la principale difficulté réside dans l’obtention d’un niveau de confiance statistique suffisant. Un seuil de 95 % est généralement adopté. Cela signifie que la probabilité que les différences de résultats entre les variations soient dues au hasard est très faible. Le temps nécessaire pour atteindre ce seuil varie considérablement en fonction du trafic des pages testées, du taux de conversion initial de l’objectif mesuré et de l’impact des modifications apportées. Cela peut aller de quelques jours à plusieurs semaines.

Pour les sites à faible trafic, il est conseillé de tester une page avec un trafic plus élevé. Tant que le seuil n’est pas atteint, il est inutile de tirer des conclusions.

De plus, les tests statistiques utilisés pour calculer le niveau de confiance (comme le test du khi-deux) se basent sur une taille d’échantillon proche de l’infini. Si la taille de l’échantillon est faible, il faut être prudent lors de l’analyse des résultats, même si le test indique une fiabilité supérieure à 95 %.

Avec une taille d’échantillon faible, il est possible que prolonger le test de quelques jours modifie considérablement les résultats. C’est pourquoi il est recommandé d’avoir un échantillon de taille suffisante. Il existe des méthodes scientifiques pour calculer cette taille, mais dans la pratique, il est conseillé de disposer d’un échantillon d’au moins 5 000 visiteurs et 75 conversions enregistrées par variation.

Il existe deux types de tests statistiques :

Tests fréquentistes : La méthode du khi-deux, ou méthode fréquentiste, est objective. Elle permet d’analyser les résultats uniquement à la fin du test. L’étude repose ainsi sur l’observation, avec un seuil de fiabilité de 95 %.
Tests bayésiens : La méthode bayésienne est déductive. En s’appuyant sur les lois de probabilité, elle permet d’analyser les résultats avant la fin du test. Cependant, il est essentiel de bien interpréter l’intervalle de confiance. Consultez notre article dédié pour tout savoir sur les avantages des statistiques bayésiennes pour les tests A/B.

Bayesian vs frequentist methods in ab testing

Enfin, bien que le trafic d’un site permette d’obtenir rapidement un échantillon de taille suffisante, il est recommandé de laisser le test actif pendant plusieurs jours pour tenir compte des variations de comportement observées selon les jours de la semaine, voire les heures de la journée. Une durée minimale d’une semaine est préférable, idéalement deux semaines. Dans certains cas, cette période peut même être plus longue, en particulier si la conversion concerne des produits dont le cycle d’achat nécessite du temps (produits/services complexes ou B2B). Ainsi, il n’existe pas de durée standard pour un test.

Autres formes de tests A/B

Les tests A/B ne se limitent pas aux modifications des pages de votre site. Vous pouvez appliquer ce concept à toutes vos activités marketing, comme l’acquisition de trafic via des campagnes d’e-mail marketing, des campagnes AdWords, des publicités Facebook, et bien plus encore.

Ressources pour aller plus loin avec les tests A/B :

Les meilleures ressources sur les tests A/B et l’optimisation des conversions (CRO)

Nous vous recommandons de lire notre propre blog sur les tests A/B, mais d’autres experts en optimisation internationale publient également des articles très pertinents sur le sujet des tests A/B et, plus généralement, sur l’optimisation des conversions. Voici notre sélection pour rester informé dans le domaine du CRO.

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