Un test A/B c'est quoi ? Le guide de l'A/B Testing

Si vous tentez de développer un produit, une publicité ou un site internet, vous devez connaître le terme d'A/B Testing. Par contre, vous n'avez peut-être pas compris le principe. Qu'est-ce que l'A/B Testing ? Quels sont les avantages et inconvénients de mener des tests A/B ? À quoi peuvent-il être appliqués ? On vous guide.

Le principe de l'a/B testing, définition

Dans un soucis de logique, commençons par définir le principe de l'A/B Testing.

L'A/B Testing, c'est quoi ?

Le test A/B est une méthode qui consiste à comparer deux versions d'un même élément pour déterminer laquelle est la plus performante. L'A/B testing peut tester deux versions d'un même produit, d'une même publicité, ou encore d'une même page web.

Quand on mène un test A/B, c'est pour déterminer les facteurs qui influent sur l'efficacité de l'objet du test. On cherche à améliorer les performances de ces pages, produits ou publicités, en identifiant les éléments qui conduisent à des taux de conversion plus élevés, à l'engagement ou à d'autres indicateurs de performance clés (KPI) choisi par l'entreprise au préalable.

En A/B Testing, on détermine plusieurs versions d'un même produit, et on les teste auprès de différents groupes d'utilisateurs. Ces groupes peuvent être déterminés selon plusieurs méthodologies, comme l'échantillonnage aléatoires, ou le bucketing. Cela dépend avant tout de votre objectif, de votre méthodologie de travail, et de votre connaissance de votre cible.

Pendant ces tests, on cherche à mesurer les facteurs d'influence, et les changements des résultats liés. Le but sera de généraliser la solution la plus performance à l'ensemble de vos utilisateurs.

Par exemple : On cherche à tester deux versions d'une page produit pour mesurer laquelle permet d'obtenir le plus de vente, le moins de panier abandonné, le plus de temps de session, etc.

L'A/B Testing est-elle une solution efficace ?

La possibilité de faire de l'A/B testing est extrêmement avantageuse pour tester et optimiser différents éléments de votre entreprise. Cela peut concerner vos produits, vos plateformes numériques, votre tunnel de vente...

Le principe majeur de ces tests consiste au fait de prendre des décisions stratégiques, basées sur des données de valeur, de sorte à atteindre vos objectifs de vente, de conversion... Grâce à la modification de votre conception, de vos mises en mage, et autres, vous pourrez identifier les versions les plus efficaces pour poursuivre vos objectifs. Sur une page web, par exemple, cela peut inclure de tester les titres, les contenus textes, les images, les boutons d'appel à l'action, etc...

Ainsi, si vos tests A/B sont correctement effectués, et que votre échantillon de public test est suffisamment important, il vous sera aisé d'évoluer de manière significative !

Les avantages et inconvénients de l'A/B Testing

L'A/B Testing, comme toute autre méthodologie, présente certains avantages, et certains inconvénients, voyons lesquels !

Les avantage de l'A/B Testing

• Être plus performant Les tests A/B permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur des données et des faits, plutôt que sur des hypothèses ou des suppositions. De cette manière, elles sont en mesure d'optimiser de façon efficace, tant les produits que les plateformes de communication. Le principe même consiste au fait d'optimiser vos résultats vis à vis de vos KPI.

• Être plus rentable Selon ce que vous cherchez à tester, les tests A/B sont en général peu coûteux et faciles à mettre en place. Cela fait d'eux une excellente façon d'optimiser les produits tout en demandant peu de ressources à l'entreprise.

• Faire des choix plus rapidement Les test A/B permettent de tester plusieurs versions d'un même produit sur une période données. Durant cette période, vous pourrez détecter les influences de vos changements en temps réel. Cela vous permet notamment de faire des changements facilement, et d'en voir les conséquences de façon rapide. En ce sens, vous serez en mesure de faire des choix plus rapidement.

Les inconvénients des test A/B :

• Les tests A/B ne permettent pas de tout analyser Ils vous permettent de tester les éléments spécifiques d'une page Web ou d'une application. En ce sens, ils ne donnent pas d'information sur l'expérience utilisateur globale, ou sur l'identification de problèmes plus profonds susceptibles d'avoir un impact sur vos performances.

• Ils demandent de tester un échantillon de population important Les tests A/B nécessitent une taille d'échantillon statistiquement significative, ce qui peut être difficile à atteindre pour les petites entreprises ou les produits avec une base d'utilisateurs limitée.

• Leur mauvaise mise en place S'ils sont mal mis en place, les test A/B peuvent amener les entreprises à apporter des modifications qui n'améliorent pas réellement les performances. Les données peuvent être faussées par des faux-positifs, qui encouragent l'entreprise à nourrir des solutions qui sont en réalité peu efficaces.

Où peut-on faire de l'A/B Testing ?

Il existe de nombreuses possibilités pour réaliser des tests A/B. Tant en termes d'outils, que d'éléments à tester. Cela comprend par exemple :

• Les sites web

• Les landing pages,

• Les applications mobiles,

• Les Newsletters et campagnes mail,

• Les publicités (Google ou réseaux sociaux),

• Etc.

Sur ces différents tests, vous pouvez utiliser des outils intégrés aux plateformes (pour les réseaux sociaux par exemple, les outils d'A/B Testing de Meta Suite Business). Vous pouvez aussi utiliser des outils comme Adobe Target ou Google Optimize.

Comment faire un test A/B ? Les étapes à suivre

Afin de réaliser un test A/B efficace, il est important de suivre plusieurs étapes clés. Les étapes pour réaliser un test A/B sont les suivantes :

Définir le problème et les hypothèses

Avant de commencer un test A/B, il est important de définir le problème à résoudre et de formuler des hypothèses claires. Cela permettra de savoir ce que l'on veut tester et d'avoir des objectifs clairs:

• Analysez les données existantes : Avant de commencer un test A/B, il est important d'analyser les données existantes pour comprendre les problèmes potentiels du site web. Par exemple, vous pouvez utiliser des outils d'analyse de site web pour identifier les pages à faible taux de conversion ou les pages avec des taux de rebond élevés.

• Identifiez le problème à résoudre : À partir de l'analyse des données, identifiez le problème à résoudre. Par exemple, vous pourriez constater que le taux de conversion d'une page de vente est faible.

• Formulez une hypothèse : Une fois que le problème est identifié, formulez une hypothèse pour résoudre le problème. L'hypothèse doit être claire et précise, et elle doit être testable. Par exemple, vous pourriez formuler une hypothèse selon laquelle en modifiant la couleur du bouton "Ajouter au panier", vous pourriez augmenter le taux de conversion.

Déterminer les variables à tester

Une fois que le problème et les hypothèses ont été identifiés, il est temps de déterminer les variables à tester. Les variables peuvent être des éléments visuels tels que la couleur d'un bouton ou le texte d'un appel à l'action. Les variables peuvent également être des éléments structurels tels que la disposition de la page ou la position d'un élément.Il est important de ne tester qu'une variable à la fois, sinon il sera difficile de déterminer quelle variable a eu des conséquences sur les résultats du test.

Pour déterminer les variables à tester pour le test A/B, selon l'objet de votre A/B Testing, il vous faudra vous baser sur plusieurs méthodologies. Si vous testez, par exemple, une page de destination commerciale, vous pouvez déterminer plusieurs variables selon les bonnes pratiques de copywriting, ou d'UX Design. En ce sens, une même page peut disposer de plusieurs versions dans lesquelles on retrouve différentes manières d'organiser les informations, les designs, ou les appels à l'action.

Créer les versions du test

Une fois les variables identifiées, il est temps de créer les versions du test. Chaque version doit être identique à l'exception de la variable testée. Il est important de s'assurer que les versions sont équivalentes en termes de qualité et de contenu, afin que les résultats du test soient fiables. En ce sens, il vous suffit de dupliquer l'élément testé (par exemple, dupliquer votre page de destination). et de changer sur cet élément le seul élément de la variable testée.

Planifier et exécuter le test

Avant de lancer le test, il est important de planifier et d'exécuter le test de manière rigoureuse. La taille de l'échantillon de population testé doit être suffisamment grand pour permettre une analyse statistique fiable. Il est également important de s'assurer que les différentes versions sont présentées de manière aléatoire aux visiteurs.

Il est recommandé de laisser le test s'exécuter pendant au moins une semaine, afin de collecter suffisamment de données pour pouvoir analyser les résultats.

Analyser les résultats du test A/B

Une fois que le test est terminé, il est temps d'analyser les résultats. Les résultats doivent être analysés de manière statistique pour déterminer si une version est significativement meilleure que l'autre. Il est important de considérer les objectifs du test et de déterminer si la version gagnante répond à ces objectifs.

Si les résultats ne sont pas significatifs, il est recommandé de continuer à tester jusqu'à ce que des résultats significatifs soient obtenus.En suivant ces étapes, il est possible de réaliser des tests A/B efficaces pour améliorer la performance d'un site web. Cependant, il est important de suivre les bonnes pratiques pour éviter les erreurs courantes et maximiser les chances de succès.

Les bonnes pratiques pour réaliser un test A/B réussi

Lorsque vous planifiez et exécutez un test A/B, il est important de suivre certaines bonnes pratiques pour obtenir des résultats significatifs et fiables. Voici quelques-unes de ces bonnes pratiques :

• Définir des objectifs clairs Avant de commencer le test A/B, il est essentiel de définir des objectifs clairs et précis. Vous devez savoir ce que vous essayez d'accomplir avec le test et ce que vous considérerez comme un résultat réussi. Les objectifs peuvent varier en fonction de l'objectif global de votre site web ou de la page spécifique que vous testez. En définissant des objectifs clairs, vous pourrez mesurer plus précisément les résultats du test et déterminer s'il a été réussi ou non.

• Éviter les biais Les biais peuvent affecter les résultats de votre test A/B. Pour éviter les biais, il est important de tester un échantillon aléatoire et représentatif de votre public cible. Vous devriez également éviter de modifier d'autres variables sur votre site web pendant le test, car cela peut fausser les résultats.

• Tester un élément à la fois Pour garantir des résultats fiables et significatifs, il est important de tester une seule variable à la fois. Tester plusieurs variables en même temps peut compliquer l'analyse des résultats et rendre difficile de déterminer quelle variable a eu un impact sur les résultats du test.

• Avoir suffisamment de données Il est important d'avoir suffisamment de données pour obtenir des résultats significatifs dans votre test A/B. Si vous n'avez pas suffisamment de données, les résultats peuvent ne pas être fiables et les conclusions que vous en tirez peuvent être fausses.

• Être patient Le test A/B peut prendre du temps pour produire des résultats significatifs. Il est important d'être patient et de ne pas tirer de conclusions trop rapidement. Vous devriez attendre d'avoir suffisamment de données avant de tirer des conclusions et de décider de la version gagnante.

En suivant ces bonnes pratiques, vous pourrez réaliser un test A/B réussi et obtenir des résultats significatifs et fiables.

Les outils pour réaliser un test A/B

Pour réaliser un test A/B, vous aurez besoin d'un outil de test A/B. Il existe de nombreux outils disponibles sur le marché, chacun avec ses propres fonctionnalités et avantages. Voici cinq des outils les plus populaires pour réaliser des tests A/B :

• Google Optimize : Google Optimize est un outil gratuit de test A/B proposé par Google. Il permet de tester des variations de pages web, ainsi que des objectifs et des segments de public cible. Google Optimize s'intègre également facilement à Google Analytics, ce qui permet une analyse avancée des données de test.

• Optimizely : Optimizely est un outil de test A/B populaire qui offre une gamme de fonctionnalités avancées, notamment des tests multi-variantes, des tests sur les appareils mobiles et une personnalisation du contenu en temps réel. Il offre également une intégration avec d'autres outils de marketing numérique, tels que Google Analytics et Salesforce.

• VWO : VWO (Visual Website Optimizer) est un outil de test A/B qui propose une gamme de fonctionnalités avancées, notamment des tests multi-variantes, des tests sur les appareils mobiles, ainsi que des tests pour les pages web dynamiques et les applications mobiles. Il offre également une personnalisation en temps réel, ainsi qu'une intégration avec d'autres outils de marketing numérique.

• Convert : Convert est un outil de test A/B qui offre des fonctionnalités avancées telles que des tests multi-variantes, une personnalisation du contenu en temps réel et des tests sur les appareils mobiles. Il propose également des analyses en temps réel et une intégration avec d'autres outils de marketing numérique, tels que Google Analytics et Salesforce.

• Crazy Egg : Crazy Egg est un outil de test A/B qui permet de visualiser le comportement des utilisateurs sur votre site web à l'aide de cartes de chaleur et de cartes de clics. Il offre également des fonctionnalités de test A/B pour tester différentes versions de pages web et de formulaires.

En utilisant l'un de ces outils de test A/B, vous pourrez réaliser des tests A/B efficaces pour optimiser les performances de votre site web et améliorer l'expérience utilisateur.

En conclusion, le test A/B est un processus important pour améliorer les performances d'un site web et optimiser l'expérience utilisateur. En définissant clairement les problèmes et les hypothèses, en sélectionnant soigneusement les variables à tester et en utilisant les outils appropriés, il est possible de réaliser des tests A/B efficaces qui peuvent améliorer considérablement les taux de conversion et les performances globales de votre site ou de vos publicités. Vous êtes à présent arrivé au terme de cet article, vous trouverez ci-dessous une infographie destinée à synthétiser les informations données. N'hésitez pas à enregistrer celle-ci ou à l'épingler sur Pinterest. Cet article a été rédigé en partie grâce à la technologie OpenAI.