L'AB testing, ou test A/B, est une méthodologie puissante pour améliorer l'expérience client et augmenter les taux de conversion sur un site web ou une application.
Introduction à l'AB testing et à comment augmenter les taux de conversion
L'AB testing, ou test A/B, est une méthodologie puissante permettant d’améliorer l'expérience client et d’augmenter les taux de conversion sur un site web ou une application. Le principe est simple : on compare deux versions d’une page pour déterminer laquelle optimise le mieux un objectif donné, par exemple le nombre de ventes ou d’inscriptions à une newsletter.
Dans un monde digital ultra-compétitif, il est essentiel de tester et d’optimiser en continu son expérience utilisateur pour rester dans la course. Des études montrent que les sites web optimisant constamment leur UX voient leurs revenus augmenter de 10 à 30%. L’AB testing permet d’y parvenir de manière scientifique et mesurable.
Les avantages de cette approche sont nombreux : réduction des risques en testant à petite échelle avant tout déploiement massif, gains de productivité en se concentrant sur les leviers les plus efficaces, prises de décisions fondées sur des données et non des opinions, etc.
Nous verrons dans cet article comment mettre en place des tests AB performants en suivant 5 étapes clés :
- Définir précisément l'objectif à optimiser
- Sélectionner l'élément à tester
- Créer les versions A et B
- Déterminer la durée et la taille de l'échantillon
- Analyser les résultats et implémenter la meilleure version
Qu'est-ce que l'AB testing et comment cela fonctionne
L’AB testing consiste à comparer deux versions d’une page web (A et B) pour déterminer laquelle optimise le mieux un objectif donné. Les éléments testés peuvent être le call-to-action, le titre, les images, la mise en page, etc.
On définit la page A (généralement la version actuelle) et la page B (avec la modification à tester). Les deux pages sont ensuite proposées aléatoirement aux visiteurs. À l’aide d’outils analytiques, on compare alors les taux de conversion obtenus entre les groupes A et B.
La version ayant le meilleur taux de conversion est déclarée gagnante. Les tests sont répétés continuellement pour optimiser petit à petit l’ensemble de l’expérience utilisateur.
Les avantages de l'AB testing pour votre entreprise
- Réduction des risques : tester à petite échelle avant tout changement majeur
- Augmentation des conversions : optimiser les taux de vente, inscription, etc.
- Amélioration de l'expérience client : créer des parcours satisfaisants
- Décisions basées sur des données : se fier aux chiffres plutôt qu'aux opinions
- Optimisation continue : rester à la pointe face à la concurrence
Mettre en place des tests AB efficaces en 5 étapes
Voici les 5 étapes clés permettant de concevoir des tests AB efficaces :
1. Définir clairement l'objectif à optimiser
Il est crucial de bien définir l’objectif que l’on cherche à optimiser (ventes, inscriptions à une newsletter, téléchargements, etc). Cela permettra de mesurer précisément l’impact du test et de ne pas se perdre dans une multitude de métriques.
2. Sélectionner un élément à tester
On peut tester des éléments tels que le CTA, les titres, les images, les formulaires. Il est recommandé de n’en varier qu’un à la fois pour isoler précisément l’effet de chaque changement.
3. Créer les versions A et B
La version A est généralement la page actuelle. La version B est identique mais avec la modification à tester.
4. Déterminer la durée et la taille de l’échantillon
Il faut un échantillon statistiquement significatif (au moins 1000 visiteurs par version) sur une période d’au moins 2 semaines.
5. Analyser les résultats et implémenter la meilleure version
Une fois le test terminé, on analyse les données pour déterminer la version gagnante à déployer.
Choisir un objectif clé à optimiser
Pour garantir des résultats exploitables, il est essentiel de bien définir l'objectif visé par le test AB. Voici quelques best practices à suivre pour le choix de cet objectif:
- Se concentrer sur un KPI stratégique aligné avec vos objectifs business (ventes,Optimisation continue : rester à la pointe face à la concurrence leads, abonnements, etc.)
- Eviter de tester sans but précis, cela nuit à la pertinence des résultats
- Bien définir et mesurer l'objectif à l'aide d'outils d'analytics adaptés
- Estimer la valeur client moyenne pour évaluer l'impact potentiel
- S'assurer que l'objectif est actionnable via des optimisations de l'UX et du design
En définissant un objectif clair et mesurable, vous maximisez vos chances d’obtenir des insights exploitables permettant d’améliorer vos taux de conversion.
Sélectionner un élément à tester
Pour choisir l'élément à tester, voici quelques conseils :
- Cibler des éléments à fort impact potentiel : CTA, titres, images, formulaires
- Établir des hypothèses basées sur vos données existantes et votre connaissance du public
- Éviter de tester trop d'éléments à la fois, complexifie l'analyse
- S'appuyer sur les analytics et le parcours client pour trouver des points de friction
- S'inspirer de tests réussis dans votre secteur
En isolant précisément les éléments à tester et les changements à évaluer, vous augmenterez la pertinence de vos résultats.
Créer les différentes versions A et B
Pour créer efficacement les versions A et B :
- Version A = page actuelle
- Version B = identique à A mais avec la modification à tester
- Utiliser sa créativité pour proposer une alternative B convaincante
- Ne changer que l'élément concerné entre A et B
- Faire valider les versions avant le lancement du test
En contrôlant précisément les différences entre A et B, l’analyse statistique n’en sera que plus fiable.
Déterminer la durée et la taille de l'échantillon
Pour des résultats statistiquement significatifs, il est recommandé de :
- Laisser les tests tourner au moins 2 semaines
- Viser au minimum 1000 participants par version
- Utiliser un calculateur statistique pour dimensionner correctement
- Segmenter pour analyser l'impact sur les profils clés
- Mettre en place des garde-fous pour stopper les tests non concluants
En ayant un échantillon suffisant sur une période adéquate, vous pourrez tirer des enseignements solides de vos tests AB.
Analyser les résultats et implémenter la meilleure version
Une fois le test terminé, il faut :
- Analyser rigoureusement les données à l'aide d'outils statistiques
- Implémenter la version gagnante ou aucune si non concluant
- Documenter et partager les résultats et insights clés en interne
- Utiliser les apprentissages pour nourrir de nouvelles hypothèses
- Célébrer les succès pour favoriser la culture du test
Une analyse rigoureuse et un partage des connaissances vous aideront à tirer pleinement profit de vos tests AB dans le futur.
Optimiser son processus d'AB testing pour des gains maximaux
Pour tirer le meilleur parti de l’AB testing, il est essentiel d’optimiser son processus. Voici quelques best practices clés :
Les outils et technologies clés pour l'AB testing
- Plateformes d'AB testing (Optimizely, VWO, AB Tasty)
- Outils d'analytics (Google Analytics, Mixpanel)
- Extensions de navigation (Hotjar)
- Intégration continue (Jenkins, GitHub Actions)
- Outils statistiques ( Chi2)
Mettre en place une gouvernance solide des données
- Définir des standards de collecte et stockage des données
- Documenter et centraliser les résultats des tests
- Former les équipes à l'analyse statistique
- Revoir régulièrement les processus pour les améliorer
- Se tenir informé des best practices et évolutions
Créer une culture d'entreprise axée sur le test
- Impliquer toutes les parties prenantes (marketing, tech, produit)
- Partager largement les connaissances acquises
- Encourager la prise de risques et tolérer l'échec
- Former continuellement les équipes aux nouvelles méthodologies
- Récompenser les initiatives à fort impact business
Conclusion - L'AB testing comme moteur de croissance
Bien exécuté, l’AB testing permet d’améliorer de manière mesurable l’expérience client et les taux de conversion. En testant et optimisant en continu, vous augmentez vos chances de rester compétitif.
Une gouvernance solide des données et une culture du test sont essentielles pour réussir. Combinez cela avec les bons outils et de l’automatisation pour tester facilement et rapidement.
Grâce à cette approche data-driven, vous prendrez les meilleures décisions produit pour votre activité et obtiendrez un avantage concurrentiel significatif. L’AB testing est un puissant moteur de croissance, à condition de bien en maîtriser la mise en œuvre.
