Introduction: Définir la méthodologie de test AB pour améliorer les performances
Les spécialistes en optimisation du taux de conversion jouent un rôle crucial dans l'amélioration des performances des sites web et applications. Leur maîtrise des tests AB (ou split tests) leur permet de mettre en place une démarche scientifique d'optimisation continue.
Dans cet article, nous allons découvrir les étapes clés d'une méthodologie de test AB efficace :
- Comprendre les bases du test AB et son importance
- Établir des hypothèses et définir des objectifs SMART
- Concevoir un test AB optimal
- Analyser, interpréter et tirer parti des résultats
- Industrialiser les gains et cultiver l'agilité
Des conseils pratiques, études de cas et exemples concrets vous permettront d'acquérir une vraie expertise en optimisation de conversion. Devenez un spécialiste recherché en maîtrisant l'art du test AB !
Comprendre les bases du test AB
Le test AB, également appelé split test, consiste à tester simultanément deux versions d'une page ou d'un élément (bouton, titre, image...) afin de déterminer laquelle optimise le mieux un objectif donné (inscriptions, ventes...).
Les internautes sont répartis aléatoirement entre les deux variantes. En comparant les résultats obtenus, on peut déterminer statistiquement quelle version fonctionne le mieux.
Le test AB est donc un puissant outil d'optimisation, permettant de prendre des décisions fondées sur les données plutôt que des opinions. Les cas d'usage sont très variés : optimisation des pages d'accueil, des formulaires, des boutons d'appel à l'action, des éléments de navigation, etc.
Il existe de nombreux outils facilitant la mise en place de tests AB comme Google Optimize, AB Tasty ou Optimizely. Leurs fonctionnalités permettent de créer facilement différentes variantes et d'analyser finement les résultats.
Établir des hypothèses et définir des objectifs SMART
Avant de se lancer tête baissée dans l'exécution d'un test AB, il est essentiel de prendre le temps de bien définir ses hypothèses et objectifs.
Une hypothèse correspond à une supposition que l'on fait sur le résultat potentiel d'un changement. Elle oriente le choix des éléments à tester et la conception des variantes. Pour être pertinente, une hypothèse doit être spécifique, réaliste et fondée sur des insights utilisateurs ou des données.
Les objectifs doivent quant à eux suivre une méthodologie SMART :
- Spécifiques
- Mesurables
- Attaignables
- Réalistes
- Temporellement définis
Par exemple, pour un site e-commerce, des hypothèses et objectifs SMART pourraient être :
Hypothèse : Modifier l'image en héros de la page d'accueil permettra d'augmenter le taux de clic vers la boutique de 15%.
Objectif SMART : Augmenter le taux de clic vers la boutique de 10% sur la page d'accueil en 1 mois.
Concevoir un test AB optimal
La conception du test est une étape clé qui va grandement impacter la qualité des résultats. Voici quelques bonnes pratiques à respecter :
- Sélectionner les éléments à tester en priorité d'après leur potentiel d'impact
- Concevoir une variante de test percutante s'appuyant sur des insights utilisateurs
- Définir un échantillon représentatif et une durée de test suffisants
- Veiller au trafic suffisant et à la répartition aléatoire des visiteurs
Sélectionner les éléments à tester en priorité
Plutôt que de tester au hasard, il est recommandé d'analyser en profondeur son analytics et d'impliquer ses équipes pour identifier des opportunités à fort potentiel d'impact.
Outils comme le generateur d'idées de test peuvent stimuler la génération d'hypotheses. Une fois une liste d'idées établie, il convient de les prioriser en fonction de leur impact business potentiel et de leur facilité de mise en oeuvre.
Concevoir une variante de test percutante
Sur la base des hypothèses, il s'agit de concevoir une variante qui maximise les chances d'atteindre les objectifs. L'appui sur des études utilisateurs et le recours aux principes de persuasion et de conception (UX design, copywriting...) sont des atouts précieux.
La variante doit présenter un changement significatif pour espérer un effet mesurable. Une validation qualitative préalable auprès d'un échantillon représentatif est recommandée avant le lancement à grande échelle.
Analyser, interpréter et tirer parti des résultats
Une analyse rigoureuse des résultats est indispensable pour tirer le meilleur parti de ses tests AB et éviter de fausses interprétations.
- Surveiller les métriques clés et la significativité statistique
- Interpréter et challenger les résultats sous différents angles
- Industrialiser rapidement les gains obtenus
- Cultiver une culture d'apprentissage continu
Surveiller les métriques et la significativité
Pendant la durée du test, il est essentiel de surveiller en continu l'évolution des métriques correspondant aux objectifs fixés. Dès qu'il y a suffisamment de certitude statistique, le test peut être stoppé.
Des outils d'analyse permettent de visualiser facilement la significativité des résultats, évitant ainsi de tirer des conclusions hâtives sur un échantillon insuffisant.
Interpréter et challenger les résultats
Avant de tirer des enseignements d'un test, il est important de l'analyser sous différents angles, et de confronter les interprétations de chaque service (marketing, UX, tech...).
Cet effort d'analyse critique permet d'éviter certains biais cognitifs pouvant fausser l'interprétation. Même un résultat négatif représente une opportunité d'apprendre. Le partage des insight clés en interne est précieux.
Industrialiser les gains et cultiver l'agilité
Pour que la démarche d'optimisation soit réellement créatrice de valeur, il est indispensable d'adopter une culture de la donnée et de l'agilité.
- Pérenniser rapidement les gains par des actions concrètes
- Diffuser largement les bonnes pratiques au sein de l'entreprise
- Cultiver un état d'esprit orienté croissance et apprentissage continu
Pérenniser et étendre les optimisations
Une fois un changement positif identifié, il doit être industrialisé au plus vite sur l'ensemble des parcours utilisateurs concernés. L'automatisation et la personnalisation via des algorithmes sont des leviers puissants.
La formation des équipes à ces pratiques garantit que les optimisations deviennent partie intégrante de la culture d'entreprise.
Cultiver une culture de la donnée et du test
Pour ancrer durablement ces méthodes, le sponsoring de la direction et la valorisation des sucess stories sont indispensables. Un droit à l'échec dans une optique d'apprentissage continu doit être encouragé.
Le décloisonnement des services et l'adoption de méthodes agiles comme le growth hacking participent à cette diffusion de la culture du test & learn.
Conclusion
Nous avons vu que la maîtrise des tests AB constitue une compétence fondamentale pour tout spécialiste en optimisation de conversion. Grâce à une méthodologie rigoureuse et une analyse approfondie, ces tests permettent d'améliorer significativement les performances digitales.
Mais au-delà de l'exécution des tests, l'enjeu est aussi de diffuser une véritable culture de la donnée et de l'optimisation continue au sein des équipes. Le test AB n'est alors plus une simple technique, mais un état d'esprit.
En adoptant cette posture d'apprentissage permanent, curieux et pragmatique à la fois, nul doute que vous saurez tirer parti de tout le potentiel de cette approche scientifique d'optimisation.
