La plupart des gens seraient d'accord pour dire que :
Il est vraiment difficile de convertir du trafic froid en abonnés par e-mail.
Eh bien, il s'avère que vous pouvez augmenter de manière significative les inscriptions à votre newsletter en ajoutant une seule page simple à votre site...
...une page qui convertit 21,7% du trafic en nouveaux abonnés par e-mail.
Et dans cet article, vous allez découvrir ce qu'est cette page... et comment vous pouvez facilement en ajouter une à votre site.
Introduction aux tests multivariés
Les tests multivariés (MVT) sont une technique puissante d'optimisation des taux de conversion qui permet de tester plusieurs variantes de page simultanément.
Contrairement aux tests A/B qui comparent généralement deux versions d'une page, les tests MVT comparent de multiples combinaisons d'éléments de page tels que les images, texte, boutons d'appel à l'action, etc.
Définition d'un test multivarié (MVT)
Un test multivarié consiste à :
- Choisir plusieurs éléments de page à tester (ex: titre, image, CTA)
- Créer différentes variantes pour chacun de ces éléments
- Afficher des combinaisons aléatoires de ces variantes à vos visiteurs
- Mesurer l'impact de chaque variante et combinaison sur vos objectifs (ex: taux de conversion)
L'avantage des tests MVT est qu'ils vous permettent de déterminer les meilleures combinaisons d'éléments pour maximiser vos conversions.
Différence entre test A/B et test multivarié
La principale différence entre les tests A/B et multivariés est la suivante :
- Test A/B : 1 élément varié (ex: bouton CTA), original vs 1 variante
- Test multivarié : Plusieurs éléments variés (ex: titre, image, CTA), original vs multiples variantes et leurs combinaisons
Les tests MVT sont plus complexes mais permettent d'optimiser en profondeur en testant les interactions entre différents éléments.
Préparer un test multivarié
Identifier les objectifs et les indicateurs clés de performance
Pour préparer un test multivarié efficace, il est essentiel de commencer par définir clairement vos objectifs business et les indicateurs clés de performance (KPIs) qui permettront de mesurer le succès.
Quelques exemples d'objectifs business pour un test multivarié :
- Augmenter le taux de conversion
- Augmenter le panier moyen
- Diminuer le taux de rebond
Les KPIs associés pourraient être :
- Taux de conversion
- Valeur du panier moyen
- Durée moyenne de la visite
Ces KPIs quantitatifs vous permettront de comparer les performances des différentes combinaisons testées lors de votre test multivarié.
Sélectionner les éléments à tester
Une fois vos objectifs et KPIs définis, il faut sélectionner les éléments de page qui feront l'objet de variantes lors de votre test multivarié.
Quelques exemples d'éléments que vous pourriez tester :
- Titre et texte de la page
- Images (visuels, photos)
- Emplacement et design des boutons d'appel à l'action
- Mise en page (position des différents blocs de contenus)
Choisissez des éléments en lien avec vos hypothèses et qui ont un fort impact potentiel sur vos KPIs.
Comprendre les plans factoriels complets et fractionnés
Il existe deux approches principales de plans d'expériences pour les tests multivariés :
Plans factoriels complets : toutes les combinaisons de variantes sont testées. Cela requiert beaucoup de trafic mais donne les résultats les plus fiables.
Plans factoriels fractionnés : seule une partie des combinaisons est testée, en se basant sur des modèles statistiques. Cela demande moins de trafic mais l'interprétation est plus complexe.
Le choix entre ces deux approches dépendra de vos objectifs, de votre trafic disponible et de vos compétences en analyse statistique.
Mise en œuvre d’un test multivarié
Configurer le test et créer les variantes
Pour configurer un test multivarié, il est recommandé d'utiliser un outil dédié comme Optimizely ou VWO qui faciliteront la création des différentes combinaisons de variantes.
Les étapes principales sont :
- Choisir les éléments à varier (titre, image, call-to-action...)
- Créer les différentes variantes pour chaque élément (ex : 3 titres alternatifs)
- Configurer les pourcentages d'allocation de trafic pour chaque variante
- Générer toutes les combinaisons de variantes possibles
- Définir la durée du test (ex: 2 semaines)
Il est important de bien nommer chaque variante pour faciliter l'analyse par la suite.
Importance du volume de trafic
Pour garantir la fiabilité statistique des résultats, chaque combinaison de variantes doit recevoir suffisamment de visites pendant la durée du test.
En règle générale, il est recommandé d'avoir au minimum 100 conversions par variante.
Si le trafic est insuffisant, le test multivarié ne pourra pas détecter de différence significative dans les taux de conversion des différentes variantes.
Outils et plateformes adaptés
Quelques outils populaires pour réaliser des tests multivariés :
- Optimizely : solution tout-en-un très complète avec éditeur visuel et analyse statistique.
- VWO : focus sur la facilité de configuration des tests et l'analyse des résultats.
- AB Tasty : intégration aisée sur les sites web et applications mobiles.
Ces plateformes guident l'utilisateur dans la configuration des plans d'expériences et fournissent des rapports détaillés. Elles permettent de réaliser des tests multivariés sans compétences techniques poussées.
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Analyser les résultats
Bonnes pratiques d'analyse
Pour analyser correctement les résultats d'un test multivarié, il est recommandé de :
- Laisser le test tourner suffisamment longtemps pour collecter assez de données. Un minimum de 100 conversions par variante est généralement conseillé pour garantir la significativité statistique.
- Segmenter les résultats par type de visiteurs, appareil, localisation, etc. Une variante peut mieux performer pour certains segments.
- Calculer les intervalles de confiance à 95% pour estimer la fiabilité des différences observées entre variantes.
- Comparer les combinaisons de variantes entre elles et non pas individuellement. L'interaction entre éléments est importante.
- Prioriser l'impact business (ROI) rather que la seule significativité statistique. Une différence, même faible, peut être économiquement intéressante.
Prendre des décisions éclairées
Pour tirer le meilleur parti d'un test multivarié, il est recommandé de :
- Documenter les résultats et les insights clés pour publication et référence future.
- Partager les résultats avec les équipes concernées (marketing, produit, design, etc) pour alignment.
- Déployer la combinaison gagnante comme nouvelle version par défaut suite au test.
- Continuer à surveiller les métriques sur la nouvelle page pour détecter toute régression.
- Utiliser les apprentissages du test pour nourrir de nouvelles hypothèses et optimisations futures.
Conclusion
Les tests multivariés sont un outil puissant pour optimiser l'expérience utilisateur de votre site web ou application. Voici les principaux avantages à en retirer:
-
Maximiser les conversions: En testant de multiples combinaisons d'éléments de page, vous pouvez trouver celle qui convertit le mieux vos visiteurs en clients.
-
Comprendre les interactions: Les tests multivariés vous permettent de voir comment différents éléments fonctionnent ensemble, alors que les tests A/B sont plus limités.
-
Tester à grande échelle: Avec suffisamment de trafic, vous pouvez tester de nombreuses variantes et combinaisons pour une optimisation en profondeur.
-
Améliorer en continu: Les tests multivariés fournissent des insights pour nourrir de nouvelles hypothèses et optimisations dans une démarche d'amélioration continue.
Pour tirer le meilleur parti des tests multivariés, assurez-vous de bien définir vos objectifs business, choisir des éléments de page à fort impact, disposer de suffisamment de trafic et utiliser une plateforme dédiée.
Bien que plus complexes en termes de configuration et d'analyse, les tests multivariés offrent un potentiel d'optimisation supérieur qui peut grandement impacter vos résultats business.
Comment savoir quel test statistique utilisé ?
Pour déterminer quel test statistique utiliser, il faut considérer deux aspects :
1. La distribution des données
-
Si les données suivent une distribution normale, privilégiez les tests paramétriques : test T de Student, ANOVA
-
Si les données ne suivent pas une distribution normale, utilisez des tests non paramétriques : test de Wilcoxon, test de Mann-Whitney, test de Kruskal-Wallis
2. Le type de comparaison à effectuer
-
Test T de Student : comparer les moyennes de deux groupes
-
ANOVA : comparer les moyennes de plus de deux groupes
-
Tests non paramétriques : comparer des groupes sans supposer une distribution normale
Pour vérifier la normalité des distributions, vous pouvez utiliser un test statistique (Shapiro-Wilk) ou un graphique (histogramme, QQ-plot).
En résumé :
- Données normales → test paramétrique
- Données non normales → test non paramétrique
- 2 groupes → test T
-
2 groupes → ANOVA
J'espère que ces conseils vous aideront à choisir le bon test statistique pour analyser vos données ! N'hésitez pas à me poser des questions supplémentaires.