Qu'est-ce que l'A/B testing
Pour offrir aux visiteurs une expérience utilisateur optimale sur desktop comme sur mobile, il est indispensable de tester et de valider des hypothèses UX grâce à un outil d’A/B testing et de multivariate testing.
Il s'agit en effet d'une pratique indispensable pour prendre des décisions informées et basée sur de la donnée fiable. L'A/B testing permet également d'être plus agile et de développer une culture de l'expérimentation en interne. Chaque expérience est alors un nouvel apprentissage qui vous permet de mieux comprendre votre audience et d'affiner votre stratégie.
75% des sites ayant un trafic supérieur à 1 million de visiteurs font de l’A/B testing. C'est en effet une pratique indispensable à toute stratégie de marketing digital.
Il est cependant vrai que l’A/B testing nécessite la mise en place d’un process strict et une période d’apprentissage. Vous devrez identifier les zones d’optimisation de votre site, prioriser votre roadmap, et apprendre (un peu) sur les statistiques pour ne pas commettre d’erreurs.
Mais n’ayez crainte, nous avons réuni toutes les ressources dont vous aurez besoin pour maitriser le sujet, avec les meilleurs contenus des plus grands experts de la discipline.
Définition : L’A/B testing est une expérience conduite sur un site internet, une application mobile, des publicités (entre autres), venant valider des hypothèses d’optimisation améliorations potentielles comparées à une variante de référence (ou original). Il vous permet de voir ce qui fonctionne pour votre audience en vous basant sur l’analyse statistique des performances.
Qu’est ce qu’un test multi-varié (MVT)?
Il est possible de tester plusieurs changements simultanément sur une page web : une bannière, un titre, une description ou encore une vidéo. Un test MVT vous permet de tester toutes ces optimisations dans la même expérience.
Votre outil d’A/B testing générera autant de variantes qu’il y a de combinaisons pour déterminer laquelle à le plus grand impact sur vos taux de conversion.
Les tests MVT requiert toutefois un volume important de trafic pour pouvoir tester toutes les variantes et obtenir la significativité statistique qui vous permettra de prendre des décisions informées. Consultez notre article sur le sujet si vous souhaitez en savoir plus sur les test MVT.
Qu'est-ce qu'un test AA ?
Les tests A/A vous permettent de tester deux versions identiques d'un élément. Ainsi, le trafic de votre site est divisé en deux et chaque groupe est exposé à la même variante. A terme, vous pouvez alors identifier si les taux de conversion sont similaires et valider le bon fonctionnement de votre solution.
À LIRE :
- Checklist : comment choisir sa plateforme d'A/B testing ?
- 4 Basic A/B Testing Tips for Beginners
- A Dozen Thoughts on A/B Testing for Beginners
- A Beginner’s Guide To A/B Testing: An Introduction
- How to Run A/B Tests That Give Your Business Big Wins
- The Beginner's Guide to Simple A/B Testing
- How to Accelerate Sales With A/B Testing
- The Key Difference Between Multivariate Testing & A/B Testing
- When to Run Bandit Tests Instead of A/B/n Tests
Quels sont les bénéfices de l'A/B testing ?
L'A/B testing vous permet de vérifier vos hypothèses en testant directement votre idée auprès d'une population cible de votre audience. Chaque modification effectuée sur votre site est ainsi basée sur des faits concrets. L'A/B testing a de nombreux avantages :
Augmenter les conversions
Optimisez votre site en continu pour améliorer l'expérience des visiteurs et la conversion au global sur votre site.
Engager les visiteurs auprès de votre marque
Proposez une expérience utilisateur exceptionnelle à vos visiteurs afin de les engager auprès de votre marque et de les fidéliser sur le long terme.
Apprendre à mieux connaître vos visiteurs
Analysez l’impact des différents éléments de vos pages sur le comportements de vos visiteurs et apprenez en plus sur leurs besoins et attentes.
Prenez des décisions basées sur des résultats chiffrés
A/B testez vos hypothèses et réduisez tout facteur risque. Prenez des décisions basées sur des faits fiables et statistiques et non plus sur une évaluation subjective.
Optimisez votre temps et votre budget
Concentrez vos efforts (et votre argent) sur ce qui fonctionne le mieux pour l’ensemble de votre audience grâce à ce que vos tests A/B vous apprennent. Optimisez ainsi votre retour sur investissement (ROI).
Voici quelques exemples de questions auxquelles vous pouvez apporter des réponses fiables grâce à l’A/B testing :
- Quels éléments de vos pages impactent vos ventes, conversions, ou le comportement de vos visiteurs ?
- Quel est le nombre optimal de champs pour vos formulaires ?
- Devriez-vous passer en production cette nouvelle fonctionnalité ?
- Quel titre d’article génère le plus de partages ?
- Quelle partie de votre tunnel de conversion sous-performe ?
A/B testing : pour quelles industries ?
Toutes les marques sont concernées par la pratique de l'A/B testing même si les objectifs qu'elles souhaitent atteindre varient beaucoup d'un secteur d'activité à l'autre.
E-commerce
Sur les sites e-commerce, les éléments à tester sont nombreux pour diminuer les abandons de panier et permettre aux visiteurs de naviguer de manière fluide à travers les fiches produits et d'ajouter des articles à leur panier : CTA, wording, fiches produits, homepage, listing produit, email de rappel panier, etc.
Voyage & Tourisme
La réservation d'un voyage est un projet long qui nécessite plusieurs visites de prise d'information avant de convertir. L'A/B testing est indispensable pour réduire au maximum les points de friction et permettre aux visiteurs d'avoir toutes les informations nécessaires pour réserver leur séjour.
Automobile
Dans le secteur de l'automobile, les cycles d'achats sont plus longs et il est nécessaire de tester les éléments clés qui permettent à vos visiteurs d'interagir avec votre marque pour choisir le véhicule qui leur convient le mieux : pop-in de demande d'essai, CTA, pages véhicules, etc.
Banque et Assurance
Les marques du secteur de la banque et de l'assurance doivent non seulement optimiser l'expérience online sur leur site pour mettre en avant leurs offres et services mais également soigner l'expérience client en facilitant les opérations et la navigation depuis l'espace connecté.
Médias
Pour les marques du secteur des médias, il est impératif de proposer une expérience irréprochable et sans friction afin d'engager les visiteurs à consulter plusieurs pages et à rester plus longtemps sur le site. Avec l'A/B testing, il est possible de tester l'ergonomie du site en continu et de l'améliorer en fonction du comportement des visiteurs.
A/B testing : comment ça marche ?
L’A/B testing vous permet de comparer la version existante d'un élément de votre page (CTA, titre, élément...) à une (ou plusieurs) variante(s).
Votre audience est divisée en portions égales et exposée de manière aléatoire aux différentes variantes testées jusqu’à identifier la variante la plus performante pour les objectifs que vous vous êtes fixés (engagement, clic, mise au panier…).
Les performances sont ensuite analysées et comparées pour déterminer si les changements que souhaitiez implémenter sont efficaces auprès de votre audience.
Test Bandit ou test à allocation dynamique de trafic (multi-armed bandit testing)
L’allocation dynamique de trafic permet de modifier la répartition du trafic en fonction des premiers résultats observés lors de la période de test.
Un algorithme redirige graduellement et automatiquement une proportion croissante de votre trafic vers la variation gagnante. Cela vous permet d’exploiter vos résultats tout en continuant à effectuer des tests.
Cibler vos tests A/B avec la segmentation
Pour affiner vos expériences, il est possible de tester certains éléments uniquement auprès de certains segments visiteurs en définissant des critères de ciblage.
Pour cela, vous devez segmenter votre audience et identifier les cibles à forte valeur ajoutée pour vos expériences. Vous pouvez par exemple cibler vos tests A/B en fonction de la provenance des visiteurs, de leur comportement ou du type de pages qu'ils consultent.
Comprendre les statistiques pour l'A/B testing
L’A/B testing est basé sur des méthodes de calculs statistiques. Il existe 2 méthodes de calculs, qui répondent à deux besoins et enjeux différents.
La méthode fréquentiste
Elle permet une lecture simple de la fiabilité des résultats grâce à un indicateur du taux de confiance : un taux de confiance de 95 % ou plus indique que vous avez 95 % de chance d'obtenir le même résultat si vous reproduisez l'expérience dans les mêmes conditions. La méthode a cependant une contrainte : elle est « à horizon fixe », c’est-à-dire que ce taux n’a de valeur pour juger de la fiabilité de des résultats qu’à la fin du test.
La méthode bayésienne
Elle indique une probabilité de résultats dès le lancement du test. Plus besoin d’attendre la fin d’un test pour voir se dessiner une tendance et interpréter les données. La méthode a cependant elle aussi ses exigences : savoir bien lire l’intervalle de confiance donnée aux estimations en cours de test. La confiance dans la probabilité qu’une variante soit donnée gagnante augmente à chaque conversion supplémentaire.
A/B testing : Full stack ou client-side
Selon l'organisation de l'entreprise, les ressources en internes ou encore la complexité des expériences, deux approches techniques existent pour délivrer vos tests A/B :
- L'approche client-side, idéale pour les équipes marketing qui sont en charge de l'optimisation de la conversion et qui interviennent en continu pour améliorer l'ergonomie globale du site.
- L'approche server-side, pour les équipes techniques qui souhaitent travailler directement depuis leur environnement développeur et réaliser des expériences sur applications.
Ces deux approches sont complémentaires et répondent à des besoins différents.
Les marques doivent pouvoir utiliser chacune de ces approches pour impliquer toutes les équipes à la démarche d'optimisation et gérer leurs différents projets dans les meilleures conditions.
L'approche client-side : flexibilité et indépendance des équipes marketing
Dans un environnement dit client-side, la modification des pages a lieu directement sur le navigateur du visiteur. Autrement dit, le code source de la page d'origine est transféré du serveur jusqu’au navigateur du visiteur et un script pilote tous les changements à la volée sur le navigateur (Chrome, Firefox, Safari, Opera, etc.) pour afficher une version de la page modifiée.
Avec le testing client-side, il est possible de créer des tests et personnalisation front-end très rapidement : modifications de texte, placements de vos boutons d’action, déplacements de blocs, ajouts d'une pop-in, etc.
L'approche server-side : gardez le contrôle sur vos expériences
Travailler en server-side signifie que les hypothèses d'optimisation sont créées du côté de l'architecture back-end et non via le navigateur des visiteurs comme c’est le cas pour l’approche client-side. Les modifications sont générées directement au moment du chargement des pages HTML.
Avec une approche server-side, vous contrôlez tous les éléments de vos tests et expériences, directement depuis l'environnement de code. Vous pouvez donc mener des tests et personnalisations plus approfondis, sur l'architecture ou le fonctionnement de votre site, mais aussi sur vos applications mobiles natives, sur smartphone et tablette.
Combinez les deux approches en mode hybride
Avec Kameleoon, il est également possible de réaliser des tests hybrides (à la fois server-side et client-side) permettant aux équipes marketing et techniques de travailler ensemble sur la mise en place de tests :
- mise en place des modifications importantes coté server-side
- ajout de KPIs (clics, scrolls, etc.) ou mise en place de modifications simples (couleur, texte, etc.) en utilisant l'éditeur graphique client-side.
Comment mettre en place une stratégie d'A/B testing ?
L’A/B testing doit reposer sur une méthodologie rigoureuse pour obtenir des résultats pertinents et mettre en place une pratique qui permet aux équipes de progresser et d'apprendre des expériences lancées sur le site. Voici 5 étapes pour mettre en place votre stratégie de testing :
1. Mesurer et analyser les performances de votre site pour identifier les zones d'optimisation
Avant d’optimiser l’expérience de vos visiteurs et de mener une refonte de votre site, il est essentiel d’identifier quels sont les points faibles et axes d’optimisation de vos pages.
Chaque site est différent et les marques doivent élaborer leur stratégie en fonction de la nature de leur audience, de leurs objectifs et des résultats obtenus après avoir analyser les performances de leur site.
Pour identifier les éléments bloquant sur votre site, vous pouvez utiliser des outils d'analyse comportementale comme le tracking de clic, les heatmaps, etc.
2. Formulez vos hypothèses d'optimisation
Un fois que les frictions qui empêchent vos visiteurs de convertir sur votre site sont identifiées, vous devez formuler des hypothèse pour définir les expériences à mettre en place.
Par exemple :
- Constat : la sticky barre mise en place n'est que très peu utilisée par les visiteurs du site.
- Hypothèse : les icônes ne sont peut-être pas assez explicites, l'ajout d'informations pourrait améliorer ce point de faiblesse.
- Expérience planifiée : ajout de wording en dessous de chaque icône
3. Priorisez vos tests A/B et définissez votre roadmap
Pour mettre en place une roadmap d'A/B testing cohérente et obtenir des résultats probants, il est indispensable de prioriser vos actions. Le Pie Framework, créé par WiderFunnel, vous pourrez classer vos idées de tests selon 3 critères notés de 1 à 10 pour déterminer par où commencer :
- Potentiel : à combien évaluez-vous la marge d’amélioration sur cette page ?
- Impact : quelle est la valeur du trafic (volume, qualité) sur cette page ?
- Facilité de mise en place : quelle est la facilité de mise en place du test (10 = très facile, 1 = très difficile) ?
En faisant la moyenne des 3 notes, vous saurez quels tests lancer en premier. (Il existe bien sûr d’autres frameworks de priorisation, à vous de trouver celui que vous préférez)
4. Analysez vos tests A/B et apprenez de vos résultats
L'analyse et l'interprétation des résultats de vos tests est crucial. L’A/B testing repose en effet sur l’apprentissage et la prise de décisions basées sur l’analyse de vos expérimentations.
Pour maîtriser l'analyse de vos résultats :
- Apprenez à reconnaître les « faux-positifs »
- Définissez des segments visiteurs représentatifs
- Ne testez pas trop de variantes à la fois
- N'abandonnez pas une idée de test après un échec
5. Communiquez vos résultats en interne
Comme l’a expliqué Thomas Sauzedde, directeur général du routard.com, c’est un des facteurs clé du succès de vos efforts d’optimisation ! Il faut encourager les échanges et discussions pour générer de nouvelles idées de tests.
De cette manière, vous contribuez à instaurer une culture de l'expérimentation en interne et pouvez justifier vos investissements en partageant les résultats obtenus.
Vous pouvez absolument tout A/B tester sur votre site : des messages aux design en passant pas les éléments de navigation. Voici quelques exemples pour vous inspirer :
A/B testing : bonnes et mauvaises pratiques
Meilleures pratiques pour des A/B tests réussis
- Analyser le comportement de vos visiteurs pour formuler des hypothèses d'optimisation
- Définir des objectifs clairs ainsi que les KPI associés
- Prioriser vos tests et définir votre roadmap
- Créer des équipes composés de profils variés et capables d'appréhender les différentes facettes d'un projet d'A/B testing
- Associer full stack et client-side pour impliquer toutes les équipes dans votre démarche d'optimisation
- Communiquer les résultats en interne pour instaurer une culture de l'optimisation et améliorer votre pratique en continu
À lire :
- 55 A/B Testing Best Practices Every Marketer Should Know
- 8 Rules of A/B Testing – The Art in Marketing Science
- 8 Best Practices for Starting Your A/B Testing
- What are some best practices with A/B testing?
- A/B Testing Best Practices Can Save You Time, Money and Effort – Here's How
- The Endless Suck of Best Practice and Optimisation Experts
Les erreurs de l’A/B testing
- Commencer par des tests trop compliqués et ne pas prendre en compte les « quick wins »
- Ne pas valider vos hypothèses avec des insights sur le comportement de vos visiteurs avant de lancer vos tests
- Tester sans process ou plan défini
- Lancer vos tests sans priorisation
- Optimiser les mauvais KPI
- Ne pas tester en permanence afin de pouvoir tirer des apprentissages et comprendre les évolutions de comportement chez vos visiteurs
À lire :
- 12 A/B Split Testing Mistakes I See Businesses Make All The Time
- [INFOGRAPHIC] 19 Ways A/B Testing Is Ruining Your Site (And How To Fix It)
- Should You Run an A/A test?
- Why Your Brain Is Your Worst Enemy When A/B Testing
- Are You Misinterpreting Your A/B Tests Results?
- Warning! Is the world sabotaging your A/B Tests?
- Are You Stopping Your A/B Tests Too Early?
- 7 Mistakes Most Beginners Make When A/B Testing
- How to Minimize A/B Test Validity Threats
- Sample Pollution: The A/B Testing Problem You Don’t Know You Have
- 11 ways to stop FOOC’ing up your A/B tests
Adopter l'A/B testing dans votre entreprise
Pour mettre en place une stratégie d'A/B testing efficace sur votre site, il est indispensable d'adopter une culture de l'expérimentation en interne. Pour cela, entourez-vous des bons profils :
Les spécialistes de la personnalisation et les chefs de projet ont une bonne expérience du digital. Ils ont pu voir le secteur évoluer et en comprendre les enjeux. Leur rôle est de structurer la stratégie et de gérer le projet en coordonnant les différents profils et ressources.
Les développeurs et les designers sont en charge de l'aspect opérationnel de la stratégie de personnalisation. Le développeur est le garant de l'intégration et de l'aspect technique des expériences. Le designer doit quant à lui avoir une bonne connaissance de l'UX pour créer des expériences personnalisées adaptées aux besoins des visiteurs.
Pour structurer votre équipe dédiée à la personnalisation, vous pouvez vous inspirer des trois grands types d’organisation qui existent aujourd’hui dans les entreprises :
- Une structure centralisée qui mène la stratégie de personnalisation de toute l'entreprise et qui priorise les expériences en fonction des besoins de chaque équipe;
- Une structure décentralisée avec des experts de la personnalisation dans chaque équipe pour mener plusieurs projets en parallèle ;
- Une structure hybride avec un pôle personnalisation et des experts dans chaque équipe.
À lire :
- 10 Things Every Marketer Should Know About A/B Testing
- Free A/B Testing course by Google
- Beginner's Guide To Web Data Analysis: Ten Steps To Love & Success
- The Absolute Beginner's Guide to Google Analytics
- The ultimate guide to user experience
- Beginner’s guide to UX
- 9 strategies for becoming the marketing optimization champion your company can’t live without
Les fonctionnalités indispensables d'une plateforme d'A/B testing
Définir vos objectifs et vos variantes, préparer vos tests, analyser vos résultats : quels sont les fonctionnalités indispensables de votre plateforme d'A/B testing ?
De nombreux outils permettent de démultiplier votre pratique de l'optimisation. Les choix d'une solution globale et qui propose un accompagnement sur mesure est également un aspect important.
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