3 étapes pour en finir avec les A/B tests à faible impact
Expert en Expérimentation & Stratégies Conversion, Achille Vaulot jongle entre deux passions : manager les équipes d’expérimentation de l’agence data & IA, Elevate Agency et former la nouvelle génération de spécialistes CRO via Conversion Mentors, sa formation interactive et ludique.
Des semaines de test pour un gain de 0,2 % ? C’est le signe que votre stratégie d’expérimentation peut être améliorée. L’optimisation de vos sites et applications doit générer un impact réel sur votre chiffre d’affaires.
Les A/B tests à impact permettent d’identifier et d’implémenter des changements qui comptent vraiment pour transformer vos tests en un puissant levier de croissance. Découvrez comment passer à la vitesse supérieure et éviter les erreurs courantes.
Qu’est-ce qu’un A/B test à impact ?
Un A/B test à impact est une expérimentation conçue pour identifier les modifications apportées à un site web ou à une application ayant un effet significatif sur les conversions.
Contrairement aux A/B tests classiques, qui comparent simplement deux versions d’une page, un test à impact se concentre sur des changements stratégiques, alignés sur les objectifs business. Dans 99 % des cas, il s'agit de tests qui augmentent le revenu par visiteur, le revenu généré par le site ou l'application.
Si les résultats de ces tests A/B vous font rêver, ils demandent une certaine maîtrise de l’expérimentation. Ils nécessitent de combiner analyse mathématique, compréhension du parcours client et maturité opérationnelle.
Voici donc comment structurer votre approche :
Étape 1 : calculez le MDE pour éviter les A/B tests inutiles
Le Minimum Detectable Effect (MDE) est la variation minimale de conversion qu’un A/B test doit détecter pour être statistiquement significatif. Il détermine la puissance statistique de votre test et la taille d’échantillon nécessaire. Sa formule est :
Traduction pour les noobs des mathématiques (comme moi !)
Le MDE (Minimum Detectable Effect), c’est un calcul qui répond à deux questions ultra-pratiques :
- « Est-ce que je peux tester cette page ou cette section de mon site/app ? »
Exemple : Si votre page reçoit 1 000 visiteurs/mois, un MDE de 10% signifie que vous pourrez détecter seulement les améliorations de conversion de +10% ou plus. En dessous, les résultats ne seront pas fiables. - « Dois-je tester de petites modifications (ex: couleur d’un bouton) ou de gros changements (ex: refonte totale) ? »
- MDE élevé (ex: 15%) → Seules les grosses modifications (design, prix, promos) auront un effet visible.
- MDE bas (ex: 3%) → Vous pouvez tester des détails (texte, placement d’un élément).
Traduction pour les pressés :
- Si votre trafic est faible, visez des changements radicaux.
- Si votre trafic est élevé, vous pouvez jouer sur des micro-ajustements.
PS : Pas besoin de devenir Einstein. Des outils comme le calculateur de Speero calculent le MDE automatiquement.
Étape 2 : Identifiez vos axes d’amélioration
Voici une équation psychologique (pas mathématique) pour prioriser vos A/B tests. Cette formule est un modèle heuristique inspiré de MECLABS. Elle ne calcule pas des pourcentages exacts, mais vous aide à identifier les leviers clés pour augmenter vos conversions. C'est la pierre angulaire des meilleures stratégies de testing dans l'industrie (mais chut…)
Les 2 côtés de l’équation de conversion : Attraction vs. freins
Imaginez une balance :
- À gauche : Les forces qui poussent l’utilisateur à convertir (ce qui l’attire).
- À droite : Les forces qui freinent l’utilisateur (ce qui le bloque).
1. Côté POSITIF : Ce qui attire
- M = Motivation (×4)
Exemple : Un besoin urgent (ex: « J’ai mal au dos, je dois acheter un matelas adapté »). Ici, on ne peut pas impacter cet élément avec le CRO.
→ Priorité maximale : Sans motivation, rien ne se passe. - V = Proposition de valeur (×3)
C'est ce que vous vendez, votre solution ou proposition à vos clients. - I = Incitation (×x)
Élément qui ajoute de la valeur à la proposition et incite l'utilisateur à agir rapidement.
Exemple: « 100€ de réduction si acheté aujourd’hui » (x dépend de l’urgence et de la profondeur de l’offre).
2. Côté NÉGATIF : Ce qui bloque
- F = Frictions (×y)
Les éléments d’UX : microcopies et interfaces qui soutiennent le contenu.
Exemple : Un processus de paiement en 5 étapes (y augmente avec la complexité et la fragmentation du parcours). - A = Anxiété (×z)
Les éléments de doutes vis-à-vis de la marque, la livraison et le produit. C’est une question de confiance vis-à-vis de la promesse que vous faites.
Exemple : « Et si le matelas ne convient pas ? » (z dépend de la transparence et de la confiance dans la marque).
Mesurez l’impact de votre expérience sur vos visiteurs
Les coefficients (x, y, z) indiquent l’impact relatif de chaque élément dans votre contexte spécifique.
Pour simplifier davantage cette équation, on peut la résumer ainsi :
*On supprime la motivation, car, en CRO, nous n'aurons aucun impact sur elle.
La proposition de valeur est le facteur le plus important, c'est l'élément qui mérite le plus d'attention pour maximiser vos conversions.
Idéation : comment identifier mes axes d’amélioration ?
Maintenant, comment comprendre sur quels leviers vous avez des axes d'amélioration ?
Les outils d’analytics et d’enregistrement des sessions sont utiles pour identifier les frictions, mais leur portée reste limitée : ils n’éclairent pas l’élément clé de la conversion, la proposition de valeur, pourtant déterminante dans la décision d’achat.
L’approche purement data driven (Analyse uniquement quantitative) est limitée pour comprendre comment améliorer la conversion d’un site. Pour grossir le trait, utiliser uniquement GA4, ContentSquare et Hotjar ne vous aidera pas à comprendre tout ce qu'il faut améliorer.
Voici une carte illustrant l'importance de chaque élément de l'équation de conversion en fonction des étapes du parcours pour un site de e-commerce/génération de lead.
Étape 3 : Adaptez votre stratégie de testing à la maturité de votre produit
Tous les sites web n’ont pas les mêmes besoins d’optimisation. Certains manquent de fondamentaux techniques ou UX, d’autres cherchent à innover pour se différencier. La maturité n’est pas une limite, mais un guide pour des gains réalistes et croissants. Voici comment adapter vos A/B tests à impact en fonction de la maturité de votre site.
Niveau 1 : La consolidation des fondations
Objectif de la stratégie : Construire un socle technique (vitesse, sécurité) et UX (navigation intuitive) robuste.
Profil : Site ancien, non mobile-friendly, sans analytics ni avis clients. Les erreurs techniques (lenteur, HTTPS manquant) dominent.
Vous êtes niveau 1 si : Votre site met plus de 5 secondes à charger.
Quick wins :
- Optimisez la vitesse du site (= la base de la base !)
- Corrigez l’UX/UI en suivant les bonnes pratiques. Pour les sites e-commerce, utilisez baymard.com, une mine d’or pour identifier les éléments à améliorer.
- Installez un outil d’analytics (ex GA 4) et ajoutez des avis clients vérifiés.
Outils clés : Lighthouse (audit technique) + Baymard institute
Niveau 2 : La démarche d’optimisation continue
Stratégie : Affiner le parcours utilisateur et passer d'une stratégie intuitive à une véritable approche axée sur les données, en utilisant le CRO et l'expérimentation comme outils de prise de décision.
Profil : Site fonctionnel mais générique. Le tunnel de conversion existe, mais sans personnalisation ni A/B tests.
Vous êtes niveau 2 si : Vous avez déjà fait 3 A/B tests cette année.
Quick wins :
- Mettez en place une méthodologie d'expérimentation pour tester de nouveaux éléments sur votre site et valider les prises de décision internes
- Testez de nouvelles tendances ou de nouvelles fonctionnalités pour continuer à faire évoluer votre site.
- Commencez à mettre en place des scénarios de personnalisation basiques comme de la recommandation de produits.
Outils clés : Outil de testing comme Kameleoon + un outil d'analytics + outils de session recording, et des outils de feedback utilisateurs, veille concurrentielle.
Niveau 3 : L’innovation différenciante
Stratégie : Anticiper les besoins des visiteurs via l'IA (recommandations prédictives) et créer des expériences mémorables (gamification). Ces sites définissent les nouvelles tendances de demain.
Profil : Site performant, optimisé en continu, avec personnalisation IA. Les gains marginaux exigent de la créativité. (Exemple : Fnac, vertbaudet, Renault, Accor, Système U, Orange…)
Vous êtes niveau 3 si : Vous mettez en place des parcours hyper personnalisés.
Quick wins (Il n’en existe plus à ce niveau de maturité mais vous pouvez toujours) :
- Continuer à investir dans la recherche.
- Continuer à investir dans la personnalisation et l'expérimentation.
- Soutenir l’innovation en intégrant de nouvelles avancées technologiques à votre expérience (réalité augmentée, chatbot IA, contenu généré par l'IA… )
Par exemple : Sephora a augmenté ses conversions de 11 % avec un essai virtuel de maquillage.
Outils clés : À ce stade, capitalisez surtout sur des équipes ultra-compétentes.
Conclusion
Pour des A/B tests à fort impact :
- Calculez le MDE pour définir des objectifs réalistes et éviter les tests inutiles.
- Ciblez le levier critique (proposition de valeur, friction, anxiété…) identifié via la recherche de données quantitative et qualitative. N'oubliez pas de regarder autre chose que vos données.
- Adaptez-vous à la maturité de votre site : avant d’innover, corrigez les bases (speed, UX, sécurité).
Comme le rappelle Jeff Bezos : « Votre marque est ce que les gens disent de vous quand vous n’êtes pas dans la pièce. » Le CRO et l’expérience client sont vos meilleurs alliés pour façonner cette conversation… et la rendre rentable.
