Quel est le choix le plus judicieux ? Une newsletter ou une annonce publicitaire sur le Web ? Les marketeurs cherchent constamment à améliorer leurs procédés pour rendre leurs sites Internet plus ergonomiques et pour tirer le meilleur des possibilités existantes en marketing Web. Le but est le suivant : augmenter le taux de conversion et ainsi le chiffre d’affaires de l’entreprise. L’A/B Testing (ou A/B Test) est un bon moyen d’obtenir étape par étape un site Internet optimisé à la fois pour les utilisateurs et pour les moteurs de recherche.
L’A/B Testing est une méthode permettant de comparer différentes versions d’un site Internet en y incorporant divers éléments et fonctionnalités. En règle générale, on compare la version originale avec une version légèrement modifiée sinon améliorée.
Pour cela, il faut répartir les groupes cibles, soit les utilisateurs du site Internet « cobayes », en différents groupe A et B. Deux variantes de l’objet testé sont montrées à chaque groupe. Les réactions sont mesurées et comparées. Les résultats souhaités sont définis en amont et sont très divers. En ce qui concerne les annonces publicitaires, il peut s’agir d’un clic ou d’une conversion, tandis que pour une page retour (landing page), il peut être question d’un téléchargement ou d’un abonnement à une newsletter.
Les tests A/B sont appliqués dans plusieurs disciplines du marketing en ligne. Il est possible de tester un site Internet entier tout comme de simples éléments soit la police d’écriture voire les couleurs d’une page. Contrairement aux tests à variables multiples, le split-testing (autre nom pour l’A/B testing) ne propose qu’une seule variable. Grâce à la comparaison des différentes versions, il est possible de tester et d’optimiser les aspects suivants :
Ainsi, de nombreux scénarii de possibilités s’offrent à vous. Voici trois exemples :
Aucun A/B test n’est possible sans la planification d’une stratégie. C’est un principe de base :
Savoir au préalable ce qui doit être amélioré est le prérequis de l’optimisation d’un site Internet. Pour cette raison, la première étape est d’identifier le problème en question. Il peut s’agir par exemple d’un taux de clic très faible sur un bouton. C’est en reconnaissant l’existence d’un problème qu’une solution peut être trouvée. Dans ce cas de figure, il s’agit d’avoir plus de clics sur un bouton CTA.
Avant de formuler des hypothèses précises, il est conseillé de se renseigner sur les théories en la matière et de procéder à des recherches. Il est aisé d’affirmer qu’un bouton bleu fonctionne mieux qu’un bouton rouge. Pourtant, cette thèse ne tient pas la route si elle n’est pas suivie d’une preuve empirique. Il est intelligent de procéder au préalable à des études portant sur l’influence du choix des couleurs sur le comportement des utilisateurs. Par ailleurs, cette recherche permet d’obtenir de bons conseils sur les éléments devant être modifiés.
Suite aux résultats de recherche, une thèse est formulée. Les scénarii sont infinis : un bouton CTA jaune conduit à un taux de clics plus élevé, changer la position d’un menu facilite la navigation de l’utilisateur dans la nouvelle version…
Deux pages sont créées pour le test : une variante A avec un bouton CTA bleu et une variante B avec un bouton CTA jaune. Dans le cadre de split-testing, les deux versions fonctionnent l’une contre l’autre. Il est possible de les séparer ou de créer deux URLs différentes. Un logiciel de A/B testing permet de renvoyer aléatoirement un utilisateur d’une version à l’autre.
Lorsque le test a atteint un échantillon d’utilisateurs suffisamment grand sur la période donnée, l’évaluation peut alors démarrer. S’il s’avère que le taux de clic a augmenté grâce au bouton CTA jaune, cette version est alors adoptée.
Il est possible de répéter cette séquence aussi souvent que possible. La prochaine étape consiste à tester si la position du bouton CTA sur la page influe sur le taux de clic. En réalité, on peut tester tous les éléments quelle que soit leur taille. Lors de la définition de l’hypothèse, chaque utilisateur indique ce qui doit être testé.
L’A/B testing offre aux marketeurs du Web plusieurs avantages. Il leur permet principalement une comparaison subjective qui est réalisée sans prendre l’avis de l’auteur en compte et qui se concentre sur la vision du groupe cible. De nombreux outils de tests (dont certains sont gratuits) existent et sont accessible même aux débutants qui ne présentent pas de connaissance technique.
D’un autre côté, un test n’est pertinent que si chaque élément est minutieusement comparé. Il n’est pas conseillé de modifier plusieurs éléments en même temps, l’évaluation perd alors de sa valeur. Par ailleurs, le risque demeure de surcharger les utilisateurs ou de les embrouiller si le site Internet change soudainement du tout au tout. C’est pour cette raison qu’il est pertinent d’exécuter ces tests avec les nouveaux clients. Enfin, la question de la signification statistique se pose. Pour les petits sites Internet qui disposent d’un trafic faible, il peut être en effet long et fastidieux d’aboutir à des chiffres qui tiennent la route.
| Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| • Comparaison subjective | • Une hypothèse par test seulement |
| • Reflète l’intérêt du groupe cible | • Confusion possible pour certains internautes |
| • Exécution facile grâce à l’outil de test | • Signification statistiques compliquée pour les sites internet de petite envergure |
| • Analyse précise possible | |
| • Mise en œuvre immédiate des résultats |
Le marché présente une multitude d’outils de test A/B. Une option gratuite est celle de Google Analytics appelée « Content experiments ». Son panel de fonctionnalité est moins important que le programme similaire Optimizely, payant sur la base d’un forfait mensuel mais facile et adapté aux petites et moyennes entreprises.
Un autre programme est Kameleoon qui est très intuitif et facile à installer. Kameleoon présente par ailleurs un forfait gratuit pour les sites de petite envergure dont le trafic n’excède pas les 2500 visiteurs par mois. C’est une option à envisager pour les petits projets.
Enfin, pour les sites de plus grande ambition et dont le budget est conséquent, il existe le programme Visual Website Optimazer. Ce dernier est parfaitement adapté aux grandes entreprises qui veulent utiliser l’A/B testing. Ce programme présente un grand panel d’options aussi pertinentes qu’onéreuses telles que HP Optimost ou SiteSpect.
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