Un test A/B est un outil qu’utilisent les marqueteurs dans le but d’optimiser certains éléments individuels de leurs sites Internet voire des bandeaux publicitaires. Les résultats de ces tests sont divers, il peut s’agir d’un taux de clics mais également d’un taux de conversion plus élevé. Cette méthode de testing est un bon moyen pour garantir le succès d’un projet professionnel sur le Web. Cependant, les utilisateurs d’A/B testing se doivent d’être méthodiques et il est conseillé de prêter une attention particulière à la période durant laquelle le test est appliqué, aux hypothèses mis en avant au préalable et à la segmentation des internautes. En suivant ces règles, vos résultats n’en seront que plus précis.
Il est conseillé aux utilisateurs débutants d’A/B testing de démarrer avec des tests relativement simples et de ne modifier que des éléments mineurs sur leurs pages (des illustrations ou des boutons). Typiquement, pour un premier test, il convient de ne disposer que d’une seule variable. Son résultat est ensuite facile à appliquer.
Les tests à variables multiples sont eux trop complexes pour les débutants. Par ailleurs, ils tendent à donner des résultats erronés et sont sujets aux pannes. Par conséquent, il est conseillé de commencer avec un test de petite envergure. Il faut garder en mémoire que les changements sur un site Internet, aussi minimes soient-ils, peuvent mener à de gros résultats. Effectuez plusieurs petits tests, vous verrez que ces petites améliorations feront toute la différence.
Le temps est le premier élément à respecter pour réussir son A/B testing. Une semaine est le minimum requis pour qu’un test soit révélateur. En effet, pour que toutes les données des comportements des utilisateurs soient prises en compte, il faut que tous les jours de la semaine soient inclus, soit les jours ouvrés ainsi que le weekend.
L’erreur typique des utilisateurs de l’A/B testing est l’impatience. En tirant des conclusions trop hâtives, il se peut que ces derniers négligent des résultats intéressants. C’est pour cette raison qu’il est judicieux d’évaluer d’abord les significations des données quantitatives. Pour vérifier si les résultats ont du sens, il convient d’utiliser la calculatrice gratuite de Visual Website Optimizer.
Tout test A/B part d’une hypothèse de base. Il faut que cette dernière soit clairement spécifiée de sorte que chaque changement dans le comportement des utilisateurs mène à une conclusion.
Un A/B testing ne sert pas seulement à faire croître le chiffre d’affaires généré par un site Internet et à améliorer son taux de conversion. On peut également le considérer comme un sondage qui aide à mieux connaître ses clients. Ces informations sont ensuite utilisées par les administrateurs de sites Web dans leur démarche de targeting (ciblage).
Il est bien entendu possible de mener des tests de manière simultanée sur plusieurs sous-pages. Malheureusement, cela peut entraîner des résultats erronés. Il convient alors de tester chaque modification à la suite pour optimiser la page étape par étape. Néanmoins, si vous voulez modifier plusieurs éléments de manière simultanée, il est conseillé d’utiliser alors un test multipage. Ce dernier garantit un suivi de l’utilisateur. Dans ce cas de figure, un internaute reçoit soit toutes les nouvelles pages, soit toutes les anciennes pages du site Web qu’il visite.
Un scénario possible : après avoir testé une page retour (landing page), on remarque que la variante B présente un meilleur résultat en termes de clics et de taux de conversion. La conclusion serait alors de mettre en avant la variante B au profit de la variante A. Cependant, il est également possible d’aller plus loin dans le raisonnement. En utilisant en complément de l’A/B testing d’autres outils d’analyse tels que Google Analystics, il est possible de segmenter le groupe testé et de distinguer par exemple les clients nouveaux des clients déjà existants. On peut alors remarquer que les clients habituels régissent de manière positive sur la version B alors que les nouveaux clients sont plus enclins à préférer la version A, soit l’ancienne. Prendre la version A serait alors une erreur. Grâce à l’analyse Web, il est possible d’avoir un meilleur aperçu de ces résultats ce qui vous peut vous aider à tirer de conclusions plus pointues.
Vos ressources ne sont pas infinies lors d’un test A/B. Il se peut que vous soyez limité dans le temps mais également en ce qui concerne le nombre d’internautes. Pour ne pas gaspiller ces précieuses ressources, il est important de se fixer des objectifs et de les prioriser.
Les marketeurs ont souvent recours au principe dit SMART (Spécifique, Mesurable, Ambitieux, Réaliste, Temporel) qui permet de construire des indicateurs motivants et marquants tels que la clarté des seuils à atteindre, l’objectivité des mesures… Pour en savoir plus, voici un page détaillée sur la méthode SMART.
En théorie, un test A/B est réussi s’il est accompagné d’un objectif réaliste, d’une hypothèse adaptée et d’un bon programme. Ces tests sont d’une grande utilité pour les entreprises qui se posent des questions sur leur succès numérique. L’expérience peut vous paraître chronophage mais elle ne peut qu’être positive : un site Internet optimisé, amélioré et adapté à votre clientèle est à la clé.
Vous trouverez dans notre guide plus d’informations sur l’A/B testing, ses avantages et ses inconvénients ainsi que les différents logiciels du domaine.
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