Le test AB est un outil puissant qui peut vous aider à optimiser votre site Web ou votre application pour un taux de conversion maximal. Cependant, il peut être difficile de savoir par où commencer. Ce guide complet vous expliquera tout ce que vous devez savoir sur les tests AB, des différents types de tests à la manière d’analyser correctement les résultats. À la fin de ce guide, vous serez un expert en tests AB !
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Ab testing : qu’est-ce que c’est ?
Le test Ab, également connu sous le nom de test A/B, est une méthode de comparaison de deux versions d’un produit ou d’un service pour voir laquelle est la plus performante. L’objectif des tests A/B est d’améliorer les taux de conversion, les taux de clics ou d’autres résultats souhaités.
Les tests A / B peuvent être utilisés sur n’importe quoi, des pages de destination du site Web et des campagnes de marketing par e-mail aux processus de conception et de paiement des applications. Dans chaque cas, l’objectif est de tester différentes versions du produit ou du service pour voir laquelle produit les meilleurs résultats.
Il y a plusieurs choses à garder à l’esprit lors de la réalisation de tests A/B :
– Assurez-vous d’avoir une hypothèse claire pour ce que vous essayez de tester. Cela vous aidera à déterminer quels éléments changer et comment mesurer les résultats.
– Assurez-vous de ne tester qu’un seul élément à la fois. Cela vous aidera à isoler la cause de toute modification du taux de conversion ou de tout autre résultat souhaité.
– Gardez la taille de votre échantillon suffisamment grande pour produire des résultats fiables. Cela signifie exécuter vos tests pendant une période de temps suffisante et/ou disposer d’un nombre suffisant d’utilisateurs participant au test.
– Ayez un plan d’analyse des résultats de vos tests. Cela vous aidera à donner un sens aux données et à déterminer si vos modifications ont eu ou non l’effet souhaité.
Ab testing : les différents types
Il existe plusieurs types de tests AB que vous pouvez exécuter. Le type le plus courant et le plus simple est un test A/B, qui oppose deux versions de quelque chose (d’où son nom). Par exemple, vous pouvez créer deux versions différentes d’une page de destination et voir laquelle est la plus performante en termes de taux de conversion.
Un autre type courant de test AB est appelé test multivarié. Ceci est similaire à un test A/B, mais au lieu de tester deux versions de quelque chose l’une contre l’autre, vous testez plusieurs versions avec différentes combinaisons d’éléments. Par exemple, vous pouvez créer trois pages de destination différentes, chacune avec un titre, une image et un appel à l’action différents. Ensuite, vous verriez quelle combinaison fonctionne le mieux.
Les tests A/B et les tests multivariés sont les types de tests AB les plus courants, mais il existe également d’autres types moins courants. Par exemple, vous pouvez également effectuer un test d’URL fractionnée, c’est-à-dire envoyer du trafic vers deux URL différentes et suivre celle qui fonctionne le mieux. Ou vous pouvez faire un test de redirection, où vous envoyez du trafic d’une URL à une autre et suivez le nombre de personnes qui se rendent réellement à la deuxième URL (cela peut être utile pour suivre des choses comme les erreurs 404).
En fin de compte, il n’y a pas nécessairement une « bonne » façon de faire un test AB. Cela dépend de vos objectifs spécifiques et de ce que vous essayez d’optimiser. L’important est de commencer et d’expérimenter jusqu’à ce que vous trouviez ce qui fonctionne le mieux pour votre entreprise.
Ab testing : pourquoi le lancer ?
Il existe de nombreuses raisons de lancer un test AB. Vous souhaitez peut-être augmenter les conversions sur votre site Web ou votre application, ou vous souhaitez améliorer l’engagement avec votre contenu. Peut-être cherchez-vous à réduire les taux de rebond ou à augmenter le temps passé sur le site. Quel que soit votre objectif, les tests AB peuvent vous aider à l’atteindre.
Les tests AB vous permettent de tester différentes versions de votre site Web ou de votre application les unes par rapport aux autres pour voir laquelle fonctionne le mieux. Cela se fait en dirigeant de manière aléatoire les visiteurs vers les différentes versions (appelées variantes) et en mesurant les indicateurs clés qui vous intéressent. La variante la plus performante est ensuite sélectionnée comme gagnante et mise en œuvre en tant que nouvelle norme.
Les tests AB peuvent être utilisés pour tester n’importe quoi sur votre site Web ou votre application – des petits changements comme la couleur d’un bouton aux grands changements comme une toute nouvelle conception de page d’accueil. En testant et en améliorant constamment votre présence en ligne, vous pouvez vous assurer que vous offrez la meilleure expérience possible à vos utilisateurs, ce qui entraînera davantage de conversions et des niveaux d’engagement plus élevés.
Ab testing : comment ça marche ?
Il y a quatre étapes principales dans la mise en place et la réalisation d’un test A/B :
1. Décidez de l’élément à tester : C’est la variable que vous allez modifier afin de voir son impact sur votre taux de conversion. Il peut s’agir de quelque chose d’aussi petit que la couleur d’un bouton ou la position d’un formulaire sur votre page.
2. Configurez votre test : Une fois que vous avez décidé de l’élément à tester, vous devez configurer votre test pour que la moitié de vos visiteurs voient le contrôle (la version originale) et l’autre moitié voient la variation (la nouvelle version). Cela se fait généralement via un outil comme Google Analytics ou Optimizely.
3. Collectez des données : il est maintenant temps de laisser votre test s’exécuter suffisamment longtemps pour recueillir des données statistiquement significatives. Le temps que cela prendra dépendra du volume de trafic généré par votre site Web et de l’importance de la différence que vous vous attendez à voir dans les taux de conversion.
4. Analysez les résultats et passez à l’action : Une fois que vous avez collecté suffisamment de données, il est temps d’analyser les résultats et de décider de conserver ou non la nouvelle version ou de revenir à l’ancienne. Si vous décidez de conserver la nouvelle version, assurez-vous de surveiller en permanence les conversions et de relancer périodiquement les tests pour vous assurer que les améliorations sont toujours valables.
Ab testing : comment mettre en œuvre la stratégie ?
Maintenant que vous savez ce qu’est le test AB et pourquoi il est si important, il est temps d’apprendre à mettre en œuvre une stratégie de test AB. En suivant ces étapes, vous pouvez lancer votre premier test et commencer à collecter des données précieuses sur vos clients.
1. Définissez vos objectifs.
Avant de lancer un test AB, vous devez avoir un objectif clair en tête. Que voulez-vous apprendre du test ? Qu’essayez-vous d’améliorer sur votre site Web ? En ayant un objectif précis en tête, vous serez en mesure de concevoir un test qui vous aidera à atteindre cet objectif.
2. Choisissez votre métrique.
Une fois que vous avez un objectif pour votre test AB, vous devez choisir une métrique qui vous aidera à mesurer si le test est réussi ou non. Cette métrique doit être étroitement liée à votre objectif ; par exemple, si votre objectif est d’augmenter les taux de conversion, votre métrique peut être le pourcentage de visiteurs qui effectuent l’action souhaitée sur votre site Web.
3. Créez votre variante.
Il est maintenant temps de créer la variation que vous allez tester par rapport au groupe de contrôle. Cette variation doit être basée sur votre hypothèse sur ce qui améliorera la métrique que vous mesurez. Par exemple, si vous pensez que l’ajout d’une vidéo de produit augmentera les conversions, votre variante inclura une vidéo de produit sur la page pertinente de votre site Web.
Il est important de noter que vous ne devez modifier qu’un seul élément à la fois lors de la conception d’un test AB ; si vous modifiez plusieurs éléments, il sera difficile de déterminer quel changement a causé les effets observés sur votre métrique.
4. Configurez l’expérience. Une fois que vous avez défini vos objectifs, choisi votre métrique et créé vos variantes, il est temps de configurer l’expérience elle-même. Vous devrez déterminer la durée de l’expérience, le nombre de visiteurs qui seront inclus dans chaque groupe (le groupe de contrôle et le groupe de variantes) et le pourcentage de trafic qui ira à chaque groupe.
Ab testing : quand l’arrêter ?
Il y a quelques facteurs différents à prendre en compte pour décider quand arrêter un test A/B. Tout d’abord, vous voudrez réfléchir à la durée du test. Si vous n’exécutez le test que depuis peu de temps, il est probable que vous ne disposiez pas de suffisamment de données pour prendre une décision définitive. D’un autre côté, si le test est exécuté depuis longtemps, vous pouvez commencer à voir des rendements décroissants – ce qui signifie que la différence entre les deux versions devient de plus en plus petite.
Un autre facteur à considérer est la confiance que vous accordez à vos résultats. Si vous ne voyez pas de gagnant clair après un laps de temps raisonnable, il peut être préférable d’arrêter et de passer à un autre test. D’un autre côté, si vous voyez un gagnant clair avec une grande marge de victoire, vous pouvez être sûr d’arrêter le test et de mettre en œuvre la version gagnante.
Enfin, vous voudrez également tenir compte de tous les facteurs externes qui pourraient avoir une incidence sur votre décision. Par exemple, si vous exécutez un test A/B sur votre page d’accueil et qu’un grand jour férié approche, cela pourrait avoir un impact sur vos résultats. Dans ce cas, vous souhaiterez peut-être prolonger la durée de votre test afin d’obtenir des données plus précises.
En fin de compte, il n’y a pas de règle absolue pour savoir quand arrêter un test A/B – cela variera en fonction de votre situation spécifique. Cependant, en tenant compte de tous ces facteurs, vous devriez être en mesure de prendre une décision éclairée quant au moment d’arrêter.
Ab testing : erreurs courantes
L’une des erreurs les plus courantes lors du lancement d’un test A/B est de ne pas avoir d’hypothèse claire. Sans hypothèse, il est difficile de déterminer ce que vous testez et comment mesurer les résultats. De plus, assurez-vous que la taille de votre échantillon est suffisamment grande pour produire des résultats précis. Un écueil courant est d’arrêter un test A/B trop tôt – rappelez-vous que vous voulez laisser le test suivre son cours afin de recueillir des données précises.
Une autre erreur consiste à ne pas analyser correctement les résultats de votre test. Assurez-vous d’examiner à la fois les données quantitatives (par exemple, les taux de conversion) et les données qualitatives (par exemple, les commentaires des clients) afin d’obtenir une image complète de ce qui a fonctionné et de ce qui n’a pas fonctionné. Enfin, évitez d’apporter des modifications basées sur de petits changements dans les données ; attendez d’avoir une différence significative avant d’agir.
Ab testing : conclusion
Les tests AB sont un outil puissant qui peut vous aider à optimiser votre site Web ou votre application pour un maximum de conversions. Cependant, il est important de comprendre le fonctionnement des tests AB et les différents types de tests avant de lancer votre premier test. De plus, vous devrez savoir comment analyser les résultats de vos tests pour vous assurer qu’ils sont réussis. En suivant ce guide complet, vous pourrez mettre en place et lancer vos propres tests AB comme un pro !
Comment réussir un AB testing ?
La réussite d’un ab testing marketing dépend de plusieurs paramètres à prendre en considération :
- Définir des objectifs précis et des indicateurs clés de performance (KPI) associés.
- Réaliser un seul test à la fois pour une meilleure gestion et analyse des résultats.
- Mettre en place un test sur une période définie afin de garantir la fiabilité des données.
- Prioriser les tests A/B et établir une feuille de route pour planifier les différentes expérimentations.
- Analyser le comportement des visiteurs pour formuler des hypothèses d’optimisation.
- Constituer des équipes multidisciplinaires capables de comprendre les différentes phases du projet d’A/B testing.
- Communiquer les résultats en interne pour partager les apprentissages et favoriser la collaboration.
- Segmenter les tests si possible pour cibler des groupes spécifiques d’utilisateurs.
- Impliquer à la fois les équipes de développement (full stack) et les équipes côté client (client-side) afin de favoriser l’implication de tous dans la démarche d’optimisation.
Est-il possible de réaliser un A/B test sans impacter le SEO ?
Le changement d’URL ou d’un contenu peut avoir un impact sur le classement d’un site sur les moteurs de recherche si aucune indication n’est fournie concernant l’indexation des nouvelles pages. Les algorithmes des moteurs de recherche effectuent régulièrement des passages sur les sites pour détecter les modifications apportées à chaque page. En cas de modification sans précision, il est probable que le classement du site soit modifié ou que les robots de recherche le désindexent. Pour éviter ces situations, suivez nos conseils.
Évitez de créer des pages cachées
Pour éviter de manipuler les informations SEO, ne créez pas de pages cachées. Cette pratique consiste à présenter deux versions différentes, une pour les utilisateurs et une autre pour les robots des moteurs de recherche. Cette approche risque de conduire à la mise sur liste noire ou à la suppression du site par les moteurs de recherche.
Optez pour les redirections temporaires
Une redirection temporaire est indiquée par le code 302, ce qui signifie aux bots que la page de test n’affecte pas le classement de l’URL d’origine. En utilisant cette méthode, vous indiquez aux algorithmes de continuer à considérer la version initiale jusqu’à ce que vous passiez à une version optimisée.
Reliez vos URLs canoniques
Les robots de Google détectent la similarité entre les URLs lorsque plusieurs tests A/B sont effectués. Cette pratique peut avoir un impact sur le classement dans les moteurs de recherche. La meilleure solution consiste à utiliser des balises canoniques sur chaque variante, indiquant ainsi que la première page est la seule à référencer.
Nettoyez la base après l’arrêt du test A/B
La réalisation de tests A/B peut entraîner une saturation du site et avoir un impact sur la gestion du contenu en l’absence d’une organisation adéquate. Une fois que la version définitive du test A/B est mise en place, supprimez toutes les variantes afin d’améliorer le référencement de la page finale.
Quels sont les éléments à tester sur le site ?
Vous pouvez réaliser des tests A/B sur différents canaux d’un site web :
- Site internet classique pour augmenter l’engagement des visiteurs en B2B ou B2C,
- Application web,
- Ou application mobile pour faciliter la navigation jusqu’à la phase d’achat.
Vous pouvez effectuer des tests sur ces différents canaux en variant les images, les pages d’atterrissage, les fenêtres contextuelles et les emails.
Comment bien analyser les A/B testing ?
L’étape d’analyse des tests est cruciale pour déterminer les actions à entreprendre par la suite. La réussite de la stratégie repose sur des tâches efficaces réalisées après les tests. Afin de garantir une analyse approfondie des campagnes d’A/B testing, mettez en place quatre éléments.
Identifier les faux positifs
L’isolation des variantes gagnantes est essentielle pour prendre une décision éclairée. Un test A/B peut donner lieu à l’un des trois résultats :
- Faux négatif, où aucune variante n’est gagnante malgré une version concluante.
- Faux positif, où une variante est considérée comme gagnante à tort.
- Variante gagnante nettement distinguée des autres.
- Aucune différence évidente entre les versions testées.
Segmenter l’audience
Pour obtenir des résultats positifs lors des tests, segmentez correctement votre audience. Tout commence par une compréhension approfondie des personas. Chaque visiteur de votre site a des objectifs spécifiques, et tenez compte de cela pour créer des segments distincts.
Éviter les tests s’appuyant sur différentes variantes
La hiérarchisation des tests est essentielle pour maximiser les chances de succès de l’optimisation. Ne vous concentrez pas uniquement sur les modifications apportées à un seul test, car l’objectif est d’identifier les paramètres qui permettent d’améliorer les résultats de votre page. Considérez plusieurs tests afin de trouver les meilleures opportunités d’optimisation.
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