Comparer différentes versions de page et mesurer laquelle performe le mieux, voilà l’objectif du test A/B. Vous créez les designs à comparer, votre outil d’A/B testing s’occupe du reste. Il répartit le trafic sur les versions testées et mesure leur performance respective, au regard des objectifs que vous avez définis. Bien utilisé, l’A/B testing permet d’améliorer sensiblement les taux de conversion du site web, mobile, app…

Le principe du test A/B

Les études montrent que 2/3 des « bonnes idées » se révèlent neutres voire négatives… mesurer les différentes options et prendre les bonnes décisions, chiffres à l’appui, est indispensable.

AB Test smashingmagazine.com  300x125 Test A/B, ce qu’il faut savoir pour améliorer son site

Dans cet exemple, le Call To Action de la version portrait a doublé le taux de conversion de la version sticker à gauche (courtesy smashingmagazine.com).

Les nombreux atouts du test A/B, ou split tests, expliquent sa popularité :

  • En situation réelle. Les comportements des vrais utilisateurs sont mesurés, en live.
  • Simultanéité. Les différentes versions sont proposées simultanément, limitant ainsi les effets de bord dûs à l’instant.
  • Rapidité de réponse (selon le trafic et la répartition). En fonction du trafic, on a des résultats fiables en quelques semaines.
  • Grande précision. Des résultats permettent de révéler des écarts de performance jusqu’à 1%.  Ça a l’air de rien 1%, mais ce petit pourcent se reporte directement sur le CA. Pour une société qui réalise 100 millions d’euros en ligne, c’est 1 million d’euros d’augmentation de CA…
  • Faible coût de mise en œuvre. La simplicité de mise en œuvre technique permet d’obtenir des résultats pour quelques centaines ou milliers d’euros. Ce qui est négligeable au regard du ROI (Retour sur Investissement) que l’on peut en attendre.

Attention, les objectifs des tests A/B, des tests MVT (Multi Variable Testing), des tests utilisateurs et des études qualitatives en général ne sont pas comparables, ce sont des outils complémentaires et non concurrents.

Dans quel cas utiliser un test A/B ?

Ce qu’il faut absolument savoir : Les tests A/B sont adaptés pour comparer des petites variations, jusqu’à une page. Une fois que l’on sait cela, c’est un outil redoutablement efficace pour améliorer vos pages ; fiche produit, page du tunnel de conversion ou page d’accueil, une campagne PPC, un formulaire, une pub, une newsletter ou une landing page …

Parmi les utilisations le plus courantes  :

  • Les boutons d’action (position, taille, couleurs, label, forme)
  • Les libellés (rubrique, catégorie produits) ce que l’on appelle le wording en général.
  • Les couleurs (couleurs de fond, de polices, de boutons)
  • L’emplacement des informations (information produits, prix, disponibilité, frais de port…)
  • Les éléments de ré-assurance (garantie, références, labels…)
  • Les opérations promotionnelles
  • Les longueurs des textes (concis ou détaillé)
  • Les accroches et images sur les landing pages
  • Les présentations des formulaires (labels, champs, longueurs…)

 

PA Makila Test A/B, ce qu’il faut savoir pour améliorer son siteDans l’exemple ci-dessus le test A/B est utilisé par le voyagiste makila.fr pour basculer d’une offre saisonnière d’été à celle d’hiver.

Principe de fonctionnement et méthodologie de mise en oeuvre

En pratique, la mise en place d’un test A/B est simple.

Créer un test AB Google Analytics Test A/B, ce qu’il faut savoir pour améliorer son site

Après avoir choisit votre outil d’A/B testing (voir la liste en fin d’article), les étapes sont les suivantes :

  1. Concevoir le test (objectif, portée, durée)
  2. Réaliser les éléments ou pages à tester et les publier
  3. Créer le test dans votre outil
  4. Ajouter le code fourni dans la page (selon l’outil)
  5. Vérifier le bon fonctionnement du test
  6. et Attendre les résultats
principe fonctionnement test ab 300x225 Test A/B, ce qu’il faut savoir pour améliorer son site

Fonctionnement technique du test A/B

La plupart des outils de test A/B interviennent au niveau de la page, par une redirection  transparente (cf schéma). C’est le cas de Google Analytics Content Experiments. D’autres outils permettent de fournir uniquement les éléments à tester, la page restant toujours la même. Contrairement à ce que le nom A/B test indique,  la plupart des outils permettent de comparer 3 variations ou plus.

Chaque utilisateur ne peut voir qu’une version… sauf s’il change de navigateur/ordinateur/mobile ou efface ses cookies.

Conditions et limites d’utilisation de l’A/B testing

La puissance et la simplicité de mise en œuvre ne doivent pas masquer la complexité sous-jacente, au risque de ne pas améliorer du tout ses performances en ligne…

  • Définir un objectif, mesurable et clair (un KPI, Key Performance Indicator). Si l’objectif ne s’impose pas, il est probable qu’un A/B test ne soit pas adapté à votre problème. Envisagez alors de recourir aux tests utilisateurs, MVT, expertise… Certains outils ne permettent de définir  qu’un seul objectif, ce qui limite grandement les conditions d’application de l’A/B testing, car en pratique, il est rare qu’un seul objectif soit impacté. « On a fait +50% sur les téléchargements en page d’accueil ! » c’est très bien… à condition d’être sûr de ne pas avoir fait -5% sur les ventes… (objectif #1).
  • Limiter la distribution du test. Si vous opposez une version éprouvée avec une nouvelle version plus risquée, limitez l’affichage de la version testée à une petite fraction de votre trafic (le split).
  •  L’indice de confiance est crucial. L’erreur la plus répandue consiste à négliger cet indice de confiance, au risque de tirer des mauvaises conclusions. En dessous de 5%, on considère les résultats significatifs, l’écart de performance est imputable à la variation. Au-delà de 5%, l’incertitude est trop forte, les résultats peuvent être impactés par des éléments extérieurs et indépendants du test.  Des méthodes de calcul de l’indice de confiance (significance) sont disponibles gratuitement en ligne chez abtester ou Visual Website Optimizer.
  • Quand terminer son test ? Trop tôt, on vient de le voir,  vous n’avez pas le volume permettant de sécuriser les résultats. Trop tard, vous aurez perdu du temps dans votre processus d’amélioration et raté des ventes. Terminer trop tard est un « problème de riche » les sites n’ayant pas un très fort trafic.
  • Une seule variation à la fois. C’est une règle de base des split-tests, souvent transgressée, surtout quand des équipes différentes interviennent sur un même site.
  • Quoi, pas Pourquoi. Les résultats des tests A/B apportent des chiffres au regard d’un objectif (le quoi), ils n’indiquent pas le pourquoi du comportement utilisateur.  Attention aux conclusions, souvent hâtives…
  • Segmentez.. Il est possible que la version gagnante ait été bien perçue par une partie vos visiteurs et moins bien par d’autres.   Votre outil de test A/B doit savoir gérer la segmentation.
segmentation Content Experiments1 1024x347 Test A/B, ce qu’il faut savoir pour améliorer son site

Segmentation avec Google Analytics Content Experiments

Si vous respectez ces conditions d’utilisation, alors les tests A/B se révèlent fantastiques, efficaces et ludiques. Je ne peux que vous conseiller de les mettre en oeuvre de manière systématique, dans le cadre du cycle d’amélioration continue, conjointement aux techniques complémentaires d’amélioration de la performance.

Si vous débutez en A/B testing, commencez simple, avec une variation faible sur une page à gros trafic, pour pouvoir clore votre test  en quelques semaines. Testez deux versions d’une même chose (deux versions d’un bouton ou d’une campagne par exemple) plutôt que des positions dans une page, ou la présence/absence d’un objet, plus complexe.

 

Principaux outils d’A/B Testing

Le recours aux tests A/B s’est démocratisé avec les outils gratuits de Google (Google Website Optimizer, devenu Google Analytics Content Experiments). On trouve sur le marché un grand nombre d’outils proposent des solutions très différentes, selon les besoins, et les budgets.


Google Analytics Content Experiments

Google Analytics4 Test A/B, ce qu’il faut savoir pour améliorer son sitePoints forts : Gratuit et fiable, très bon outil pour les utilisations simples ou pour débuter.

Points faibles : Fonctionnalités limitées (un seul objectif par test) et convivialité moyenne. Nécessité d’intervenir dans le code à chaque test.


Optimizely

Optimizely1 Test A/B, ce qu’il faut savoir pour améliorer son sitePoints forts : Prise en main très simple, interface de création de variations WISIWIG, compétence technique pas nécessaires, fonctionnalités avancées (possibilité de définir plusieurs objectifs ou modifier un élément sur toutes les pages du site)

Points faibles : Payant, tarif selon options (au delà des 30 jours période d’essai).


Visual Website Optimizer

VWO2 Test A/B, ce qu’il faut savoir pour améliorer son siteTrès comparable à Optimizely, avec segmentation des visiteurs, intégration native dans Google Analytics et des rapports en temps réel. Pricing comparable aussi.

L’ergonomie de ces 2 sites et étrangement similaires… étonnant


Les poids lourds

Des solutions très complètes, réservée aux gros budgets, Adobe Test & Target la solution intégrée à Adobe Online Marketing Suite, ou Sitespec, Optimost d’Autonomy.

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