Ce que l’A/B Testing permet de tester
Les possibilités offertes par le Split Testing sont presque infinies.
Il est donc impératif de connaître vos objectifs afin de réduire au strict nécessaire les éléments que vous souhaitez soumettre à l’épreuve.
Si votre objectif est, par exemple, d’augmenter le nombre de commandes finalisées après ajout au panier, vous pourrez tester :
- La lisibilité des moyens de paiement proposés,
- L’efficacité des badges relatifs à la sécurité des achats en ligne,
- La simplicité du processus de check out,
- Etc.
En isolant chaque élément dans une version différente, vous serez pleinement à même de savoir ce qui conduit l’internaute à abandonner son panier.
Voici pêle-mêle d’autres axes d’optimisations que le test A/B permet d’étudier :
- L’attractivité d’un titre,
- L’impact d’une image (bannière, illustration, photo, graphique) ou d’une vidéo,
- Le design d’un bouton d’appel à l’action (CTA ou Call to Action),
- La taille, la couleur et la police du texte,
- L’utilité des témoignages clients,
- La lisibilité des liens hypertextes,
- La simplicité de remplissage d’un formulaire,
- L’efficacité d’une landing page,
- Les différents éléments d’une newsletter (heure d’envoi, contenu, CTA, objet, visuels),
- Etc.
Pourquoi l’A/B Test classique ne suffit plus
L’A/B Test tel que nous le connaissons ne fonctionne plus. Voici une affirmation qui peut sembler bien radicale. Et pourtant…
Si la volonté d’exploiter la donnée pour améliorer le parcours utilisateur et, in fine, le taux de transformation, est unanimement partagée, elle est confrontée à un paradoxe de taille.
En effet, une très grande partie des tests A/B sont, aujourd’hui encore, réalisés avec peu ou pas d’analyse avant implémentation.
Concrètement, des dizaines (et parfois même des centaines) de tests sont déployés sur des sites ou applications sans priorisation et sans certitude aucune qu’ils soient nécessaires.
Et cela a un coût !
La mobilisation d’équipes déjà très sollicitées sur la mise en place et l’analyse de tests conduit non seulement à une perte de temps mais également d’argent avec à la clé des conclusions à l’intégrité très relative.
Si le potentiel du Split Testing n’est plus à démontrer, il devient donc urgent de le repenser pour prioriser ses axes de recherche et faire parler la donnée de la façon la plus précise qui soit.
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Comment réussir son A/B Testing ?
Nos années d’expérience dans l’optimisation de l’UX et du taux de conversion de sites de grandes envergures nous ont permis d’appréhender le test A/B de façon pragmatique.
Viser la pertinence d’un test A/B repose en effet sur un process majeur incontournable : l’analyse pré-test.
Car avoir conscience qu’il est nécessaire de tester, c’est bien. Savoir précisément quel élément doit faire l’objet d’une analyse, c’est fondamental.
Chez Contentsquare, nous estimons que l’A/B Testing n’a d’utilité que pour valider la pertinence de cette première analyse.
Elle ne doit donc pas être menée à la légère. En effet, cette enquête cruciale permet de :
- Localiser le problème en amont,
- Proposer des hypothèses ou “insights” à analyser en premier,
- Vérifier ces hypothèses tout en maîtrisant le risque,
- Dégager des conclusions en accord avec le réel.
Cette hauteur de vue nous a amené à concevoir notre propre process d’analyse de performance des sites web et applications, un test qui va dorénavant bien au-delà de l’A/B Testing.
Notre méthode se déroule ainsi en quatre temps déterminants.
Étape 1 : l’analyse
L’analyse dépendra de :
- L’interface utilisée,
- La période retenue,
- La population ciblée,
- Les objectifs à atteindre,
- Les chantiers d’optimisation
- Les actions à mettre en oeuvre,
Cette analyse permet de dégager des couples gagnants insights/recommandations.
Concrètement, il s’agit d’identifier un problème de comportement sur le site ou l’application (insight) et d’apporter une solution (recommandation) avec l’aide des équipes UX et UI.
Étape 2 : l’éligibilité
Parce qu’il est impossible de tout tester en même temps, il s’agira de déterminer les insights impactants à prioriser.
L’éligibilité se base sur :
- Le volume : un volume important de données offrira des résultats rapides et davantage de possibilité de segmentation,
- La complexité : tester des couples simples permettra de limiter les bugs et de mettre les différents tests en place plus facilement,
- L’impact : on choisira les couples assurant des résultats rapides et concluants,
- La saisonnalité : on privilégiera des changements non soumis à des temps forts (Noël par exemple) et permettant de tester en flux tendu toute l’année,
- La perméabilité : on testera des éléments qui ne risquent pas d’impacter négativement d’autres éléments externes au test.
Étape 3 : la stratégie
Si (et seulement si !) les étapes permettant de déterminer les couples Insights/recommandations prioritaires ont été respectées, alors la partie stratégique pourra être abordée.
Pour cette étape, il conviendra de respecter deux règles afin d’obtenir des résultats limpides :
- Un test par période à la fois,
- Un KPI bien défini par interface.
Le test et les résultats
Nous ne nous étendrons pas sur ce sujet car, comme nous l’avons déjà précisé, la partie cruciale concerne l’analyse qui précédera le test.
Pour en savoir plus sur nos solutions d’optimisation sur-mesure de l’UX et du taux de conversion, nous vous invitons à parcourir nos solutions par besoin ou par industrie.
La disponibilité et le volume de la donnée permet dorénavant à tout à chacun de pousser plus loin l’analyse des performances de son site ou de son application.
Mais cette facilité d’accès ne doit pas occulter la phase d’analyse humaine, essentielle à la réussite de tout test.
Les données sont à notre disposition. Mais c’est à nous de les faire parler suivant nos objectifs et nos ambitions.
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