Lors de la conception d’e-mails, de landing pages ou de boutons d’appel à l’action, il peut être tentant de miser sur son intuition pour prédire ce qui sera susceptible d’inciter les internautes à cliquer ou à acheter. Or bien entendu, baser ses décisions marketing sur un présumé flair ou sentiment est tout à fait déconseillé, de surcroît dans le domaine du e-commerce où les attentes des internautes varient sans cesse. Aux suppositions et hypothèses en tout genres, mieux vaut privilégier des méthodes plus pragmatiques et fiables telles que l’A/B testing !

First things first : qu’est ce que l’A/B testing ?

L’A/B testing est un processus qui consiste à comparer deux versions d’une page web, d’une application ou d’un mail afin de vérifier laquelle est la plus performante. Ces variations, dénommées A et B, sont présentées de manières aléatoires à deux segments d’utilisateurs afin de constater la variante qui génère le plus de conversions, le plus de clics… Autrement dit celle qui fonctionne le mieux.

L’A/B testing est entièrement basé sur les données. Il ne laisse ainsi aucune place à l’instinct et permet de déterminer, de manière scientifique et pragmatique, une version « gagnante » et une version « perdante ». Les indicateurs de performance étudiés peuvent être : le temps passé sur une page donnée, le nombre de demandes pour le téléchargement d’un document, le taux d’abandon de panier, le taux de clic, le taux d’ouverture d’un e-mail, etc.

Concrètement, pourquoi mettre en place une stratégie d’A/B testing ?

Pour obtenir un meilleur retour sur investissement

Ce n’est un secret pour personne : sur le web, acquérir un trafic de qualité coûte cher (très cher). Les tests A/B permettent de tirer le meilleur parti d’un trafic existant et peut ainsi vous aider à augmenter vos taux de conversions, vous offrant ainsi un retour sur investissement plus élevé. En effet les études menées avec l’A/B testing démontrent que parfois, les modifications les plus minimes peuvent générer une augmentation significative des taux de conversions.

Pour réduire le taux de rebond

L’un des indicateurs clés à suivre pour analyser les performances de votre site web et de vos campagnes payantes est le taux de rebond (pour rappel, un rebond correspond à une session avec consultation d’une seule page sur votre site). Un taux de rebond élevé peut s’expliquer par un trop grand nombre d’options et de choix offerts, un décalage entre les attentes des visiteurs et les contenus proposés, etc. L’A/B testing est une excellente méthode pour lutter contre un taux de rebond trop important dans la mesure où elle permet de tester plusieurs variantes de votre site web ou plusieurs versions d’une page jusqu’à trouver la meilleure possible et ainsi améliorer l’expérience utilisateur.

Pour effectuer des modifications à faible risque

Grâce à l’A/B testing, il est possible d’apporter des modifications mineures à une page web, une campagne ou une newsletter au lieu de repenser et de créer de nouvelles pages entières. Cela permet de valider une idée avant de la mettre en œuvre et de risquer de compromettre les taux de conversions actuels. Par exemple, en e-commerce, lorsqu’il est question de supprimer ou de mettre à jour des descriptions de produits, il peut être intéressant de réaliser un test A/B. En effet, ceux-ci permettent de voir comment les visiteurs réagissent au changement, facilitant ainsi la prise de décision. Autre exemple : sur une application mobile, avant d’introduire une nouvelle fonctionnalité de manière définitive, l’A/B testing sur la page web concernée pourra vous procurer des informations précieuses et confirmer – ou non – une hypothèse de départ.

Concrètement, l’A/B testing est une méthode pragmatique qui permet de prendre les bonnes décisions en choisissant la version la plus performante grâce à l’analyse des comportements et des préférences des utilisateurs.

Quelles sont les principales étapes de mise en place d’un test A/B ?

L’analyse du parcours utilisateur et le recueil de données

Avant même de commencer à réfléchir aux éléments à tester, vous devez savoir quelles parties ou éléments de votre site web ou de vos campagnes peuvent être optimisés. Des outils d’analyse tels que Google Analytics peuvent vous aider à comprendre comment les visiteurs se déplacent sur votre site. Vous pouvez commencer par les zones à fort trafic de votre site ou de votre application, en priorisant les pages présentant de faibles taux de conversion. En examinant ces données, vous identifierez les faiblesses de votre entonnoir de conversion et pourrez ainsi facilement identifier où les modifications doivent être apportées.

La création et la hiérarchisation de vos hypothèses

Il existe une large gamme d’outils qui peuvent vous aider à formuler vos hypothèses. Une bonne hypothèse d’A/B testing doit être clairement définie et basée sur des données. Elle doit également être étroitement liée à vos KPI et avoir de bonnes chances de produire des résultats. Une fois que vous avez défini votre liste d’hypothèses, classez ces dernières par ordre de priorité en fonction de l’impact que vous attendez et de la complexité de mise en œuvre de chacune.

Le lancement de l’A/B test

Il est temps de lancer vos tests et de laisser vos visiteurs réagir. Attention, notez que l’utilisation de publicité payante – de type Google Ads ou autre – pour booster le nombre de visiteurs est susceptible de biaiser vos résultats. De même, nous vous conseillons de ne pas modifier vos scénarios ou paramètres pendant l’exécution du test !

L’analyse de vos résultats

Une fois l’expérience terminée, place à l’étude des résultats ! Votre outil doit vous permettre de constater rapidement la différence entre les deux versions testées. Même si vous obtenez une augmentation significative, il est toujours bon de procéder aux modifications progressivement. En effet, les changements opérés sur un site web ont souvent des effets inattendus. Par exemple, votre version B peut inciter vos visiteurs à effectuer des achats plus réguliers, mais elle peut aussi, par la même occasion, réduire le montant moyen par panier dépensé par ces derniers.

Enfin, il ne vous reste qu’à mettre en application les conclusions obtenues. Mais l’A/B testing ne s’arrête en réalité jamais, et chaque test effectué soulève de nouvelles questions et de nouvelles optimisations possibles. Par exemple, après avoir testé la couleur d’un bouton CTA, vous voudrez sûrement voir si un changement d’emplacement serait également bénéfique. Et ainsi de suite ! Si vous souhaitez échanger sur le sujet, n’hésitez pas à nous contacter !