L’A/B testing est un très bon moyen d’augmenter vos conversions. À la base issue du monde scientifique, cette méthode est aujourd’hui largement utilisée par les experts du marketing digital. Elle consiste à tester plusieurs versions d’un même média (page web, newsletter, etc.) et à comparer les résultats afin d’identifier le modèle le plus efficace. Si le principe semble simple, lancer un test A/B exige de la méthodologie et de la patience. Ces conditions sont nécessaires pour que l’opération porte ses fruits et vous permette de convertir. En quoi consiste un test A/B ? Quels éléments tester sur une page web ? Et enfin, comment effectuer un test A/B efficace ? Découvrez tout ce qu’il faut savoir.
A/B testing: de quoi parle-t-on ?
D’où vient cette méthode marketing ?
À l’origine, l’A/B testing consiste à comparer deux procédés d’expérimentation afin de déterminer quelle version est la plus efficace. Cette méthode a été créée dans les années 20 par un statisticien et biologiste britannique, Ronald Fisher. Ce même principe est appliqué quelques années plus tard à la médecine dans la réalisation d’essais cliniques.
Ce n’est que dans les années 60 que le marketing emprunte l’A/B testing au monde de la science. Le concept se développe pour devenir dans les années 90 le concept que l’on connaît de nos jours. Les marketeurs s’en servent comme un moyen de tester différentes versions d’un message publicitaire. En général, un seul critère est modifié et chaque version est envoyée à un échantillon de consommateurs. Grâce à des données chiffrées, l’équipe marketing peut ensuite mesurer la version la plus efficace.
La mise en pratique de l’A/B testing dans le domaine de la communication digitale offre de multiples possibilités. Il s’applique en effet à de nombreux supports de communication : page de vente, campagne e-mailing, publicité sur les réseaux sociaux, application mobile, etc. Les marketeurs peuvent ensuite analyser et comparer l’impact des différents modèles grâce à des indicateurs de performance (taux de clics, taux d’engagement, taux de conversion, etc.). Ces derniers renseignent sur le comportement et les actions de l’utilisateur.
Ainsi, si vous souhaitez augmenter les conversions d’une page de vente par exemple, vous pouvez réaliser des tests comparatifs entre la version existante et des versions modifiées. Une partie des internautes est alors orientée vers une version A et l’autre partie vers une version B. Vous pourrez ensuite comparer les indicateurs marketing des différentes moutures (taux de rebond, taux de rétention, taux de conversion, etc.). Vous pourrez alors définir la version de la page de vente la plus performante.
En outre, il existe aujourd’hui des outils d’A/B testing qui permettent de gagner du temps et de simplifier le processus, ainsi que l’évaluation des performances sur le web.
4 types d’A/B testing
Il existe plusieurs types de tests A/B, chacun avec des objectifs différents.
#1. Le split testing
Le split testing est aussi appelé « split URL testing ». Cette méthode d’A/B testing consiste à attribuer deux URLs différentes aux deux versions de votre page web. Dans un test A/B classique, les deux moutures possèdent habituellement la même URL.
Le split test permet de répartir le trafic de façon plus équilibrée entre les deux pages. De cette manière, vous obtenez des résultats d’analyse et de comparaison plus fiables.
Il est pertinent d’utiliser le split URL testing si vous souhaitez apporter des changements importants sur votre site Internet. Ce procédé est idéal pour évaluer les répercussions d’un nouveau design de page web ou comparer l’efficacité de l’affichage de deux variations d’un formulaire de contact par exemple.
#2.Le test multi-varié (MVT)
Il est possible de tester des variations de plusieurs éléments d’une page web en même temps (bannière, description, titre, bouton d’appel à l’action, vidéo, etc.). Un test multi-varié (ou test MTV) permet de comparer ces différents changements dans un même test. Un test multivarié peut par exemple se révéler intéressant pour modifier des éléments visuels ou textuels d’une landing page.
Avec un outil d’AB testing, vous pouvez créer une version correspondante pour chacune des combinaisons possibles. Vous êtes alors en mesure de déterminer quelle association donne les meilleurs résultats.
Gardez à l’esprit que ce type de test nécessite d’avoir un trafic (nombre de visiteurs) assez élevé sur son site Internet. Cette condition est importante pour obtenir des résultats pertinents.
Cette technique a deux avantages. Tout d’abord, elle évite de devoir réaliser plusieurs tests A/B et permet ainsi de gagner du temps. De plus, elle donne une idée de l’impact des différents changements et de leur combinaison.
#3.Le test AA
Les tests AA sont faits pour comparer deux variantes similaires d’un même élément. Le trafic de la page est alors réparti en deux groupes distincts. Chaque échantillon peut voir la même version s’afficher. Ce test AA vous permet de vérifier si les conversions sont les mêmes dans les deux cas et si la stratégie mise en place est pertinente.
Il est intéressant de réaliser un test AA dans les cas suivant :
- obtenir des indicateurs de références pour des tests à venir ;
- confirmer l’efficacité d’un test AB ;
- définir un taux de conversion de référence pour la réalisation de futurs tests.
#4.Le test multi-pages
Le multipages testing est destiné à évaluer l’impact de changements apportés à différents éléments sur plusieurs pages web.
Par exemple, un test multi-pages permet de comparer deux versions de chacune des pages qui composent un parcours de vente. Il peut aussi servir à tester seulement certains éléments choisis.
Ce test est destiné à mesurer l’efficacité des modifications apportées sur les conversions. Cette technique s’avère assez simple à instaurer et permet d’obtenir rapidement des résultats. De plus, elle offre la possibilité de tester les différentes pages d’un même élément (par exemple un tunnel de vente). Enfin, le test multi-pages est une bonne manière de définir des variations pertinentes en fonction du parcours d’achat.
10 exemples d’A/B tests possibles pour améliorer son taux de conversion
Voici des exemples concrets de points sur lesquels mettre en place un A/B test pour améliorer son taux de conversion :
1. Titres
Le titre constitue l’un des premiers éléments à optimiser sur vos pages web. Vous pouvez le réécrire entièrement ou remplacer seulement quelques mots. Vous pouvez également modifier la couleur et la police de caractère. L’objectif est de proposer un titre percutant qui crée de l’engagement et vous permet d’augmenter votre taux de clic.
2. Call-to-action (CTA)
Le bouton de CTA a pour but d’inciter les internautes à passer à l’action. Il peut s’agir d’acheter un produit, s’inscrire à votre newsletter, télécharger un contenu, etc. L’appel à l’action joue donc un rôle déterminant dans les conversions d’une page. Vous pouvez réaliser des comparatifs en modifiant les termes employés, les couleurs, l’emplacement du bouton, etc.
3. Boutons
Les autres boutons (bouton de menu, liens vers vos réseaux sociaux, etc.) ont, eux aussi, leur importance. Comme pour les boutons d’appel à l’action, il est pertinent de comparer différentes formes, couleurs, police ou encore mots utilisés. Vous pouvez voir notre page qui vous parle de l’optimisation des call to action.
4. Images
Tout comme le texte, les images ont un impact fort sur les conversions. Si vous êtes propriétaire d’un e-commerce d’objets décoratifs par exemple, n’hésitez pas à tester différentes photos pour vérifier quel type de visuel se révèle le plus efficace (objet mis en situation, etc.). Vous pouvez aussi réaliser des essais en modifiant la taille, la luminosité, les teintes des images ainsi que leur emplacement. La vidéo a également un impact non négligeable qu’il peut être pertinent de mesurer.
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5. Structure des pages
La structure des pages est déterminante, notamment d’un point de vue de l’expérience utilisateur (UX). Vous pouvez par exemple ajouter une bannière sur votre page d’accueil, mettre en avant vos produits phares, faire défiler un carrousel ou opter pour un visuel fixe. Les possibilités sont nombreuses.
6. Algorithmes
Utiliser des algorithmes participe à convertir vos visiteurs et vos prospects en clients et à augmenter le montant du panier. Vous pouvez suggérer des articles similaires, indiquer les produits les plus vendus ou les plus recherchés, etc.
7. Business model
Remanier votre stratégie de vente peut être une bonne manière de booster votre chiffre d’affaires. Vous pouvez par exemple élargir votre offre de service ou proposer des produits supplémentaires.
8. Formulaires
Un formulaire doit être à la fois concis et clair afin d’être parfaitement compréhensible par les visiteurs. L’équipe marketing peut ainsi tester différentes variantes en modifiant l’emplacement des champs, leur nombre, les intitulés, mais aussi le visuel (police, taille de police, couleurs, etc.).
9. Pricing
Il n’est pas possible d’appliquer deux prix différents pour un même produit. Vous avez néanmoins la possibilité de tester différents emplacements, couleur, police, etc. Si vous vendez des services, vous avez par ailleurs la possibilité de tester plusieurs formules avec des options différentes.
Il peut être notamment intéressant de proposer plusieurs versions de vos tunnels de vente : une version A d’une seule page ou une version B de plusieurs pages. Par exemple, le mode de règlement et les éléments liés à la livraison peuvent figurer sur la même page ou sur deux pages distinctes.
Les 7 étapes pour implémenter un A/B testing à succès
1- Établir une équipe projet
Monter une équipe projet efficace et compétente constitue une condition indispensable à la réussite de vos tests A/B. Plusieurs compétences sont en effet nécessaires pour obtenir des résultats. Pour proposer des solutions adaptées à votre cible, vos collaborateurs doivent être capables de :
- se mettre à la place des utilisateurs ;
- analyser les indicateurs clés de performance ;
- identifier les problèmes liés au niveau de conversion et proposer des solutions adaptées.
Un sponsor et un chef de projet réunissant les compétences requises. Si associer une telle équipe se révèle impossible, il est conseillé de faire appel à un consultant qui sera en mesure de mener les tests à bien et d’analyser les résultats.
2- Hiérarchiser les tests à réaliser
Dans un deuxième temps, il est essentiel d’organiser le programme des tests A/B. Vous devez pour cela les prioriser afin de réaliser une roadmap et définir leur mise en œuvre. Plusieurs critères sont à prendre en compte pour hiérarchiser les tests à réaliser :
- le potentiel : vous devez définir le gain estimé que vous apportera la mise en place des optimisations et déterminer les pages avec du potentiel ;
- le trafic sur la page web : priorisez des pages qui génèrent un trafic assez important pour vous permettre de mesurer l’impact de vos différents modèles ;
- la simplicité de mise en œuvre : plus la solution mise en place est simple, moins elle exige de ressources.
3- Mettre en œuvre les tests
La mise en pratique dépend de la solution d’A/B testing sélectionnée. Certains outils se révèlent plus complexes et nécessitent de faire appel à des techniciens. D’autres solutions, au contraire, n’impliquent pas de posséder des connaissances techniques. En effet, certains outils sont simples et rapides à prendre en main. De nombreux logiciels d’emailing incluent des fonctionnalité d’A/B test intégrées. Il en va de même pour les outils de marketing automation afin de tester les contenus qui vont transformer. Il en va de même des solutions de landing page qui incluent presque tous ces fonctionnalités.
Ainsi, l’entreprise peut faire le choix de faire réaliser les tests par ses équipes ou de s’adresser à un prestataire spécialisé. Un outil technique est plus complexe à utiliser et nécessite plus de moyens, mais offre un éventail de possibilités plus large. Une solution simple à prendre en main offre, quant à elle, plus d’autonomie, mais s’avère plus limitée.
4- Archiver les tests
Archiver les tests et les documenter est une étape indispensable pour les rendre plus facilement accessibles aux personnes chargées de l’optimisation des conversions. Pour chaque test, vous devez renseigner :
- le nom du test ;
- sa période de mise en œuvre ;
- l’idée testée ;
- une liste et des visuels (captures d’écran) des variations effectuées ;
- les résultats et les conclusions à en tirer ;
- le gain potentiellement réalisé sur une année.
5- Implanter les versions gagnantes
Dès lors qu’une des variantes a fait ses preuves, vous avez le feu vert pour l’implanter. Le délai entre les résultats du test et la mise en œuvre du nouveau modèle peut prendre un certain temps. C’est pourquoi certains outils offrent la possibilité d’afficher la solution gagnante à tous les internautes en attendant la mise en production des modifications.
Ensuite, il convient de vérifier si les gains estimés durant le test se confirment sur la durée. Certains éléments extérieurs comme les fêtes de fin d’année peuvent en effet expliquer que les optimisations s’avèrent plus efficaces pendant les tests.
6- Transmettre les résultats des tests
Les résultats des tests doivent être transmis aux managers, mais aussi aux équipes concernées (services communication, marketing, etc.). De plus, partager les estimations des bénéfices réalisées grâce aux tests permettra de mesurer le ROI et de justifier l’investissement effectué.
7- Tester et encore tester
L’A/B testing implique d’ajuster et de tester en permanence afin de s’adapter au mieux aux attentes des clients et des prospects. Chaque fois qu’un test est réalisé, il est important d’en tirer les enseignements. Il s’agit en effet d’une stratégie qui donne des résultats sur le long terme. C’est la raison pour laquelle il est important de ne pas se lancer tête baissée et de se montrer méthodique.
Les 4 réflexes pour bien analyser les résultats d’A/B testing
1- Segmenter l’audience
Segmenter les audiences permet d’analyser de manière plus précise le comportement des utilisateurs. Vous pouvez en effet comparer les résultats de chaque catégorie et affiner ainsi la personnalisation de votre contenu.
Les résultats sont donc répartis en fonction des éléments qui composent votre persona :
- l’âge des prospects ou clients ;
- leur zone géographique ;
- leur statut (abonnés, nouveaux visiteurs, acheteur récurrent, etc.) ;
- les sources de trafic (moteur de recherche, réseaux sociaux, SEA, etc.) ;
- etc.
Ces informations sont disponibles sur des outils comme Google Analytics.
2- S’abstenir de baser les tests sur plusieurs variantes
Vous l’aurez compris, la réussite de votre test A/B dépend notamment de votre capacité à être méthodique. Une fois que vous avez tiré les enseignements d’un test, vous pouvez hiérarchiser vos opérations en fonction de chaque variable.
Évitez de modifier plusieurs paramètres dans un seul test. En changeant élément par élément, vous obtiendrez une vision plus claire de l’impact des différentes modifications. Vous pourrez ensuite isoler les variantes qui fonctionnent.
Par ailleurs, n’oubliez pas de documenter chaque test afin de garder une trace des impacts des différents changements.
3- Déterminer les faux positifs
Les résultats des tests sont parfois trompeurs. Pour tirer des conclusions pertinentes, il est essentiel de distinguer les variations fiables des « faux positifs ».
En effet, les tests A/B permettent de tirer les conclusions suivantes :
- le résultat est un faux positif : une variation apporte des résultats faussement positifs ;
- le résultat est un faux négatif : aucune modification ne semble positive alors que l’une d’entre elles l’est ;
- une variante se révèle positive de manière évidente ;
- les deux modèles ne présentent pas de différence significative.
4- Continuer les expériences malgré les ratés
Continuez à tester même si vous n’obtenez pas tout de suite des résultats positifs. L’A/B testing implique en effet de faire preuve de patience et de persévérance. Si vous voulez améliorer le niveau de conversion, vous devez tester toutes les optimisations susceptibles d’améliorer l’efficacité de votre page web ou de votre newsletter. En fonction du support de communication testé, les possibilités pour améliorer l’expérience utilisateur et l’engagement des visiteurs sont multiples :
- modifier le design ;
- apporter des changements dans le texte ;
- changer le bouton d’action ;
- intégrer des avis clients ;
- etc.
Le test A/B ne prend fin que lorsque vous êtes parvenu à déterminer la variante qui vous permet d’atteindre vos objectifs de conversion.
FAQ – A/B testing
L’A/B testing consiste à analyser des données statistiques basées sur des indicateurs clés de performance (KPIs). Ces calculs peuvent se faire selon deux méthodes :
● la méthode bayésienne : elle donne une estimation des résultats dès le début du test, ce qui évite d’attendre la fin de l’expérience pour connaître la tendance ;
● la méthode fréquentiste : elle indique un taux de confiance, ce qui simplifie l’analyse de la fiabilité des résultats. Par exemple, un taux de confiance de 96 % signifie que la probabilité d’obtenir les mêmes résultats s’élève à 96 % si vous reproduisez le test selon les mêmes paramètres.
Certaines erreurs récurrentes sont à éviter lorsque l’on effectue un test A/B :
● débuter avec des tests complexes sans commencer par des variantes simples à mettre en place et qui permettent d’obtenir des résultats rapidement ;
● ne pas hiérarchiser les tests ;
● réaliser les tests sans méthodologie ;
● multiplier les variantes dans le même test ;
● ne pas tenir compte des facteurs extérieurs ;
● ne pas confirmer son hypothèse de départ avec une analyse du comportement de la cible avant de commencer le test ;
● tenir compte des mauvais indicateurs de performance ;
● utiliser des outils mal adaptés à vos besoins ;
● négliger d’expérimenter constamment pour pouvoir en tirer des conclusions et prendre les bonnes décisions en fonction de l’évolution des comportements des visiteurs.
Il est très fréquent d’arrêter un test A/B avant l’heure. Or, quatre facteurs peuvent vous aider à décider ou non de la fin du test :
1. réaliser le test du début à la fin d’un cycle de vente : un test A/B n’a pas de durée idéale définie. Il doit de préférence s’étaler sur un cycle de vente complet ;
2. obtenir un indicateur crédible : il s’agit d’atteindre un indicateur de confiance assez élevé si vous utilisez la méthode fréquentiste. Un taux de 95 % permet de valider un nouveau modèle.
Si vous utilisez la méthode bayésienne, vous devez vous fier à l’estimation réalisée en début de test ;
3. tester vos variantes sur des échantillons suffisamment larges : pour donner des résultats fiables, il vous faut comparer vos différents modèles sur un nombre de personnes significatif ;
4. attendre que vos résultats soient stables : avant d’arrêter le test, vos taux de conversion doivent atteindre une certaine constance dans le temps.