Comment mettre en place un test A/B sur son site : outils et étapes à suivre
Découvrez les outils et les étapes à suivre pour mettre en place un test A/B, qui consiste à comparer deux variantes d’un même élément sur votre site.
Qu’est-ce que l’A/B testing ?
L’A/B testing est une méthode marketing qui permet, concrètement, de valider une hypothèse UX à partir de données tangibles, afin d’optimiser l’expérience utilisateur. Son principe peut être résumé ainsi : confronter deux versions d’un même contenu – comme une landing page, une image ou un CTA – auprès de deux groupes de même taille, afin d’identifier celle qui obtient les meilleurs résultats. Une partie des visiteurs est exposée à la version A, l’autre à la version B, puis les performances (clics, conversions, temps passé, etc.) sont analysées pour identifier la plus efficace selon l’objectif défini préalablement.
Relativement simple à déployer avec les outils adaptés, l’A/B testing est une méthode éprouvée pour optimiser l’expérience utilisateur et surtout mieux cerner ses besoins. Couramment utilisée dans plusieurs secteurs où l’efficacité prime, notamment l’e-commerce, elle fournit des indicateurs fiables pour orienter les décisions stratégiques. Encore faut-il savoir comment la mettre en place.
Les meilleurs outils d'A/B testing du marché
Comment mettre en place un test A/B sur son site
Pour qu’un test A/B livre des résultats exploitables, il est conseillé de procéder en plusieurs étapes :
1. Définir l’objectif et formuler une hypothèse
Le test A/B n’a de sens que s’il repose sur un objectif défini et une hypothèse. Avant de le lancer, il faut donc identifier ce qu’on l’on souhaite optimiser, ainsi que les indicateurs qui permettront de mesurer si la variante fait mieux que la version originale. C’est la première étape.
Quant à l’hypothèse, elle doit reposer sur des éléments tangibles. Il ne s’agit pas de deviner ce qui pourrait mieux fonctionner, en se basant simplement sur une intuition. Mais plutôt de s’appuyer sur des analyses statistiques, une étude de marché, des tests d’utilisabilité ou encore sur des feedbacks d’utilisateurs. « Votre test A/B doit présenter du potentiel et s’inscrire au sein d’une démarche qui vous permettra de résoudre un problème identifié, à partir de tests qualitatifs ou de feedbacks des équipes commerciales, pour accroître les performances d’une page ou augmenter les conversions », expliquait Johan Petit, responsable du pôle produit de Bewizyu, lors d’une interview accordée à BDM.
2. Choisir la variable à tester
Du titre de la page à la position du CTA, en passant par l’image principale, de multiples éléments peuvent être soumis à un test A/B. Mais le plus simple, au départ, consiste à ne modifier qu’un seule variable à la fois, afin de savoir si le test a réellement provoqué une différence de performance. Mener plusieurs tests simultanément peut complexifier l’analyse, tout en créant des interférences. « Quand on pilote une roadmap d’A/B testing, les équipes souhaitent réaliser de nombreux tests, mais sans se rendre compte que ces derniers vont risquer de s’impacter les uns les autres », abonde Johan Petit.
3. Segmenter l’audience
Ensuite, les visiteurs doivent être répartis en deux groupes de taille équivalente. Cette répartition peut être aléatoire, ou s’appuyer sur différents critères en fonction des objectifs fixés. L’important, c’est que chaque utilisateur reste exposé à la même version (A ou B) durant toute la durée du test et que l’échantillon soit suffisamment large, « pour obtenir des résultats statistiquement fiables et qui auront quelque chose à raconter », appuie Johan Petit.
4. Déployer le test et le maintenir sur la durée
L’erreur la plus fréquente consiste, par impatience, à interrompre un test trop rapidement. Pour éviter de tirer des conclusions erronées, il est conseillé d’atteindre un seuil statistique significatif, généralement fixé autour de 95 %, selon la plupart des solutions du marché. Un seuil qui peut être atteint en quelques jours, en fonction de la taille de votre audience, mais plus souvent en quelques semaines. « Par défaut, on va partir a minima sur au moins deux semaines, voire un mois, pour lisser notamment les différences de comportements entre la semaine et le week-end », rappelle Johan Petit. Et si, passé un mois, aucun résultat significatif n’émerge, on peut en déduire que la modification testée n’a pas d’impact majeur.
5. Analyser les résultats et tirer des conclusions
En mesurant les indicateurs définis en amont, vous pouvez déterminer si la modification apportée a un impact significatif et, le cas échéant, décider de la déployer durablement. Attention, néanmoins : il est indispensable de ne pas se limiter aux résultats du test lui-même, mais bien mesurer ses répercussions sur l’ensemble du parcours utilisateur. « Un test peut s’avérer gagnant à première vue, mais on va ensuite se rendre compte qu’il nous fait perdre des utilisateurs au global sur l’ensemble du parcours », rappelle Johan Petit. Enfin, il est également recommandé de documenter et d’archiver ce test, afin de disposer d’un point de comparaison pour vos futures expérimentations, l’A/B testing s’inscrivant dans une logique d’optimisation continue.
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