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Les tests A/B (également appelés tests fractionnés ou tests de compartiments) sont une méthode permettant de comparer deux versions d'un site Web ou d'une application afin de déterminer quelle version est la plus performante. Cette méthode fonctionne en montrant de manière aléatoire deux variantes d'une page aux utilisateurs et en utilisant une analyse statistique pour déterminer quelle variante obtient les meilleurs résultats pour vos objectifs de conversion.
En pratique, voici comment fonctionnent les tests A/B :
Les modifications que vous testez peuvent aller de simples ajustements (comme un titre ou un bouton) à des refontes complètes de pages. En mesurant l'impact de chaque changement, les tests A/B transforment l'optimisation du site Web d'une simple conjecture en une décision basée sur les données, déplaçant la conversation de « nous pensons » à « nous savons ».
Les visiteurs étant servis selon la méthode de contrôle ou de variation, leur engagement envers chaque expérience est mesuré et collecté dans des tableaux de bord et analysé à l'aide d'outils statistiques. Vous pouvez ensuite déterminer si le changement d’expérience (méthode de changement ou B) a un effet positif, négatif ou neutre par rapport à la version de base (méthode de contrôle ou A).
« Le concept des tests A/B est simple : montrer différentes variantes d'un site Web à différentes personnes et mesurer quelle variante est la plus efficace pour les convertir en clients. » Par Dan Siroker et Pete Koomen (Livre | Tests A/B : le moyen le plus puissant de transformer les clics en clients)
Les tests A/B permettent aux individus, aux équipes et aux entreprises d'apporter des modifications minutieuses à leur expérience utilisateur tout en collectant des données sur son impact. Cela leur permet de construire des hypothèses et d’apprendre quels éléments et optimisations de leur expérience ont le plus d’impact sur le comportement des utilisateurs. D'une autre manière, ils peuvent être prouvés comme ayant tort : leur opinion sur la meilleure expérience pour un objectif donné peut être prouvée fausse grâce à des tests A/B.
Plus que de simplement répondre à une question ponctuelle ou de résoudre un désaccord, les tests A/B peuvent être utilisés pour améliorer continuellement une expérience donnée ou améliorer un objectif unique comme l'optimisation du taux de conversion (CRO) au fil du temps.
Exemples d’applications de tests A/B :
Les tests A/B aident à déplacer la prise de décision d'une base d'opinion à une base de données, remettant en question le terme HiPPO (opinion de la personne la mieux payée).
Comme le note Dan Siroker : « Nous ne savons pas vraiment ce qui est le mieux, examinons les données et utilisons-les pour nous guider . »
Voici un framework de test A/B que vous pouvez utiliser pour commencer à exécuter des tests :
Si votre variante gagne, tant mieux ! Appliquez ces idées sur des pages similaires et continuez à itérer pour réussir. Mais n’oubliez pas : tous les tests ne seront pas positifs, et c’est tout à fait normal.
Dans les tests A/B, il n’y a pas d’échecs, seulement des opportunités d’apprentissage. Chaque test, qu'il soit positif, négatif ou neutre, fournit des informations précieuses sur les utilisateurs et aide à affiner votre stratégie de test.
Voici deux exemples de tests A/B en action.
L’objectif est de favoriser l’engagement des utilisateurs. L’équipe a découvert que la réponse dans ce cas était beaucoup d’aboiements.
Pendant le test, les visiteurs du site qui caressent le chien sur la page d'accueil du site recevront un lien vers le rapport « Évolution de l'expérimentation ». Cependant, vous ne verrez le chien que 50 % du temps.
Résultats : Les personnes exposées au chien ont consommé 3 fois plus de contenu que celles qui n’ont pas vu le chien.
Ronnie Cheung, consultant senior en stratégie chez Optimizely, souhaitait introduire une fenêtre contextuelle de détails sur l'installation sur la vue cartographique, car lorsque les utilisateurs cliquaient sur l'épingle sur la vue cartographique, ils étaient redirigés vers une page PDP avec une étape supplémentaire pour terminer le paiement.
Les meilleures équipes de marketing numérique veillent à impliquer plusieurs départements dans leurs programmes de test. En effectuant des tests dans différents services et points de contact, vous pouvez accroître votre confiance dans le fait que les changements que vous apportez à votre marketing sont statistiquement significatifs et ont un impact positif sur vos résultats.
Les cas d'utilisation incluent :
Mais vous ne pouvez faire évoluer votre programme que si vous adoptez une mentalité de test et d’apprentissage. Voici comment créer une culture de test :
Les tests A/B nécessitent des analyses capables de suivre une variété de mesures tout en se connectant à votre entrepôt de données pour des informations plus approfondies.
Pour commencer, voici ce que vous pouvez mesurer :
Ce qui fait vraiment la différence, c’est l’analyse des racines. Il vous permet de conserver un contrôle total sur l'emplacement des données en stockant vos données de test sur site. De plus, vous pouvez tester avec des résultats commerciaux réels et permettre une analyse de groupe automatisée. Il fournit des tests multicanaux transparents avec une source unique de vérité tout en maintenant une gouvernance et une conformité strictes des données.
Contentsquare est une plateforme d'intelligence d'expérience de bout en bout que les équipes peuvent utiliser pour surveiller l'expérience numérique de leur site Web. Grâce à des outils et des capacités à la fois quantitatifs et qualitatifs, la plateforme vous permet d'ajouter des informations plus approfondies à vos tests A/B et de comprendre les motivations derrière les actions des utilisateurs.
Visual Website Optimizer (VWO) est une plateforme d'expérimentation dotée d'un ensemble complet d'outils CRO qui vous permet de tester A/B différents éléments de votre site Web et de vos applications mobiles, tels que les titres, les boutons CTA et les images, pour voir quelle variante convertit le plus d'utilisateurs.
Omniconvert est une plateforme d'optimisation de sites Web avec des tests A/B, des enquêtes, une personnalisation de sites Web, une segmentation de la clientèle et des fonctionnalités de ciblage comportemental.
Unbounce est un générateur de pages de destination qui inclut des fonctionnalités d'analyse et de test A/B qui vous permettent de suivre les indicateurs de performance clés (KPI) et d'optimiser les taux de conversion.
Crazy Egg est un outil d'optimisation de site Web qui vous permet d'analyser le comportement des utilisateurs sur votre site Web. Cet outil comprend des fonctionnalités telles que des cartes thermiques, des cartes de défilement et des rapports de clics pour vous aider à tester différentes versions de votre site Web afin de voir laquelle génère le plus d'engagement ou de conversions.
Kameleoon est une plateforme d'optimisation Web dotée de fonctionnalités de test Web complètes qui vous permettent d'exécuter des tests A/B en temps réel et vous donnent des informations basées sur les données pour prendre de meilleures décisions en matière de produits.
AB Tasty est une plateforme d'optimisation Web qui propose des outils de gestion des fonctionnalités, de tests A/B et de personnalisation pour vous aider à améliorer les taux de conversion et l'expérience client en temps réel.
Google Optimize est l’une des solutions de test A/B les plus populaires disponibles aujourd’hui. La solution est entièrement gratuite et conçue pour fonctionner avec d'autres produits Google populaires tels que Google Analytics, Google Ads et Firebase.
Firebase est une plateforme de développement d'applications créée par Google . Le module de test A/B de Firebase peut vous aider à tester les modifications apportées aux fonctionnalités de votre application, à l'interface utilisateur ou aux campagnes d'engagement.
Optimizely est une plateforme d'expérience numérique. Il est livré avec des tests A/B et des capacités multivariées, ainsi qu'un CMS, des fonctionnalités de personnalisation de sites Web, des capacités de changement de fonctionnalités, et bien plus encore.
Adobe Target est une plateforme de test faisant partie d'Adobe Experience Cloud. Comme l’ensemble du cloud d’expérience, Adobe Target est conçu pour les entreprises, axé sur les expériences utilisateur omnicanales et exécutant des tests sur des milliers, voire des millions d’utilisateurs.
Maxymiser est un outil de test et d'optimisation acquis par Oracle en 2015. L'objectif principal de l'outil est de mettre les tests et la personnalisation entre les mains des spécialistes du marketing en éliminant le besoin de ressources de développement.
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