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12/10/2022
AB testing : qu'est-ce que c’est et comment cela peut vous permettre d’améliorer le taux de conversion et l'UX de votre site ?
L’A/B Testing est un outil qui perfectionne les stratégies de marketing digital. Les marketeurs autant que les « optimisateurs de sites web » (développeurs, UX designers, SEO) s’appuient largement sur les méthodes d’AB testing pour parfaire les expériences utilisateurs, améliorer les taux de conversion et atteindre leurs objectifs commerciaux. Mais vous vous demandez encore ce qu’est l’AB testing au juste ? Vous êtes au bon endroit !
Vous allez découvrir dans cet article l’essentiel à savoir à propos des tests A/B et comment ils peuvent vous aider à améliorer l’UX et booster les conversions sur votre site web.
Qu’est-ce que l’AB testing ?
L’AB testing fait référence à l’exécution de tests A/B, encore appelés tests fractionnés. Il s’agit tout simplement d’une méthode d’expérimentation aléatoire consistant à tester deux versions (A et B) d’une variable auprès de deux échantillons d’audience simultanément. Le but étant de déterminer la version la plus performante et l’implémenter.
Dans le cas d’un site web, un exemple de variable AB testée pourrait être une page de produit, un bouton call to action (CTA), une landing page ou un formulaire dont on souhaite déterminer la version qui fonctionne le mieux chez les visiteurs.
On distingue généralement le test A/B classique des autres techniques d’expérimentation que sont :
- le split URL testing ou test d’URL fractionné qui permet de tester deux versions d’une même page hébergées sur des URL différentes
- le multivariate testing (MVT) ou test multivariée, plus complexe, qui permet de tester simultanément les variations de plusieurs variables pour déterminer quelle combinaison de variables fonctionne le mieux.
Comment fonctionne un test A/B ?
Dans le cadre d’un test A/B, ‘A’ désigne la variable de référence ou variable test d’origine (celle que l’on envisage de modifier), tandis que ‘’B’ se réfère à la variation ou variable de test (la nouvelle version envisagée pour remplacer la variable d’origine).
Le principe de l’AB testing est relativement simple. En bref, le responsable du site commence par définir l’élément à tester et l’objectif de test. La variable d’origine existant déjà, seule la variation (B) est à créer. Pour simplifier les choses, supposons qu’une entreprise souhaite savoir quelle version de sa landing page A ou B générera le plus de conversions.
Une fois les deux versions de page sous la main, l’étape suivante consiste à exécuter l’expérience. Elle divise alors les visiteurs de son site web en deux groupes (échantillons) : le premier recevant la page A et le second la page B.
Lorsqu’un nombre statistiquement significatif de visiteurs a consulté chaque version de landing page, l’entreprise a en sa possession des données statistiques fiables sur celle des pages A ou B qui convient le mieux aux utilisateurs et génère le plus de conversions. La version ayant obtenu le plus d’indicateurs positifs est celle qui sera affichée à l’avenir sur le site web.
Le test A/B ainsi opéré peut être reproduit sur tout autre élément de votre site web et du parcours utilisateur afin de voir ce qui fonctionne ou suscite l’engagement des visiteurs et ce qui ne fonctionne pas. Cela vous sera d’une aide précieuse par la suite pour prendre les décisions adéquates afin d’optimiser l’expérience des utilisateurs et maximiser vos conversions.
Un outil de prise de décision au service de l’optimisation du taux de conversion et de l’expérience utilisateur.
Les stratégies marketing ont largement évolué et gagné en efficacité au cours des deux dernières décennies, en grande partie grâce aux techniques d’AB testing. Ces dernières fournissent des indicateurs incroyablement clairs sur le fait qu’une méthode d’optimisation fonctionne ou pas. Plus question de se lancer dans des programmes d’optimisation à l’aveuglette !
Les tests A/B lèvent le doute et les suppositions permettant aux équipes UX, Marketing, commerciales et autres acteurs impliqués dans le processus d’optimisation, de prendre des décisions basées sur des données fiables, recueillies en situations concrètes.
Outre l’amélioration des expériences utilisateurs, les campagnes d’AB testing s’inscrivent au cœur des stratégies d’optimisation de taux de conversion. Les tests AB se combinent idéalement aux outils de suivi et d’analyse tels que les heatmaps et les enregistreurs de sessions pour recueillir des informations qualitatives et quantitatives sur les visiteurs web.
L’ensemble se résume à des données précieuses qui vous aident à comprendre le comportement des utilisateurs, les taux d’engagement, les facteurs de frustration et les points faibles à améliorer, de même que les points forts et de satisfaction à perpétuer.
En bref, grâce à l’AB testing, vous avez une vision des solutions qui fonctionnent et pouvez prendre la décision de les implémenter en vue de garantir la meilleure expérience à vos utilisateurs et améliorer vos taux de conversions.
Quel intérêt à faire de l’AB testing ?
Il est intéressant de recourir à l’AB testing pour identifier les problèmes UX, SEO et CRO qui font obstacle à l’épanouissement des utilisateurs et limitent les performances d’un site web ainsi que les solutions adaptées pour les résoudre. Cela dit, les motivations du testing peuvent varier selon les objectifs propres de chaque entreprise et les cas d’application plus larges.
Ainsi, quelques bonnes raisons pour lesquelles vous pouvez réaliser des tests AB sur votre site web peuvent inclure :
- le désir de résoudre les problèmes communs que rencontrent les visiteurs lorsqu’ils naviguent sur votre site pour vous assurer que chaque internaute réalise l’objectif qui l’a mené à votre plateforme ;
- la génération de leads qualifiés afin d’alimenter votre tunnel de vente en prospects et clients ;
- la réduction du taux de rebond en testant différentes variantes des éléments de votre site pour déceler les points de friction qui font fuir vos visiteurs. Vous pourrez par la même occasion trouver les meilleures solutions à implémenter pour améliorer l’expérience globale des utilisateurs afin de les garder plus longtemps sur vos pages, voire les convertir en prospects ou clients ;
- l’optimisation des éléments de conversion présents sur votre site web tels que les boutons CTA, les landing pages et les formulaires qui vous aideront à capter plus facilement l’attention des utilisateurs, obtenir leur engagement et développer vos ventes ;
- vous pouvez aussi faire de l’AB testing pour implémenter en toute sérénité des modifications mineures aux éléments de votre site sans risquer de compromettre la stabilité de l’interface et votre taux de conversion actuel ;
- vous pouvez enfin réaliser des tests A/B dans le cadre d’un projet de refonte pour tester la version ancienne et nouvelle de votre site web et vous assurer d’implémenter la plus attrayante pour les utilisateurs.
Pourquoi est-il nécessaire de construire un plan d’A/B testing ?
Une planification préalable est essentielle pour la précision et l’efficacité des opérations de testing. Rappelons que les campagnes d’A/B testing sont rarement l’objet d’un exercice isolé. Ces tests s’inscrivent généralement dans le cadre plus large d’un programme d’optimisation du taux de conversion d’un site web. Par conséquent, vous n’allez pas décider un beau jour, pour une raison quelconque, d’AB tester les éléments de votre site.
Les tests A/B se planifient. Cette planification s’appuie elle-même sur les données existantes de votre site relatives au trafic et au comportement des visiteurs en interaction avec vos pages qui vous permettent de détecter les éventuels problèmes de CRO ou des opportunités d’optimisation. Ce n’est qu’ensuite que vous pouvez définir des hypothèses de test, les éléments à tester, ainsi qu’un calendrier de test AB qui trouvera idéalement sa place dans votre programme d’optimisation de taux de conversion.
Qu’est-ce qu’un échantillon représentatif ?
Lorsque vous faites de l’AB testing, l’échantillonnage est essentiel, du point de vue statistique, pour l’analyse et la validation des hypothèses de test. L’échantillon représentatif fait référence à la fraction quantifiée d’utilisateurs de votre site web servant de base à l’expérimentation.
Le testing consistant à tester 2 variantes A et B d’un élément de votre site, vous aurez donc besoin de deux échantillons (de taille équivalente) de votre audience. La taille de l’échantillon doit être suffisamment conséquente pour vous assurer d’obtenir des résultats statistiquement significatifs. En pratique, les utilisateurs visitant votre site sont répartis de manière aléatoire pour constituer chaque échantillon de test A et B.
Quels éléments de votre site peuvent faire l’objet d’un test A/B
Les tests AB peuvent être pratiqués sur les différents éléments du parcours utilisateur de votre site web qui sont susceptibles d’influencer le comportement des visiteurs et leur engagement. Cela va des titres à la profondeur du contenu en passant par les pages, les boutons d’appel à l’action, les formulaires, les textes, les couleurs, les images, les prix, les preuves sociales…, la liste est non exhaustive.
Les titres et sous-titres
Les titres sont la première chose que les internautes verront sur votre page web. Parce qu’ils déterminent leur première impression et leur décision de visiter votre site ou non, il est important de bien les optimiser. Vous pouvez ainsi exécuter des tests A/B sur vos titres et sous-titres avec différentes polices et styles d’écriture pour déterminer ceux qui plaisent et captent mieux l’attention de vos visiteurs.
La navigation
La navigation est cruciale lorsqu’il s’agit d’offrir la meilleure expérience utilisateur possible aux visiteurs. En général, la navigation commence dès la page d’accueil qui est la page parente à partir de laquelle émergent toutes les autres catégories de pages. Une bonne optimisation pour l’UX et le CRO implique que votre site soit structuré de telle sorte que les visiteurs puissent trouver facilement ce qu’ils recherchent, sans rencontrer d’obstacle ni se perdre en chemin. En faisant de l’AB testing à ce niveau, vous découvrirez ce qu’il y a lieu de faire pour rendre votre site plus fluide et facile à naviguer.
Les pages
Cela inclut non seulement la page d’accueil de votre site web, mais également les pages de destination (ou landing page) et les pages produits qui sont extrêmement importantes du point de vue des conversions. Leur conception doit être la plus optimisée possible en termes de design et de mise en page, sans perdre de vue les contraintes SEO. Grâce aux tests A/B, vous pouvez tester différentes idées de conception pour vos pages critiques afin de découvrir celles qui sont les mieux optimisées pour l’expérience utilisateur et les conversions.
Les boutons CTA
Indispensables au processus de conversion, les boutons de call to action ou CTA indiquent à l’utilisateur l’action que vous souhaitez le voir réaliser. Il est généralement relié à une landing page sur laquelle atterrit le visiteur en vue de réaliser l’action indiquée par le bouton. Un AB testing de cet élément vous permettra d’expérimenter plusieurs modèles de CTA afin de trouver le plus attrayant et qui incite le maximum d’utilisateurs au clic, de même que l’emplacement idéal pour les disposer dans votre page web.
Les formulaires
Les formulaires sont vos lieux de conversion par excellence. Des éléments hautement importants dans votre parcours utilisateur, en particulier lorsqu’ils sont rattachés à un tunnel de vente. Les utilisateurs que vous avez pu convaincre de vous contacter vont y remplir leurs coordonnées et autres informations précieuses. Vous pouvez AB tester vos formulaires pour découvrir lesquels sont les mieux optimisés et conviviaux pour maximiser les complétions.
Les prix
Un autre élément que vous pouvez optimiser par des tests A/B sont les prix. Bien sûr, il n’est pas question de présenter différents prix à vos clients pour un même produit, mais de tester différentes interfaces pour leur présentation. Quelques changements possibles pourront porter sur les variations d’emplacement, de couleur, de police ou de style. L’AB testing des prix peut aussi vous aider à découvrir les présentations de prix susceptibles d’avoir un impact sur le panier moyen de votre boutique en ligne.
Quels outils pour faire des AB test ?
Pour faire de l’AB testing, vous devez utiliser un outil spécifiquement conçu pour l’exécution de tests AB. Google Optimize et AB tasty sont quelques exemples populaires. Mais, il existe bien d’autres alternatives sur le marché comme Hubspot Marketing, Convertize, Kameleoon et VWO (Visual Website Optimizer), pour ne citer que ceux-là.
Le gratuit mais complexe Google Optimize
Optimize est un outil gratuit de testing fourni par Google qui vous permet de tester des variantes de votre site web afin d’évaluer leurs performances et identifier les expériences qui fonctionnent ou conviennent le mieux à vos utilisateurs. Combiné à Google Analytics, Optimize vous aide à réaliser des tests AB sur vos pages et divers éléments du parcours utilisateurs.
L’outil propose bien plus que l’AB testing classique. En effet, vous pouvez aussi exploiter ses fonctionnalités pour l’exécution de tests de redirection ainsi que les tests multivariables. Optimize est un outil d’AB testing certes gratuit, mais relativement complet et complexe à utiliser.
Le “full inclusive” AB tasty
AB tasty propose de vous aider à optimiser l’expérience utilisateur et le taux de conversion de votre site web par l’expérimentation. L’outil se veut complet en permettant la mise en place de tests AB, de tests multi pages et multivariés sur différentes versions de vos pages web. AB tasty s’intègre aisément à votre outil CRM et devrait sans doute vous plaire si vous recherchez une alternative plus conviviale à Google Optimize pour vos séquences d’AB testing. En revanche, c’est une solution payante !
Au terme de cet article, vous en savez davantage sur l’AB testing et son importance pour vos stratégies digitales. Effectués correctement, les tests A/B peuvent vous aider à améliorer les taux de conversion de votre site web. Ils peuvent également vous aider à améliorer l’expérience utilisateur de vos visiteurs en écartant les méthodes qui ne fonctionnent pas au profit de solutions UX plus optimales.