L’A/B Testing : optimisez vos sites web et applications

L’A/B Testing est une technique permettant de tester et de comparer des variantes d’une page ou d’une fonctionnalité numérique. Elle a pour but d’identifier la version la plus performante afin d’optimiser l’expérience utilisateur. Celle-ci maximise effectivement le taux de conversions des visiteurs et des prospects en clients.

Les principes de l’A/B Testing

Le trafic est divisé de façon aléatoire entre une page témoin et une ou plusieurs pages avec de discrets changements au niveau : 

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• du texte ; 
• du design d’un bouton ; 
• de la police employée.

D’une manière générale, 50 % du trafic est dirigé vers la page de référence puis équitablement réparti entre les versions tests. Vous obtenez ainsi des échantillons valides vous permettant d’évaluer rigoureusement l’impact de ces légères adaptations. Google Analytics recommande la modification d’un élément à la fois. L’a/b Testing offre la possibilité de cerner avec précision les améliorations au niveau de l’expérience client et des performances business.

Conception et mise en œuvre du test

Commencez par définir des objectifs business clairs comme augmenter les conversions ou le temps sur le site. Déterminez ensuite des indicateurs de performance adéquats tels que le rebond ou les pages vues. Le dimensionnement de l’échantillon doit respecter les recommandations d’experts pour assurer sa représentativité statistique d’au moins 1 000 visiteurs uniques par version. La durée du test doit varier de 7 à 15 jours pour atteindre ce seuil. 

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Analyse et interprétation des résultats

L’analyse des résultats mobilise des tests statistiques d’hypothèses pour distinguer efficacement les variantes les plus performantes. Le test-z compare les moyennes de deux échantillons. Vous pouvez alors évaluer si leurs différences résultent du hasard. Le test de proportion est également appliqué aux taux de conversion. Il est important de s’affranchir autant que possible de facteurs extérieurs susceptibles d’altérer les résultats comme des changements concurrentiels concomitants. Sur cette base, les variantes peu performantes peuvent être identifiées avec certitude avant d’interpréter qualitativement les résultats pour expliquer les écarts. Ils aident à déterminer les améliorations à adopter et les erreurs à éviter. En adhérant à ces solides principes méthodologiques, les tests A/B sont alors plus à même de révéler les actions à mettre en place pour optimiser véritablement les conversions. Elles permettent également de satisfaire les clients.

Études de cas

Des exemples tangibles illustrent concrètement l’impact positif d’un test A/B. Ils peuvent ainsi vous inspirer pour améliorer vos performances. Lors d’un test très simple sur la couleur de son bouton “Commander”, BestBuy a relevé + 3,7% de conversions en passant du bleu à l’orange. Plus récemment, une agence de voyages a comparé deux appels à l’action sur sa page de réservation, gagnant 21 % de ventes additionnelles en changeant le bouton de “Voir les disponibilités” à “Trouver mon vol”. Ces résultats chiffrés illustrent comment une adaptation mineure issue d’un test statistiquement valide peut se traduire par d’importantes retombées économiques.

Conclusion

Le test A/B est une approche statistique essentielle pour tous les professionnels du digital. Elle est utilisée pour optimiser l’expérience utilisateur et maximiser les performances de leurs sites et de leurs applications. En testant des variantes sur de réels échantillons d’audience, elle permet d’évaluer rigoureusement différentes options et d’adopter celles générant les meilleurs résultats de manière scientifiquement prouvée.