A/B testing : comment le réussir ?

Pourquoi faire de l’A/B testing ? 

En 2022, le taux de conversion moyen des e-commerçants s’élevait à 2,97%. Pas beaucoup, n’est-ce pas ? Cette faible moyenne se justifie par différents facteurs : site web peu agréable et intuitif, mauvaise UX, temps de chargement trop long, formulaires à remplir, avis négatifs… 

Des problématiques que les e-commerçants cherchent à corriger, éradiquer. Pour y arriver, ces derniers peuvent utiliser de nombreuses méthodologies. Dont l’A/B testing. Késako ? Il s’agit d’une discipline où on utilise la data afin de se guider et de prendre les meilleures décisions concernant le design d’un contenu. On vous en dit plus dans quelques instants ! 

A/B testing : définition

L’A/B testing est une des façons les plus efficaces pour optimiser votre site, vos produits ou même votre service. Grosso modo, il s’agit de faire tester deux versions (la “A” et la “B”) d’un même contenu (page web, e-mail, interface d’une application mobile…) auprès de deux groupes de personnes de taille semblable. Dans cet article, nous nous concentrerons sur l’A/B testing de pages web.

Avant de lancer votre A/B testing, posez-vous un instant et réfléchissez à vos objectifs. Voulez vous augmenter votre nombre de visites, votre taux de conversion, votre taux de clic ? C’est ça qui vous guidera dans l’élaboration de votre campagne de test. 

A/B testing : illustration

5 astuces pour réussir son A/B testing

1. Concentrer l’A/B testing sur des pages qui génèrent déjà du trafic 

Si vous décidez de lancer une campagne d’A/B testing, assurez-vous de choisir une page qui a du potentiel. Inutile de concentrer vos efforts sur une page peu consultée (la FAQ, par exemple), testez plutôt sur celle qui génère déjà le plus de trafic et qui risque d’être la plus sollicitée par vos utilisateurs (une page produit, une homepage, un menu…). 

Comme l’expliqueJohan Petit, responsable du pôle produit de Bewizyu, les pages “intéressantes” pour de l’A/B testing sont celles générant au minimum 10, 000 visiteurs mensuels ainsi que 300 conversions. C’est dans ce cas que les résultats de votre campagne auront le plus d’impact ! 

Nous évoquions ci-dessus les objectifs de l’A/B test : ce dernier doit vous apporter une réponse à un problème précis. Un taux de conversion trop bas ? Un taux d’abandon de panier trop élevé ? Une fois les résultats collectés, vous pourrez mettre en place LA solution que l’A/B test vous aura aidé à trouver !

2. Tester une seule variable à la fois 

Comme nous le mentionnions précédemment, l’A/B testing consiste à tester deux versions d’un contenu. Ces dernières sont plus ou moins différentes et permettent d’évaluer un élément bien précis ou alors une page dans son ensemble. 

Si vous cherchez spécifiquement à optimiser votre CTA, un bouton, une fiche produit, le tout dans le même A/B testing, il sera difficile de juger ce qui a marché ou non au cas par cas (est-ce le CTA qui a encouragé le visiteur à passer l’achat ? Le descriptif de la page produit ?). 

Ces 3 éléments combinés devront être envisagés comme un tout. 

3. Combien de personnes pour un A/B test ? 

Pour qu’un A/B test soit véritablement significatif, il doit être effectué par un nombre important de participants. 

Il est donc important de bien déterminer votre échantillon de test. Mais d’ailleurs, comment on s’y prend exactement? Par mail, à une liste de préférence bien longue (soyons réalistes : un faible pourcentage de vos destinataires y répondront donc on double ses chances), ou alors on fait de la publicité sur les réseaux sociaux. On apprécie tout spécialement cette dernière option dans la mesure où il très facile de cibler un type de buyer persona, sans forcément avoir une donnée CRM bien fournie. 

Il existe aussi une grande variété d’organismes qui proposent de diffuser vos A/B test (Contentsquare, par exemple). Une solution pratique, même si pas forcément des plus économiques…. 

4. Combien de temps pour un A/B test ?

Tic, tac, tic, tac… Il s’agit maintenant de s’armer de patience ! Selon les outils spécialisés du marché, il est recommandé de faire durer un A/B test de 7 jours à 3 semaines. 

Il n’y a cependant pas de règle tacite : il faut simplement garder en tête que l’A/B test doit durer suffisamment longtemps pour vous permettre de récolter des données pertinentes. Un A/B test est jugé fiable lorsqu’il atteint un seuil de confiance de 95%.

Autrement, si après 7 jours consécutifs vos résultats se stabilisent (pas de taux de variation), il est alors envisageable de stopper l’A/B test. 

5. Utiliser le “Mouse tracking” et les “Heat maps” lors de votre analyse

Si vous suivez nos quatre premiers conseils pour lancer votre A/B test, c’est déjà un bon début ! Mais une fois lancé et la data collectée, comment on s’y prend pour l’analyser ? 

Il existe bien sûr la magie des chiffres : les statistiques parleront d’elles-mêmes. Tel pourcentage aura cliqué sur ce CTA tandis qu’un autre l’aura tout bonnement ignoré, etc. 

D’autres outils existent cependant pour traquer l’activité des utilisateurs sur votre site et aller plus loin que la simple analyse de chiffres.

Le “mouse tracking”, vous connaissez ? Il s’agit de traquer le mouvement de souris de l’utilisateur de votre site. Voir où il s’attarde, hésite, clique, où se trouvent les frictions… Ces mouvements vous permettront de créer une heat map (littéralement “carte de chaleur”) qui vous permettra de voir quels sont les portions les plus sollicitées de votre page.

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