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[Outils] La méthodologie illustrée à adopter pour réaliser des tests A/B sur son site

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[Outils] La méthodologie illustrée à adopter pour réaliser des tests A/B sur son site

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Par Etienne Portais - 21 février 2014 / 00H00 - mis à jour le 22 mars 2018

Pourquoi tester l’A/B Testing? Optimiser et faire évoluer son site régulièrement est un des facteurs clés de réussite des startups ces dernières années. FaceBook, Twitter, Groupon ou Cdiscount réalisent en permanence des dizaines de tests sur leurs sites. Article proposé par Julien Crochet d’AB Tasty.[hr]

Pourquoi ? Grâce aux tests, finies les discussions interminables sur le choix d’une couleur ou de l’emplacement d’un bouton… Autant le valider en observant le comportement de ses internautes ! Les statistiques ont toujours raison (ou presque) !

Petit point sur la conversion

Si la conversion peut en effet être l’acte d’achat pour un site e-commerce, elle ne s’y résume pas et d’autre actes peuvent la constituer : l’accès à une page, l’inscription à la newsletter, la complétion d’un formulaire… Ainsi, il est plus précis de définir la conversion comme l’accomplissement d’un objectif par l’internaute.

A qui s’adresse l’A/B testing ?

L’A/B testing ne se limite pas aux sites marchands. Les sites médias, par exemple, sont de plus en plus conscients de l’intérêt de l’A/B testing, même s’il est plus difficile de quantifier les gains que pour un site e-commerce.

Dans la même veine d’idées reçues, l’A/B testing n’est ni réservé au B2B, ni aux sites à très fort trafic. Et oui, même les PME peuvent faire de l’A/B testing ! En effet, augmenter son taux de conversion ou minimiser son taux de rebond sont les meilleurs moyens de rentabiliser son acquisition de trafic, dont les prix sont en hausse constante ces dernières années.

Calibrez vos outils

Avant toute chose, menez un test A/A afin de vérifier la cohérence entre vos différents outils de test et d’analytics. L’objectif est de simuler un test en affichant la même chose à tous les visiteurs sur les deux versions. Ainsi, si l’outil montre une (vraie) différence, c’est qu’il y a un problème de remontées de statistiques dans un des outils !

Calibrez vos ambitions

Soyez modeste ! L’A/B testing ne promet pas la perfection, mais l’amélioration. Inutile donc de se fixer des objectifs intenables, qui ne seraient que source de déception. Il faut garder à l’esprit qu’être meilleur que son concurrent, même un petit peu, suffit souvent à conquérir de nouvelles parts de marché. De plus, même quand l’on obtient qu’une faible amélioration, cela permet toujours de mieux comprendre le comportement de ses visiteurs et leurs attentes.

Priorisez les zones rouges

L’utilisation d’un outil d’analyse statistique comme Google Analytics est essentielle. Penchez-vous dessus avec attention, c’est un vrai révélateur des problèmes que peuvent rencontrer les visiteurs. Un taux de rebond élevé, un taux de conversion en berne, autant d’indicateurs qui mettent en évidence les pages qui présentent des défauts. Il convient évidemment de régler au plus vite ces sources de perte de visiteurs.

Hiérarchisez les tests

L’A/B testing s’effectue généralement du plus grand au plus petit, du grand chantier vers la finition. Au menu donc, les endroits les plus stratégiques comme les grands sliders de la page d’accueil, les titres de catégorie, la taille des blocs, le choix des éléments à afficher au dessus de la ligne de flottaison… Et en prime, il sera plus rapide d’obtenir des résultats fiables, car plus d’internautes seront affectés aux tests.

A propos du tunnel de conversion

Le tunnel agit comme un entonnoir : il y a beaucoup d’internautes au début et de moins en moins jusqu’à la conversion. Ainsi, il parait logique de tester d’abord le début du tunnel, où les améliorations touchent plus de visiteurs et les amènent à passer aux étapes suivantes. Pour des précisions, consultez l’article Maddyness « Analyser et optimiser son tunnel de conversion ».

Affichez les bonnes informations, au bon moment et sous la bonne forme

Il est souvent indispensable d’alléger la quantité d’information présente sur une page afin de ne pas troubler l’internaute. L’affichage de trop d’information au même moment, de différents call-to-action, déconcentrent le visiteur. Par exemple, une case « code de réduction » trop visible risque de perdre les candidats à l’achat, partis à la recherche d’une réduction, alors qu’ils étaient probablement disposés à payer le prix initial, étant donné qu’ils ont accédé à la page de paiement.

Cependant, l’inverse est également vrai : le manque d’information peut être une source de fuite des internautes. Il est indispensable d’afficher les bonnes informations au bon moment et de rassurer : information sur la livraison d’un produit, sécurisation des données, avis clients…

Adaptez les tests à votre volumétrie et à votre secteur

Pour obtenir des résultats fiables, il est indispensable de laisser un test jusqu’à obtenir un bon taux de fiabilité, même si une tendance ce dégage rapidement. AB Tasty recommande un minimum de 5000 visiteurs et 100 conversions par variation. Au-delà de la volumétrie, le test doit vivre les spécificités du secteur, comme le week-end pour un site marchand.

Un exemple ?

Etam, la marque de sous-vêtements féminins, a testé l’impact des visuels de produits sur les pages de catégorie, en confrontant l’original, aux vignettes focalisées sur le produit, à une variation montrant l’association du produit à un produit du même ensemble.

etam-originale

Avant

etam-ab-tasty

Après

Crédit Photo: BenchMarkEmail

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Etienne Portais

21 février 2014 / 00H00
mis à jour le 22 mars 2018
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