Comment faire un AB testing ?

L’AB Testing consiste à comparer deux versions d’une page ou d’un élément de page (boutons, titre…) afin de vérifier quelle version est la plus performante.

Ces variations, dénommées A et B, sont présentées selon une segmentation préalablement définie selon un ou plusieurs différents critères : provenance de l’internaute, appareil utilisé, etc…. Une partie d’entre eux sera alors dirigée vers la première version tandis que l’autre sera affectée à la seconde.

Les étapes de l’AB Testing

1. Problématique / Objectif

Avant de débuter un test, il est nécessaire de définir précisément :
• la problématique : quels sont les facteurs en sous performance
• l’objectif (par exemple augmenter le taux de lecture d’une actualité, de téléchargement d’un document, de remplissage d’un formulaire, de clic sur un bouton…).

2. Analyse des données

Une analyse préalable des indicateurs de performance permettra de mieux comprendre les parcours actuels des visiteurs, déterminer où le site fonctionne le moins bien et identifier les points de blocage.
De cette analyse, va découler la définition des critères de sélection qui vont permettre de juger de l’efficacité du test et guider les choix.

3. Hypothèse

La problématique donne la marche à suivre, il convient de définir les tests qui seront menés.
Il convient donc de tester les éléments suspectés de provoquer du désintérêt chez les visiteurs et d’être à l’origine du problème à traiter.
Il peut s’agir d’un texte, d’une mise en forme, d’un habillage, d’un positionnement d’un élément.
Attention toutefois, car les tests doivent se concentrer sur une seule variable à la fois. On ne peut pas analyser efficacement une couleur, un discours et une taille de bouton en même temps.

4. Test

Une fois l’hypothèse choisie, il faut créer différentes versions de la même variable.
Quelques exemples de tests possibles :
• Boutons : couleur, taille de la police, placement
• Titre des pages, description
• Taille du formulaire et type de champs
• Design et style général du site
• Images
• Textes
Des outils tels que Google Optimize vous permettent de créer ces tests et présenter des variantes à vos visiteurs.

Quelques exemples d’AB Testing :

5. Analyse des résultats

L’analyse des résultats dépend des objectifs définis en amont et des indicateurs correspondants.
La principale contrainte avant d’analyser les résultats d’un test est d’obtenir un niveau de confiance statistique suffisant, en tenant compte de la taille de l’échantillon et des différences de comportement liées au jour de la semaine.

La performance de l’objectif prioritaire permettra de départager les variations.
Des objectifs secondaires pourront toutefois donner des indications supplémentaires sur le comportement de vos visiteurs (taux de rebonds, durée de connexion…) afin d’affiner les modifications pour améliorer la conversion.
Les choix à apporter aux pages se baseront donc sur les résultats de l’ensemble des objectifs.

Besoin d’accompagnement pour lancer votre test ? N’hésitez pas à nous contacter.

Post Author: Cathy

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