Qu'est-ce qui plaît vraiment à ton groupe cible ? Quels éléments garantissent des clics ? Les tests A/B sont la clé pour le découvrir. À l'aide d'outils, vous pouvez facilement tester deux variantes d'une page d'accueil sur votre site web ou d'un e-mail et vous rapprocher ainsi progressivement de la page d'accueil ou de l'e-mail parfait. Découvrez ici comment fonctionnent les tests A/B dans le commerce électronique et ce à quoi vous devez prêter attention pour obtenir des résultats significatifs.
Voici ce que vous trouverez dans cet article de blog :
Pourquoi les tests A/B sont-ils adaptés au secteur du commerce électronique ?
Quels sont les avantages des tests A/B ?
Que pouvez-vous vérifier grâce aux tests A/B ?
Quelle approche statistique convient pour réaliser un test A/B ?
Comment réaliser un test A/B ?
1. Identifier les freins à la conversion et les opportunités
2. Formuler une hypothèse appropriée
3. Mettre en œuvre l'hypothèse et effectuer un test
4. Collecter les données et documenter les tests
5. Analyser les données
Voici 4 erreurs courantes à éviter lors des tests A/B
1. Trop de modifications simultanées
2. Échantillon trop petit
3. Confusion chez les clients existants
4. Période de test trop courte
Quels sont les défis liés aux tests A/B ?
Conclusion : les tests A/B sont la clé d'un marketing efficace dans le commerce électronique.
Dans le cadre d'un test A/B dans le domaine du commerce électronique, vous comparez deux versions d'une page d'accueil de votre site web ou d'un e-mail afin de déterminer laquelle est la plus appréciée par votre groupe cible. Vous présentez donc la version originale à une partie des visiteurs et une version légèrement modifiée à une autre partie. Vous comparez ensuite les deux versions afin de déterminer laquelle présente les meilleurs KPI. Vous pouvez ainsi optimiser en permanence vos pages d'accueil ou vos e-mails et augmenter leur taux de conversion.
Représentation graphique d'un test A/B incluant les résultats, dans lequel le groupe B obtient des résultats nettement meilleurs.
Les tests A/B sont parfaitement adaptés aux boutiques en ligne et devraient absolument faire partie intégrante de la boîte à outils de l'équipe marketing. En effet, ils permettent d'augmenter considérablement le rendement de nombreuses campagnes de marketing en ligne dans le domaine du commerce électronique, et ce avec relativement peu d'efforts. Quelle formulation convainc les nouveaux clients sur la page d'accueil ? Comment la page doit-elle être structurée ? Quelles petites modifications de conception permettent à la newsletter de mieux atteindre le groupe cible ? Tant de questions auxquelles les tests A/B apportent des réponses fondées.
Les tests A/B peuvent considérablement améliorer l'efficacité de vos campagnes marketing. Le principal atout d'un test A/B bien planifié réside dans son objectivité. Vous pouvez vous appuyer sur des données pour argumenter et optimiser certains éléments. Cela vous permet souvent d'identifier et d'écarter les hypothèses erronées.
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Si vous savez comment vous adresser à votre groupe cible de manière à susciter une réaction positive, vous bénéficiez d'un avantage concurrentiel dans le domaine du commerce électronique. Vos campagnes publicitaires sont plus rapidement rentables et vous pouvez renforcer la fidélité de vos clients. La mise en œuvre technique est également facile et peu coûteuse grâce à divers outils tels que Optimizely, AB Tasty ou VWO.
Les tests A/B peuvent en principe être effectués sur tous les éléments d'un site web, d'un e-mail ou même d'une publicité. Les éléments pour lesquels même de petits changements peuvent avoir un impact significatif sont les suivants :
Dans les tests A/B, on distingue souvent les variantes suivantes :
En principe, tous les tests d'hypothèse à deux échantillons peuvent être utilisés. Le choix du test le plus approprié dépend du cas d'application concret. La plupart des outils intègrent des tests statistiques sur différentes bases et les évaluent automatiquement d'une manière compréhensible même pour les profanes.
L'un des tests les plus couramment utilisés est le test du chi carré. Il permet de vérifier si le changement entraîne des résultats statistiquement significatifs. En règle générale, les scientifiques utilisent un niveau de signification de 5 %. Cela permet d'éviter de considérer des hypothèses comme vraies alors que le changement n'a probablement pas d'influence réelle sur votre réussite.
Une autre possibilité est le test bayésien, qui est toutefois déductif et extrapole donc le résultat à partir de probabilités. L'un de ses avantages est qu'il permet d'écarter rapidement les mauvaises variantes. Cependant, cela augmente le risque de conclusions erronées.
Suivez ces cinq étapes pour réussir votre premier test A/B :
Un taux de clics trop faible, un taux de rebond élevé ou d'autres indicateurs clés de performance issus du marketing en ligne sont de bons indicateurs du potentiel d'amélioration. Il est utile d'acquérir des connaissances de base en psychologie de la vente. Cela vous permettra d'identifier plus rapidement les éléments qui pourraient être améliorés et de savoir dans quelle direction vous pouvez les optimiser.
Une hypothèse présente toujours les caractéristiques suivantes : elle est potentiellement falsifiable, vérifiable et son contenu consiste en une phrase conditionnelle – la phrase « si... alors » a notamment fait ses preuves dans le domaine du marketing. Un exemple serait donc « une image représentant une femme blonde entraîne un meilleur taux de conversion qu'une image représentant un homme aux cheveux foncés ».
Une fois ton hypothèse établie, tu peux te lancer et mettre en œuvre la modification. Les outils de test A/B s'avèrent souvent très utiles dans ce cas, car ils fonctionnent généralement avec des éditeurs WYSIWYG (« What you see is what you get », ce que tu vois est ce que tu obtiens). Tu peux ainsi prévisualiser les modifications et t'assurer que l'affichage fonctionne correctement. Dans tous les cas, un petit test vous aidera à éviter de publier par inadvertance des pages ou des modifications erronées et à répartir vos visiteurs comme vous le souhaitez entre les deux variantes.
Conseil : lorsque cela s'avère judicieux, testez toujours les modifications sur une page générant beaucoup de trafic. C'est là que vous obtiendrez le plus rapidement la meilleure qualité de données.
Il ne reste plus qu'à attendre et à collecter des données. Pour que ton résultat soit significatif, tu dois obtenir un nombre à cinq chiffres de points de données pour les deux variantes. Le nombre de conversions doit être d'environ 100 par version. De nombreux outils vous indiquent un taux de fiabilité. Celui-ci doit être d'au moins 95 % avant que vous ne terminiez le test. Il existe toutefois une exception : après un délai raisonnable, aucune différence n'apparaît. Dans ce cas, la modification n'est ni meilleure ni pire et vous devriez effectuer un autre test.
Tu dois également noter précisément ce que tu as modifié, comment tu l'as modifié et de quelles périodes proviennent les points de données. Tu pourras ainsi vérifier ultérieurement s'il existe des corrélations temporelles.
Lorsque vous disposez de suffisamment de données, il est temps de confirmer ou d'infirmer votre hypothèse. Dans la plupart des tests statistiques, le KPI testé doit être au moins 5 % meilleur dans une variante que dans l'autre version. Si ce n'est pas le cas, l'hypothèse, c'est-à-dire la nouvelle variante, doit être rejetée.
Évitez à tout prix les erreurs suivantes lors de la réalisation de tests A/B dans le domaine du commerce électronique.
Si vous modifiez trop de choses à la fois, vous ne saurez plus quels éléments contribuent à votre succès. Concentrez-vous donc sur quelques modifications seulement à chaque test.
Si tu ne modifies qu'un détail, ton volume de données doit être suffisamment important pour être significatif. La taille de l'échantillon dépend de différents facteurs. En principe, un tel test n'est considéré comme suffisamment significatif qu'à partir de 10 000 points de données. Grâce à des outils de calcul, tu peux facilement déterminer le nombre exact de points de données dont tu as besoin.
Si vous testez trop, vous risquez de dérouter vos clients existants, car vous réduisez votre valeur de reconnaissance. Vous pouvez éviter cela en ne présentant les changements importants qu'aux nouveaux visiteurs ou aux abonnés à votre newsletter.
Il est important de disposer d'une période suffisamment longue pour obtenir des données fiables. Les différents moments et jours de la semaine ont souvent une incidence sur les conversions. En règle générale, il est recommandé de tester une page d'accueil pendant environ deux semaines.
Une évaluation trop rapide peut parfois empêcher de reconnaître la meilleure option. Ici, celle-ci ne se cristallise qu'après le 7e jour.
Les tests A/B posent deux grands défis : d'une part, l'élaboration d'une hypothèse pertinente. Celle-ci doit être vérifiable et le changement visé doit avoir de bonnes chances d'être meilleur que la version originale. Même si le fait de modifier des éléments de manière inattendue peut parfois apporter des résultats surprenants, une approche ciblée permet une optimisation plus efficace.
D'autre part, l'évaluation des tests et l'interprétation des données telles que les chiffres d'affaires sont parfois complexes et peuvent conduire à des conclusions erronées. Cela s'explique également par le fait que certains éléments peuvent apporter une amélioration dans un contexte donné, mais pas nécessairement dans un autre. Au final, le tout est plus que la somme des parties. Un titre particulier, associé à une image spécifique et à un CTA, peut particulièrement bien interpeller le groupe cible. Un CTA qui s'est avéré plus efficace lors d'un test effectué il y a longtemps ne fonctionnera donc pas automatiquement mieux à cet endroit.
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C'est précisément ce que permettent de vérifier les tests multivariés : on varie le titre et l'image et on teste quelle combinaison fonctionne le mieux.
Les tests A/B sont un moyen relativement facile à comprendre et à mettre en œuvre grâce à de nombreux outils, qui vous permettent d'adapter toujours mieux vos pages d'accueil ou vos e-mails aux préférences de votre groupe cible. Ils constituent donc un outil indispensable pour optimiser votre taux de conversion dans le marketing en ligne.
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