Tests A/B

Pour ce faire, vous divisez l'audience de votre site web en deux groupes égaux - l'un voit la version A, l'autre la version B.

Une fois l'expérience terminée, vous analysez la page qui a généré le plus d'actions souhaitées - inscriptions, achats, pages consultées, etc.

Les tests A/B permettent d'augmenter le taux de conversion de votre site web en révélant comment les modifications apportées au contenu, à la structure et à la conception influencent le comportement de l'utilisateur. Ils vous permettent également de tester l'influence de vos hypothèses sur des indicateurs tels que la valeur totale de la commande, le temps passé sur des pages ou des sections spécifiques, etc.

En outre, les tests A/B peuvent contribuer à résoudre les débats internes et les incertitudes concernant les décisions en matière de conception et d'interface en fournissant des informations claires, fondées sur des données, sur ce qui fonctionne réellement. Grâce à ces informations, vous pouvez optimiser votre site web pour faire en sorte qu'il soit aussi facile et intuitif que possible pour les utilisateurs d'atteindre leurs objectifs.

Pour améliorer les performances de votre site web, commencez par tester des hypothèses liées aux éléments qui affectent directement les conversions, tels que le message principal dans la section héros, les boutons CTA (call-to-action), les formulaires et les images.

Avant de lancer un test, prenez le temps de vous demander s'il est vraiment nécessaire dans l'immédiat et si vous disposez des bonnes conditions pour le mener à bien.

Pour obtenir des résultats fiables, vous devez disposer d'un volume de trafic suffisant, de conversions régulières (telles que des inscriptions, des demandes de renseignements ou des achats) et d'un système d'analyse web correctement configuré.

Si l'un de ces éléments n'est pas présent, il est préférable de ne pas le mettre en œuvre, faute de quoi le test risque de donner des résultats trompeurs. Mais si tout est en place, vous pouvez commencer.

Avant d'entamer les tests, il convient d'identifier et de formuler clairement l'hypothèse spécifique que vous souhaitez valider. Une définition précise de l'hypothèse est essentielle pour obtenir des informations significatives et exploitables.

Votre hypothèse doit être fondée sur des données plutôt que sur des suppositions. Elle doit s'appuyer sur des mesures quantitatives et des observations qualitatives du comportement des utilisateurs sur votre site web.

Idéalement, votre hypothèse devrait être basée sur les conclusions et les résultats d'une recherche approfondie.

• Discutez avec vos utilisateurs ou vos clients pour découvrir ce qu'ils apprécient le plus dans votre produit ou service, et les problèmes qu'il les aide à résoudre.
• Analysez les demandes d'assistance et les tickets pour identifier les points douloureux communs. Examinez les analyses de votre site web pour détecter des problèmes tels que des taux de rebond élevés ou des taux de conversion anormalement bas dans des sections spécifiques.
• Utilisez des outils de cartographie thermique et d'enregistrement de sessions tels que Microsoft Clarity ou Hotjar. Ilsvous montreront exactement comment les visiteurs interagissent avec votre site web et vous aideront à découvrir les obstacles ou les points faibles dans le parcours de l'utilisateur.

Par exemple, d'après les analyses de votre site web, les visiteurs cliquent rarement sur le bouton "Acheter maintenant". Il est peut-être trop petit, se fond dans l'arrière-plan ou se trouve trop loin sur la page pour être facilement remarqué.

Vous avez peut-être plusieurs idées à tester, mais il est préférable de se concentrer sur une seule hypothèse par expérience. Par exemple, lorsque vous testez le bouton, effectuez des tests distincts pour la taille et la couleur. Si vous testez plusieurs changements à la fois, vous ne saurez pas lequel a réellement fait la différence.

Une fois que vous avez choisi l'hypothèse à tester, définissez les critères d'évaluation de son succès ou de son échec.

Ces critères peuvent inclure : Le taux de rebond (le pourcentage de visiteurs qui quittent le site immédiatement après avoir atterri), le temps total passé sur le site web, le nombre de prospects ou d'inscriptions, le nombre d'achats, la valeur moyenne des commandes et d'autres indicateurs pertinents.

Lorsque vous choisissez des indicateurs, concentrez-vous toujours sur le problème principal que vous cherchez à résoudre.

Par exemple, si vous vendez un cours de fitness et de bien-être en ligne et que vous souhaitez stimuler les ventes d'un programme spécifique en mettant en évidence sa section sur la page avec une couleur différente, votre indicateur principal doit être les ventes de ce programme en particulier.

Peu importe combien de temps les visiteurs sont restés sur la page, combien de demandes ont été soumises, combien d'autres programmes ont été achetés ou le revenu global - l'accent doit être mis uniquement sur l'augmentation des ventes de l'offre mise en évidence.

Après avoir choisi les indicateurs, assurez-vous que vous avez connecté et correctement configuré un service d'analyse Web pour suivre toutes les données pertinentes avec précision.

Choisissez un seul élément à tester qui soutient directement votre hypothèse. Par exemple, si vous pensez qu'un bouton rouge attirera davantage l'attention et augmentera le nombre d'inscriptions, vous ne devez tester que la couleur du bouton, et non sa taille ou sa police en même temps.

Après avoir choisi l'élément, créez une copie de votre page avec la modification apportée. Une fois de plus, gardez à l'esprit la règle empirique : Une hypothèse, une modification par test.

Estimez à l'avance le nombre de visiteurs dont vous aurez besoin pour que vos résultats soient statistiquement significatifs - cela permet d'éviter de confondre des fluctuations aléatoires avec des résultats significatifs qui ne peuvent pas être reproduits ou auxquels on ne peut pas se fier.

En règle générale, plus l'effet attendu est important - par exemple, une augmentation du pourcentage de conversion - moins vous aurez besoin de personnes pour déterminer s'il est efficace.

Vous n'avez pas besoin de le calculer manuellement - il existe des outils pour cela, comme le Calculateur de la taille de l'échantillon d'Evan Miller.