Qu’est-ce que les tests A/B ? Comment il fonctionne et pourquoi il aide des milliers d’entreprises à améliorer leur taux de conversion et à augmenter leurs ventes en ligne ? Voici le guide « l’AB testing pour les nuls », afin de comprendre pourquoi le split test est un passage obligatoire pour optimiser votre site web, mieux retenir les visiteurs, réduire le taux de rebond et augmenter la fidélisation de vos clients.
Qu’est-ce que l’A/B testing (ou test A/B en français) ?
Le test A/B, également connu sous le nom de test fractionné, est une méthode qui consiste à comparer deux versions d’une page Web pour voir laquelle est la plus performante. En général, une version est le contrôle (l’original), tandis que l’autre est la variation. L’objectif du test A/B est de déterminer quelle version entraîne le plus de conversions ou de ventes.
En résumé, l’A/B testing est le moyen le plus facile et moins coûteux pour confronter deux versions d’une page Web pour voir laquelle est la plus efficace pour vos prospects. Il est également connu sous le nom de « split testing » ou « bucket testing ».
L’objectif du test A/B est d’améliorer les performances d’une page Web en apportant des modifications à sa conception, à son contenu ou aux deux. Les changements peuvent être mineurs, comme la modification de la couleur d’un bouton, ou plus importants, comme la modification de la mise en page.
Un vide-dressing occasionnel rapporte rarement plus de 200 € par mois. Mais l'écart avec les vendeurs les plus performants est plus large qu'on ne le pense : 300 à 900 €/mois pour une activité régulière (2 à 5h/semaine), et 1 000 à 2 500 €+/mois pour les profils qui traitent Vinted comme un vrai canal de vente structuré. La différence ne tient ni à la chance ni à la taille du dressing de départ : elle tient presque entièrement à la méthode (algorithme, pricing, réactivité) appliquée avec régularité.
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Comment cela fonctionne-t-il ?
Pour réaliser un test A/B, vous avez besoin d’au moins deux versions d’une page Web : la version de base, et la version modifiée. Vous envoyez ensuite du trafic sur les deux pages et mesurez les performances de chacune en termes de taux de conversion ou autre résultat souhaité (durée passée sur la page, nombre d’ajout au panier, taux de rebond, taux de sortie…). La page qui obtient les meilleurs résultats devient votre nouveau modèle de base, et vous pouvez alors créer une autre variation pour la tester.
En résumé, les splits tests A/B sont réalisés en montrant deux versions différentes d’une page Web à deux groupes d’utilisateurs (groupe A et groupe B). La version qui obtient les meilleurs résultats en termes de taux de conversion (le pourcentage d’utilisateurs qui effectuent l’action souhaitée) est considérée comme la gagnante et sera mise en œuvre sur le site réel.
Comment les entreprises en tirent profit pour augmenter leur taux de conversion et leurs ventes en ligne ?
Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les entreprises peuvent vouloir réaliser un test A/B sur les pages de leur site Web, mais le principal est celui d’augmenter les taux de conversion. En effet, si le taux de conversion de votre site Web est faible, la mise en place d’un test A/B peut vous aider à déterminer les changements à apporter, pour que davantage de visiteurs se transforment en clients ou en prospects. Cela peut impliquer de modifier des éléments tels que la rédaction (copywriting), les boutons d’appel à l’action (CTA) ou la mise en page.
L’autre point, qui pousse les équipes digitales à mettre en place des spits tests A/B, est de réduire les taux de rebond : si les visiteurs quittent votre site après n’avoir vu qu’une seule page, cela peut être dû au fait que vous n’êtes pas en mesure d’atteindre vos objectifs.
Pourquoi les tests A/B sont-ils importants pour toute entreprise souhaitant tirer profit de leur site web ?
Les tests A/B sont importants car ils vous permettent d’évaluer différentes hypothèses sur ce qui fonctionne le mieux sur votre site Web. Sans les tests A/B, vous n’auriez aucun moyen de savoir quelle version de votre page Web fonctionne le mieux en termes d’engagement et de conversion.
D’ailleurs, pour aller plus loin, on peut réaliser ce qu’on appelle des tests A/B multivariés : il s’agit de tests impliquant plusieurs hypothèses en simultané. Prenons l’exemple d’une fiche produit e-commerce, sur laquelle on souhaite augmenter le nombre de clics sur le bouton « Ajouter au panier », actuellement rouge.
Si on souhaite tester un bouton vert au lieu du bouton rouge (1), tout en testant également un affichage du prix du produit plus grand (2), en le combinant à une image produit plus petite (3)… cela constitue donc 3 éléments à tester, et avec l’AB testing multivarié est possible : en cumulant les différentes « hypothèses », le logiciel d’A/B testing que vous utiliserez génèrera automatiquement autant de variantes de pages possible, à un nombre d’utilisateur similaire pour chaque hypothèse, vous obtiendrez de façon précise une combinaison optimale de la fiche produit « parfaite ».
Comment mettre en place un ab testing ?
Le processus de mise en place d’un test A/B commence par la définition de l’objectif que vous souhaitez atteindre. Une fois cela fait, les étapes suivantes consistent à sélectionner une hypothèse pertinente à tester et à créer deux versions de la page Web (la version de contrôle et la variation).
Ensuite, vous devez sélectionner le bon logiciel pour exécuter vos tests et vous assurer qu’il est capable de collecter des données afin de prendre des décisions en fonction des résultats. Le bon outil doit également offrir des fonctionnalités telles que les tests fractionnés, les tests multivariés, la segmentation des visiteurs pour des expériences plus avancées. Enfin, une fois que tout est correctement configuré, vous pouvez lancer votre expérience et commencer à recueillir des données auprès des utilisateurs.
Après que l’a/b testing ait fonctionné pendant un certain temps, vous devrez analyser les données collectées et prendre des décisions en fonction des résultats. Il s’agit notamment de mesurer quelle version de votre page a donné les meilleurs résultats, de comprendre pourquoi elle a fonctionné et de décider s’il faut conserver les modifications ou revenir à la version initiale. Avec ces informations en main, vous pouvez améliorer en permanence vos pages Web et augmenter les taux de conversion.