La rentabilité digitale des entreprises est aujourd’hui confrontée à un enjeu majeur : comment s’assurer que l’on génère le maximum de revenus à partir de notre trafic actuel ? Pour améliorer cette rentabilité à partir du trafic existant, il est désormais possible d’optimiser le design, la structure et le contenu du site internet grâce aux A/B tests.
1. Qu’est-ce qu’un A/B test ?
Un A/B test est une méthode de comparaison scientifique ayant pour objectif d‘évaluer deux versions d’une page web (A vs B) et d’identifier la version qui a la meilleure performance business. Les A/B tests permettent donc de mesurer l’impact de la conception d’une page web sur son trafic, sa conversion ou encore ses revenus.
Deux groupes d’utilisateurs équivalents sont redirigés aléatoirement vers la variation A ou la variation B et on détermine l’impact respectif des versions A et B sur l’indicateur choisi (nombre de clics, panier moyen, revenus…). La mise en œuvre plutôt simple nécessite toutefois de trouver la taille de l’échantillon adéquate pour obtenir la représentativité statistique. En effet il est impératif que les données soient correctement collectées et analysées pour que la prise de décision soit optimale.
L’analyse des résultats permet alors de prioriser et adapter sa stratégie de marketing digital. L’entreprise Amazon est par exemple connue pour réaliser plus de 10 000 A/B tests par an, que ce soit pour ses sites web, ses applications mobiles ou encore côté serveur via les API.
2. Dans quel cadre utilise-t-on ces A/B tests ?
Les A/B tests permettent d’analyser une grande pluralité d’indicateurs ; ils peuvent donc concerner les prospects commerciaux et la génération de leads (comparer par sexe, tranche d’âge, landing pages…), les sites e-commerces (pour comparer la performance des pages d’accueil, fiches produits, CTA, etc) ou encore les logiciels et sites Saas (comparer les processus de souscription, d’abonnement, etc).
3. Quels éléments tester grâce aux A/B tests ?
- les intitulés et les titres
- les pages produits et leur navigation
- les Call to Action (CTA) et les boutons (wording / taille / forme / couleur)
- structure (place des titres, bannières, images…)
- Images (taille, position, vidéo ?)
- formulaires (libellé, place des champs, suppression de champs, disposition…)
- présentation et affichage des prix
- …
À peu de choses près, tous les éléments d’un site internent peuvent être testés !
4. Les différents types d’A/B tests
Il existe trois principaux types de tests :
- Test A/B classique : il redirige les utilisateurs vers deux variations A et B à partir d’une seule variable sur le même URL. Les tests A/B/n testent plusieurs variations A, B & C d’une même page simultanément
- Les tests par redirection (split tests) sont des tests A/B classiques redirigeant vers des URL différents (utile si l’on héberge de nouvelles pages sur le serveur par exemple
- Le test multivarié (MVT) teste quant à lui séparément et conjointement les différentes variations (A-B, A-C et C-V par exemple) d’une même page : il identifie donc la combinaison de variations la plus pertinente.
Les A/B tests peuvent donc aider à définir la stratégie marketing digital d’une entreprise et ainsi avoir un impact business réel sur le taux de conversion et les revenus. Il faut simplement s’assurer d’avoir les bonnes données (hypothèses pertinentes, données fiables et représentatives) et les bon outils (comme DataMa Compare ou DataMa Impact).
Pour en savoir plus sur les A/B tests, rendez-vous sur le blog hubspot ou suivez @Kissmetrics sur Twitter.
