9 facteurs de réussite pour bien a/b tester son site web

Le test de site Web est sur toutes les lèvres. Vous pouvez toujours entendre “Nous avons testé cela” ou “Nous ne faisons que passer un test”. Le point positif de ces déclarations est qu’il existe de nombreux responsables de site Web / marketing qui pensent que les tests fournissent des informations permettant d’assurer une optimisation et une convivialité de site agiles. C’est vrai.

Le deuxième côté de la médaille, cependant, est que de nombreux A/B tests ne produiront jamais de résultats utilisables. Et pire encore, il existe des tests qui ne devraient pas être effectués car le nombre de conversions (nombre de cas) par variante est tellement petit que prendre une décision sur cette base est même une faute lourde. Concrètement, de nombreux tests A / B font l’éloge d’un gagnant, qui sera déployé ultérieurement, bien que cette variante compromet la conversion.

Tout semble très négatif, mais le fait est que vous devez prêter attention à quelques règles de base des tests de site Web, afin que les expériences apportent réellement les informations pour lesquelles elles ont été conçues.

ab testing : comment ça fonctionne ?

Le test AB est une technique utilisée pour comparer deux versions d’une page web ou d’une application afin de déterminer laquelle est la plus performante. Il fonctionne en assignant de manière aléatoire différents utilisateurs à la version “A” ou à la version “B” de la page, puis en comparant les mesures d’engagement des utilisateurs telles que les clics, les conversions, etc. Obtenez plus de détails via ces informations complémentaires !

Les résultats peuvent ensuite être utilisés pour éclairer les décisions relatives à la conception, au développement et aux stratégies de marketing du web. Les tests AB sont un élément essentiel de toute stratégie de marketing numérique réussie, car ils permettent aux spécialistes du marketing de prendre des décisions éclairées fondées sur des données plutôt que sur des suppositions.

Il permet également d‘identifier les domaines potentiels d’amélioration et fournit une base de référence pour mesurer l’efficacité des futurs efforts d’optimisation. Grâce aux tests AB, il est possible d’accroître l’engagement des utilisateurs et d’améliorer les conversions au fil du temps. La clé est de tester souvent, d’analyser les résultats et d’ajuster en conséquence. Grâce à cette méthode, vous pouvez développer un site Web qui répond aux besoins de vos utilisateurs et vous aide à atteindre vos objectifs commerciaux.

1. Ne testez que si vous le pouvez

Ceux qui ne disposent pas de suffisamment de conversions pour un test A / B doivent se tenir à l’écart des tests. Il s’agit d’une déclaration difficile au début, mais si votre site ne génère pas suffisamment de trafic et de conversions, l’évaluation des tests A / B conduira inévitablement à de fausses déclarations. Mais qu’est-ce qui ne veut pas dire trop peu? Combien de trafic faut-il au moins pour obtenir des effets statistiquement détectables?

La figure suivante montre la relation entre l’augmentation attendue et les conversions nécessaires. Pour prouver une augmentation statistiquement prouvable de 10%, par exemple, vous avez besoin de 1 500 conversions par variante de test. Cela signifie qu’avec 3 variantes, 3 000 conversions sont déjà nécessaires pour une telle expérience. Si vous pouvez faire encore moins d’augmentation avec un a/b testing, alors 5% d’augmentation n’auront besoin que de 6 000 conversions par variante.

Si vous effectuez 2 000 conversions par mois, cela signifie que vous devez exécuter le test du site Web pendant plus d’un mois pour pouvoir en prouver les effets. Mais vous pouvez tester avec ce nombre de conversions.

Figure 1: Relation entre le soulèvement attendu et les conversions requises à la suite d’un test t

L’essentiel, c’est qu’il n’y a pas beaucoup de tests par an que l’on peut faire. Ceux qui n’atteignent pas les chiffres auront la possibilité d’augmenter les hausses car cela réduira le nombre de conversions dont ils ont besoin (déplacez-vous plus à droite du graphique). Nous appelons cela des tests très contrastés.

D’un autre côté, vous pouvez également passer à la micro-conversion en tant qu’objectif de test (ajout au panier plutôt que rachat). Il convient toutefois de noter que vous devez toujours mesurer tous les objectifs, afin de ne pas risquer d’augmenter les micro-conversions (ajouter au panier), mais d’obtenir un changement négatif dans les conversions macro-économiques (ventes). voir point 6).

Si vous avez trop peu de trafic, vous n’avez pas d’autre choix que d’optimiser la page étape par étape, d’obtenir les commentaires de l’utilisateur et de créer des concepts d’optimisation basés sur les déclarations qualitatives. Ceux-ci peuvent être mis en œuvre progressivement.

Vous trouverez de plus amples informations sur les statistiques des tests dans l’ebook gratuit “Connaissances de base: Le 1 × 1 pour interpréter les résultats des tests en toute confiance”.

2. Ne testez pas sans hypothèse

L’hypothèse est au cœur du test – pas l’implémentation de la variante dans l’outil de test, ni la conception, ni les résultats du test. Un test (A / B) est utilisé pour déterminer s’il existe des effets mesurables d’un changement de la variante du test par rapport au groupe témoin. Il s’agit de relations de causalité et de les prouver dans des groupes de test.

quand … .. les frais de port sont réduits

puis … .. acheter plus de visiteurs

parce que … vous voulez économiser sur les achats et le prix total est très important pour eux

Les hypothèses ne tombent pas simplement du ciel, mais sont le résultat d’une analyse précédente. Vous devez gérer les vulnérabilités de votre site, demander à vos amis et votre famille ou organiser un laboratoire d’utilisation. De vraies personnes vous donnent de bons indices sur les vulnérabilités de votre site. Les données d’analyse Web doivent être utilisées pour aider à identifier les problèmes sur la page et ceux auxquels il convient de remédier le plus rapidement (présentation du produit, panier d’achat, pages de destination, formulaires, etc.). Vous pouvez en savoir plus sur la structure d’une hypothèse ici: Test Hypotheses

3. Priorisez vos hypothèses et idées

Après l’analyse de vulnérabilité, vous pouvez définir de nombreuses hypothèses. La question est: par laquelle commencer? Comment évaluer objectivement laquelle des hypothèses est la plus prometteuse? Si vous n’avez pas beaucoup de conversions et / ou de trafic, vous ne pouvez pas effectuer un nombre infini de tests par an. Vous devez bien planifier les tests de sites Web individuels (sprints) et gérer les ressources avec soin.

Une priorisation des idées de test doit donc être faite auparavant. Priorisez vos idées d’optimisation en fonction de l’effort correspondant pour la mise en œuvre, mais également après l’impact attendu. Un kit de priorisation peut être téléchargé gratuitement sur le blog konversionKRAFT.

4. Testez le contraste élevé

Comme expliqué dans le premier point, vous avez besoin de bons tests pouvant augmenter le taux de conversion de plus de quelques points de pourcentage.

Figure 2: Des résultats de test qui montrent des augmentations nettes depuis le début

Cela signifie en détail: Vous devez créer des variantes qui affectent tellement le comportement du groupe cible qu’un changement peut également être trouvé rapidement dans les chiffres (une ligne domine l’autre dès le début). Le changement dans la variante de test doit avoir la composition qui permet aux visiteurs de percevoir le changement, mais également réagir positivement, car cela influence leur décision. Il faut du courage pour contraster. Un test de bouton (vert / orange) n’aurait jamais ce qu’il faut pour changer l’attitude d’un visiteur simplement parce que la couleur a changé.

L’exemple suivant d’une boîte d’achat sur une page de détail montre que la version A a supprimé les frais de port exacts (4,99 €). Dans la variante B, une urgence supplémentaire a été ajoutée pour la commande avant 16h00. La variante B a dominé cette tentative et a gagné.

Figure 3: Variantes d’un test A / B / C

5. Assurer une configuration de test propre

Si vous avez de bonnes idées et que vous les implémentez à l’aide d’un outil de test tel qu’Optimizely ou vwo, vous devez vous assurer que les configurations de test sont de qualité garantie. Ici encore, je travaille vraiment dedans. Une bonne idée risquerait de faire échouer un test, car la variante B ne s’affiche pas correctement dans le navigateur XY, version Z et présente donc des performances médiocres.

Avant la configuration d’un test, veillez à examiner les principales configurations système du public cible dans le système Webanalytics et à effectuer un contrôle qualité sur ces systèmes avant la mise en route d’une expérience. Ceci est particulièrement important pour les tests mobiles.

6. Choisissez la période de test et le temps de test judicieusement

Un test A / B le 25.12. Cela peut avoir un sens pour certains sites Web, mais pas pour beaucoup, car rien ne se passe pour le moment. Certains sites Web ont de fortes exigences saisonnières et possèdent leurs propres campagnes de marketing, qui peuvent mettre en danger un essai. Si une “campagne d’expédition gratuite” est annoncée dans un magasin, il est peu logique de tester quelque chose sur la page de détail pour communiquer la qualité du produit. Tout simplement parce que l’effet d’une action libre se superposerait au test. Cela peut complètement fausser les résultats et ne plus permettre de tirer des conclusions sur un éventuel gagnant. Si vous effectuez de nombreuses activités de marketing, vous devez vous concentrer sur les tests en phase de vente.

Si vous commencez un test en basse saison, vous devez être prêt à faire le test plus longtemps. Vous pouvez utiliser l’outil suivant de vwo pour calculer la durée probable d’une expérience: Test Duration Calculator

7. faire preuve de patience

De ma propre expérience, je ne peux que vous dire à quel point vous êtes curieux de voir les résultats d’un test A / B une fois qu’il a été lancé. Surtout dans les premiers jours, cependant, l’outil de test peut cracher des tours sauvages.

Ce tableau montre les valeurs réelles d’un test A / B dans le temps. On peut voir que le soulèvement fluctue encore et encore, mais aussi la chance de battre l’original. La ligne de fond reste après 4 semaines, cependant, rien ne reste du soulèvement. Toute personne qui aurait choisi le vainqueur du test après 7 jours sur la base du rapport de test aurait au départ correctement pris sa décision, mais aurait été déçue après être passée au vainqueur du test, car l’augmentation de 8,68% n’aurait pas été évidente en réalité.

Figure 4: Changement de soulèvement dans un délai de 4 semaines

Vous devez donc être patient et non prématuré pour célébrer un vainqueur du test. Cela a quelque chose à voir avec le point suivant.

8. La statistique est votre ami (ou devrait-il être)

Une compréhension de base des statistiques dans les tests de sites Web est inévitable, afin de ne pas commettre d’erreurs grossières et des termes tels que erreur alpha, signification, intervalle de confiance, taille de l’échantillon et autres doivent avoir au moins été approximativement compris.

Pourquoi est-ce important? Parce que vous ne devriez pas opter pour un gagnant qui sera “déployé” ensuite sur un site Web, sans vraiment être sûr que le gagnant est meilleur. Cela ressemble à une contradiction.

À cette fin, nous avons développé un calculateur de confiance qui indique si une hausse est vraiment significative ou non.

Figure 5: ConversionKRAFT Calculateur de confiance

9. Tirer des conclusions significatives

Le compte rendu à la fin d’un sprint test n’est pas fait pour célébrer de bons résultats, mais pour mieux comprendre. Cela signifie qu’en plus d’une hypothèse, d’une période d’essai, de segments et des résultats des variantes, ainsi que d’objectifs de conversion individuels, le reporting inclut également une recommandation d’action.

Cela ne devrait pas être: “La variante B a connu une augmentation significative et doit donc être mise en œuvre.” Cela devrait plutôt représenter une recommandation d’action, qui permettrait de mieux comprendre le test. Qu’est-ce que cela signifie pour mon marketing (en ligne) si l’hypothèse peut être confirmée? Quelles dérivations puis-je en tirer? Comment dois-je changer la communication? Comment dois-je m’adresser aux nouveaux clients? Les utilisateurs se comportent-ils différemment sur différents appareils?

Les conclusions de l’hypothèse du test et les résultats du test doivent conduire à des mesures concrètes. Obtenez mieux après chaque tentative, c’est le but. Par conséquent, les tests ne doivent pas se faire par testament, mais pour améliorer progressivement votre propre camp.

Conclusion

“Comprendre les choses en tant que processus signifie les comprendre dans leur ensemble.”

Cette citation de William Edwards Deming est destinée à préciser que vous ne pouvez pas commencer les tests sans comprendre le fonctionnement des processus et des mécanismes qui les sous-tendent. L’optimisation des conversions est une discipline puissante qui améliore et développe continuellement votre site Web. Pour que cela réussisse, vous devez toujours garder à l’esprit les 9 points décrits ci-dessus.

• Ne testez que si vous le pouvez
• Ne pas tester sans hypothèse
• Prioriser vos hypothèses et idées
• Tester le contraste élevé
• Assurer une configuration de test propre
• Choisissez la période de test et le temps de test judicieusement
• Pratique la patience
• La statistique est votre ami (ou devrait-il l’être)
• Tirer des conclusions significatives