Le test AB est une méthode de comparaison statistique utilisée pour comparer différentes variantes d'une version de base d'une page de site Web. Le but est d'identifier les plus efficaces d'entre elles en fonction des objectifs définis. Les tests A/B permettent également d'évaluer les performances des applications mobiles et même des canaux de conversion, y compris les e-mails marketing ou les pages de destination.
Cela permet des changements importants dans le design d’un site Web. C’est le type de test idéal pour évaluer l’importance de nouvelles mises en page telles que la conception de pages d’accueil. Cela permet d’offrir un contenu dynamique conçu pour les visiteurs et d’afficher un formulaire de remplacement pour un futur prospect ou un nouveau client.
Identifier les éléments important
Il est primordial de mener des actions d’investigation pour s’appuyer sur des données précises avant de mener des expériences. Il existe de nombreux types de ces ensembles de données.
Les données quantitatives pouvant analyser le comportement de l’acheteur sur le site, le nombre de visiteur, le nombre d’achat annulé,. Pour cela, des outils comme Google Analytics ou Mouse Tracking Analysis récupèrent des informations ciblées et quantifient la valeur sur chaque url.
Les données qualitatives prennent la forme de retours tels que des sondages via des formulaires, analyse heuristique de l’expérience utilisateur.
Partager l’expérience de votre équipe sur l’ergonomie du site et l’utilisation des produits peut vous aider à mieux identifier les points de friction. C’est un gain que les entreprises considèrent trop peu.
Composé d’un A/B testing
Dans les tests A/B, on prend une page Web ou un écran d’application et on le modifie pour créer une deuxième version de la même page.
Cette variation peut être un simple titre ou bouton, Il peut également s’agir d’une refonte complète de la page d’accueil ou de toute autre page. La moitié du trafic sera alors dirigée vers la version originale de la page et l’autre moitié vers une version modifiée de la page, appelée « variante ».
Lorsque les visiteurs voient la page d’origine ou une variante, leur engagement avec chaque expérience est mesuré et collecté dans un tableau de bord d’analyse et analysé à l’aide d’un moteur statistique. Nous utilisons des outils de test A/B avec des objectifs ou des conversions créés à l’aide de l’outil Google Tag Manager.
Les grandes étapes d’un test A/B
Collecter des données indique souvent par où commencer pour optimiser une page. Il est plus judicieux de commencer par les zones à fort taux de clic sur un site Web ou d’une application afin de pouvoir collecter des données plus rapidement. Il faudra alors rechercher des pages avec des taux de conversion faibles ou des taux de chute d’utilisateur élevés qui peuvent être améliorés.
L’objectif de conversion est la mesure que vous utilisez pour déterminer si ce changement a plus de succès que la version d’origine. Les objectifs peuvent aller du simple clic sur un bouton au changement complet d’une interface. Une fois que les objectifs sont identifiés, il est important de commencer à générer des idées et à tester des hypothèses A/B sur les raisons pour lesquelles les pages peuvent-être améliorées par rapport à la version actuelle.
Créer des variantes apportant des modifications souhaitées aux éléments du site Web ou d’une application mobile. Cela peut être un changement sur la couleur des boutons, changer l’ordre des éléments de la page ou quelque chose de complètement personnalisé, tout en assurant la qualité de l’expérience client pour vous assurer qu’elle fonctionne comme prévu.
En démarrant le test « expérience », il faut s’attendre à ce que les visiteurs participent. À ce stade, les visiteurs du site Web ou de l’application seront affectés au hasard à la page d’origine ou à la variante créée. Leurs interactions avec chaque expérience seront mesurées, calculées et comparées pour déterminer leurs performances.
L’analyse des résultats est l'élément le plus important.
Une fois l’expérience terminée, l’analyse permettra de démontrer si oui ou non les éléments ajoutés ont été déterminants. Les outils de test A/B présenteront des données expérimentales et nous pourrons alors voir la différence entre les nouveautés réalisées et l’ancienne version du site web.
Si la page de variation est gagnante le test A/B à été efficace. Voyez si vous pouvez appliquer les leçons tirées d’autres expériences à d’autres pages de votre site en répétant l’expérience pour améliorer les résultats du trafic .
Si le test renvoie des résultats négatifs ou aucun résultat du tout, il faudra alors utiliser cette expérience comme expérience d’apprentissage pour générer de nouvelles idées qui puissent être testées.
L’A/B TEST constitue un moyen efficace à ses utilisateurs de pouvoir réaliser des changements sur un site internet sans que cela impact entièrement le business development d’une entreprise.
Vous savez tout désormais sur le test A/B. Si vous désirez maîtriser cet outil pour l’utiliser dans vos projets Data, DataScientest vous invite à découvrir ses formations en Data Science.
