Dans le monde du CRO (Conversion Rate Optimization), les tests A/B et multivariés sont des outils incontournables. Ils permettent de tester différentes versions d’une page, d’un élément ou d’un parcours utilisateur pour identifier ce qui fonctionne le mieux et optimiser l’expérience utilisateur. Mais avant de plonger dans les détails, posons-nous une question simple : pourquoi faire des tests ?

Si tu te sens un peu perdu dans l’univers des tests, n’hésite pas à faire appel à moi pour un audit CRO. Je pourrai t’aider à y voir plus clair et à mettre en place une stratégie sur-mesure. Et pour démarrer ton programme d’optimisation, je te propose également de télécharger mon template Notion, spécialement conçu pour structurer tes tests de conversion.

Comprendre le pourquoi avant de tester

Quand on parle d’optimisation de conversion, la première tentation est souvent de se lancer tête baissée dans des tests A/B. Pourtant, il est crucial de prendre du recul et de bien définir le pourquoi de chaque test. Quel objectif veux-tu atteindre ? Quelle hypothèse cherches-tu à valider ? Sans une vision claire, tu risques de te perdre dans une multitude de variations qui n’apporteront pas nécessairement de valeur ajoutée.

Je te le dis franchement : l’optimisation, ce n’est pas une simple course à l’amélioration continue. C’est une démarche méthodique, basée sur des données et une compréhension profonde de ton utilisateur. C’est en partant de là que tu pourras mener des tests pertinents et en tirer des enseignements concrets. Besoin d’aide pour poser tes hypothèses ? Contacte-moi pour un audit CRO et nous construirons ensemble une stratégie adaptée.

Les bases des tests A/B

Le test A/B est sans doute l’outil le plus connu pour optimiser un site web. Le principe est simple : tu crées deux versions d’une page, la version A (originale) et la version B (modifiée), puis tu les présentes à des groupes d’utilisateurs distincts. À partir des résultats, tu peux déterminer laquelle fonctionne le mieux en termes d’objectifs définis (clics, conversions, temps passé sur la page, etc.).

Mais attention, un test A/B réussi ne se limite pas à lancer deux versions d’une page. Il y a tout un travail en amont pour définir l’hypothèse de test, déterminer la période de test, et surtout, identifier les indicateurs de performance à suivre.

Quelques conseils pratiques pour tes tests A/B :

1. Commence petit : Avant de te lancer dans des tests complexes, concentre-toi sur des éléments simples à changer techniquement comme les CTA (Call-to-Action) ou les titres. Cela te permettra de te familiariser avec l’outil avant d’aller sur des hypothèses qui nécessiteront plus d’efforts d’intégration. Bâtir sa confiance en soi, c’est important 😉
2. Teste une chose à la fois : Pour que les résultats soient clairs, modifie un seul élément à la fois. Cela te permettra de savoir précisément ce qui influence le comportement des utilisateurs.
3. Sois patient : Un bon test A/B prend du temps. Laisse suffisamment de trafic passer pour obtenir des résultats statistiquement significatifs.

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Les tests multivariés, c’est quoi ?

Le test multivarié va un cran plus loin que le test A/B. Ici, il s’agit de tester plusieurs éléments en même temps, en proposant des combinaisons différentes de chaque variation. Cela permet d’identifier non seulement quel élément fonctionne le mieux, mais aussi quelle combinaison d’éléments génère le meilleur impact sur l’utilisateur.

Imagine que tu souhaites tester à la fois la couleur du bouton et le texte d’accroche. Avec un test multivarié, tu vas pouvoir tester toutes les combinaisons possibles : bouton rouge avec texte A, bouton rouge avec texte B, bouton bleu avec texte A, etc.

Cependant, ce type de test nécessite un volume de trafic beaucoup plus important pour obtenir des résultats fiables. C’est un outil puissant, mais à utiliser avec précaution et surtout, avec une stratégie bien définie. Si tu hésites entre un test A/B et un test multivarié, je peux t’aider à choisir la méthode la plus adaptée. Fais appel à moi pour un audit CRO et nous élaborerons ensemble la stratégie optimale.

A/B ou multivarié : comment choisir ?

La question revient souvent : vaut-il mieux lancer un test A/B ou un test multivarié ? Ma réponse : cela dépend de tes objectifs et du trafic de ton site.

• Tests A/B : Idéal si tu veux tester un seul élément et si ton trafic est relativement limité. C’est la méthode parfaite pour démarrer dans l’optimisation.
• Tests multivariés : Privilégie-les si tu souhaites optimiser plusieurs éléments en même temps et que ton site dispose d’un trafic suffisamment important. C’est une méthode plus complexe, mais elle peut offrir des insights très riches.

👉 Pour t’aider dans cette démarche, télécharge le template Notion que j’ai conçu. Il te guidera étape par étape pour structurer ton programme d’optimisation des conversions.

Quelques erreurs courantes à éviter

Quand on se lance dans les tests, on peut vite tomber dans certains pièges. Voici quelques erreurs courantes que je vois souvent :

1. Ne pas définir d’hypothèse claire : Sans hypothèse, un test n’a pas de sens. C’est un peu comme tirer une flèche dans le noir en espérant toucher une cible.
2. Arrêter un test trop tôt : Il est tentant d’arrêter un test dès que les premiers résultats semblent clairs, mais cela peut biaiser les conclusions. Laisse le temps nécessaire pour obtenir des données robustes.
3. Ne pas segmenter les résultats : Analyser les résultats globalement, c’est bien, mais segmenter les données (par source de trafic, type de visiteurs, etc.) peut révéler des insights beaucoup plus pertinents.

Si tu veux éviter ces erreurs et mener des tests efficaces, je suis là pour t’accompagner. Réserve un audit CRO et démarrons ensemble ce processus d’optimisation.

L’optimisation, un processus continu

Tester, analyser, optimiser… c’est un cycle sans fin. L’optimisation du taux de conversion n’est pas un sprint, mais un marathon. Ce qui fonctionne aujourd’hui ne fonctionnera peut-être plus demain, car les attentes et les comportements des utilisateurs évoluent.

En intégrant les tests A/B et multivariés dans ta stratégie d’optimisation, tu crées une culture de l’expérimentation qui te permet d’améliorer continuellement l’expérience utilisateur et, in fine, tes performances.

👉 Prêt à te lancer dans l’aventure des tests ? Fais appel à moi pour un audit CRO ou télécharge mon template Notion pour organiser efficacement ton programme d’optimisation.

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Questions fréquentes sur les tests A/B et multivariés

Quelle est la différence entre un test A/B et un test multivarié ?

Un test A/B compare deux versions d’une même page pour voir laquelle fonctionne le mieux, alors qu’un test multivarié teste plusieurs éléments en même temps pour identifier la combinaison la plus performante. Le test multivarié est plus complexe et nécessite un trafic plus important.

Le test multivarié vous permet de tester des combinaisons de modifications. Il faut le voir comme un cumul de différents test AB au sein d’un même test. Imaginons que vous voulez testez une bannière sur une landing page. Cette bannière est composée d’une image, d’un texte et d’un bouton d’action. Vous allez désigner chacun de ces éléments comme une section de votre test et vous allez créer des variantes de ces sections comme par exemple de cette manière :

• Section image avec test de trois images : Image 1, Image 2, Image 3. L’image 1 est l’image initiale, celle qui est déjà présente sur votre site : votre version A en somme.
• Section texte avec test de deux accroches : Texte 1, Texte 2. Le texte 1 est votre texte actuel et le texte 2 est la nouvelle accroche que vous voulez tester
• Section bouton d’action avec test de deux libellés : Libellé 1, Libellé 2. Le libellé 1 est votre version actuelle.

Le test multivarié va créer toutes les combinaisons possibles de ces modifications. Vous aurez par exemple la deuxième image avec l’accroche initiale et le nouveau libellé de bouton. Vous testerez ici 3 images x 2 textes x 2 libellés soit 12 combinaisons. Votre version de contrôle sera la version initiale : Image 1, Texte 1, Libellé 1.

Qu’est-ce qu’un test A/B côté serveur ?

La plupart des outils de tests A/B du marché vous proposeront de réaliser vos modifications et donc de déclencher vos tests côté « client ». C’est-à-dire que c’est le matériel de votre visiteur qui va charger les modifications au chargement de la page. Cela a pour avantage de déployer très rapidement un test. Le principal inconvénient consiste en l’effet de flickering ou de scintillement que cela peut générer. En fonction de l’implémentation de l’outil, de l’importance de vos modifications, de la performance du matériel de votre visiteur ou encore de sa vitesse de connexion, votre visiteur peut apercevoir votre version initiale avant que les modifications se chargent.

Il existe bien sûr des astuces pour minimiser cet effet mais il serait illusoire de croire qu’il disparaîtra complètement. Il faut le prendre en compte dans vos analyse. La micro-seconde de chargement supplémentaire nécessaire ou le scintillement lors du chargement de la page peut avoir un effet sur la fluidité de votre site et votre rassurance. Un test peut être de ce fait négatif même si votre modification était bonne pour vos visiteurs et objectifs. Prenez y donc garde.

Des grandes sociétés telles qu’Amazon ou AirBnB ont développé leur propre outil d’ABtesting pour faire face à cette problématique. Ils exécutent les variantes de test directement côté serveur pour afficher les variations de la page initiale. Depuis quelques années les principaux outils du marché proposent également d’exécuter leur solution côté serveur.

Mais l’intérêt des tests côté serveur réside surtout dans le fait d’étendre le champ des possibles pour vos tests. Il devient possible de tester des variations de tarifs, de remises, la réorganisation de votre tunnel de commande, le ranking de vos produit, etc. Ils vous seront particulièrement utiles pour tester des variations sur des parcours omnicanaux dans une logique de parcours client unifiés.

Combien de temps doit durer un test A/B ?

Cela dépend du trafic de ton site et de l’objectif du test, mais en règle générale, il est recommandé de laisser un test en place pendant au moins deux cycles de ventes pour obtenir des résultats statistiquement significatifs. Un cycle de vente peut représenter pour un site de mode une période qui alterne une semaine et un weekend, tandis qu’il peut représenter plusieurs mois pour une décision de voyage. Une bonne astuce pour identifier la période minimum de test est de lancer un test A/A (donc sans modifications sur la version B) et d’identifier à partir de combien de temps vous obtenez un résultat neutre sur votre indicateur principal, sans plus aucune fluctuation.

Comment savoir si mon test A/B est réussi ? Et quand arrêter mon test ?

La réussite d’un test se mesure en fonction des indicateurs de performance que tu as définis au préalable (taux de conversion, taux de clics, etc.). Si la variation testée améliore ces indicateurs par rapport à la version originale, le test est considéré comme réussi.

Un test doit être arrêté lorsqu’il atteint un niveau de signification statistique satisfaisant et que la période de test initialement prévue est terminée. Évite d’arrêter un test trop tôt, même si les résultats semblent clairs au début, car ils peuvent fluctuer. Une durée de deux cycle de vente est souvent recommandée pour obtenir des résultats robustes.

Puis-je tester plusieurs éléments à la fois dans un test A/B ?

Non, dans un test A/B, il est préférable de tester un seul élément à la fois pour identifier clairement l’impact de ce changement. Si tu souhaites tester plusieurs éléments, opte pour un test multivarié.

Comment puis-je structurer mon programme de tests ?

Bonne question ! Pour cela, je te propose de télécharger mon template Notion, qui t’aidera à organiser tes tests, définir des hypothèses et suivre les résultats. Et si tu veux aller plus loin, n’hésite pas à me contacter pour un audit CRO.

Comment trouver des hypothèses de tests ?

Les hypothèses de tests doivent découler de l’analyse des données existantes. Analyse ton site, identifie les points de friction dans le parcours utilisateur, utilise des outils comme Google Analytics pour voir où les visiteurs quittent la page. Les retours utilisateurs, les sondages, les tests utilisateurs et les enregistrements de sessions sont aussi d’excellentes sources pour formuler des hypothèses. Si tu souhaites un accompagnement pour cette étape, contacte-moi pour un audit CRO.

Comment définir le niveau de facilité pour prioriser mes tests ?

Pour définir le niveau de facilité, évalue les ressources nécessaires pour mettre en place chaque test : temps de développement, coût, et effort. Les tests qui demandent peu de temps et d’efforts mais ont un potentiel d’impact élevé sont ceux à prioriser. Tu peux utiliser des frameworks comme l’ICE (Impact, Confiance, Facilité) ou PXL pour prioriser tes hypothèses.

👉 Télécharge mon template Notion qui inclut une matrice de priorisation et te calcule automatiquement un score pour t’aider à prioriser tes tests efficacement.

Comment estimer la durée d’un test A/B avant lancement ?

La durée d’un test dépend du trafic de ton site et du taux de conversion actuel. Pour obtenir des résultats statistiquement significatifs, utilise un calculateur de taille d’échantillon pour estimer la durée nécessaire. L’objectif est d’atteindre un nombre de conversions suffisant pour que les résultats soient fiables. Tu trouveras une méthode et un indicateur (MDE – Minimum Detectable Effect) dans mon template Notion pour répondre précisément à cette question pour chacun de tes tests.

Puis-je faire un test sur un site avec peu de trafic ?

Oui, mais il faudra ajuster tes attentes. Sur un site à faible trafic, concentre-toi sur des tests qui ont un impact significatif (comme un CTA, un formulaire de contact) pour augmenter les chances d’obtenir des résultats pertinents. La durée du test sera plus longue, mais cela reste possible. Jette un œil à mon template Notion pour organiser tes tests même si ton trafic est limité.

Comment passer d’un test A/B à une personnalisation ?

Après avoir obtenu des résultats positifs avec un test A/B, tu peux passer à la personnalisation en utilisant les données segmentées recueillies pendant le test. Par exemple, si une version fonctionne mieux pour un segment particulier (nouveaux visiteurs, clients récurrents, etc.), tu peux personnaliser le contenu pour ces segments. Les outils de personnalisation te permettent d’adapter l’expérience en fonction du profil utilisateur.

Comment être sûr de la fiabilité de mes résultats de test ?

Pour garantir la fiabilité des résultats, assure-toi que ton test a atteint un niveau de signification statistique élevé et que la taille de l’échantillon est suffisante. Utilise des outils d’analyse qui te fournissent un intervalle de confiance. Pense aussi à effectuer des tests en double (répéter le test dans un autre contexte ou période) pour confirmer les résultats. Si tu as des doutes, n’hésite pas à me solliciter pour un accompagnement CRO.

J’obtiens un résultat neutre, que faire ?

Un résultat neutre signifie que la variation testée n’a pas eu d’impact significatif. Cela peut être dû à une hypothèse incorrecte, à un test mal ciblé ou une idée qui n’a finalement pas de valeur ajoutée sur tes visiteurs réels. Analyse les données, revois ton hypothèse, et utilise les enseignements pour concevoir un nouveau test. N’hésite pas à simplifier le test en modifiant un seul élément à la fois.

J’obtiens plusieurs versions gagnantes, que faire ?

Plusieurs versions gagnantes peuvent indiquer que différentes options fonctionnent pour différents segments d’utilisateurs. Analyse les données plus en détail pour voir si des patterns émergent. Tu peux alors envisager de personnaliser l’expérience utilisateur en fonction des segments (âge, source de trafic, etc.).

J’obtiens des résultats différents sur plusieurs segments de population, que faire ?

C’est une mine d’or d’informations ! Si tes résultats varient selon les segments, cela signifie que chaque segment a des besoins et des attentes différents. Utilise ces données pour personnaliser l’expérience en fonction des segments identifiés. La personnalisation te permettra d’optimiser l’expérience utilisateur et le taux de conversion pour chaque audience.

Peut-on faire un test omnicanal ?

Oui, il est tout à fait possible de faire des tests omnicanaux. Par exemple, tu peux tester un changement sur ton site web et mesurer son impact dans un lieu physique (magasin, événement). L’important est d’avoir des outils de suivi performants pour analyser l’effet du test sur l’ensemble des canaux concernés. La mise en place de ces tests est plus complexe, mais elle peut révéler des insights puissants. Pour en savoir plus, je peux t’aider à élaborer une stratégie omnicanale.

Comment obtenir un budget pour faire de l’optimisation ?

La clé est de démontrer la valeur de l’optimisation. Commence par réaliser un petit test A/B sur un élément stratégique, puis utilise les résultats pour montrer comment les optimisations peuvent générer des gains financiers. Propose une analyse coûts-bénéfices et mets en avant des études de cas pour justifier le ROI. Besoin d’un coup de pouce pour préparer ce dossier ? Je peux t’accompagner à identifier les ROI de ton programme d’optimisation des conversions pour élaborer les arguments nécessaires à l’obtention de ton budget.