{"id":67434,"date":"2019-09-30T12:40:24","date_gmt":"2019-09-30T16:40:24","guid":{"rendered":"https:\/\/isarta.com\/infos\/?p=67434"},"modified":"2019-09-30T15:53:01","modified_gmt":"2019-09-30T19:53:01","slug":"3-conseils-pour-mener-des-test-a-b-utiles","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/isarta.com\/infos\/3-conseils-pour-mener-des-test-a-b-utiles\/","title":{"rendered":"3 conseils pour mener des test A\/B… utiles !"},"content":{"rendered":"
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Photo : Unsplash<\/a><\/span><\/em><\/p>\n<\/div>\n

27 septembre 2019<\/span><\/p>\n

Nous passons beaucoup de temps sur Internet. Et pour cette raison, nous sommes rendus extr\u00eamement sensibles \u00e0 l\u2019ergonomie d\u2019un site Web, surtout s\u2019il est transactionnel; le simple fait de devoir remplir un formulaire avant de compl\u00e9ter un achat, par exemple, en rebutera plus d\u2019un. Une des principales m\u00e9thodes \u00e9prouv\u00e9es pour am\u00e9liorer l\u2019exp\u00e9rience utilisateur d\u2019un site Web<\/span><\/a> est le recours \u00e0 des tests A\u200b\/B.<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n

De quoi s’agit-il ? Les tests A\/B visent \u00e0 comparer deux versions d\u2019un m\u00eame site Web, pour savoir laquelle g\u00e9n\u00e8re le plus d\u2019engagements de la part des visiteurs.<\/p>\n

Dans l\u2019optique d\u2019un site transactionnel, le but vis\u00e9 est g\u00e9n\u00e9ralement d\u2019augmenter le nombre de conversions. Des tests peuvent ainsi \u00eatre conduits sur les items du menu de la page d\u2019accueil, le bouton d\u2019abonnement \u00e0 l\u2019infolettre, la page expliquant les tarifs et les forfaits, sur la mani\u00e8re de pr\u00e9senter les produits (longueur de la description, disposition des images), etc.<\/p>\n

Les possibilit\u00e9s, en fait, sont infinies<\/span><\/a>. C\u2019est pourquoi il est essentiel de s\u2019y lancer avec m\u00e9thode. Voici les bonnes pratiques en mati\u00e8re de tests A\/B.<\/p>\n

1. Inutile de r\u00e9inventer la roue<\/span><\/h2>\n

D\u2019autres marketeurs avant vous ont tent\u00e9 des tests A\/B, parfois sur un trafic beaucoup plus important que celui de votre site. Ce n\u2019est donc pas la peine de tester des \u00e9vidences, ou encore, des principes de navigation d\u00e9j\u00e0 \u00e9prouv\u00e9s.<\/p>\n

Vous pouvez trouver des exemples de tests en ligne qui d\u00e9montre des gains en changeant simplement la couleur d\u2019un bouton, mais il s\u2019agit souvent d\u2019\u00e9vidence, explique Franck Scandolera, consultant en analytique<\/span><\/a>. Ne perdez donc pas votre temps \u00e0 tester l\u2019\u00e9vidence, changer de couleur directement. Utilisez votre trafic pour tester des hypoth\u00e8ses qui bougent les lignes et qui vous en apprennent plus sur vos clients et potentiels clients.\u00a0\u00bb<\/span><\/p><\/blockquote>\n

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Credit : Amazee Metrics<\/span><\/a><\/em><\/span><\/p>\n<\/div>\n

2. Avoir de solides assises statistiques<\/span><\/strong><\/p>\n

Autre point \u00e0 v\u00e9rifier avant de se lancer\u00a0: a-t-on la masse critique de visiteurs pour obtenir des r\u00e9sultats rapides et significatifs ?<\/p>\n

Les tests AB sont un outil extraordinaire pour optimiser durablement ses r\u00e9sultats, mais ce n\u2019est pas quelque chose que vous devez utiliser pour l\u2019optimisation de conversion si vous avez tr\u00e8s peu de trafic. La raison en est que, m\u00eame si la version B fait beaucoup mieux, cela pourrait prendre plusieurs mois pour atteindre le taux de 95% de fiabilit\u00e9 statistique.\u00a0\u00bb<\/span><\/p><\/blockquote>\n

Qu\u2019est-ce que la \u00ab\u00a0fiabilit\u00e9 statistique\u00a0\u00bb, dites-vous ? Franck Scandolera \u00e0 nouveau\u00a0:<\/span><\/p>\n

La fiabilit\u00e9 ou la confiance statistique vous indique si votre test est statistiquement fiable, si la version A est r\u00e9ellement meilleure que la version B, si la taille de l\u2019\u00e9chantillon est suffisamment grande. 5o% de fiabilit\u00e9 statistique correspond \u00e0 un tirage au sort. Pile ou face. 75% de fiabilit\u00e9 statistique n\u2019est pas suffisant, 25% de chance de se tromper, c\u2019est trop risqu\u00e9.\u00a0\u00bb<\/span><\/p><\/blockquote>\n

On conseille de viser une fiabilit\u00e9 de 95%.<\/p>\n

3. Tester un item \u00e0 la fois<\/span><\/h2>\n

La tentation est grande, pour sauver du temps, de mener plusieurs tests \u00e0 la fois. Il existe deux dangers \u00e0 aller dans ce sens. D\u2019une part, tester plusieurs items \u00e0 la fois rend pratiquement impossible la validation de la fiabilit\u00e9 statistique (pour plus d\u2019explications, lire l\u2019histoire de la fois ou Google a voulu tester 41 nuances de bleus<\/a><\/span>\u2026), ce qui induit des \u00ab\u00a0faux positifs\u00a0\u00bb ou des \u00ab\u00a0faux n\u00e9gatifs\u00a0\u00bb.<\/p>\n

D\u2019autre part, elle vous prive du savoir li\u00e9 \u00e0 la conduite d\u2019un test unique. Car, lorsque vous testez simultan\u00e9ment les versions A, B, C et D, il est impossible de d\u00e9partager ce qui a r\u00e9ellement fait grimper vos conversions, est-ce le changement B, C\u2026 ou D ?<\/p>\n

Or, avec deux options, vous pouvez clairement affirmer que A est pr\u00e9f\u00e9rable \u00e0 B, d\u00e8s lors que A affiche un taux de conversion plus \u00e9lev\u00e9.<\/p>\n

Bonne exp\u00e9rimentation!<\/p>\n

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