Le test A/B

Le test A/B est une méthode qui consiste à comparer deux versions d’une page Web pour voir laquelle est la plus performante. La version A est le contrôle, tandis que la version B est la variation. En mesurant les résultats de chaque version, vous pouvez déterminer laquelle est la plus efficace pour atteindre le résultat souhaité.

Les tests A/B peuvent être utilisés pour tester tout ce qui peut être mesuré sur une page Web, comme le titre, les images, l’appel à l’action ou même la mise en page. Il s’agit d’un outil précieux pour l’optimisation, car il vous permet de prendre des décisions éclairées basées sur des données, plutôt que sur des suppositions.

Pour commencer à utiliser les tests A/B, vous devez d’abord choisir l’élément que vous souhaitez utiliser comme variable de test. Il s’agit généralement d’un élément qui, selon vous, pourrait être amélioré, comme le titre ou l’appel à l’action. Une fois que vous avez sélectionné votre variable, vous devez créer deux versions de la page Web, l’une avec l’élément original et l’autre avec l’élément modifié. Ces pages doivent être identiques en tous points.

Une fois que vous avez créé vos versions, vous devez envoyer du trafic vers chaque page et mesurer les résultats. La mesure que vous utiliserez dépendra de vos objectifs. Par exemple, si vous testez un appel à l’action, vous mesurerez le taux de clics.

Une fois que vous avez recueilli suffisamment de données, vous pouvez analyser les résultats pour voir quelle version est la plus performante. La version gagnante est celle qui obtient le plus souvent le résultat souhaité.

Les tests A/B sont un processus itératif, ce qui signifie que vous pouvez continuer à tester de nouveaux produits, l’important, c’est de toujours tester et d’essayer d’améliorer les résultats. L’important est de toujours tester et d’essayer constamment d’améliorer vos résultats.

A/B testing et data science

Les tests A/B et la data science sont deux domaines qui vont de pair. La science des données peut être utilisée pour comprendre les résultats des tests A/B et pour trouver de nouvelles façons d’améliorer l’efficacité des pages web.

Utilisées ensemble, ces deux disciplines peuvent vous aider à optimiser votre site web pour un taux de conversion maximal.

Les tests A/B sont un outil précieux pour toute entreprise qui souhaite améliorer son site web. En testant différentes versions d’une page web, vous pouvez prendre des décisions éclairées sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Et en utilisant la science des données pour comprendre les résultats, vous pouvez trouver de nouvelles façons d’améliorer les performances de votre site web.

Utiliser Google optimize pour les tests A/B

Google optimize est un outil gratuit qui peut être utilisé pour les tests A/B. Il s’intègre à Google Analytics, ce qui facilite la mise en place et le suivi des tests.

Pour utiliser Google Optimize, vous devez d’abord créer un conteneur pour votre test. Celui-ci contiendra toutes les différentes versions de votre page Web. Ensuite, vous devez créer votre variations de test. Il s’agit des différentes versions de la page Web que vous souhaitez tester.

Une fois que vous avez créé vos variations de test, vous devez sélectionner une mesure à suivre. Il peut s’agir du taux de clics, du taux de conversion ou de toute autre mesure qui vous intéresse.

Ensuite, vous devez créer une campagne dans Google Analytics. Cela vous permettra de suivre les résultats de votre test.

Enfin, vous devez envoyer du trafic vers votre page Web et attendre les résultats. Une fois le test terminé, vous pouvez analyser les données pour voir quelle version a donné les meilleurs résultats.

Exemple de test A/B

Les tests A/B peuvent être utilisés pour tester tout ce qui se trouve sur une page Web. Cependant, il est le plus souvent utilisé pour tester les titres, les appels à l’action et les images.

Par exemple, imaginez que vous avez un article de blog sur les chiens. Le titre original de cet article est « 10 choses que vous ne saviez pas sur les chiens ». Vous pensez que ce titre pourrait être amélioré, donc vous créez un nouveau titre : « 10 choses que vous devez savoir sur les chiens ».

Vous créez ensuite deux versions de l’article, une avec le titre original et une avec le nouveau titre. Vous envoyez du trafic vers les deux articles et mesurez les résultats.

Les données montrent que le nouveau titre a un taux de clics plus élevé. Cela signifie que plus de personnes cliquent sur l’article lorsqu’elles voient le nouveau titre. Sur la base de ces données, vous pouvez conclure que le nouveau titre est plus efficace.

Les tests A/B sont aussi très utilisés pour les publicités. Prenons par exemple les facebooks ads: Vous voulez créer une publicité pour votre nouveau produit. Vous créez deux versions de l’annonce, l’une avec une photo du produit et l’autre avec une photo du produit et un appel à l’action. Vous envoyez ensuite du trafic vers les deux annonces et mesurez les résultats.

Les données montrent que l’annonce avec l’image et l’appel à l’action est la plus efficace.

Bref, les tests A/B sont applicables pour de nombreux cas.

Politique et éthique en matière d’expérimentation

Lorsque vous réalisez des tests A/B,il est important de considérer les implications éthiques de vos tests.

Dans certains cas, les tests A/B peuvent avoir un impact négatif sur les utilisateurs. Par exemple, si vous testez différents titres pour un article et que l’un des titres est trompeur, cela peut avoir un impact négatif sur l’utilisateur.

Il est important de prendre en compte l’impact potentiel des tests A/B sur les utilisateurs avant de procéder à des tests.

L’A/B testing peut également être utilisé pour tester différentes versions d’une page Web

Les titres, les appels à l’action et les images font partie des éléments fréquemment testés

Il est important de tenir compte de l’impact potentiel des tests A/B sur les utilisateurs avant d’effectuer des tests.

Les quatre grands principes éthiques à prendre en compte lors de la conception d’expériences

sont :

• Le consentement éclairé
• La bienfaisance
• Le respect de l’autonomie
• *La justice.

Lorsque vous effectuez des tests A/B, vous devez obtenir le consentement éclairé de vos utilisateurs. Cela signifie que vous devez leur faire savoir qu’ils font partie d’un test et que leurs données seront utilisées pour améliorer l’expérience utilisateur.

Vous devez également veiller à ce que vos tests soient conçus de manière à minimiser les risques pour les utilisateurs. Ce principe s’appelle la bienfaisance.

Enfin, vous devez vous assurer que les utilisateurs sont traités de manière juste et équitable. Ce principe s’appelle le respect de l’autonomie.

Et enfin pour la justice, faites en sorte de toujours respecter les lois et les règlements concernant la recherche sur les sujets humains.

Outils de test A/B

Il existe de nombreux outils de test A/B. Voici quelques-uns des outils les plus populaires:

• Google Analytics – Expériences de contenu (n’existe plus depuis 2019 hélas)
• Optimizely
• Visual Website Optimizer
• Adobe Target
• SiteSpect

Ce ne sont là que quelques-uns des nombreux outils de test A/B disponibles. Choisissez l’outil qui répond le mieux à vos besoins.

Choisir et caractériser les métriques

Il existe de nombreuses mesures que vous pouvez suivre lorsque vous effectuez des tests A/B. La mesure la plus importante à suivre est celle qui est la plus importante pour votre entreprise.

Par exemple, si vous gérez une boutique de commerce électronique, vous voudrez peut-être suivre le taux de conversion. Ce paramètre mesure le pourcentage de personnes qui effectuent un achat sur votre site. Les autres indicateurs importants à suivre sont les suivants

• Revenu
• Taux de clics
• Engagement

Une fois que vous avez choisi le paramètre que vous souhaitez suivre, vous devez mettre en place un moyen de le mesurer. Pour ce faire, vous pouvez utiliser Google Analytics ou d’autres outils similaires.

Lorsque vous définissez votre indicateur, vous devez également décider de la durée de la période de suivi. Cette période peut être aussi courte qu’un jour ou aussi longue qu’un mois.

Enfin, vous devez décider du niveau de signification. Il s’agit de la probabilité que vos résultats soient dus au hasard. Un niveau de signification courant est de 95 %.

Cela signifie qu’il y a 5 % de chances que vos résultats soient dus au hasard.

Quand arrêter le test A/B?

Une fois que vous avez collecté suffisamment de données, vous devez décider quand arrêter le test. Il existe deux approches principales pour cela :

• Durée fixe – Vous pouvez fixer une durée fixe pour le test et l’arrêter après cette période.
• Signification statistique – Vous pouvez arrêter le test lorsque les résultats sont statistiquement significatifs.

Le site sera surveillé en permanence pendant le test A/B.

Une fois le test terminé, l’équipe analysera les résultats pour voir s’il existe une différence statistiquement significative entre les deux groupes.

S’il y a une différence significative, l’équipe décidera de mettre en œuvre le changement ou non.

L’équipe prendra également en compte d’autres facteurs tels que la facilité d’utilisation du site le coût du changement et l’impact sur les utilisateurs.

Si vous décidez de mettre en œuvre le changement, vous devrez vous assurer que tous les utilisateurs ont été informés de la situation.

Ce qu’il faut retenir

Les tests A/B est un outil puissant qui peut vous aider à améliorer votre site Web ou votre application. Cependant, il y a quelques points à garder à l’esprit lorsque vous utilisez cet outil :

• Assurez-vous d’avoir une hypothèse claire avant de commencer le test.
• Recueillez suffisamment de données pour prendre une décision.
• Veillez à respecter les principes de consentement éclairé et de bienfaisance,ainsi que les lois et règlements relatifs à la recherche sur les sujets humains.
• Utilisez l’outil adapté à vos besoins.
• Arrêtez le test lorsque vous avez recueilli suffisamment de données.
• Analysez les résultats pour voir s’il existe une différence significative.
• Tenez compte d’autres facteurs avant de prendre une décision.
• Informez tous les utilisateurs du changement si un changement signicatif est opéré suite à ces tests.