Stratégie

Faire un AB Testing web réussi en 4 étapes simples

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L’ AB Testing est une pratique courante en marketing et encore plus en web. Ce média permet de faire des tests précis et de récupérer bon nombre de données qui permettront d’améliorer vos stratégies. Pourtant, avant de vous lancer dans plein de tests, vous devez suivre une méthodologie.

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Pourquoi faut-il faire de l’AB Testing ?

Je vous avais déjà parlé de l’AB Testing ici, mais je reviens aux bases. Cette pratique vous permet de diffuser plusieurs versions d’une même variable auprès d’un public. De cette manière, vous pouvez savoir quelle version est la plus performante et améliorer vos stratégies. Par exemple, si vous voulez tester le bouton “Acheter” de vos fiches produits, vous pouvez diffuser différentes couleurs du même bouton auprès d’utilisateurs différents.

La valeur ajoutée d’un AB Testing mené correctement est plurielle :

  1. Mieux connaître votre cible : vous aurez donc, au fil du temps, moins de tests à faire ;
  2. Recueillir des données intéressantes : c’est ainsi que l’on peut se rendre compte que telle variable est importante pour vos utilisateurs ;
  3. Améliorer votre système et vos stratégies : on parle ici de toutes sortes de stratégies (marketing, communication, UX, etc).

#1 Votre problématique

Cependant, avant de vous lancer dans un test qui n’aura ni queue ni tête, vous devez vous demander pourquoi vous le faites. Ainsi, il est plus facile de faire de l’AB Testing si l’on part de données déjà existantes. Je ne vous conseillerai jamais assez de mettre en place des KPI et de les regarder régulièrement ! Car c’est en recueillant des données que vous pouvez construire votre problématique de test. Pour cela, il y a 3 choses à regarder :

  1. Votre objectif marketing : en partant de cela, vous donnez le thème de votre test ;
  2. Votre stratégie : qui dit objectif, dit stratégie. Vous devez vous concentrer sur une partie de cette stratégie et l’analyser pour tenter de l’améliorer ;
  3. Vos KPI : en sachant quel KPI améliorer, vous savez sur quelle variable vous devez vous concentrer.

Prenons un exemple concret. Mon objectif marketing est d’augmenter le nombre d’abonnés à ma newsletter de 20%. Pour cela, j’ai mis en place une stratégie de communication autour du contenu de ma newsletter. J’ai crée une fenêtre pop-up sur mon blog pour inciter les gens à s’inscrire. L’un de mes KPI m’informe que cette fenêtre est régulièrement fermée par les utilisateurs quelques secondes après son ouverture. Je n’ai donc aucun nouvel abonné par ce biais-là. Ma problématique est donc la suivante : comment faire en sorte que mes visiteurs s’inscrivent à ma newsletter via cette fenêtre pop-up ?

#2 Vos hypothèses

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Une fois que vous avez votre problématique, vous devez réfléchir aux différentes possibilités qui s’offrent à vous. En effet, une problématique est d’ordre générale. Si elle vous donne la direction à suivre, elle ne précise pas tous les chemins que vous pouvez rencontrer. La difficulté, lorsqu’on construit les hypothèses de son AB Testing est qu’elles doivent se concentrer sur la même variable. Vous ne pouvez pas analyser une couleur, un discours et une taille de bouton en même temps. En effet, si vous faites cela, vous ne saurez pas laquelle des trois variables était à modifier.

Pour vous aider dans le choix de vos hypothèses, vous disposez de plusieurs outils :

  • Vos KPI : plus vous avez de données, plus vous pourrez être précis ;
  • La connaissance de votre cible : si vous avez fait des entretiens ou des sondages, vos hypothèses découleront d’elles-même ;
  • Votre bon sens : on l’oublie souvent, mais la logique est souvent maîtresse de sûreté lorsqu’il s’agit de faire un choix.

Reprenons notre exemple de fenêtre pop-up. Je peux analyser pléthores de variables pour améliorer mes inscriptions :

  • Le design : la taille, la couleur de la fenêtre ;
  • Le système : le moment où la fenêtre s’ouvre et l’animation qui en découle ;
  • Le contenu : le discours qui va inciter les utilisateurs à s’inscrire ;
  • Les champs du formulaire : leur taille, leur nombre, leur clarté.

Chacune de ces variables est une hypothèse. Je dois en choisir UNE seule pour mettre en place UN AB Testing. Les autres feront l’objet d’autres tests.

#3 Fabriquer les versions et les diffuser

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Une fois que vous avez choisi votre hypothèse, vous devez faire les différentes versions de la même variable. En fonction de ce que vous souhaitez améliorer, cela peut prendre plus ou moins de temps. Disons que j’ai décidé de me concentrer sur le contenu de ma fenêtre pop-up. Jusqu’à présent j’informais simplement mes visiteurs qu’ils pourraient devenir expert en communication. Je vais changer ce message et voici les différentes versions que je vais faire :

  • Leur annoncer qu’ils gagnent un livre blanc sur le storytelling lorsqu’ils s’inscrivent ;
  • Leur dire quel contenu ils retrouvent dans la newsletter ;
  • Modifier la phrase d’accroche.

J’ai donc 3 versions à fabriquer et à diffuser. Concernant ce dernier point, cela peut s’avérer compliqué en fonction des outils que vous utilisez. Si vous avez Google Analytics, vous n’avez qu’à lui donner les URLS des différentes versions de pages que vous souhaitez tester. Il se charge de les diffuser auprès de vos visiteurs.

#4 Recueillir et traiter les données

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On y est, vous avez fait la partie la plus dure ! Cependant, avant de vous lancer dans la super analyse de vos données, il faut que je vous dise une chose… Ne commencez pas au bout de 5 minutes ! Attendez plusieurs jours, une semaine même que chaque version ait été diffusées suffisamment. Tout d’abord parce que de cette manière vous aurez bien plus de données précises. Ensuite parce qu’en AB Testing, pour que vos données soient exploitables, il faut que les différentes versions aient été vues par le même nombre (ou presque) d’utilisateurs.

Pour le traitement de ces données, il s’agira là aussi d’agir avec méthode :

  1. Se référer à votre objectif marketing et à ses KPI pour comparer avec les nouvelles données ;
  2. Faire un super tableau tout beau tout neuf !
  3. Faire plusieurs traitements à quelques jours d’intervalles (réguliers) pour être sûr de la version choisie !

Si vous souhaitez en savoir plus sur l’analyse de données, je vous renvoie à cet article qui vous explique la méthode à suivre.

 

Conclusions

Vous êtes enfin venu à bout de ce tutoriel sur l’AB Testing. Vous avez maintenant toutes les cartes en main pour améliorer vos stratégies et vos systèmes. N’hésitez pas à nous faire partager votre expérience en commentaire, chaque test est différent et vous pourrez ainsi permettre à chacun de s’améliorer !

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Mégane est responsable de l’agence Toile de Communication. Forte de plusieurs expériences en start-up et associations, elle accompagne nos clients dans la mise en place de leur stratégie de communication web.

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