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Nous avons interrogé Johan Petit, responsable du pôle produit de Bewizyu, qui nous partage ses bonnes pratiques pour optimiser vos tests A/B, à l’occasion de Webisland.
Johan Petit, responsable du pôle produit de Bewizyu
Au sein de l’agence digitale Bewizyu basée à Nantes et à Lyon, j’articule les objectifs de mes clients avec la vision des utilisateurs. Le sujet de l’A/B testing est particulièrement intéressant dans ce cadre, car c’est une discipline qui est orientée autour des performances. Auparavant, j’ai collaboré pour de grands comptes, en tant que product owner et product manager chez SFR sur des problématiques e-commerce, et chez Bouygues Telecom en tant que responsable des tests A/B.
On observe souvent des équipes qui vont avoir tendance à lancer des tests soit sur des pages à faible trafic, soit sur des éléments secondaires, ou sans réel objectif derrière. Pour réussir votre test A/B, vous devez cibler des pages qui génèrent un trafic conséquent, c’est-à-dire au minimum 10 000 visiteurs mensuels, et entre 300 et 1 000 conversions. Votre test A/B doit présenter du potentiel et s’inscrire au sein d’une démarche qui vous permettra de résoudre un problème identifié, à partir de tests qualitatifs ou de feedbacks des équipes commerciales, pour accroître les performances d’une page ou augmenter les conversions. Un bon A/B testeur doit cumuler les compétences d’un UX designer et d’un data analyst, dans le sens où, après les tests réalisés, l’étape suivante consistera à se projeter dans la solution à mettre en place sur la page testée.
Il ne s’agit pas de modifier une couleur ou de changer juste un libellé sur une page. Si on lance des tests A/B, ils doivent au final permettre de proposer un changement impactant pour l’utilisateur. Le mythe de Google, qui aurait testé des dizaines de nuances de bleu sur son logo, a fait du mal à la pratique, car ce n’est pas en changeant simplement un bouton de couleur que vous allez révolutionner les performances de votre site. Au début, vous ferez des tests qui seront assez neutres. En mettant en place une vraie méthode autour de l’A/B testing, vous parviendrez à mieux prédire les résultats qui génèreront un réel impact. Car un bon test A/B est complexe, structurant et demande du travail en amont. Il peut faire intervenir différentes disciplines, comme le design, l’éditorial, pour bien comprendre comment un élément graphique ou un contenu est mis en place sur la page.
Lorsqu’on lance un test A/B, on est souvent impatient de connaître les résultats. Il est recommandé de le laisser tourner en fonction du cycle de vie du produit et selon son propre marché. Si vous évoluez dans le secteur de la mode, vous aurez des critères de saisonnalité à prendre en compte, contrairement à la vente de box Internet, où les cycles de vie peuvent être assez étendus. Votre test A/B doit tourner suffisamment longtemps pour prendre en compte 1 à 2 cycles de vente. Par défaut, on va partir a minima sur au moins deux semaines voire un mois, pour lisser notamment les différences de comportements entre la semaine et le week-end.
Vous devez également aussi disposer d’un échantillon suffisant pour obtenir des résultats statistiquement fiables et qui auront quelque chose à raconter. Si la solution testée est gagnante et qu’elle vous fait gagner en conversions, vous pourrez directement la mettre en place ou lancer le développement de la nouvelle fonctionnalité associée. Le temps que les ressources techniques soient disponibles, il est possible de basculer 100 % du trafic sur la variante qui était gagnante lors du test A/B.
Lorsque je travaillais pour Bouygues Telecom sur les parcours de ventes de box Internet, je ne pouvais pas réaliser des tests à la fois sur la page de présentation et la suite du tunnel de transformation, parce que les deux pouvaient rentrer en collision. Il vaut mieux éviter de lancer plusieurs tests simultanément, afin d’éviter cette adhérence, mais cela va dépendre aussi de la taille et du périmètre adressé dans le cadre de vos tests. Quand on pilote une roadmap d’A/B testing, les équipes souhaitent réaliser de nombreux tests, mais sans se rendre compte que ces derniers vont risquer de s’impacter les uns les autres. Il s’agit d’un point important de vigilance.
Il ne faut pas négliger la phase d’analyse. Pour cela, il est conseillé de vérifier les conclusions d’un test A/B par les résultats de votre solution analytics. Cette action permet, d’une part, de confirmer l’analyse et, d’autre part, d’anticiper l’évolution du taux de clics sur une page, pour qu’elle n’occasionne pas d’autres conséquences par ailleurs, en se répercutant par exemple sur un abandon 3 ou 4 pages plus loin. Un test peut s’avérer gagnant à première vue, mais on va ensuite se rendre compte qu’il nous fait perdre des utilisateurs au global sur l’ensemble du parcours. Il est essentiel de ne pas rester concentré uniquement sur l’objet du test.
Les tests A/B reposent sur le consentement des utilisateurs. Des solutions packagées, comme AB Tasty ou Kameleoon, sont des standards actuellement sur le marché, qui permettent naturellement une bonne gestion des cookies. En choisissant un partenaire qui est référent en la matière, vous ne devriez prendre aucun risque à ce sujet. Il faut être conscient qu’un utilisateur n’est pas placé par défaut dans un test, il doit être reconnu dans la durée, d’où le besoin de son consentement. Heureusement, nous avons en France deux solutions fiables et performantes, avec chacun leurs avantages et inconvénients, afin d’accompagner la mise en place de tests A/B, quels que soient vos besoins.
Si vous souhaitez en savoir plus sur l’A/B testing et leur mise en place, Johan Petit animera la conférence « Se lancer dans les tests A/B », le 1er avril de 15h30 à 16h15 dans la salle Magma (cycle Transformation), dans le cadre de l’événement Webisland, à Nantes. L’objectif : vous présenter toutes les clés pour vous faire gagner du temps en suivant une démarche claire et structurée.
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