Bye bye Google Optimize

Tout sur les tests AB et leurs alternatives

Augmenter le chiffre d’affaires et améliorer les taux de conversion, c’est le souhait de toute entreprise. Mais comment y parvenir ? Et quel est le rapport entre la collaboration des départements Performance Marketing, Web Analytics et Digital Analytics ?

La collaboration de ces mêmes départements permet souvent de faire des expériences et de mettre en place une multitude de stratégies innovantes pour optimiser les performances de son site web ou de son application. Outre l’optimisation, cela permet d’augmenter la notoriété, de générer plus de trafic et de mettre en œuvre des campagnes marketing avec succès.

Dans le processus complet, la définition précise du groupe cible joue le rôle le plus important. En analysant leur comportement, il est possible de déterminer quelles attentes doivent être satisfaites pour que les visiteurs restent sur le site web ou l’application. Car chaque attente satisfaite entraîne des leads potentiels ou des conversions définies.

Outre la création de « buyer personas », l’AB Testing est également une partie de l’Usability Testing. L’AB Testing est une excellente méthode pour analyser la performance d’un site web en termes de perception et d’interaction avec l’utilisateur. Grâce aux tests AB correspondants, il est relativement facile et peu coûteux d’identifier les potentiels et d’améliorer les chemins de conversion.

En termes simples, l'AB-Testing permet d'optimiser le taux de conversion !

Qu'est-ce qu'un test AB ?

Les sites web sont comme des cartes de visite pour les entreprises et offrent des possibilités pour le marketing, les ventes, l’annonce de nouveautés et la mise en œuvre de campagnes réussies. Les visiteurs arrivent sur la page d’atterrissage souhaitée par le biais de nombreux canaux ou de la recherche classique sur Google. Dans ce cas, il est important de disposer sur le site web d’une multitude d’éléments que les utilisateurs connaissent, comprennent intuitivement et avec lesquels ils peuvent interagir. Les différents éléments, qu’il s’agisse de la navigation, d’un bouton de panier d’achat ou d’un appel à l’action, doivent être analysés. En effet, en fonction du comportement du groupe d’utilisateurs, les objectifs du site web peuvent alors être modifiés et améliorés. Cela est simplifié par des outils de test qui permettent d’optimiser durablement l’expérience utilisateur.

Plus les visiteurs s'y retrouvent facilement sur le site ou l'application, plus le taux de conversion est élevé !

Les tests AB aident à améliorer la performance des sites web. Il s’agit d’une méthode de test du marketing de la performance et de l’analyse numérique. Les tests AB comparent plusieurs versions d’un site web. Les versions sont présentées aux utilisateurs de manière aléatoire en tant que version A ou B afin de déterminer quelle version est la plus performante.

Une meilleure performance peut par exemple correspondre à plus de clics sur un bouton d’appel à l’action. Alors que dans la version A, le bouton est affiché à gauche de la page, dans la version B, il est affiché à droite ou au centre.

On laisse cette expérience statistique se dérouler pendant un certain temps. Après avoir recueilli une certaine quantité d’échantillons, on détermine laquelle des deux versions a reçu le plus de clics. En fin de compte, il s’agit de pouvoir dire si une variante a été plus performante que l’autre. Sur la base du test AB, on peut alors décider si la « meilleure » version doit être affichée à 100 % des utilisateurs.

Bien sûr, on peut aussi regarder et analyser des KPI comme le taux de conversion, le taux de clics ou le taux de sortie.

Variantes des tests AB

Le test AB classique

Il s’agit ici généralement de se focaliser sur un changement sur la page. Le changement peut être une image, une icône ou une autre représentation de liens, de boutons ou d’éléments de texte affichés à l’utilisateur.

Bannière, couleur du texte, designs, etc.

Le test multivarié

Cette technique de test montre l’impact de plusieurs éléments modifiés sur la performance du site web. Il est possible de modifier les bannières, la couleur du texte, les designs, etc. Une fois le test terminé, on analyse si une combinaison réussie a permis d’améliorer les performances par rapport aux objectifs fixés.

Comment procéder à un test AB ?

L’AB Testing, en tant que composante de l’analyse numérique et du marketing de la performance, peut être réalisé partout. Il peut être effectué sur des sites Internet ainsi que sur des écrans d’APP. Et il est indépendant du fait qu’il s’agisse d’un site d’entreprise, d’une boutique en ligne ou d’un blog d’information. L’objectif d’un test AB est d’augmenter le taux de conversion et/ou le taux de clics (CTR) par rapport à un objectif défini.

Pour cela, une bonne préparation et une expertise sont nécessaires.

1/ Définir les objectifs du test

Afin de collecter et d’analyser des données appropriées, il est nécessaire de définir précisément les objectifs du test. S’il s’agit de générer de nouveaux clients, le test porte sur le processus au sein de l’inscription. Il faut définir quelles pages et quels éléments doivent être examinés et modifiés. Pour l’e-commerce ou les objectifs spécifiques de l’e-commerce, le test est axé sur l’efficacité de la vente. Les pages de produits ou le processus général de commande peuvent être examinés et analysés. Ici aussi, il faut définir les différents éléments que l’on souhaite modifier ultérieurement et créer au moins une variation.

2/ Créer des groupes de test

Dans le testing AB, le groupe de test concerné ne sait pas qu’il fait partie d’un test. Les utilisateurs sont choisis au hasard et affectés à une version (A ou B).
En règle générale, la taille du test est à peu près la même pour chaque groupe. Toutefois, les fournisseurs de logiciels ont la possibilité de définir eux-mêmes la répartition entre l’original et la variante de test.

Il est ainsi possible de définir des exigences spécifiques. Par exemple, 20 % des utilisateurs verront la variante B du test, les 80 % restants la version originale A.

Outre le choix de la taille du groupe, il est également possible d’ajuster d’autres détails. Par exemple, il est possible de définir que seuls les utilisateurs qui arrivent sur la page de renvoi via Google ou Bing Ads peuvent être sélectionnés pour ce test statique.

Les possibilités de paramétrage sont illimitées et peuvent être différenciées selon les fournisseurs de logiciels en termes d’évaluation, de paramétrage et d’intégration.

3/ Sélectionner les variables

Le point décisif ici est de savoir quel utilisateur voit quelle variable chaque jour. Sur la base de cette connaissance, il est possible de définir la priorité de la modification à mettre en œuvre.

Les deux variantes du test AB jouent ici également un rôle.

 

4/ Collecter les données

Il s’agit maintenant de collecter des métriques et des dimensions pour une période définie. Les données peuvent ensuite être analysées dans l’outil de suivi ou dans le logiciel d’AB-Testing.

Le nombre de données nécessaires dans l’outil d’analyse dépend de la complexité et du nombre de variables, ainsi que du nombre de variations à tester. Parfois, un petit nombre de points de données suffit. Toutefois, pour obtenir un résultat fiable, nous recommandons de collecter suffisamment de points de données.

5/ Analyser les résultats

Les résultats des données collectées peuvent être contrôlés et téléchargés dans l’outil d’analyse.

Il est bien sûr possible d’utiliser des outils statistiques tels que R ou Microsoft Excel pour déterminer une signification statistique. Ceux-ci sont particulièrement adaptés aux tests d’hypothèses, aux analyses de régression ou à la méthodologie bayésienne.

Dans la réalité, c’est toutefois la version avec le taux de conversion ou le CTR le plus élevé qui sort gagnante du testing. Et le test AB est interrompu.

Il convient de rappeler ici que les exigences doivent toujours être clarifiées lors du choix d’un outil de test AB. En effet, ce n’est qu’en fonction des exigences et de l’environnement technique de l’entreprise que le bon outil peut être choisi et intégré.

Google met fin à Optimize

Avec Google Optimize, l’analyse web disposait jusqu’à présent d’un outil complet et intuitif. Il y a cinq ans, Google a fourni un outil de test efficace pour tester et optimiser la convivialité d’un site web. Pour l’évaluation des données, l’outil s’appuyait sur la puissance d’Analytics. Il était facile à intégrer et à utiliser.

Mais aujourd’hui, l’entreprise cessera de fournir ce service le 30 septembre 2023. De nombreuses entreprises doivent maintenant chercher des alternatives possibles. Ou alors, elles décident de travailler avec Google Analytics 4, qui devrait inclure la fonctionnalité AB dans l’outil de suivi.

Les alternatives à Google Optimize

Il existe de nombreuses alternatives utilisables à l’outil de test AB Google Optimize. Des versions connues telles qu’Adobe Target permettent de réaliser des tests basés sur l’IA et d’automatiser ou de personnaliser l’expérience utilisateur.

Des outils comme KISSmetrics servent à l’automatisation, à l’acquisition et à la fidélisation des clients, tandis qu’Optimizely convient pour le test de sites web dynamiques. Des plateformes telles que VWO Visual Website Optimizer permettent de réaliser l’ensemble des tests AB, des tests fractionnés et des tests multivariés. L’interface utilisateur est simple et les statistiques agiles.

Il existe encore une multitude d’autres outils. Avant d’en faire l’acquisition, il convient toutefois de se poser les questions suivantes :

  • Comment et que doit-on analyser ?
  • Des interfaces spécifiques sont-elles nécessaires ?
  • Quel est le savoir-faire nécessaire ? Peut-on faire appel à des collaborateurs de l'entreprise ?
  • Quelle valeur ajoutée l'outil doit-il apporter ?
  • Le suivi doit-il être étendu en plus ?
  • Est-il possible de créer un lien avec les outils de suivi utilisés jusqu'à présent ?
  • Quel est le budget pour l'introduction de l'outil ? Quel peut être le prix ? Quel est le montant qui peut être investi ?
  • Des droits d'utilisateur spécifiques ou des paramètres de gestion des utilisateurs sont-ils nécessaires ?

En règle générale, chaque entreprise devrait trouver ses propres solutions adaptées. En raison de l’évolution constante de l’offre et de la demande, les nouveaux outils ou les outils déjà utilisés devraient être mis à l’épreuve.

Dans cette lignée – Happy Testing !

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