Test A/B : définition et guide pas à pas

Les temps ont changé (et beaucoup). L'environnement digital est de plus en plus rapide et imprévisible, et les anciennes formules long-termistes avec des résultats stables ne fonctionnent plus. Seules les entreprises prêtes à prendre des risques et à apprendre de leurs erreurs seront suffisamment agiles et flexibles pour survivre.

Cet état d'esprit de prise de risque et de test ne signifie pas toujours mettre l'ensemble de son business digital en jeu. Ce n'est pas tout ou rien. Parfois ce sont de petits paris, de petits tests où vous pouvez améliorer les résultats de votre entreprise pas à pas. Et la meilleure façon de le faire est avec les tests A/B.

Dans cet article, nous expliquons ce qu'est un test A/B, comment le réaliser pas à pas, et pourquoi c'est la méthode la plus efficace pour optimiser vos résultats sans risquer votre entreprise ni changer complètement votre site web.

Qu'est-ce qu'un test A/B et ce que ce N'EST PAS

Parler d'un test A/B ne signifie pas parler de n'importe quel test où deux alternatives différentes sont proposées. Pour vraiment le comprendre, il faut savoir que c'est plus que cela. C'est une méthodologie basée sur les données et les statistiques.

Un test A/B est un type de test réalisé dans un environnement contrôlé, équitable et objectif où deux ou plusieurs alternatives s'affrontent, variant exclusivement sur une seule variable dans le but de valider une hypothèse spécifique. C'est un test qui compare les différentes variantes dans des conditions égales, obtenant des résultats statistiquement extrapolables.

Autrement dit : c'est une expérience où une partie du trafic d'un site web voit la variante A, tandis qu'une autre partie proportionnelle voit la variante B. Il n'y a qu'une seule variation entre elles et, si les données sont statistiquement projetables, le gagnant est celui qui génère une hausse des métriques clés.

Ce qu'un test A/B N'EST PAS

Pour bien comprendre, il est parfois plus utile de comprendre ce que ce n'est pas. Car tout test ne peut pas être considéré comme un test A/B :

Un test avec plusieurs variables -- Il y a beaucoup d'idées et d'hypothèses à valider, mais il faut savoir comment et quand le faire. Lorsque plusieurs changements sont apportés à différentes variables en même temps, ce n'est pas un test valide. Il n'y aura aucun moyen de savoir quel changement a généré l'impact.
Un test lancé dans n'importe quel environnement et conditions -- Pour être fiable, il nécessite certaines caractéristiques. Toutes servent le même objectif : un test propre. L'échantillon de trafic, les conditions temporelles et les fonctionnalités doivent être parfaitement identiques.
Un test terminé avant d'être significatif -- Il ne suffit pas que le test soit actif pendant quelques heures et que dans ce laps de temps l'hypothèse soit confirmée ou infirmée. Ces tests atteignent un certain degré de significativité avec le temps et l'augmentation du trafic. Les outils utilisés fournissent les données de fiabilité.

Quand un test A/B a-t-il du sens pour votre business digital ?

Il ne suffit pas de savoir ce que c'est et comment le faire. Il est aussi important de savoir quand et pourquoi. Un test A/B est une méthodologie utile pour certains objectifs business, mais pas tous :

Améliorer des métriques spécifiques aux points de friction -- Ces tests vous permettent d'appliquer des changements et améliorations aux points de friction de votre site web pour obtenir de meilleurs résultats sur certaines métriques et savoir quel élément a produit ces résultats.
Valider des versions spécifiques de textes, designs ou structures -- Dans de nombreux cas, ils servent à identifier les éléments comme les messages, visuels ou logiques qui fonctionnent le mieux.
Tester de nouvelles versions avant le lancement public -- Il est aussi utile d'employer cette méthodologie comme filtre avant tout changement qui affectera tous les utilisateurs de votre site web.

Comment faire un test A/B pas à pas

La clé de ce processus est de suivre la méthodologie exactement. Une méthodologie qui a prouvé son efficacité et qui se divise en étapes suivantes :

1. Définir une hypothèse basée sur les données

Le processus de tout test A/B commence par le digital analytics. C'est-à-dire, examiner les données de votre site ou produit digital pour identifier où se trouvent ces zones de friction.

Les données sont le guide de tout test. Et c'est grâce à elles qu'une hypothèse est définie pour être validée par le test. Ces hypothèses explorent si la modification d'une certaine variable changera l'une des métriques ou objectifs.

2. Choisir une seule variable à valider

Dans de nombreux cas, les hypothèses peuvent tourner autour de différentes variables : changer un texte, une image, un bouton... Différentes options pour atteindre le même objectif. Mais vous devez toujours en choisir une seule.

Ces tests sont toujours réalisés avec une seule variable. Un seul changement pour mesurer son impact et tirer des conclusions fermes et significatives. Sinon, si quelque chose fonctionne, cela pourrait être dû à plusieurs facteurs.

3. Calculer la taille d'échantillon et le trafic requis

Quand les variables sont définies, il est temps de structurer le test lui-même. Il est essentiel de définir la taille de l'échantillon et le pourcentage de trafic que vous souhaitez y faire participer. Le temps nécessaire pour tirer des conclusions représentatives en dépend.

Parfois on ne peut pas compter sur un trafic idéal. Pour des raisons techniques, des besoins métier ou des tests multiples en simultané... Cela ne signifie pas que le test est sans valeur ; il prendra simplement plus de temps.

4. Activer le test dans le bon environnement

Le plus important est d'avoir une bonne implémentation technique de votre test A/B. Avec elle, vous pouvez collecter des données correctement, vous assurer que les chiffres que vous manipulez sont fiables et que vos conclusions sont solides.

Un élément vital pour le succès est d'avoir le bon trafic web. Vous devez toujours vous assurer que le volume de visites que reçoivent les pages du test correspond vraiment au design initial que vous avez fait.

5. Attendre la significativité statistique

Enfin, vous devez laisser le processus opérer sa magie. C'est-à-dire l'activer et attendre de voir comment il évolue jusqu'à obtenir des résultats extrapolables à l'ensemble de votre trafic web.

Parfois les tests n'atteignent pas la significativité minimale pour être concluants. Que ce soit à cause du trafic ou d'autres variables, ces tests doivent être répétés dans un environnement différent pour obtenir des données plus solides.

Test A/B vs test multivarié

Bien qu'ils soient souvent utilisés de manière interchangeable, un test A/B et un test multivarié (MVT) sont des méthodologies différentes avec des usages différents :

Caractéristique	Test A/B	Test multivarié
Variables qui changent	Une seule variable par test	Plusieurs variables simultanément
Complexité	Faible : contrôle vs variante	Élevée : multiples combinaisons
Trafic nécessaire	Modéré	Très élevé (croît exponentiellement avec chaque variable)
Conclusions	Claires : vous savez exactement ce qui a causé le changement	Complexes : vous identifiez les interactions entre variables
Quand l'utiliser	Valider une hypothèse spécifique	Optimiser plusieurs éléments à la fois sur des sites à fort trafic

En pratique, le test A/B est le bon choix pour la plupart des entreprises. Le test multivarié n'a de sens que lorsque vous avez suffisamment de trafic pour alimenter toutes les combinaisons et que vous devez comprendre comment plusieurs éléments interagissent entre eux. En cas de doute, commencez toujours par des tests A/B.

De combien de trafic avez-vous besoin pour un test A/B

L'une des questions les plus fréquentes est de savoir combien de trafic un test A/B nécessite pour être fiable. La réponse dépend de trois facteurs : votre taux de conversion actuel, l'uplift minimum que vous souhaitez détecter et le niveau de confiance statistique dont vous avez besoin.

À titre de référence, voici des tailles d'échantillon indicatives par variante pour détecter un uplift relatif de 10 % avec 95 % de confiance :

Taux de conversion actuel	Visiteurs par variante	Durée estimée (1 000 visites/jour)
1 %	150 000	300 jours
2 %	75 000	150 jours
3 %	48 000	96 jours
5 %	28 000	56 jours
10 %	13 000	26 jours

Ces chiffres expliquent pourquoi de nombreuses PME doivent être stratégiques avec leurs tests : avec un faible trafic, chaque test doit être bien fondé sur les données et viser des changements à fort impact potentiel. Les calculateurs de taille d'échantillon comme celui de CXL ou d'Evan Miller vous aident à planifier la durée avant de lancer le test.

Exemples réels de tests A/B avec un impact mesurable

Voici quelques exemples réels et mesurables que nous avons réalisés chez Boost avec certains de nos clients. Ils montrent comment, avec un seul test A/B et une seule variante, nous avons obtenu des résultats totalement convaincants :

Refonte visuelle des moyens de paiement pour Catalonia Hotels & Resorts : Nous avons restructuré la présentation des moyens de paiement dans le checkout mobile sous forme de cartes visuelles sélectionnables avec des icônes reconnaissables. Résultat -- Cette seule modification a généré une augmentation de 11,26 % du taux de conversion sur les appareils mobiles, démontrant l'impact de la transparence au point le plus critique du funnel.
Bannière sticky avec livraison gratuite et prix pour Goodies Nutrition : Nous avons ajouté une bannière fixe en bas des pages produit sur mobile avec le message "Livraison gratuite le lendemain", le prix remisé et le bouton "Ajouter au panier". Résultat -- Le taux d'ajout au panier a doublé : de 7,17 % à 13,67 % (+91 % d'amélioration), avec une significativité statistique de 99,91 %.
Meilleure visibilité des éléments et avantages pour Vortex Labs : Nous avons rendu le bouton principal plus visible et clarifié l'avantage de la proposition de valeur dès le premier instant. Résultat -- Nous avons obtenu une augmentation supplémentaire de +10,58 % de la conversion, démontrant que lorsque l'utilisateur comprend rapidement quoi faire et a moins de doutes au départ, il progresse davantage dans l'application.

Outils pour le testing A/B

Ce type de test est de plus en plus courant dans l'environnement digital. Et comme on pouvait s'y attendre, il existe de nombreuses options logicielles pour les réaliser. Chacune a différents avantages et inconvénients, mais quoi qu'il en soit, l'important est de trouver celle qui correspond à vos besoins :

Plans complets et limités -- Chaque outil propose différentes formules. Selon votre volume de trafic et le nombre de tests que vous souhaitez exécuter, vous devriez trouver un plan offrant un bon rapport qualité-prix.
Connexion directe avec votre web analytics -- Comme pour d'autres outils, parfois les données restent isolées et il est difficile de tirer des conclusions solides. Pour les tests A/B, il est essentiel d'avoir un outil qui se connecte vraiment à vos données et vous permet de les croiser efficacement.
Idéation et prévision -- Enfin, il existe des outils plus ou moins complets qui offrent des services d'idéation d'hypothèses et de conception de tests, ainsi qu'une plus grande capacité de prédiction des tendances et comportements utilisateurs.

Chez Boost, nous utilisons Mida, un outil complet qui nous permet de lancer plusieurs tests A/B avec différents clients, en se connectant à leur propre analytics et en offrant un service complet de bout en bout.

Lancez votre stratégie de test A/B en identifiant les variables à tester

Maintenant que vous savez ce qu'est un test A/B et comment le faire pas à pas, nous vous invitons à commencer à réfléchir à ce sur quoi vous voulez vous concentrer. Pour cela, il est essentiel de faire une bonne analyse ou un audit de votre site web pour savoir par où commencer.

Et vous avez de la chance. Avec notre outil Scan&Boost vous pouvez réaliser un audit digital complet de votre site web en moins de 2 minutes et gratuitement. Il vous suffit d'entrer votre site web et nous vous enverrons l'analyse complète par email.

Avec cela, vous pouvez passer à une stratégie bien organisée et exécutée. Chez Boost, nous pouvons vous aider à y parvenir en quelques jours.