Les tests A/B sont un outil clé en marketing digital, conception de sites web, et développement de produits, nous aidant à comprendre le comportement des utilisateurs. Mais comme tout outil, il ne fonctionne bien que s’il est bien utilisé. Chez CoffeeX, nous voyons souvent les clients commettre les mêmes huit erreurs avec les tests A/B. Ces erreurs peuvent faire perdre du temps, et pire encore, conduire à de mauvaises décisions. Mais la bonne nouvelle, c’est qu’elles peuvent être corrigées. En suivant les conseils de cet article, vous serez sur la bonne voie pour améliorer votre taux de conversion.
1. Réaliser plusieurs tests simultanément
Tester plusieurs éléments en même temps peut sembler efficace, mais cela rend souvent les choses plus confuses. Quand vous changez plusieurs choses à la fois, il est difficile de dire quel changement spécifique a affecté vos résultats. Si vous ne pouvez pas identifier ce qui a provoqué un changement positif, comment pouvez-vous optimiser davantage ?
Solution : Limitez-vous à un changement à la fois. Ainsi, tout changement dans les métriques peut être directement lié au test spécifique. Si vous êtes désireux de tester plusieurs changements, envisagez les tests multivariés. Mais rappelez-vous, cette approche nécessite un public de test beaucoup plus large, donc elle n’est pas toujours faisable.
2. Mauvaise QA (Assurance qualité)
De nombreuses entreprises assurent diligemment la QA de leurs sites web ou applications pendant le développement. Cependant, cette étape cruciale est souvent négligée ou précipitée lorsqu’il s’agit de tests A/B. Les oublis courants incluent :
- Tester la mauvaise page.
- Introduire des changements qui dysfonctionnent.
- Mettre en œuvre des modifications qui ne s’affichent pas correctement sur tous les appareils.
- Paramétrer incorrectement le public pour le test.
Configurer incorrectement l’outil de test A/B, menant à des problèmes comme l’effet de scintillement ou des temps de chargement prolongés pour les variantes. Ces problèmes techniques nuisent non seulement à l’expérience utilisateur, mais faussent également les résultats des tests.
Solution : Ne lésinez pas sur la QA dans les tests A/B. Mettez en place un processus de QA rigoureux avec une liste de contrôle complète. Invitez des membres de l’équipe à examiner les changements ; des yeux neufs peuvent repérer des problèmes potentiels. Lorsque vous ajustez pour le mobile, testez toujours sur un appareil réel – l’émulation mobile sur ordinateur de bureau ne capture pas toujours la véritable expérience mobile. Assurez-vous toujours que les outils de test A/B sont correctement configurés pour éviter des problèmes comme le scintillement. En résumé : une QA approfondie garantira les résultats les plus précis et utiles.
3. Mauvaise configuration du tracking
En matière de tests A/B, une mauvaise configuration du suivi peut tout fausser. Vous pensez collecter des données précieuses ? Réfléchissez à nouveau si vous changez les paramètres de suivi en plein milieu d’un test. Vous pourriez devoir tout recommencer, perdant des jours de collecte de données.
Mais il y a plus. Avec le RGPD et les préoccupations concernant les cookies, certains outils de tracking pourraient ne pas capter tout le trafic. Et si votre trigger d’événement de conversion n’est pas fiable, ou si vous avez choisi le mauvais, vous allez certainement devoir recommencer votre test à zéro.
Solution : Vérifiez votre tracking avant de commencer. Restez cohérent avec votre collecte de données pendant le test. Assurez-vous que votre trigger d’événement de conversion fonctionne comme il se doit. Et si vous le pouvez, suivez plusieurs événements de conversion – c’est un filet de sécurité pour éviter de recommencer les tests depuis le début. Enfin, gardez à l’esprit les défis liés au RGPD et aux cookies. Choisissez une configurations de tracking robuste, avec du server-side tracking si possible.
4. Mesurer des événements de faible qualité
Ce n’est pas seulement ce que vous mesurez qui compte; c’est surtout la manière dont ces mesures sont utilisées pour votre prise de décision. S’appuyer fortement sur des événements qui ne sont pas étroitement liés à vos objectifs business peut vous guider dans la mauvaise direction. Par exemple, alors qu’un clic peut sembler un engagement positif, il n’a pas le même poids qu’une inscription ou une vente.
Solution : Priorisez les métriques qui comptent. Il est acceptable d’utiliser des proxy (micro conversions) si vous avez affaire à des audiences plus petites, mais visez des objectifs de conversion qui reflètent les objectifs principaux de l’entreprise. Assurez-vous que vous comparez les taux de conversion entre différentes versions et évitez ces métriques de vanité tentantes. Concentrez-vous sur ce qui génère réellement de la valeur et de la croissance pour votre entreprise.
5. Se Concentrer sur les mauvais éléments
Il est facile de se laisser distraire, surtout si vous basez vos tests sur des tactiques à la modes ou des idées sporadiques. Bien que cela puisse donner quelques résultats, cela ne garantit pas une efficacité maximale. Vous pensez tenir quelque chose de grand avec un léger changement de couleur de bouton ? À moins que vous ne soyez un géant comme Amazon, de tels changements mineurs causent rarement un changement dramatique dans les taux de conversion.
Solution : Basez vos tests sur des recherches solides et des données. Ne suivez pas simplement le troupeau ou ne tirez pas au hasard. Comprenez votre audience et ce qui compte vraiment pour eux. Cette approche non seulement augmente vos chances de résultats impactants, mais assure également que vous ne perdez pas de temps sur des éléments qui enregistrent à peine auprès des utilisateurs. Et rappelez-vous, ne visez pas seulement de petits changements itératifs ; parfois, les sauts plus importants peuvent conduire à une amélioration considérable !
6. Abandonner après un échec
Dans le monde de l’optimisation de conversions, chaque test ne donnera pas les résultats que vous anticipez, et c’est tout à fait normal. Il est vital de comprendre que les tests A/B, par leur nature même, sont un processus exploratoire. Vous vous aventurez dans l’inconnu, cherchant à comprendre ce qui clique réellement avec votre audience et ce qui tombe à plat.
Lorsqu’un test ne se déroule pas comme espéré, ce n’est pas un signe de défaite, mais plutôt une opportunité d’apprentissage. Un test bien construit qui ne produit pas le résultat souhaité peut être aussi intéressant qu’un test réussi. Il met en lumière ce avec quoi vos utilisateurs ne résonnent pas, des informations aussi précieuses que de savoir ce qu’ils apprécient.
De plus, les tests A/B ne sont pas une affaire à faire une fois et c’est tout. C’est un voyage continu et itératif. Chaque test, quel que soit son résultat, offre des informations qui peuvent être utilisées pour affiner et guider les tests suivants. Adopter cet esprit itératif est crucial. Un test qui pourrait être considéré comme un « échec » aujourd’hui peut ouvrir la voie à un test très réussi demain.
Solution : La prochaine fois qu’un test ne se déroule pas comme prévu, au lieu de le considérer comme un revers, plongez dans les données. Creusez, ajustez votre approche en fonction des nouvelles informations, et lancez-vous dans le prochain test avec un le feedback de votre audience. Cette approche persistante est la clé pour débloquer le véritable potentiel des tests A/B.
7. Ne pas réaliser des tests en continu
Le digital est notre société ne cessent d’évoluer. Si vous ne testez pas constamment, vous manquez potentiellement des opportunités d’optimisation.
Solution: Faites des tests A/B une activité régulière. L’optimisation continue devrait être l’objectif.
8. Mauvais timing
Le timing joue un rôle crucial dans les tests A/B. Réaliser un test sur une très courte période peut ne pas donner une image complète, tandis que le prolonger trop longtemps peut diluer les insights. De plus, des facteurs externes tels que la saisonnalité peuvent avoir un impact significatif sur le comportement des utilisateurs. Par exemple, réaliser un test pendant les vacances d’été ou en pleine frénésie de Noël peut donner des résultats qui ne reflètent pas le comportement typique des utilisateurs.
Solution : Il est essentiel de trouver un équilibre. Déterminez une durée optimale pour chaque test. Même si c’est tentant de conclure un test dès que vous atteignez cette séduisante significativité statistique de 95 %, cela seul ne valide pas les résultats. Une taille d’échantillon adéquate est cruciale. Ne vous fiez pas uniquement aux métriques intégrées des outils de test. Utilisez un calculateur de durée de test A/B pour vous assurer que vos tests ont la bonne durée et la bonne taille d’échantillon. Un test bien chronométré dure généralement de 2 à 4 semaines, offrant une vue complète du comportement des utilisateurs, plutôt qu’un simple aperçu fugace. Gardez toujours le contexte plus large à l’esprit et ajustez vos périodes de test en conséquence pour obtenir des insights précis et exploitables.
Les tests A/B sont plus qu’une méthode, c’est un voyage pour comprendre les préférences et les comportements de votre audience. Mais comme tout voyage, il est essentiel d’être équipé des bons outils et connaissances. Les erreurs peuvent faire partie du processus, mais avec chaque test, nous apprenons, nous adaptons et nous améliorons.
