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En termes simples, les tests A / B sont un moyen de comparer deux versions de quelque chose pour déterminer ce qui fonctionne le mieux et fournit de meilleurs résultats. Bien qu’aujourd’hui, ils soient le plus souvent utilisés par les organisations pour optimiser leurs plateformes en ligne, telles que leur site Web ou leur blog, les tests A / B existent depuis des décennies et ont connu de nombreuses utilisations différentes.
La conception expérimentale des tests A / B prend la forme d’une expérience contrôlée dans laquelle deux versions ou plus d’un site Web (ou d’autres plateformes en ligne) sont montrées aux clients pour identifier quelle version a un impact plus positif sur vos indicateurs clés et produit donc de meilleurs résultats.
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Pour mieux comprendre le concept, considérons l’exemple suivant de test A / B:
Supposons que vous êtes un détaillant de vêtements qui vend ses articles sur différents canaux, y compris sur un site Web en ligne. Vous voulez tester si la taille du bouton « ajouter au panier » influence les décisions d’achat, et si oui, dans quelle mesure. Pour collecter ces données, vous décidez d’utiliser des tests A / B.
Pour exécuter le test, vous allez montrer deux versions différentes du bouton « ajouter au panier » à différents ensembles d’utilisateurs. Ceux-ci seront affectés à des groupes de manière aléatoire lorsqu’ils cliqueront sur votre site. Il est important que la seule différence entre les sites Web montrés aux groupes soit la taille de votre bouton afin que tout changement de comportement d’achat ne puisse être que le résultat de cette différence. Pour mesurer le succès des deux versions, vous pouvez mesurer le nombre d’utilisateurs qui ont cliqué sur le bouton « ajouter au panier ». Ces informations vous permettront de déterminer s’il y avait une différence dans le nombre de clics en fonction de la taille et de l’ampleur de la différence.
Il est important de noter que lors de la réalisation de tests A / B, il peut y avoir d’autres influences responsables d’une différence dans les performances des deux versions. Cela renforce l’importance de la randomisation, car elle peut minimiser l’influence d’autres facteurs sur les résultats des deux versions testées.
Les étapes suivantes peuvent être utilisées pour créer efficacement un cadre pour votre expérience de test A / B :
La première étape de toute expérimentation consiste à identifier un problème. Avant de pouvoir effectuer des tests A / B, vous devez essayer d’identifier si vos utilisateurs rencontrent des problèmes et quels sont-ils. À ce stade, vous devez évaluer les différents problèmes rencontrés par votre entreprise ou par vos utilisateurs, puis essayer de trouver des preuves de ces problèmes.
Une fois que vous avez validé le problème, vous pouvez commencer à trouver différentes solutions. À ce stade, vous devez réfléchir à plusieurs solutions potentielles, puis sélectionner deux ou trois d’entre elles qui, selon vous, sont susceptibles de donner les meilleurs résultats. Une fois que vous avez sélectionné les deux ou trois meilleures solutions, vous devez trouver jusqu’à quatre versions, ou variantes, de chacune.
Avant de commencer vos tests A/B, vous devez d’abord décider de la métrique à l’aide de laquelle vous allez définir le succès de vos variantes. C’est une bonne idée de déterminer les trois mesures suivantes avant de commencer les tests :
Une fois que vous connaissez les solutions que vous souhaitez tester, ainsi que les métriques qui seront utilisées pour mesurer leur succès, vous pouvez commencer vos tests A / B. Utilisez les résultats de vos tests pour optimiser la prise de décision ou pour améliorer efficacement votre site Web.
Voici quelques avantages de l’utilisation de la conception expérimentale des tests A / B:
Les tests A / B vous permettent d’identifier ce que les utilisateurs aiment le plus. Ces informations vous aident à optimiser vos plateformes en ligne tout en gardant à l’esprit les préférences des utilisateurs, vous améliorez l’expérience utilisateur (UX) et potentiellement même l’engagement des utilisateurs.
Dans ce contexte, le taux de conversion fait référence au pourcentage de visiteurs sur votre site qui effectuent des achats ou s’abonnent/s’inscrivent. Les tests A / B sont un moyen simple, mais efficace, pour les entreprises d’augmenter leur taux de conversion.
Lorsque vous utilisez les tests A / B pour améliorer fréquemment votre site Web, vous êtes en mesure de produire un meilleur contenu qui résonne davantage avec vos utilisateurs.
Le taux d’abandon de panier fait référence au pourcentage d’acheteurs en ligne qui ajoutent des articles à leur panier virtuel, mais l’abandonnent ensuite avant la fin de l’achat. Les tests A / B peuvent être utilisés pour déterminer la quantité optimale de modifications apportées aux pages de commande qui inciteront les utilisateurs à effectuer leurs achats.
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Un plan expérimental de test A / B est un plan de recherche utilisé pour tester deux versions de quelque chose afin d’identifier celle qui offre le meilleur rendement.
Quelques avantages des tests A / B sont une expérience utilisateur améliorée, une augmentation des taux de conversion, un contenu amélioré, des risques réduits, des ventes accrues et moins d’abandons de panier.
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