Les tests A/B comparent deux versions d’une expérience numérique pour déterminer laquelle est la plus performante au regard d’un objectif défini. Les tests A/B/n étendent cette approche à plusieurs variantes. Quelle que soit l’approche retenue, vous obtenez les preuves nécessaires pour prendre des décisions fondées sur le comportement réel des visiteurs, en remplaçant les hypothèses par des données.
Pour les équipes marketing d’entreprise, même des améliorations marginales s’additionnent rapidement à l’échelle de sites et de campagnes connectés.
Une seule expérimentation peut être simple à lancer. Coordonner des tests à l’échelle d’une entreprise est une tout autre affaire. Les équipes partagent des composants et les sites régionaux s’adressent à des audiences différentes ; ainsi, une modification qui améliore un parcours peut créer des frictions dans un autre. Un processus de test efficace rend ces dépendances visibles avant qu’elles n’affectent les résultats.
Pour améliorer les conversions grâce aux tests A/B, les équipes d’entreprise ont besoin que l’expérimentation, la personnalisation et l’analytique s’appuient sur les mêmes données en direct. SitecoreAI™ Conversion Optimization réunit les tests A/B/n, la personnalisation en temps réel et l’analytique au niveau des pages autour de ces données, afin de donner aux marketeurs les éléments nécessaires pour comprendre ce qui fonctionne et agir en conséquence.
Comment hiérarchiser les pages et les expériences à tester en A/B en premier
Pour décider par où commencer vos expérimentations, utilisez les analyses et informations sur l’audience pour prioriser les tests à forte valeur. Vérifiez également que vous disposez d’un trafic suffisant pour produire des résultats significatifs.
- Commencez par l’impact potentiel
Concentrez-vous d’abord sur les éléments qui soutiennent les objectifs de l’entreprise, améliorent l’expérience utilisateur et favorisent les conversions. Il peut s’agir, par exemple, de bannières à l’échelle du site, de titres, d’images, de boutons et d’appels à l’action (CTA). - Déterminez la question à laquelle vous devez répondre
Choisissez un test qui répondra à une question métier claire. Pour savoir si un CTA plus clair augmente les demandes de démonstration, un test ciblé sur un composant suffit. Si vous évaluez différentes mises en page, tester des pages complètes montrera quelle version est la plus performante. - Tenez compte du volume de trafic disponible
Assurez-vous que votre test bénéficie d’un trafic suffisant pour produire des résultats fiables. Le trafic nécessaire dépend de facteurs tels que votre taux de conversion actuel et le niveau de confiance dont vous avez besoin dans les résultats. Les tests comportant davantage de variantes répartissent les visiteurs entre plus de groupes ; les pages à faible trafic peuvent donc mettre plus de temps à faire apparaître une différence significative.
Choisissez le bon type de test A/B
Choisir le bon type de test permet de répondre plus facilement à la question qui sous-tend votre expérimentation et d’identifier l’origine d’un changement de performance.
Les tests A/B peuvent être spécifiques à une page ou s’appliquer à l’ensemble du site, selon ce que vous cherchez à comprendre. Les tests à l’échelle du site se concentrent sur des éléments qui influencent l’expérience utilisateur globale, comme les menus de navigation. Les tests spécifiques à une page portent sur des éléments d’une page individuelle, comme des boutons ou des titres.
Il existe plusieurs façons de structurer les tests :
- Tests de composants
Comparez différentes variantes d’un même composant sur une page. Utilisez cette approche lorsque vous souhaitez comprendre l’impact de la modification d’un élément précis, comme un CTA. - Tests de version
Comparez différentes versions d’une page entière, ce qui peut signifier exécuter un test A/B avec une variante optimisée par l’IA. Utilisez cette approche pour comprendre quelle version de page ou quelle mise en page est la plus performante. - Tests de substitution de page
Comparez des pages distinctes pour voir laquelle est la plus performante. Un test de version compare des versions alternatives d’une même page. La substitution de page va plus loin et vous permet de tester des pages complètement différentes les unes par rapport aux autres. - Tests de personnalisation
Les expériences personnalisées ont elles aussi besoin de preuves. Les tests vous permettent de comparer un contenu personnalisé à une expérience par défaut pour un groupe témoin, afin de mesurer l’effet réel de la personnalisation. - Tests multivariés
Comparez des combinaisons de changements sur plusieurs composants. Tester trois variantes de héros avec trois variantes de CTA crée neuf expériences possibles. À mesure que de nouvelles variantes sont introduites, le nombre de combinaisons augmente ; les tests multivariés nécessitent donc un trafic nettement plus important que les tests à variable unique pour être fiables.
Pour les équipes qui développent leur pratique de l’expérimentation, un test A/B ciblé est généralement plus facile à interpréter et à exploiter. Pour en savoir plus sur les types de tests A/B, consultez cette introduction aux expérimentations dans SitecoreAI.
Rédigez le brief de l’expérience avant de créer des variantes
Une hypothèse claire relie un problème observé à un changement proposé et à un résultat attendu. Elle doit toujours expliquer pourquoi ce changement pourrait fonctionner.
Il n’est pas nécessaire de compliquer les choses. Utilisez un format simple : « Pour cette audience, nous pensons que ce changement améliorera ce résultat grâce à ces éléments probants. » Appuyez cette hypothèse avec un bref protocole d’expérimentation. Gardez-le accessible à toutes les parties prenantes, afin que les questions de responsabilité, de mesure ou de calendrier soient réglées avant le lancement.
| Décision | Ce qu’il faut documenter |
|---|---|
| Question métier | La décision que cette expérimentation vous aidera à prendre et les preuves qui justifient de la tester. |
| Audience et périmètre | Visiteurs éligibles, pages, marchés et appareils, y compris toute exclusion. |
| Contrôle et variantes | L’expérience de référence et ce qui changera dans chaque alternative. |
| Résultat principal | L’indicateur principal utilisé pour évaluer le résultat, comme les demandes de démonstration complétées. |
| Indicateurs de garde-fou | Résultats qui doivent rester acceptables, comme la performance de la page, les erreurs de formulaire ou la qualité des leads. |
| Plan de mesure | Répartition du trafic, échantillon nécessaire pour détecter un effet significatif et méthode d’analyse prévue. |
| Calendrier et dépendances | Durée prévue, cycles d’activité pertinents, campagnes et autres expérimentations affectant l’audience. |
| Responsabilités et actions | Qui lance et surveille le test, qui interprète les résultats et qui approuve le déploiement ou le retour en arrière. |
Mettez-vous d’accord sur les critères de décision avant le début de l’expérimentation. Choisir un autre indicateur de succès après avoir vu les résultats facilite la justification d’une réponse préférée.
Pièges courants des tests A/B dans les grandes organisations et comment les éviter
Les tests A/B sont particulièrement utiles lorsque les expérimentations ont un objectif clair et produisent des résultats sur lesquels vous pouvez agir en toute confiance. Évitez ces erreurs courantes pour tirer le meilleur parti de vos tests A/B.
- Tester sans objectif clair ni hypothèse
Définissez un objectif précis, les indicateurs clés de performance que vous utiliserez pour mesurer le succès, ainsi qu’une hypothèse testable avant de lancer votre expérimentation. Cela clarifie l’objectif du test et vous donne une métrique définie pour mesurer l’impact du changement. - Modifier trop d’éléments à la fois
Lorsque vous devez comprendre l’impact d’un changement précis, testez une variable à la fois. Tester plusieurs composants simultanément rend difficile l’identification du changement qui a influencé les performances. Soyez particulièrement vigilant lorsque vous exécutez plusieurs tests sur la même page, car des changements contradictoires peuvent perturber les visiteurs et fausser les résultats. - Introduire un biais dans vos résultats
Répartissez les visiteurs de manière aléatoire entre les différentes variantes afin que chaque groupe reflète un échantillon représentatif de votre audience. Cela permet de garantir la fiabilité des résultats. - Agir sur les résultats avant d’avoir suffisamment de preuves
Ne supposez pas qu’une différence observée tôt entre les variantes signifie que vous avez un gagnant. Une variante doit démontrer une amélioration statistiquement significative avant que vous ne la déclariez gagnante. Sans différence significative, le résultat est non concluant. - Supposer qu’un résultat s’applique partout
Une expérimentation qui réussit auprès d’une audience ou sur un marché peut ne pas produire le même résultat ailleurs. Considérez les résultats comme des éléments de preuve pouvant orienter les tests sur d’autres marchés. Les différences de comportement de l’audience, de langue et de besoins clients peuvent toutes influencer la pertinence d’un résultat. - Exécuter des expérimentations déconnectées
Évitez de traiter chaque expérimentation comme une activité isolée. Tenez un registre partagé des hypothèses, audiences, résultats et décisions afin que les équipes puissent s’appuyer sur les preuves existantes et éviter de répéter le travail. Un backlog d’expérimentations partagé et un calendrier peuvent aussi aider les équipes à comprendre quelles audiences et quels composants sont testés, qui est responsable de chaque test et quand les résultats sont attendus. Les mêmes principes s’appliquent lors de la coordination de la personnalisation headless et des tests A/B sur différentes architectures de site.
Instaurer une culture d’expérimentation continue
Les tests A/B ne devraient pas consister à mener des expérimentations pour le simple principe. Commencez par une question métier claire, hiérarchisez les opportunités à forte valeur, définissez comment vous mesurerez le succès et utilisez ce que vous apprenez pour éclairer la décision suivante.
Cette discipline transforme l’expérimentation en résultats mesurables pour l’entreprise. La société de jeux mobiles VGW adopted Sitecore dans le cadre de sa stratégie multimarque, passant à 13 sites en ligne et donnant à ses équipes la flexibilité nécessaire pour tester et optimiser les expériences numériques. L’entreprise a obtenu plus de 30 % de croissance des conversions grâce à une expérimentation et une optimisation plus rapides.
Découvrez comment SitecoreAI Conversion Optimization aide les marketeurs d’entreprise à améliorer les taux de conversion, grâce à des tests, à la personnalisation et à l’optimisation s’appuyant sur les mêmes données visiteurs en direct.
Comment structurer un programme d’expérimentation sur plusieurs marchés
Développer des tests A/B sur plusieurs marchés demande une coordination rigoureuse. Les sites régionaux s’adressent à des audiences différentes, les équipes partagent des composants, et un changement qui améliore un parcours client peut créer des points de friction ailleurs.
Définissez ce que vous voulez que l’expérience établisse, qui est l’audience, et comment vous mesurerez la performance.
Assurez-vous que la portée et la conception de l’expérience reflètent l’audience et le trafic disponibles. Une page mondiale à fort trafic et une page régionale spécialisée peuvent nécessiter des approches de test différentes.
Lorsque les expériences impliquent des composants partagés ou des parcours clients connectés, identifiez les dépendances entre les équipes avant le lancement.
Décidez quelles métriques détermineront si l’expérience a atteint son objectif, et ce que la version gagnante devra démontrer.
Utilisez les preuves recueillies pour éclairer la décision suivante, qu’il s’agisse de déployer, d’affiner ou d’arrêter.
Lorsque chacun sait ce qu’un test doit établir et quelles preuves étayeront la décision suivante, les équipes peuvent avancer plus rapidement.