Principes fondamentaux de l'A/B testing pour les startups

1. Introduction à l'A/B testing

1.1 Qu'est-ce que l'A/B testing ?

L'A/B testing, également connu sous le nom de split testing, est une méthode de comparaison de deux versions d'une même page web ou application pour déterminer laquelle est la plus performante¹. Par "performante", on entend la version qui entraîne le plus d'interactions utilisateur, de conversions, d'achats, ou tout autre indicateur clé de performance (KPI) que vous avez défini.

Remarque : L'A/B testing n'est pas limité au domaine du web et de l'application seule, il peut également être utilisé dans d'autres domaines tels que le marketing par e-mail, la publicité, etc.

1.2 Pourquoi l'A/B testing est crucial pour les startups

Les startups opèrent souvent dans un environnement incertain et en constante évolution. C'est la raison pour laquelle elles doivent être agiles et capables de s'adapter rapidement. L'utilisation régulière de l'A/B testing permet à ces entreprises de prendre des décisions basées sur des données validées plutôt que sur des suppositions.

L'A/B testing offre plusieurs avantages pour les startups :

1. Décision basée sur des données: Élimine l'incertitude en fournissant des données concrètes sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

2. Optimisation des performances: Aide à découvrir les obstacles qui empêchent les utilisateurs de se convertir.

3. Amélioration continue: Encourage une culture d'amélioration continue et d'expérimentation.

2. Comment préparer un test A/B

2.1 Définition de votre objectif de test

Définir votre objectif de test est la première étape pour structurer tout processus d'A/B testing. Un objectif pourrait être d'améliorer le taux de conversion, augmenter le temps passé sur un site, ou même réduire le taux de rebond. Optimizely a convenu que définir un objectif précis est essentiel pour un test A/B réussi.

2.2 Sélection des fonctionnalités à tester

La prochaine étape consiste à sélectionner les fonctionnalités à tester. Il peut s'agir de tout, des couleurs d'un bouton à la structure de navigation d'un site Web. L'idée est de choisir une caractéristique que vous pensez pourrait avoir un impact sur votre objectif.

1. Titre de page: un titre clair et accrocheur peut augmenter le nombre de clics.
2. Design de bouton: un simple changement de couleur ou de taille peut influencer les conversions.
3. Contenu du site: la longueur et le ton du contenu peuvent affecter la façon dont les visiteurs interagissent avec votre site.

2.3 Création de votre hypothèse de test

Enfin, la création de votre hypothèse de test est une partie cruciale du processus de préparation. L'hypothèse doit être basée sur des données existantes que vous avez collectées sur votre site et être mesurable. L'hypothèse de test est généralement structurée ainsi: "En changeant [élément], nous attendons une [sortie] dans [métrique]". Par exemple, "En changeant la couleur de notre bouton d'appel à l'action de bleu à vert, nous anticipons une augmentation de 5 % du taux de clics".

Remarque: Bien qu'il puisse être tentant de tester plusieurs éléments à la fois, il est crucial de ne tester qu'un seul élément à la fois pour obtenir des résultats précis.

À ce stade, vous devriez avoir une idée claire de ce que vous voulez réaliser, quels aspects de votre site vous voulez tester, et quelle est votre hypothèse. Avec ces éléments en place, vous êtes bien préparé pour passer à l'étape de mise en œuvre de votre test A/B.

3. Mise en place du test A/B

3.1 Choix des bons outils pour l'A/B testing

Lorsque l'on parle d'A/B testing, le choix de l'outil est primordial. Il faut un outil capable de créer facilement différents groupes de test, d'analyser les comportements des utilisateurs et de fournir des rapports détaillés pour l'interprétation des résultats. Il existe de nombreux outils disponibles sur le marché, notamment Optimizely ou VWO. Le choix de l'outil dépendra de vos besoins spécifiques et de votre budget.

Voici un rapide comparatif de ces trois outils :

Outil	Avantages	Inconvénients
Optimizely	Interface conviviale, nombreux rapports disponibles	Coûteux, moins adapté pour les petites entreprises
VWO	Fonctionnalités robustes, convient pour les grandes entreprises	Interface moins ergonomique, nécessite du temps pour maîtriser l'outil
Google Optimize	Gratuit, intégration facile avec Google Analytics	Moins de fonctionnalités avancées, moins adapté pour les tests complexes

3.2 Déploiement de votre test

Une fois l'outil choisi, il est temps de déployer votre test. Pour cela, il vous suffira de configurer l'outil en conséquence en définissant les différentes fonctionnalités à tester ainsi que les groupes de test.

Cependant, avant de déployer un test complet, pensez à faire une "simulation". Réalisez une petite mise en situation en testant votre configuration avec un petit groupe d'utilisateurs ou en interne pour déceler les éventuelles failles.

Pour le déploiement, il existe généralement deux méthodes :

1. Le déploiement complet : Dans ce cas, votre site ou votre application se divise en deux versions totalement différentes pendant la durée du test.
2. Le déploiement par fonctionnalité : Ici, seule une fonctionnalité est modifiée pour le test. Cette méthode est souvent privilégiée car elle perturbe moins l'expérience utilisateur.

Gardez en tête lors du déploiement que votre objectif est de comparer la performance de deux versions différentes d'une même page ou fonctionnalité. Chaque détail compte dans l'A/B testing. De ce fait, tout changement, même minime, doit être pris en compte lors de l'analyse des résultats.

4. Analyse des résultats du test A/B

Une fois l'expérience terminée, l'étape de compilation et d'analyse des données commence. Cette étape est cruciale car elle détermine quels éléments ont bien performé, ceux qui ont besoin d'amélioration et ceux qui devraient être complètement redessinés.

4.1 Comprendre vos données

Après avoir recueilli les données, il est essentiel de les comprendre. On peut utiliser des outils de visualisation pour aider à interpréter les données, comme Tableau ou Looker. Une visualisation peut vous aider à comprendre rapidement et concrètement les performances de chaque variation.

Il faut aussi être capable de distinguer la significativité statistique. C'est le degré de confiance que l'on peut avoir dans le fait que le résultat du test n'est pas dû au hasard. En règle générale, un test est considéré comme statistiquement significatif s'il a une p-value de 0,05 ou moins.

4.2 Identifier les indicateurs clés de performance

Les indicateurs clés de performance (KPI) varient en fonction de l'objectif de l'entreprise. Cela peut être le taux de conversion, le temps passé sur le site, le nombre de nouvelles inscriptions, ou tout autre indicateur qui reflète le succès de l'entreprise.

Note: Il est impératif de définir à l'avance les KPI que vous allez suivre, afin de faciliter l'analyse de vos données.

Voici un exemple de tableau pour suivre les KPIs d'un test A/B :

Variation	Taux de conversion	Nouvelles inscriptions	Temps passé sur site
A	2,9%	100	3 min
B	3,5%	125	4 min

4.3 Interprétation de vos résultats

L'interprétation des résultats est aussi importante que leur collecte. Il faut pouvoir identifier les éléments qui ont contribué au succès ou à l'échec d'une variation par rapport à une autre et, si possible, comprendre pourquoi.

Avant de prendre une décision sur la meilleure variation, assurez-vous d'avoir des résultats concrets et non biaisés. Si les résultats ne sont pas assez concluants, envisagez de réaliser un autre test A/B.

Au final, le succès de l'A/B testing repose sur une analyse précise de ces résultats pour comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Une bonne analyse permet aux startups de orien ther ces décisions en fonction de données concrètes, et non d'intuitions.

5. Application des résultats du test A/B

5.1 Faire des ajustements basés sur les résultats

Une fois que vous avez vos résultats, il est crucial de les utiliser pour ajuster votre produit en conséquence. Les conclusions de l'A / B testing peuvent mener à des changements majeurs, comme changer complètement une fonctionnalité, ou à des ajustements plus petits, comme modifier l'emplacement d'un bouton ou la couleur d'un appel à l'action. L'objectif n'est pas simplement de faire des changements pour le plaisir de changer, mais de faire des ajustements éclairés qui améliorent l'expérience utilisateur et les performances de votre produit.

5.2 Mesurer l'impact des changements

Une fois les ajustements effectués, il est important de continuer à mesurer l'impact de ces changements. Ce n'est que par la mesure continue que vous pouvez véritablement comprendre l'impact de vos actions. Mesurez les mêmes métriques que celles que vous avez utilisées dans votre test A / B original, et voyez comment elles ont été affectées.

• Avant - Après
  • Métrique 1
  • Métrique 2
  • Métrique 3
• Variante A - Variante B
  • Métrique 1
  • Métrique 2
  • Métrique 3

Ce tableau vous aidera à comparer facilement l'impact de vos changements.

5.3 Répéter le processus du test A/B

Après avoir effectué des modifications basées sur les résultats de votre test A / B, il est temps de recommencer le processus. L'A / B testing est une technique cyclique - vous ne devez jamais vous arrêter à un seul test. Au fur et à mesure que vous apportez des changements à votre produit, vous devriez toujours chercher des moyens de le tester et de l'améliorer. Vous pouvez utiliser des outils comme Optimizely ou Adobe Target pour faciliter ce processus.

Note: Il est essentiel de garder en tête que l'A / B testing n'est pas une solution miracle qui résoudra tous vos problèmes du jour au lendemain. Il s'agit d'un outil pour vous aider à prendre des décisions éclairées sur la façon d'améliorer votre produit de manière continue et cohérente.

6. Les erreurs à éviter dans l'A/B Testing

6.1 Tester sans un objectif clair

L'une des erreurs les plus fréquentes commises par les startups lors des tests A/B est de commencer sans avoir d'objectif clair en tête. Note, vous devez être précis sur ce que vous voulez réaliser avec votre test. Par exemple, vous voulez augmenter le taux de conversion de votre page d'accueil de 2% à 3%. Ou peut-être que vous voulez augmenter le temps passé sur votre application par les utilisateurs.

6.2 Ignorer les petits changements

Il est facile de sous-estimer l'importance des petits changements. Même un petit ajustement de la couleur d'un bouton ou de la taille de la police peut avoir un impact significatif sur l'expérience de l'utilisateur et, par conséquent, sur votre taux de conversion.

Changements	Impact
Couleur du bouton	+21%
Taille de la police	+8%

6.3 Tirer des conclusions trop tôt

C'est une erreur courante en A/B testing. Les startups peuvent être tentées de tirer des conclusions après avoir recueilli une journée de données, ce qui est généralement insuffisant. Il est préférable d'attendre un minimum d'une semaine, voire plus, pour recueillir suffisamment de données pour tirer des conclusions précises.

6.4 Oublier de prendre en compte le contexte

Une dernière erreur courante est d'ignorer le contexte dans lequel se déroule le test. Par exemple, les résultats de votre test peuvent être faussés si vous le réalisez pendant une période de soldes sur votre site. Attention, le contexte importe toujours lorsque l'on interprète les résultats des tests.

7. Études de cas d'A/B testing réussis

7.1 Étude de cas 1 : Amazon

Amazon est un exemple célèbre de comment les tests A/B ont été utilisés pour optimiser l'expérience utilisateur. L'équipe d'Amazon a testé la couleur du bouton "Ajouter au panier". Les options étaient vert et bleu. Après avoir mis en place le test A/B, ils ont découvert que le bouton bleu avait une meilleure performance avec une augmentation significative du taux de conversion. Ce test A/B a donc directement contribué à augmenter les ventes d'Amazon.

7.2 Étude de cas 2 : Google

Google utilise également les tests A/B pour améliorer ses produits. L'un de leurs tests les plus célèbres concerne le design de leur page d'accueil. Google a testé 41 nuances de la couleur bleue pour voir laquelle générerait le plus de clics. Cette expérience montre comment un petit changement de couleur peut avoir un impact significatif sur le comportement des utilisateurs.

7.3 Étude de cas 3: Booking.com

Booking.com utilise le test A/B pour optimiser toute son expérience utilisateur. L'entreprise effectue quotidiennement des milliers de tests A/B pour affiner chaque élément de son site web. Par exemple, Booking a amélioré la présentation des commentaires des clients, ce qui a entraîné une augmentation du nombre de réservations.

Ces expériences prouvent que le test A/B n'est pas seulement pour les grandes entreprises avec des millions d'utilisateurs. Même les plus petits changements peuvent avoir un impact énorme sur votre taux de conversion. De plus, les tests A/B ne sont pas réservés aux fonctionnalités de l'interface utilisateur. Il peut également être utilisé pour optimiser votre modèle d'affaires, votre stratégie marketing, etc.

8. Conclusion : L'importance de l'A/B testing dans le développement produit

8.1 Comment l'A/B testing contribue à un produit réussi

L'A/B testing est l'outil incontournable pour toute startup à la recherche du succès. En permettant une comparaison détaillée entre deux versions d'une fonctionnalité spécifique, il offre une véritable opportunité d'optimiser son produit.

En effet, comme mentionné précédemment, l'A/B testing permet d'identifier les points forts et faibles de chaque option. Ceci étant essentiel pour prioriser les développements futurs, en se basant sur des données concrètes et non sur des suppositions.

En outre, l'impact de l'A/B testing ne se limite pas uniquement à l'amélioration des fonctionnalités, mais également à l'amélioration de la compréhension du comportement des utilisateurs. Les insights obtenus à partir de ces tests peuvent mener à des améliorations plus globales sur la manière dont les utilisateurs interagissent avec votre produit.

Considérez l'A/B testing comme un investissement à long terme. Tous les efforts investis pour mettre en place et analyser les tests sont récupérés par l'augmentation progressive de l'efficacité du produit.

8.2 Les prochaines étapes après l'A/B testing

Après un test A/B réussi, il ne faut pas se reposer sur ses lauriers. Au contraire, l'ensemble du processus d'A/B testing se veut itératif. Une fois que vous avez tiré les conclusions de vos tests, l'étape suivante consiste à appliquer les résultats à votre produit.

Aussi, n'oubliez pas que l'A/B testing n'est pas une solution miracle, mais un outil parmi d'autres. Il doit être utilisé en combinaison avec d'autres méthodes de recherche utilisateurs pour obtenir une image holistique de vos utilisateurs.

Plus votre produit grandira, plus le nombre de tests A/B que vous devrez gérer sera élevé, d’où l’importance d’établir un processus robuste pour gérer les tests de manière efficiente.

En conclusion, le A/B testing est un outil puissant qui, lorsqu'il est utilisé correctement, peut transformer une bonne idée en un produit grandement réussi. Par conséquent, ne négligez pas son utilisation au sein de votre startup!

Footnotes

1. Wikipedia, A/B testing ↩