Les données dépassent les opinions à chaque fois.
Les tests A/B (également appelés tests fractionnés) consistent à comparer deux versions d'une page Web, d'un e-mail ou d'une publicité pour déterminer laquelle est la plus performante. Selon un rapport de 2025 d'Optimizely, les entreprises qui exécutent au moins 50 tests A/B par an génèrent une croissance des revenus 2,5 fois plus élevée que celles qui en exécutent moins de 10. Mais une exécution incorrecte des tests produit des résultats trompeurs qui peuvent coûter plus cher que de ne pas tester du tout.
Chez x13apps, nous effectuons des centaines de tests chaque année pour nos clients. Voici notre méthodologie pour des expériences auxquelles vous pouvez faire confiance.
Formuler une hypothèse claire
Chaque test commence par une hypothèse et non par une supposition aléatoire. Une bonne hypothèse comporte trois parties : le changement, l’effet attendu et le raisonnement. Exemple : « Changer le bouton CTA du vert au rouge augmentera le taux de clics de 15 %, car le rouge crée une urgence et contraste mieux avec notre fond blanc. » Le raisonnement relie le changement à un principe psychologique ou à un aperçu du comportement de l'utilisateur.
Basez vos hypothèses sur des données : des cartes thermiques montrant que les utilisateurs manquent le bouton, des analyses montrant un abandon sur une page spécifique ou des commentaires des clients indiquant une confusion. Les tests sans hypothèses produisent des résultats sur lesquels vous ne pouvez pas agir. Même lorsque vous apprenez quelque chose, vous ne savez pas pourquoi cela a fonctionné ni comment l’appliquer ailleurs.
Conception pour la signification statistique
La signification statistique signifie qu’il est peu probable que le résultat soit dû au hasard. Le seuil standard est de 95 % de confiance, ce qui signifie qu'il n'y a qu'une probabilité de 5 % que le résultat soit aléatoire. Utilisez un calculateur de taille d'échantillon avant de commencer votre test pour déterminer le nombre de visiteurs dont vous avez besoin. Exécuter des tests avec un échantillon trop petit est l’erreur de test A/B la plus courante.
Tenez compte de votre taux de conversion de base et de l'effet détectable minimum qui vous intéresse. Un site avec un taux de conversion de 1 % a besoin de plus de trafic pour atteindre un niveau significatif qu'un site avec un taux de conversion de 5 %. Ne regardez pas les résultats et arrêtez-vous trop tôt – un arrêt précoce invalide la validité statistique. Laissez les tests se dérouler jusqu’au bout même si les résultats semblent clairs après deux jours.
Tester une variable à la fois
Les tests multivariés (tester plusieurs modifications simultanément) nécessitent exponentiellement plus de trafic et de temps. Pour la plupart des entreprises, les tests A/B sur une variable par expérience sont plus pratiques et produisent des résultats plus clairs. Modifiez un élément : titre, image, couleur du bouton, longueur du formulaire ou mise en page. Isolez la variable pour savoir exactement ce qui a causé la différence.
Si vous souhaitez tester une toute nouvelle conception de page, exécutez un test A/B comparant la version actuelle à la nouvelle version dans son ensemble. Ensuite, effectuez un suivi avec des tests d'éléments individuels pour comprendre quels changements spécifiques ont conduit à l'amélioration. Cette approche à plusieurs niveaux permet d’acquérir des connaissances qui s’accumulent au fil du temps.
Documenter et appliquer les apprentissages
Un résultat de test, qu'il soit gagnant ou perdant, s'ajoute à votre base de connaissances. Documentez l’hypothèse, les résultats, le niveau de signification et l’interprétation. Partagez les résultats au sein de l’équipe. Appliquez les modifications gagnantes de manière permanente. Utilisez les enseignements d’un test pour éclairer l’hypothèse suivante. Les entreprises qui développent une culture de test voient leurs résultats s’aggraver considérablement au fil des années. Chez x13apps, nous intégrons les tests A/B dans chaque engagement client pour garantir des décisions basées sur les données. Pour en savoir plus sur le marketing fondé sur des preuves, lisez notreguide de marketing basé sur les données.