Guide ultime des tests A/B pour les pages produits

Le marketing a évolué au fil des années tandis que la numérisation continue de s'accélérer. Certains diront que le marketing traditionnel était bien plus simple et demandait moins de travail. Cependant, l'ère numérique offre davantage d'occasions de nouer des liens avec les consommateurs.

Contrairement au marketing traditionnel, les médias numériques permettent de modifier un contenu à tout moment. Les tests A/B sont donc devenus l'un des processus les plus importants pour améliorer les taux de conversion en identifiant l'expérience utilisateur optimale pour les clients.

Alors, pourquoi est-ce un élément important du marketing ? Comment mener un test A/B efficace pour optimiser tes pages produits ?

Pourquoi Effectuer Des Tests ?

Le test A/B (parfois appelé « split testing ») est une expérience qui compare deux versions ou plus d'un élément numérique, comme une page web ou une application mobile, afin de déterminer celle qui produit les meilleurs résultats, augmente les taux de conversion et atteint d'autres indicateurs.

Il permet ainsi d'améliorer l'expérience utilisateur et le contenu des pages tout en recueillant des données à partir des résultats de l'expérience.

Les tests A/B fournissent des informations qui révèlent l'influence de certaines variables sur l'expérience client. Lorsqu'ils sont bien menés, ils te permettent d'accroître l'engagement des utilisateurs et les ventes, de réduire les taux de rebond et d'optimiser le contenu axé sur le client.

Voyons plus en détail comment bien mener des tests A/B.

Comment Mener Des Tests A/B Sur Des Pages Produits

1. Effectue Des Recherches Et Choisis Une Première Page Produit

Avant de commencer le test A/B, tu dois disposer de suffisamment de données pour connaître les performances de ta page produit. Les indicateurs importants comprennent les clics, les passages en caisse, le trafic, le taux de clics, les utilisateurs, le taux d'ajout au panier et les taux de rebond. Ils serviront à mesurer les performances de ton expérience.

Il est important de choisir la page produit à optimiser en premier. En général, il vaut mieux mener un test A/B sur les pages qui génèrent le plus de chiffre d'affaires, c'est-à-dire celles des produits qui réalisent le plus de ventes.

Tu peux aussi utiliser les tests A/B pour identifier les problèmes des produits très demandés dont les performances sont insuffisantes. Ajuster l'expérience utilisateur pourrait t'apporter le taux de conversion plus élevé qui te manque.

Il est également important d'inclure une page produit qui servira de « groupe de contrôle », celle qui ne subira aucune modification. Pour déterminer si la modification d'une variable améliore ou dégrade l'expérience utilisateur et la conversion, tu dois pouvoir la comparer en temps réel dans le même environnement. Cette page représentera le niveau de référence de l'efficacité et du taux de conversion actuel, ce qui te permettra d'évaluer si certaines modifications sont nécessaires. Elle peut aussi mettre en évidence ce qui fonctionne déjà.

2. Configure L'environnement

Selon plusieurs spécialistes de l'optimisation web comme Rich Page, il faut au moins 5,000 visiteurs uniques par semaine pour tester une page. Bien entendu, plus tu as de visiteurs sur ton site, plus les résultats sont précis.

Tu dois donc déterminer la bonne répartition du trafic pour obtenir les meilleurs résultats. Voici deux façons de répartir le trafic entre tes pages de test :

• Répartition manuelle:

  • Le trafic est réparti équitablement entre les variantes. Dès que le test fournit des résultats significatifs, la meilleure variante est présentée à tous les visiteurs. Dans ce test, seule la variante la plus performante est retenue pour la suite.

  • C'est une bonne pratique si tu comptes utiliser cette variante sur le long terme, car elle nécessite un résultat statistiquement significatif.

• Répartition dynamique

  • La variante la plus performante est progressivement attribuée à une plus grande part des visiteurs à mesure que les données s'accumulent. Au fil du temps, le trafic est orienté vers cette variante selon les données en temps réel. La meilleure variante affichée peut donc changer considérablement au fil du temps, en fonction de ses performances en temps réel.

  • Cette méthode est idéale pour tester des campagnes limitées dans le temps, comme les promotions de fin d'année où la variable est une bannière principale. Elle demande un travail plus intensif, mais peut être très efficace.

Comment déterminer s'il existe une différence statistiquement significative ? Les scientifiques s'accordent à dire qu'une variation de 5% est suffisamment importante pour être attribuée à la modification d'une variable, et non au simple hasard. Cette norme du secteur est souvent considérée comme un risque raisonnable.

Cela signifie qu'une variation peut être attribuée à un test A/B lorsqu'il produit un résultat statistiquement significatif (par exemple, une variation du trafic de 5% ou plus).

Enfin, définis un calendrier pour l'expérience. Dans l'idéal, elle devrait durer au moins deux semaines. Mais comme indiqué précédemment, sa durée dépend de l'objectif de ton test A/B.

Si tu testes une page produit permanente, mieux vaut poursuivre le test jusqu'à disposer de suffisamment de données significatives, quel que soit le temps nécessaire. Si tu cherches à optimiser une campagne de promotions de fin d'année, adapte le calendrier en conséquence.

3. Crée Des Variantes à Partir Des Données Sur Le Comportement Des Utilisateurs

Détermine la variable que tu souhaites modifier et tester. Appuie-toi sur tes données et ton expertise pour identifier celle qui doit être améliorée. Tu peux réaliser une analyse de la concurrence et consulter tes spécialistes du SEO et du design avant de modifier une variable.

Voici quelques variables à envisager :

• Texte

• Design et mise en page

• Navigation

• Formulaires

• Appel à l'action

• Avis

• Structure du contenu

• Images des produits

Le test A/B diffère du test multivarié, dont le fonctionnement est plus ou moins identique, mais qui compare plusieurs variables à la fois afin de révéler leurs interactions. Toutefois, il faut un volume de trafic considérable pour le mener efficacement, car modifier trop d'éléments simultanément génère un grand nombre de combinaisons.

Il est donc souvent recommandé de commencer par modifier une seule variable par test afin d'obtenir des informations plus claires. Tu peux déjà voir précisément quelle variable influence l'expérience utilisateur. Il vaut donc mieux concevoir plusieurs tests A/B bien structurés que consacrer davantage de temps à un test multivarié.

Cela ne signifie pas que tu dois effectuer un seul test à la fois. Tu peux modifier une autre variable sur une autre page de test.

Par exemple, tu peux modifier le format du texte dans le test A, la mise en page de la page produit dans le test B et l'emplacement de l'appel à l'action dans le test C. C'est ce que l'on entend par variante.

4. Analyse Les Résultats Avec Des Cartes Thermiques Et D'autres Outils De Test A/B

L'analyse des données est essentielle pour obtenir le meilleur résultat de chaque test. La qualité de ton test dépend de ton interprétation des données. Chaque interaction avec chaque variante doit être mesurée avec soin pour déterminer l'ensemble de variables qui a produit un résultat positif.

Il vaut donc mieux déterminer les indicateurs auxquels tu accordes le plus d'importance et l'outil qui répond le mieux à tes priorités.

Voici quelques variables à envisager :

• Omniconvert

• Google

• Oracle Maxymizer

• ContentSquare

• Optimizely

• VWO

Comment Optimiser Tes Pages Produits

Les tests A/B ne doivent pas être une expérience ponctuelle, mais un effort continu visant à optimiser tes pages de toutes les manières possibles.

Alors, comment utiliser concrètement tes données pour optimiser tes pages produits ?

Valide Tes Données

Ce n'est pas parce qu'un test désigne un gagnant que tu dois te précipiter pour appliquer toutes les modifications à l'ensemble de ton site. Tu dois d'abord valider tes résultats, notamment en testant de nouveau la variante gagnante face au groupe de contrôle pour vérifier si elle reste performante.

Une autre solution intéressante consiste à attribuer de nouveau 100% du trafic à la variante gagnante afin d'observer ses performances globales.

Combine éventuellement Les Variantes

Certains tests A/B ne révèlent pas de gagnant incontestable. Il arrive que plusieurs variantes affichent des performances similaires. Tu peux choisir la variante la plus performante ou combiner certaines variantes en une seule expérience utilisateur (que tu pourras ensuite soumettre à un test multivarié).

Tout dépend de certains facteurs liés aux données, comme le type de visiteur (trafic organique ou payant), la source du trafic ou le type d'appareil. Analyse soigneusement le comportement des utilisateurs sur chaque page produit gagnante, puis prends ta décision.

Identifie Les Points Forts Du Groupe De Contrôle

La présence de variantes perdantes ne signifie pas que tu as perdu ton temps. Les tests A/B te montrent ce qui fonctionne ou non, ce qui te rapproche de l'optimisation de ta page produit.

Tes résultats peuvent révéler les éléments réussis du groupe de contrôle (qui ne doivent donc pas changer) et ceux qui nécessitent une optimisation. Il existe de nombreuses approches, et les tests A/B t'indiquent simplement laquelle est optimale pour ton produit.

Utilise Le Modèle AIDA

Chaque spécialiste du marketing e-commerce doit connaître le modèle AIDA, qui couvre chaque étape du parcours utilisateur : attention, intérêt, désir et action.

Lorsque tu crées ou optimises une page produit, et plus encore une plateforme e-commerce entière, tu dois tenir compte de l'étape du parcours utilisateur à laquelle se trouve ton client. Le visiteur d'une page produit doit être à l'étape de l'attention ou de l'intérêt.

Lorsque le visiteur de ton site consulte les détails du produit ou les avis clients, il se trouve clairement à l'étape de l'intérêt. Lorsqu'il ajoute le produit au panier, il est à l'étape du désir. Enfin, il atteint l'étape de l'action lorsqu'il commence le processus de paiement.

Tu dois donc tenir compte de chaque étape du parcours utilisateur en veillant à ce que la variable modifiée corresponde à l'étape AIDA où se trouve ton client.

Étude De Cas : Le Succès Des Tests A/B De Zalora

Zalora, l'une des plus grandes boutiques de mode en ligne d'Asie du Sud-Est, a enregistré une hausse de 12.3% de son taux de passage en caisse après avoir optimisé ses pages produits.

Selon le cas client de VWO, le nouveau design de la page produit de Zalora a permis de mettre en avant des avantages attrayants, comme la livraison gratuite et les conditions de retour. Les données de son service client avaient en effet révélé que les utilisateurs n'avaient pas connaissance de ces avantages.

VWO a donc mené des tests A/B pour Zalora avec des variantes mettant ces avantages en évidence. Voici à quoi ressemblait le groupe de contrôle :

Et voici les différentes variantes :

Au final, la première variante a obtenu de meilleurs résultats que le groupe de contrôle et l'autre variante, car les appels à l'action sont plus clairs et plus cohérents.

Dans cet exemple, tu peux clairement voir tout l'intérêt des tests A/B : un simple changement peut produire un gain considérable.

Conclusion

Les tests A/B sont l'un des moyens les plus efficaces d'améliorer les taux de conversion et d'augmenter les ventes. Ils demandent un effort continu pour optimiser sans cesse l'expérience utilisateur de ton site web.

Même s'il existe une méthode rigoureuse pour mener des tests A/B, n'aie pas peur d'échouer. Par nature, les expériences ont tendance à échouer, et c'est justement tout leur intérêt. Plus tu testes, plus tu obtiens de données. L'échec d'une expérience ne signifie pas que tout est perdu. Au contraire, il te rapproche du développement à grande échelle de ton activité e-commerce.

Cela dit, nous espérons que ce guide t'aidera à tirer le meilleur parti de tes expériences et à obtenir de belles réussites.