Les pièges à éviter en A/B testing

L’A/B testing consiste à comparer deux versions d’une même page web pour déterminer laquelle est la plus performante. Cette méthode est utilisée non seulement pour les sites web, mais aussi pour les campagnes d’emailing. Cependant, sa mise en œuvre nécessite rigueur et attention pour éviter les erreurs courantes. Avant de commencer, il est important de comprendre les pièges à éviter pour obtenir des résultats fiables.

Éviter de vous aventurer sans stratégie bien établie

Avant de débuter les tests, il faut établir une stratégie bien définie. Ce plan vous aidera à identifier les domaines prioritaires nécessitant une attention particulière d’après cet avis. Il est essentiel d’inclure dans ce plan :

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  • Les objectifs de votre entreprise et de votre site web
  • Les pages les plus fréquentées ainsi que celles présentant un fort potentiel de conversion
  • Les obstacles identifiés dans le processus de conversion (visibles notamment sur Google analytics)
  • Les métriques clés

Ces éléments vous permettront de définir les tests à mettre en avant par la suite.

Concevoir un test sans préalablement formuler une hypothèse

Le principe fondamental de l’A/B testing est de toujours commencer par une hypothèse solide. Chaque test doit être basé sur une hypothèse spécifique qui sera ensuite validée ou réfutée par les résultats du test. 

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Pour formuler cette hypothèse, il faut s’appuyer sur une analyse approfondie des données, telles que le trafic du site web, le taux de rebond d’une page ou encore les taux de conversion des produits. 

Par exemple, si vous suspectez que le formulaire de validation comporte trop de champs, vous pourriez lancer un test A/B en comparant le formulaire existant à une version avec moins de champs pour vérifier votre hypothèse.

Réaliser le test sur un site avec un trafic limité

Il faut effectuer des tests sur une taille d’échantillon significative pour obtenir des résultats pertinents en A/B testing. Ce processus reflète celui d’une enquête, il s’agit de données collectées auprès d’un petit groupe. Mais, elles ne sont pas aussi représentatives que celles obtenues auprès d’un échantillon plus large. Ainsi, il est recommandé d’avoir une quantité adéquate de données pour des conclusions fiables pour des pages web bénéficiant d’un trafic important.

Expérimenter vos deux versions à des moments distincts

Tester la version A à un moment donné et la version B à un autre moment ne constitue pas un véritable A/B testing. Pour obtenir des résultats fiables, il est essentiel de tester les deux versions simultanément, en répartissant le trafic de manière équitable entre chacune d’elles. 

De plus, si la version A est testée lors d’une période « calme » et la version B pendant des vacances scolaires ou des festivités, les résultats risquent d’être biaisés en raison des différences de comportement de l’audience. Il faut donc lancer les deux versions simultanément pour des résultats pertinents.

Éviter la surcharge en testant plusieurs variantes en simultané

Évitez de surcharger votre test en modifiant plusieurs variables simultanément. Concentrez-vous plutôt sur une seule variable à la fois pour obtenir des conclusions claires et fiables. Si vous souhaitez tester plusieurs éléments d’une page, effectuez des tests séparés pour chaque modification. 

Pour des expériences plus complexes, envisagez d’utiliser le testing multivarié, disponible dans certaines solutions d’A/B testing.

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