Best Of - Les bénéfices méconnus de l’A/B testing - 27 juin 2014

Les bénéfices méconnus de l’A/B testing

Invité Auteur

L’A/B testing est désormais une pratique bien connue des marketeurs. Elle consiste à créer des variations de ses pages ou de ses parcours clients et à les mettre en compétition avec la page originale. Vos visiteurs sont aléatoirement affectés à chacune des variations durant la période du test, sans avoir connaissance de ce dernier. Il n’y a donc pas de biais dans l’observation de leur comportement…

Tout au long du test, l’outil d’A/B testing enregistre les actions et les conversions effectuées par les internautes affectés à chaque groupe. Vous définissez vous-mêmes quelles sont ces conversions (l’accès à une page, l’achat, le clic sur un élément…) et l’outil peut ainsi comparer les performances de chaque variation sur la base des indicateurs qui vous intéressent. Outre l’impact sur votre taux de conversion, la mise en place de tests A/B offre d’autres avantages, parfois méconnus ou relayés, à tort, au second plan.

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Un retour sur investissement facilement mesurable sur le long terme

Avec un bon outil d’A/B testing, vous pouvez chiffrer précisément le gain monétaire que représente chaque variation. Il suffit pour cela de lui transmettre vos données de conversion. A minima, il  s’agira du montant de la commande mais vous pouvez aussi transmettre d’autres informations comme la typologie d’internautes (ex : homme/femme, tranches d’âge) ou les catégories de produits achetés. Ces informations seront ensuite utilisées pour analyser plus en détails les résultats de vos tests.

Ces informations monétaires vont vous permettre de comparer vos variations sur des critères plus qualitatifs que le simple nombre de transactions. Si une variation enregistre une baisse légère du nombre de transactions mais que le panier d’achat moyen est plus élevé, le bon indicateur à suivre est certainement  le chiffre d’affaires et non le simple nombre de transactions. En fonction de vos objectifs, vous voudrez peut-être privilégier le simple nombre de transactions (stratégie de conquête de parts de marché), le panier moyen ou la valeur de la visite (optique de rentabilité).

Armé de cette information, vous pourrez ensuite déterminer le retour sur investissement de l’A/B testing. Si vous identifiez que sur 2 semaines, la variation 1 de votre test vous a fait gagner 1 000€, vous pouvez extrapoler le gain si 100% du trafic avait vu la variation 1 et ce sur 1 année complète. Il vous sera ensuite aisé de  comparer les gains avec ce que l’A/B testing vous a couté, tant en licence logiciel qu’en ressources humaines (temps consacré…).

Une meilleure rentabilité pour les campagnes d’acquisition

Une étude Forrester livre une statistique étonnante : sur 100$ dépensés en actions marketing, seulement 1$ est investi dans l’amélioration du taux de conversion… Ce constat semble effrayant quand on connait l’investissement que représentent les différents leviers d’acquisition de trafic, investissement qui ne cesse de croitre (ex : CPC en hausse sur les réseaux de liens sponsorisés) avec parfois des performances moindres.

Améliorer son taux de conversion revient directement à augmenter ses conversions tout en gardant un trafic constant. L’A/B testing permet donc de mieux rentabiliser ses investissements en améliorant le taux de conversion, en diminuant le taux de rebond, en optimisant les étapes du tunnel…

En résumé, s’il est de plus en plus difficile et coûteux d’acquérir des visiteurs qualifiés, il est possible de mieux les comprendre et d’optimiser leur parcours jusqu’à l’achat.

Une meilleure compréhension du consommateur

L’analyse des résultats de vos tests, même mauvais ou non significatifs, permet de mieux comprendre les attentes de consommateurs et de rectifier le tir à l’avenir, tant pour l’A/B testing que pour les autres domaines du marketing (comment les internautes perçoivent l’offre, la proposition de valeur…). Les outils avancés d’A/B testing proposent par exemple de filtrer les résultats des tests sur différents critères pour mettre en évidence les différences de performances entre segments d’internautes.

En effet, un contenu peut être donné gagnant sur l’ensemble des visiteurs, mais perdant si l’on ne regarde les résultats que sur une population restreinte. A l’inverse, si un test ne donne rien au global mais s’avère positif sur une sous population, alors vous pouvez certainement tirer un enseignement de votre test de nature à impacter votre marketing ou votre stratégie de communication auprès de cette cible. Les outils d’A/B testing s’orientent de plus en plus vers des logiques de personnalisation des contenus en temps réel selon le comportement des internautes. L’idée est de tirer parti des enseignements de vos tests, en identifiant les messages les plus pertinents par typologie d’internautes à l’aide d’outil de reporting avancé, pour ensuite déployer des messages optimisées auprès de vos différents segments d’internautes.

Un plus pour le référencement naturel ?

Une des questions qui revient souvent au sujet de l’A/B testing concerne son impact sur le référencement naturel. Il faut rappeler tout d’abord que les solutions d’A/B testing n’impacte pas négativement vos positions dans les moteurs de recherche. En effet, les modifications sont généralement appliquées côté client : le navigateur de l’internaute se charge d’exécuter des instructions Javascript que les robots d’indexation et les crawlers ne lisent bien souvent pas. Et quand bien même certains peuvent parfois les lire (ne sous estimons pas Google), la nature des modifications  apportées lors d’un test A/B n’a généralement pas pour vocation à tromper les moteurs de recherche. Pour voir la position officielle de Google au sujet des tests A/B et avoir quelques conseils, nous vous suggérons de lire l’article suivant : googlewebmastercentral.blogspot.fr/2012/08/website-testing-google-search.html

Améliorer vos pages, la clarté de l’offre, l’accès aux informations ou les performances techniques de votre site ne peut avoir qu’un impact positif sur l’expérience utilisateur. Or les moteurs de recherche, et Google en tête, accorde de plus en plus d’importance aux critères d’usage (taux de rebond, nombre de pages consommées, temps passé, comportement de navigation entre les pages de résultats de recherche du moteur et vos pages…).  Améliorer votre site de manière continue, grâce à l’A/B testing, ne pourra jamais nuire à votre référencement naturel et pourra vous apporter un plus, difficilement quantifiable pour les moteurs de recherche, mais substantiel pour vos utilisateurs.

L’auteur

alixAlix de Sagazan – directrice associée chez AB Tasty, application d’A/B testing et de personnalisation des contenus. Alix est la co-fondatrice d’AB Tasty, une start-up qui a développé son propre outil d’A/B Testing afin de permettre aux équipes marketing de réaliser elles-mêmes leurs tests A/B. Fière de sa position de leader du domaine en France, elle a maintenant l’ambition de conquérir l’Europe.

Coordonnées : www.abtasty.comTwitter @abtasty  – FacebookGoogle+ – Linkedin – Viadeo.