Le test A/B est l'un des outils les plus directs pour l'optimisation du taux de conversion en e-commerce. Il produit de vraies preuves de ce qui marche dans votre boutique, avec vos clients. Pour une introduction complète à l'optimisation du taux de conversion et à l'importance d'améliorer ce taux autant que d'augmenter le trafic, lisez qu'est-ce que l'optimisation du taux de conversion et pourquoi c'est important.
Qu'est-ce qu'un test A/B pour une boutique en ligne ?
Un test A/B répartit vos visiteurs en deux groupes et montre à chacun une version différente d'une page ou d'un élément de page. Un groupe voit la version d'origine, appelée contrôle. L'autre voit la version modifiée, appelée variante. Le changement porte sur un seul élément précis : le texte d'un bouton, la mise en page d'une page produit ou l'emplacement d'un badge de confiance. Tout le reste reste identique.
Les visiteurs parcourent la boutique comme d'habitude. Ils ne savent pas qu'ils participent à un test. À la fin de la période de test, vous comparez les taux de conversion des deux groupes et vous déterminez quelle version a le mieux fonctionné. Comme les deux versions tournent en même temps avec un trafic comparable, les facteurs extérieurs comme la saisonnalité ou un changement dans votre publicité touchent les deux groupes de la même façon. La différence que vous constatez vient de votre changement, pas du moment.
Pourquoi le test A/B compte-t-il pour la conversion en e-commerce ?
Chaque changement que vous faites dans votre boutique est un pari. Vous pariez que la nouvelle description produit convertira mieux, que le paiement simplifié réduira les abandons, que le bouton déplacé recevra plus de clics. Sans test, vous n'avez aucun moyen de savoir si le pari est gagné. Les ventes peuvent augmenter pour des raisons sans rapport avec votre changement. Ou baisser pour la même raison.
Le test A/B transforme les paris en décisions. Vous disposez de données qui montrent, dans une marge mesurable, si le changement a eu un vrai effet. Cela vous protège de deux erreurs courantes et coûteuses. La première est de croire qu'un changement a aidé alors que ce n'est pas le cas. La seconde est d'abandonner un changement qui fonctionnait parce que vous ne lui avez pas attribué l'amélioration.
L'argument financier est simple. Une boutique qui convertit un pour cent de ses visiteurs et passe à deux pour cent a doublé son chiffre d'affaires avec le même trafic, sans dépenser plus en publicité. Les tests A/B menés de façon systématique sont le chemin le plus fiable vers ces gains.
Que peut-on tester en A/B dans votre boutique en ligne ?
Presque tout ce qu'un visiteur voit peut être testé. Certaines zones de votre boutique pèsent plus que d'autres sur la conversion, et c'est sur elles que doivent porter vos premiers tests.
Pages produit
La page produit est l'endroit où se prennent la plupart des décisions d'achat. Parmi les candidats à fort impact : l'image principale du produit, le titre du produit, le texte et l'emplacement du bouton d'ajout au panier, la longueur et la structure de la description, la position des avis clients, et le fait d'afficher le prix avec un contexte comme un prix de comparaison ou un message de seuil de livraison. Pour mieux comprendre ce qui rend une page produit efficace, lisez comment concevoir des pages produit qui donnent envie d'acheter.
Parcours de paiement
Le paiement est l'endroit où les boutiques perdent des clients qui avaient déjà décidé d'acheter. Parmi les tests utiles : paiement en une page ou en plusieurs étapes, création de compte obligatoire ou paiement en invité, nombre et ordre des champs du formulaire, et emplacement du récapitulatif de commande dans le parcours. Les changements au paiement donnent souvent des résultats plus rapides et plus nets que ceux sur les pages produit, car l'intention du visiteur est déjà établie à ce stade. Pour le détail des choix de conception d'un paiement, lisez comment concevoir une page de paiement qui réduit les abandons.
Page d'accueil et navigation
Votre page d'accueil et votre navigation façonnent la première impression des visiteurs et le chemin qu'ils prennent vers vos pages produit. Testez le titre de la page d'accueil, les produits ou collections mis en avant en haut de page, l'emplacement des bandeaux promotionnels, et la question de savoir si la navigation par catégories fonctionne mieux avec un menu permanent ou un ensemble de vignettes visibles. Les changements ici touchent tout le trafic qui traverse votre boutique, donc même de modestes améliorations ont une large portée.
Appels à l'action
Le texte, la couleur, la taille et l'emplacement d'un bouton influencent tous la décision du visiteur de passer à l'étape suivante. « Ajouter au panier » et « Acheter maintenant » sont les paires de boutons les plus souvent testées. Vous pouvez aussi tester si l'ajout d'un message d'urgence près d'un bouton (« Plus que 3 en stock ») ou d'une preuve sociale (« Plus de 200 commandes cette semaine ») change le taux de clics.
Affichage des prix et offres
La façon de présenter les prix influence les décisions d'achat au-delà du prix lui-même. Testez si l'affichage du prix d'origine barré à côté du prix soldé augmente les conversions par rapport au seul prix soldé. Testez si un message « livraison gratuite dès X d'achat » affiché près du panier génère des commandes plus importantes. Testez si une garantie de remboursement montrée sur la page produit, et pas seulement en pied de page, change le taux de finalisation du paiement.
Comment mener un test A/B ?
Formulez une hypothèse
Chaque test commence par une question dont la réponse est mesurable. « Si je remplace l'image du produit par une photo d'ambiance qui le montre en situation, plus de visiteurs cliqueront-ils sur ajouter au panier ? » Cette question définit ce que vous changez, ce que vous attendez et comment vous saurez si cela a marché. Écrivez l'hypothèse avant de commencer. Un test sans hypothèse n'est qu'un changement sans suivi.
Choisissez votre indicateur de réussite
Définissez l'indicateur que vous mesurez avant le début du test. Pour la plupart des tests e-commerce, il s'agit du taux de conversion à une étape précise : taux d'ajout au panier, taux de début de paiement ou taux d'achat finalisé. Choisissez l'indicateur qui correspond directement à l'élément testé. Si vous testez un élément de page produit, mesurez son effet sur le taux d'ajout au panier. Si vous testez un élément du paiement, mesurez le taux de finalisation du paiement. Prendre le chiffre d'affaires global de la boutique comme indicateur ajoute trop de bruit venant des autres parties de l'entonnoir.
Mettez le test en place
Utilisez un outil de test A/B pour créer votre variante et répartir le trafic entre les deux versions. Une répartition 50/50 est la norme. Laissez votre boutique fonctionner normalement pendant le test. Évitez de lancer de grosses promotions ou de modifier fortement votre publicité tant qu'un test est en cours, car cela change le comportement des visiteurs de façon inégale entre les deux groupes et rend les résultats difficiles à interpréter.
Laissez le test aller à son terme
N'arrêtez pas le test trop tôt parce qu'une version semble gagner. Les premiers résultats sont souvent trompeurs. Le comportement des visiteurs varie selon le jour de la semaine, et les tendances des premiers jours ne se confirment souvent pas après une ou deux semaines complètes. S'arrêter tôt parce qu'une version paraît prometteuse augmente énormément le risque d'agir sur un faux positif. Laissez le test tourner jusqu'à atteindre la taille d'échantillon visée.
Analysez et appliquez le résultat
Quand vous avez assez de données, comparez les taux de conversion du contrôle et de la variante. Si la variante dépasse le contrôle à un niveau statistiquement significatif, appliquez le changement. Si les résultats ne permettent pas de conclure, le changement n'a eu aucun effet mesurable : gardez l'original et choisissez un autre élément à tester. Si la variante a été moins bonne, restez sur l'original et reprenez votre hypothèse. Chaque résultat vous apprend quelque chose d'utile.
Combien de temps faut-il laisser tourner un test A/B ?
Deux facteurs déterminent la durée d'un test. L'un est votre volume de trafic. L'autre est la taille de l'amélioration que vous cherchez à détecter.
Les petites améliorations demandent plus de trafic pour être détectées de façon fiable. Si votre boutique convertit à deux pour cent et que vous voulez détecter une amélioration relative de 20 pour cent, il vous faut nettement plus de visiteurs que pour détecter une amélioration de 50 pour cent. Pour la plupart des boutiques avec un trafic modéré, le minimum recommandé est de deux à quatre semaines. Les boutiques très fréquentées peuvent atteindre la significativité plus vite. Celles qui le sont peu peuvent avoir besoin de plus de temps.
Comme point de départ pratique, visez au moins 100 conversions par variante avant de tirer des conclusions. Avec un taux de conversion de deux pour cent, cela signifie au moins 5 000 visiteurs par variante. Si votre boutique ne génère pas un tel trafic dans un délai raisonnable, la comparaison avant et après devient une alternative plus réaliste : changez une chose, mesurez pendant trois à quatre semaines et comparez avec la même période du mois précédent.
La règle la plus importante est de fixer la taille d'échantillon visée avant le début du test et de ne pas regarder les résultats avant de l'avoir atteinte. Regarder tous les quelques jours et s'arrêter quand une version semble devant fait grimper votre taux de faux positifs bien au-delà de ce que la seule significativité statistique laisserait supposer.
Comment savoir si les résultats de votre test A/B sont fiables ?
La significativité statistique est la mesure qui indique si la différence entre vos deux versions reflète probablement un vrai effet plutôt qu'une variation due au hasard. Les outils de test l'expriment en général sous forme de niveau de confiance. Un niveau de confiance de 95 pour cent signifie qu'il y a cinq pour cent de chances que le résultat soit dû au hasard. Pour la plupart des décisions e-commerce, 95 pour cent de confiance suffit pour agir.
Vérifiez aussi les facteurs extérieurs qui ont pu fausser le test. Un test mené pendant une grande période de promotions, une période où votre publicité a beaucoup changé ou une semaine où votre principale source de trafic a évolué peut donner des résultats peu représentatifs des performances normales de la boutique. Si un événement important a eu lieu pendant le test, notez-le avant d'agir sur le résultat.
Une vérification de plus consiste à regarder les indicateurs secondaires à côté de l'indicateur principal. Si votre variante a un taux d'ajout au panier plus élevé mais un taux de finalisation du paiement plus bas, elle attire peut-être des visiteurs moins décidés au lieu d'en convertir davantage en acheteurs. Une variante gagnante doit montrer une amélioration à l'étape visée sans dégradation notable ailleurs dans l'entonnoir.
Quelles erreurs rendent les tests A/B peu fiables ?
Tester plusieurs éléments à la fois est l'erreur la plus courante. Si vous changez l'image du produit, le titre et la couleur du bouton dans le même test, vous ne pouvez attribuer le résultat à aucun de ces changements. Menez un test par élément et gardez tout le reste constant.
S'arrêter trop tôt est le deuxième problème le plus fréquent. Une variante qui semble gagner pendant les trois premiers jours peut ne montrer aucune différence, voire s'inverser, après deux semaines complètes. Engagez-vous sur la durée prévue avant de commencer et n'en déviez pas.
Tester trop tôt des pages peu fréquentées est un troisième piège. Si votre page produit reçoit 50 visiteurs par semaine, atteindre 100 conversions par variante avec un taux de conversion de deux pour cent prendrait de nombreux mois. Privilégiez d'abord vos pages les plus fréquentées, et passez aux pages moins visitées seulement après avoir obtenu les gains disponibles en haut de la liste.
Ignorer ce que vous savez déjà est aussi un problème. Le test A/B est plus efficace quand il s'appuie sur des données montrant où les visiteurs décrochent déjà, plutôt que sur des essais au hasard. Servez-vous de vos statistiques pour repérer les pages et les étapes où le plus de visiteurs partent sans convertir. Ce sont les bons endroits où concentrer vos tests. Pour un guide pratique sur les départs des visiteurs dans votre boutique, lisez pourquoi les acheteurs abandonnent leur panier et ce que vous pouvez faire.
Que tester en premier ?
Commencez là où le plus de visiteurs perdent leur intérêt. Pour la plupart des boutiques, c'est la page produit ou le paiement. Le paiement est souvent la priorité, car les visiteurs qui y arrivent ont déjà montré une intention claire. Un changement qui améliore la finalisation du paiement, même d'un petit pourcentage, touche chaque visiteur arrivé jusque-là.
Après le paiement, concentrez-vous sur vos pages produit les plus fréquentées. Un changement sur une page produit qui reçoit 3 000 vues par mois a plus d'impact potentiel que le même changement sur une page qui en reçoit 100. Priorisez selon la portée potentielle, pas selon les pages qu'il vous est le plus agréable de travailler.
La confiance est un autre domaine où les tests sont souvent payants. Beaucoup de boutiques perdent des conversions non pas à cause d'un élément précis de la page, mais parce que les visiteurs ne se sentent pas assez en confiance pour aller jusqu'au bout. Tester l'emplacement et la présentation des signaux de confiance peut donner des résultats significatifs. Pour un aperçu des signaux de confiance qui comptent le plus en e-commerce, lisez comment utiliser les signaux de confiance dans votre boutique en ligne.
Comment WEMASY soutient vos tests de conversion
Un bon test A/B commence par des données de référence fiables. Vous devez connaître votre taux de conversion actuel, savoir où les visiteurs décrochent et quelles pages sous-performent avant de pouvoir formuler une hypothèse utile et mesurer si un test a changé quelque chose. L'outil Statistiques et analyses de WEMASY suit les visites, les performances des pages et le comportement de conversion dans votre boutique, et vous donne les chiffres de référence sur lesquels reposent les tests. Le système e-commerce fournit les données de commande qui servent à mesurer les achats finalisés pendant les périodes de test. Découvrez l'ensemble des fonctionnalités dans les offres.
Questions fréquentes
Puis-je faire un test A/B si ma boutique a peu de trafic ?
Un faible trafic rend plus difficile d'atteindre la significativité statistique dans un délai raisonnable. Si votre boutique reçoit moins de 1 000 sessions par semaine, un test peut mettre des mois à atteindre la taille d'échantillon nécessaire pour des résultats fiables, avec un taux de conversion e-commerce typique. Dans ce cas, des comparaisons avant et après sur une période cohérente sont une alternative pratique. Changez une chose, mesurez pendant trois à quatre semaines et comparez le résultat à la même période du mois précédent. C'est moins précis qu'un test A/B contrôlé, mais plus instructif que de faire des changements sans aucune mesure. Avec le créateur de site web de WEMASY, vous pouvez le configurer directement sur votre boutique.
Puis-je mener plusieurs tests A/B en même temps ?
Oui, mais seulement sur des pages différentes ou des éléments bien séparés qui n'interagissent pas. Tester le titre d'une page produit et la mise en page du formulaire de paiement en même temps est généralement sans risque, car les deux tests concernent des pages différentes et des moments de décision différents dans l'entonnoir. Tester deux éléments différents d'une même page en même temps pose le même problème que tester plusieurs éléments dans un seul test : vous ne pouvez pas isoler quel changement a causé quel résultat.
Quelle est la différence entre un test A/B et un test multivarié ?
Un test A/B compare deux versions d'un seul élément : l'original et une variante. Un test multivarié compare plusieurs éléments modifiés en même temps, en passant en revue toutes les combinaisons possibles pour trouver quel ensemble de changements donne le meilleur résultat. Le test multivarié demande beaucoup plus de trafic pour arriver à des conclusions fiables, car les visiteurs sont répartis entre davantage de variantes. Pour la plupart des boutiques, le test A/B est l'approche la plus pratique. Le test multivarié convient mieux aux boutiques très fréquentées qui ont déjà fait les améliorations évidentes grâce aux tests A/B classiques et veulent explorer les interactions entre plusieurs éléments de page à la fois.
Et si je dois modifier autre chose dans ma boutique pendant un test ?
Les petites modifications sans rapport avec la page testée ne posent en général pas de problème. Les changements qui touchent les pages ou les éléments de votre test en posent un, car ils ajoutent une deuxième variable susceptible d'influencer vos résultats. Si vous devez faire un changement important sur la page testée, l'option la plus propre est d'arrêter le test, d'appliquer le changement, de laisser la boutique se stabiliser quelques jours puis de relancer le test. Il vaut aussi mieux éviter de lancer une promotion ou une grosse campagne publicitaire pendant un test, car cela modifie le comportement des visiteurs d'une façon qui peut ne pas toucher les deux groupes de la même manière.
Ai-je besoin d'un outil de test A/B dédié pour mener des tests ?
Un outil de test dédié automatise la répartition du trafic, suit les données de conversion par variante, calcule la significativité statistique et évite qu'un même visiteur voie les deux versions. Sans outil, vous devriez mettre tout cela en place à la main, ce qui est source d'erreurs et donne des résultats moins fiables. Si votre boutique ou votre système de site n'inclut pas de test A/B natif, des outils de test tiers peuvent être ajoutés à la plupart des boutiques. L'investissement vaut la peine si vous prévoyez de tester régulièrement, car la fiabilité des résultats dépend beaucoup de la façon dont la répartition du trafic et la collecte des données sont gérées.