En tant qu’e-commerçant, vous réalisez des ventes, mais n’arrivez-vous pas encore à déterminer les produits qui marchent spécifiquement sur votre site ? Avec l’augmentation des coûts de publicité, ce n’est pas toujours facile. Il devient donc de plus en plus difficile de dépenser plus d’argent et d’acquérir un client rentable. C’est là qu’intervient l’A/B testing pour vous aider. Le test A/B est un moyen ou une méthode principale qui vous permet d’augmenter les revenues de votre boutique sans dépenser plus d’argent. Qu’est-ce que l’a/b testing ? Comment le faire sur votre boutique Shopify ? Quels sont les éléments les plus importants à tester ? Quels outils d’A/B testing peuvent vous aider à augmenter vos ventes ? Voici un guide qui répondra à toutes ces préoccupations.
A/B testing : C’est quoi ?
L’A/B testing ou le test A/B est une méthode qui permet de présenter aux visiteurs d’un site web deux différentes versions d’une même page. Au cours du test, différents éléments peuvent être analysés pour déterminer la version la plus performante qui offre le plus grand nombre de conversions. Donc, en faisant l’A/B testing sur votre boutique Shopify, vous présentez la version A d’une certaine page à la moitié des visiteurs et la version B à l’autre moitié.
Cette procédure vous permet donc de prendre des décisions sur la base des données que vous obtenez afin d’améliorer sans cesse les performances et la croissance de votre boutique Shopify. En réalité, sans les données que vous obtenez grâce à l’A/B testing, vous ne ferez que deviner ce qui marche réellement pour vous. L’objectif de votre test sera donc de vous permettre de déterminer la version qui permet de réaliser le plus de ventes. Ainsi, sur la base de ces données, vous serez plus apte à prendre des décisions commerciales plus judicieuses et à générer plus de revenus à partir du trafic que vous avez déjà.
Quels sont les différents types d’A/B testing ?
Maintenant que nous avons vu la définition de l’a/b testing, voyons les différents types de tests qui existent.
Le Split testing
Ici, il s’agira de comparer deux différentes versions d’une page utilisant différentes adresses URL. Donc, avec ce type de test, le visiteur sera redirigé vers une autre page au lieu de rester sur la même.
L’A/B/n testing
Le test A/B/n concerne la version plus large de l’A/B testing. Il vous permet de tester plus de deux versions d’une même page à partir d’une seule variante. À titre d’exemple, vous pouvez choisir d’introduire entre autres trois ou quatre différentes variantes au cours du test. Ainsi, cela affectera la manière dont vous diviserez votre échantillon. Quoi qu’il en soit, il n’y a qu’une seule variante qui changera d’une version à une autre à l’égard de la version A.
Le test multi-variable
Le test multi-variable ou le Multivariate testing se diffère légèrement de l’A/B/n testing. Il vous permet de comparer conjointement plusieurs versions d’une page en testant collectivement toutes les combinaisons de variantes possibles. Le test multi-variable est donc plus complet que le test A/B/n. Vous pouvez l’utiliser pour tester les modifications apportées à des éléments spécifiques d’une page, tandis que l’A/B/n testing vous permet de tester des versions complètement différentes d’une page les unes par rapport aux autres. Ce type de test vous permet donc de déterminer la plus performante de vos différentes combinaisons de variantes. À noter que ce type de test s’adapte plus aux boutiques qui génèrent un trafic important.
Pourquoi faire un A/B testing sur Shopify ?
L’A/B testing présente de nombreux avantages. L’utiliser vous permet de tester plusieurs variantes afin d’optimiser vos performances en générale et votre taux de conversion en particulier. Au travers des tests comparatifs, vous pourrez déterminer la combinaison qui peut efficacement booster votre activité parmi celles que vous avez développées sur votre boutique.
En revanche, il peut arriver que votre test ne soit pas un succès. Même si c’est le cas, il demeure toujours utile. Cela vous permet d’améliorer vos progrès, car vous découvrez de nouvelles informations essentielles. Vous découvrez des éléments qui vous échappaient dans les rouages internes de votre boutique. Ainsi, exploitant les informations obtenues grâce à vos résultats, vous pouvez mieux faire, et obtenir à l’avenir des résultats appréciables.
Exemple de l’A/B testing
Supposons que vous souhaitiez augmenter le nombre d’inscriptions sur votre boutique Shopify en testant les mots d’actions incitant au clic. Il y aura donc A et B, les deux versions à tester. Vous allez donc tester l’efficacité de la version A sur un échantillon représentant la moitié des visiteurs. La version B sera également testée sur le reste des visiteurs de la boutique.
Pour la version A, vous pouvez donc utiliser un mot d’action comme « free trial ». Pour la version B, vous pouvez mettre un verbe d’action tel que « Try it free ». La version de la page qui va générer le plus d’inscriptions est celle que vous considérerez comme la plus performante. Elle remporte donc l’A/B testing, et c’est elle que vous installerez comme version permanente de la page en question.
Par ailleurs, pour vous assurer de l’efficacité de votre test, il faudra intégrer un certain nombre d’indicateurs clés. Par exemple, pour analyser la version de la page générant le taux de conversion le plus élevé, il faudra inclure d’autres facteurs. Entre autres, des éléments tels que : le nombre de visites, le montant des achats effectués, le temps moyen passé sur la page, etc. De même, vous devez vous assurer de mener le test sur le long terme.
Quels éléments tester sur votre boutique Shopify ?
Il n’existe pas d’éléments absolus à tester sur une boutique. En tant qu’e-commerçant, vous ne faites forcément pas face aux mêmes problèmes. Chaque cas se diffère donc d’un autre. Les éléments à tester dépendent entre autres de votre clientèle, de vos données, et d’autres éléments sur votre boutique. Déterminer les objectifs que vous souhaitez atteindre et les mesures à analyser vous aidera également à décider des éléments à tester. Toutefois, voici quelques propositions.
- L’expérience utilisateur ;
- Les intitulés et titres ;
- Le Call-to-Action ;
- Les images ;
- La page d’accueil ;
- Le Design ou une fonctionnalité particulière ;
- Les formulaires de contact ;
- Les questionnaires de satisfaction ;
- La structure de pages ;
- Les photos ou vidéos sur une fiche produit ;
- Etc.
A/B testing : Comment le mettre en place sur Shopify ?
Voici comment mettre en place un A/B testing sur votre boutique.
Choisir l’élément à tester
Quelles variantes souhaitez-vous tester ? Pour vérifier l’efficacité d’un élément que vous avez changé, peut-être devriez-vous choisir une seule variante pour mesurer sa performance. Sans quoi, vous ne saurez pas exactement l’élément qui est à la base des changements observés. Il est vrai que vous avez la possibilité de tester plus d’une variante pour une seule page. Toutefois, vous devez vous assurer de les tester simultanément.
Voici quelques variantes que vous pouvez inclure dans votre A/B testing :
- Les titres de vos pages ;
- Les images présentes sur votre Landing page ou dans vos contenus ;
- La couleur d’un bouton d’appel à l’action ;
- Les emails ;
- La position des boutons d’appel à l’action ;
- Les prix ;
- Le nombre de champs de vos formulaires ;
- Etc.
Définir votre objectif
Quel objectif souhaiterez-vous atteindre en faisant votre test ? Il est vrai qu’avec un test A/B, vous pouvez obtenir plusieurs informations. Toutefois, pour ne pas vous éparpiller, choisissez une variante sur laquelle vous concentrez. Quel élément souhaiterez-vous analyser par exemple si votre objectif est de modifier le titre de votre page ? Est-ce le nombre de visites ou le taux de conversion sur cette page ? D’où l’importance de déterminer de manière précise l’objectif que vous souhaitez atteindre. À la suite de cela, vous pourriez mettre en place une hypothèse ou un scénario vous permettant d’analyser vos résultats sur la base de cette approximation.
Faire un seul test à la fois
Tester plusieurs choses à la fois pour une seule campagne peut semer de la confusion dans vos résultats. Supposons que pour une campagne, vous souhaitiez tester une variante sur une landing page. Cependant, dans le même temps, vous lancez le test d’une campagne e-mail dirigeant vers ladite page. Comment saurez-vous alors exactement le paramètre qui fait augmenter les leads ? Il vous sera compliqué de le déterminer.
Créer la version A et B du test
Avec les étapes précédentes, vous pouvez vous servir des informations à votre disposition pour configurer les différentes versions que vous souhaitez tester. La version A représente la page web que vous utilisez dans le moment présent. En partant de cette version, vous allez créer la version B qui constitue celle que vous souhaitez tester.
Par exemple, si vous souhaitez savoir si le design d’une page a un impact sur l’engagement des internautes, configurez la version A avec un appel à l’action central sur la page, mais avec un design pas très attrayant. Ensuite, créez la variante qui ne vise pas l’appel à l’action, mais dont le design présente l’intérêt du produit.
Déterminer le volume de l’échantillon
Dans le but de déterminer le volume de votre échantillon, vous considérerez l’outil que vous allez utiliser de même que du type d’A/B testing que vous avez choisi. La division peut varier en fonction de l’outil que vous utilisez. Toutefois, certains outils vous permettent de diviser instantanément le trafic entre les différentes versions que vous avez. Ainsi, chaque version reçoit un échantillon aléatoire de visiteurs. Par exemple, si vous voulez créer des campagnes d’emailing, l’outil A/B testing Sendinblue se charge d’envoyer chaque version exactement à la moitié de l’échantillon.
De même, si vous souhaitez faire l’A/B testing des Thumbnail YouTube (miniatures des vidéos YouTube), vous pouvez utiliser l’outil TubeBubby. Cela vous permettra de savoir la version à utiliser pour obtenir des résultats optimaux afin d’améliorer le taux de clics sur vos vidéos.
Spécifier la durée du test
Pourquoi le timing est important avec l’A/B testing sur Shopify ? La durée du test peut varier, mais il est quand même important de le spécifier. Choisir une période trop courte pourrait amener à obtenir des résultats limités et erronés pour des analyses pertinentes. De même, un cycle trop long présenterait l’inconvénient d’être faussé. L’idéal serait peut-être de l’effectuer durant au moins deux cycles économiques complets.
Par ailleurs, vous devez également tenir compte du fait que les habitudes d’achat des clients peuvent changer en fonction du jour de la semaine. De même, il y a certains clients qui ne pourront effectuer leurs achats qu’à des jours précis. N’oubliez pas que certains facteurs externes comme le temps, les saisons, les événements et autres peuvent avoir un impact significatif sur les ventes.
Choisir la méthode pour définir la version gagnante
Sur quelle base choisirez-vous la version qui gagne ? Est-ce par le meilleur taux d’ouverture ? Le meilleur taux de clics ? Le nombre de pages vues par les visiteur ? Définissez cela !
La significativité statistique : Analyser vos résultats des tests
Vérifier la fiabilité de vos tests grâce à l’a/b testing significance formula est important. La signification statistique est la probabilité qu’une variante soit plus performante que l’autre à long terme. Plus le pourcentage de signification statistique est élevé lors d’un test, moins vos résultats ont la chance d’être du hasard. Vous pouvez utiliser un outil pour mesurer la signification statistique. Obtenir au moins 95 % de signification statistique prouve la pertinence de vos résultats.
Choisir un outil de l’A/B testing
Comme mentionné dans l’article, il existe plusieurs outils capables de vous aider à mener convenablement votre test. Voici quelques-uns.
- Google Analytics ;
- Google Optimize ;
- Optimizely ;
- VWO ;
- AB Tasty ;
- Nelio for A/B Testing WordPress;
- Etc.
Par ailleurs, sachez que vous pouvez aussi faire de l’A/B Testing Facebook. Il existe plusieurs manières pour créer des tests A/B sur Facebook en fonction de la variable que vous cherchez à tester.
Implémenter les versions gagnantes
Une fois que vous avez mis en place vos tests, analysez vos résultats, et si l’une des variantes dépasse avec certitude la version originale, mettez-la en exécution. Ensuite, il faudra veiller à ce que les résultats obtenus durant le test se confirment sur le long terme.
Pourquoi suivre une formation A/B testing ?
Un a/b testing training offre plusieurs avantages. Avec une formation, vous découvrirez les stratégies et les approches qui fonctionnent. De plus, vous connaîtrez les pièges et les procédures pour les éviter. En suivant une formation, vous saurez utiliser l’A/B testing afin de décider des changements qui méritent d’être mis en application sur votre boutique. Ainsi, vous baserez vos décisions sur des données réelles plutôt que de vous fier à l’intuition. Il peut être difficile de concevoir de bons tests A/B et de tirer des conclusions valables. Vous ne pouvez presque jamais mesurer exactement ce que vous voulez savoir. Il faut donc trouver de bons indicateurs, ce que vous apprendrez dans une formation.
De même, vous devez également utiliser diverses techniques statistiques pour vous assurer que les résultats que vous obtenez ne sont pas dus au hasard. Une formation vous guidera tout au long de ce processus. Ainsi, vous serez prêt à prendre des décisions cruciales qui pourraient à l’avenir affecter votre boutique de manière significative.
En résumé
Vous ne devez pas considérer l’A/B testing comme l’absolu de toute stratégie de conversion. Par exemple, si vous avez une nouvelle boutique ou que le nombre de vos visites est faible, vous n’êtes pas obligé d’effectuer un A/B testing. Cela ne signifie pas que l’A/B testing n’est pas utile pour une nouvelle entreprise. Vous risquez simplement d’avoir des résultats moins précis et moins pertinents. Quoi qu’il en soit, retenez que faire un A/B testing dépendra de la taille et des ressources de votre entreprise. Chaque scénario est différent et les objectifs ne sont pas les mêmes. Il faut donc opter pour une solution adaptée à vos besoins.
