Tout
d’abord, il faut préciser au vu du titre relativement vindicatif
qu’aucune bannière ou landing page n’ont été maltraitées pendant la
rédaction de l’article. Nous autres webmarketeurs, nous sommes certes
des soldats mais uniquement quand il s’agit de conversion. Et pour
travailler la conversion nous n’avons pas de religion : il y a ceux
qui fonctionnent à l’instinct et ceux qui s’appuient  sur une
méthodologie de test. Cet article tente d’expliquer pourquoi le test est
bon pour un business et ce qu’il peut apporter globalement au quotidien
d’une entreprise...

Lecteur, je te propose tout d’abord de commencer par éprouver ton
intuition sur un exemple concret : la version électronique du journal
The Boston Globe a testé  les 2 versions de sa page de conversion à
l’abonnement (modification de mise en page) présentées plus bas. Quelle
est celle qui a converti le plus ?  (La réponse se trouve en fin
d’article).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Les tests – qu’est ce qu’ils changent ?

Le résultat d’un test c’est un peu comme une Scarlett Johansson ou un
Ryan Gosling, on leur dit difficilement Non. Lorsqu’une question un peu
cruciale agite une entreprise et qu’il n’y a pas de réponse évidente,
chacun y va de sa suggestion, de son opinion – un tsunami submerge votre
boîte email et souvent c’est l’avis du plus gros salaire qui prend le
dessus. (ou de celui qui est suffisamment payé pour devoir se mouiller).

Le test doit permettre de faire entendre la voix du client/de
l’utilisateur et en passant de faire la nique au plus gros salaire (très
respectueusement). Des faits et des preuves contre des intuitions et
des doigts mouillés.

Les tests – de quoi parle t’on exactement ?

La méthodologie de test peut se retraduire essentiellement de 2 façons :

• EN CREATION : les alpha/bêta tests ou prototypes

Ils consistent en la création d’une version minimaliste d’un produit
qui comporte souvent encore des bugs qui est rendue publique à un nombre
limité de personnes pour obtenir en retour leur avis, suggestions et
mesurer des comportements (taux de conversion à l’inscription,
engagement, taux de rétention, …)

Ils participent beaucoup de la philosophie dite Lean (maigre) ou arriver à produire que ce qui a de la valeur pour le client.

• EN OPTIMISATION : les tests statistiques sous la forme d’A/B tests ou tests multivariés

Ils consistent en la création de deux versions d’un élément à tester
(une page, un email, une bannière,…) – un original et une variation de
l’original. Ces 2 versions sont présentées à 2 échantillons appariés et à
l’issu du test on peut connaître la version qui a le mieux servi
l’objectif poursuivi (le taux de conversion par exemple). Lorsqu’il
s’agit d’un test multivarié, l’on va tester simultanément plusieurs
versions (A, B, C …) de plusieurs variables (le bouton, le formulaire,
l’accroche…).

Comment conduire un test ?

On parlera ici essentiellement des tests en phase d’optimisation plus
simples à appréhender, la méthodologie pour les tests type prototype
pourrait à elle seule faire l’objet d’un autre long article.

1) les pré-requis

Les deux points essentiels à couvrir avant de lancer un test A/b ou
multivarié sont de choisir le ou les éléments à tester et ensuite de
poser ses hypothèses de départ que l’on cherchera à valider (autrement
dit, les comportements que l’on s’attend à retrouver et des objectifs
chiffrés plus ou moins précis).

En règle générale, l’on va chercher à tester les éléments suivants :

• Les textes, couleurs et forme des boutons de validation aussi
  appelés Call to Action ( « Obtenir mes 30 jours gratuits » à la place de
  « Je m’inscris » par exemple) ;
• Les images (illustration, VS photo ou bien des hommes ou une représentation symbolique avec des objets) ;
• Les accroches (notamment dans le cadre de page d’atterrissage – lire mon article à ce sujet) ;
• Les incentives (une offre d’essai de 7 jours au lieu de 3 jours par exemple) ou un pourcentage de réduction.

Pour aller plus loin, un article sur  les éléments qui impactent la conversion en e-commerce à tester pour booster ses ventes.

Les hypothèses de départ vont être les objectifs que l’on assigne à son expérience + le degré de confiance recherché.

Exemple : Le Boston Globe a voulu tester si le fait de remonter au
dessus de la pliure de la page le bouton call to action allait améliorer
leur taux de transformation (et donc par extension si le fait
d’augmenter la visibilité du bouton a un impact positif sur la
conversion). L’hypothèse va conditionner directement le test à mettre en
oeuvre et dans tous les cas elle doit être partagée et bien définie en
amont du test. Si le Boston Globe avait cherché à améliorer la
conversion, il aurait pu tester différentes versions de son bouton call
to action par exemple et non modifier son emplacement dans la page.

2) les outils pour faire du test

Pour mettre en place des tests AB ou multivariés vous pouvez par exemple utiliser l’outil tests de contenu inclus dans google analytics (gratuit), AB tasty ou encore Omniture.

3) Analyser les résultats

Cette partie est la plupart du temps pris en charge par l’outil qui fait tourner le test.

Les paramètres à contrôler sont le taux de confiance (entre 95% et
99%) ou l’intervalle de confiance – Il donnera une fiabilité statistique
plus ou moins grande aux résultats de votre analyse et la taille de
l’échantillon qui va subir le test (surtout chez google analytics).

Vous pourrez par la suite vérifier la corrélation entre les 2
variables testées (et donc valider si vos résultats sont significatifs) à
l’aide d’un test du khi-deux par exemple.
Ressource : un calculateur du Khi-deux

* Réponse : Les 2 versions ont enregistré un taux de
conversion très similaire malgré un emplacement du bouton call to
action très différent. Vous aviez deviné ? Bravo – d’autres tests
existent sur le site anglophone whichtestwon.com si cela vous intéresse.