Le Guide Ultime des A/B Testing pour l’E-Commerce

Dans le paysage numérique hautement concurrentiel d’aujourd’hui, les A/B testing sont devenus essentiels pour les entreprises qui s’efforcent d’obtenir un avantage gagnant.

Cela est particulièrement vrai dans le secteur de l’e-commerce, où chaque clic et chaque conversion comptent. L’expérience client étant une source de revenus potentiels, l’A/B testing est désormais un outil essentiel pour les marques d’e-commerce qui cherchent à personnaliser leurs offres pour répondre aux besoins spécifiques de leurs clients (et de leurs clients potentiels).

Si vous êtes curieux de savoir ce qu’est l’A/B testing et comment il peut renforcer votre boutique e-commerce, vous êtes au bon endroit. Dans ce guide, nous allons décomposer tout ce que vous devez savoir sur les tests A/B pour les marques d’e-commerce, y compris la terminologie de base associée aux tests A/B, ses avantages et ses applications pratiques. Vous rencontrerez même quelques marques qui atteignent de nouveaux sommets grâce aux enseignements tirés des tests A/B.

Qu’est-ce qu’un A/B testing ?

Si vous avez passé un peu de temps dans le secteur de l’e-commerce, il y a de fortes chances que vous connaissiez le concept d’A/B testing. Cependant, il se peut que vous ayez encore des questions persistantes sur le fonctionnement et les avantages de l’A/B testing.

Commençons donc par le commencement : Qu’est-ce qu’un A/B testing ?

Le test A/B ou split testing est une technique utilisée pour comparer au moins deux variantes d’un élément de marketing, comme une page web, une liste de produits, un processus de paiement ou un message e-mail.

Pour réaliser un A/B testing, vous devez diviser votre public cible en au moins deux groupes et présenter à chaque groupe une variation différente. Vous mesurez ensuite les résultats afin de déterminer la version la plus performante. Bien que les objectifs puissent varier en fonction de ce qui est testé, vous voudrez généralement rechercher la version qui génère le plus d’engagement et de conversions. Quels que soient les objectifs de votre entreprise, ces indicateurs vous aideront à les atteindre.

Quels sont les avantages de l’A/B testing pour l’e-commerce ?

Lorsqu’il est utilisé correctement, le split testing aide les marques à conserver une approche pointue et engageante, ce qui leur permet de garder une longueur d’avance sur un marché de plus en plus concurrentiel.

Il existe de nombreuses bonnes raisons d’effectuer un test A/B, mais soulignons quatre avantages qui démontrent l’importance de tester vos campagnes marketing :

Des décisions commerciales fondées sur des données

L’A/B testing est un outil précieux qui permet aux entreprises de faire des choix intelligents basés sur des données. En comparant les résultats des tests de plusieurs versions de campagnes marketing pour déterminer celles qui fonctionnent le mieux, les expérimentations et A/B testing aident les entreprises à trouver les variations les plus efficaces, à améliorer leurs stratégies et à créer des offres personnalisées qui améliorent l’expérience des clients.

Les tests A/B peuvent également contribuer à atténuer les risques liés à tout changement ou investissement commercial. Grâce aux tests A/B, vous pouvez avoir une meilleure idée de ce qui vous attend avant de vous engager dans votre prochaine campagne ou dans une mise à jour majeure de votre site web.

Amélioration de l’expérience client

Vos clients ont une opinion bien arrêtée sur les messages marketing qu’ils reçoivent. Les expérimentations et A/B testing permettent de tester chaque étape de votre expérience d’achat en ligne, de la mise en page du site web aux processus de paiement et tout ce qui se trouve entre les deux, afin que vous puissiez élaborer des messages marketing avec lesquels les clients souhaitent interagir.

Une bonne stratégie d’A/B testing permet à votre marque d’identifier et de mettre en œuvre des tactiques efficaces qui non seulement augmentent les taux d’engagement et de conversion, mais améliorent également l’expérience client dans son ensemble. En exploitant les données clients et les points de contact personnalisés tels que les recommandations produits, vous pouvez créer un parcours fluide qui favorise la satisfaction et la fidélisation des clients (ainsi que l’augmentation des ventes).

Aide au référencement

Saviez-vous que les clients potentiels générés par le référencement ont un taux de conclusion de 14,6 %? Pour transformer des visiteurs occasionnels en clients payants, votre référencement doit être de premier ordre. C’est pourquoi vous devez inclure les A/B testing dans votre arsenal marketing.

Lorsque vous testez les métabalises, les titres de page, les en-têtes, les structures d’URL et le placement des mots clés, vous obtenez les optimisations les plus efficaces pour le classement dans les moteurs de recherche. Les expérimentations et A/B testing donnent également aux marques d’e-commerce l’espace nécessaire pour expérimenter différentes stratégies de référencement, afin qu’elles puissent adopter les stratégies qui fonctionnent et laisser de côté celles qui ne fonctionnent pas.

Faciliter la stratégie marketing

Vous rêvez encore de votre campagne marketing finale ? Celle qui enregistre un nombre record de conversions et vous fait gagner des points auprès de votre patron ? Les tests A/B peuvent faire de ce rêve une réalité.

Lorsque vous testez des textes publicitaires, des lignes d’objet d’e-mail, des visuels, des boutons d’appel à l’action et bien plus encore, vous apprenez quels éléments trouvent un écho auprès de votre public. Grâce à tous ces enseignements, votre entreprise peut allouer ses ressources marketing de manière efficace, ce qui se traduit par des messages percutants, une augmentation des conversions et de l’engagement, et au final, une plus grande réussite. De plus, les A/B testing encouragent l’amélioration continue afin que vous puissiez maintenir l’efficacité de votre stratégie sur le long terme.

Où utiliser l’A/B testing pour l’e-commerce ?

Dans le monde féroce de l’e-commerce, l’optimisation de chaque aspect de votre boutique en ligne est nécessaire pour favoriser les conversions et fidéliser les clients. Des pages produits aux processus de paiement, voici quelques domaines d’un site e-commerce qui se prêtent bien aux A/B testing :

Appel à l’action (CTA)

Votre message a beau être remarquable, si vous n’attirez pas l’attention sur vos appels à l’action (CTA), vous ne parviendrez pas à conclure la vente. C’est pourquoi les CTA constituent un terrain fertile pour les A/B testing. Tout le monde veut savoir si ses CTA suscitent de l’intérêt, et les tests A/B peuvent vous apporter les réponses que vous attendez.

Les tests A/B permettent d’optimiser vos CTA en testant différents éléments tels que la formulation, la couleur, l’emplacement, la taille, le design ou les emojis. Vous voudrez également le tester sur différentes pages – votre CTA fonctionne-t-il aussi bien sur vos pages de produits que sur vos pages de catégories ou même sur vos posts de réseaux sociaux ? En expérimentant différentes variations, vous pouvez déterminer quel CTA génère les taux de clics et les conversions les plus élevés.

Visualisation rapide des produits

Lorsque vous parcourez des articles en ligne, il se peut que vous souhaitiez consulter rapidement les détails clés d’un produit sans quitter la page en cours. Dans ce cas, vous utilisez probablement les fonctions d’affichage rapide des produits.

Les tests A/B vous donnent les outils nécessaires pour optimiser les affichages rapides de produits de manière appropriée et découvrir quelle version conduit au comportement souhaité de l’utilisateur (par exemple, cliquer sur la page et acheter le produit). Envisagez de tester différentes mises en page, l’emplacement des détails du produit, les vidéos du produit et la taille des images afin de déterminer la version qui a le plus de succès.

Pop-ups promotionnels

Les fenêtres contextuelles ont eu une mauvaise réputation dans les premiers temps de l’internet. Toutefois, lorsqu’elles sont utilisées correctement, par exemple en mettant en place des fenêtres contextuelles sur le site, elles peuvent produire des résultats significatifs.

Lorsque vous effectuez des tests A/B sur vos pop-ups, faites attention à la conception, au message et aux incitations données au client pour qu’il s’engage dans votre publicité. Ne négligez pas non plus le timing de vos pop-ups ou weblayers. Si vous submergez vos clients, vous risquez d’être perçu comme un « spammeur ». Choisissez le résultat qui correspond à votre public et qui minimise les frictions.

L’imagerie du produit

Les êtres humains sont des créatures visuelles, et l’imagerie est très importante pour nous lorsque nous faisons des achats. Ne négligez pas l’importance d’images de produits de haute qualité pour mettre en valeur vos produits et séduire les clients potentiels.

Vous n’avez peut-être jamais envisagé de tester vos photos de produits, mais cela peut vous aider à déterminer quelles sont les images qui vendent le mieux vos produits. La taille de l’image, les angles du produit, les arrière-plans et l’inclusion d’images de style de vie sont autant de points à débattre avec les tests A/B. En comparant les performances de différentes variantes d’images, vous pouvez déterminer celles qui doivent être utilisées sur votre site web et dans vos publicités numériques.

Titre et texte du produit

Après l’imagerie, le titre et le texte sont les éléments les plus importants de votre liste de produits. Non seulement le titre et le texte du produit informent les clients sur ce qu’ils achètent, mais ce contenu est également exploré par les moteurs de recherche et utilisé pour classer votre page de manière appropriée dans les pages de résultats des moteurs de recherche (SERP). Une meilleure visibilité dans les SERP se traduit par un plus grand nombre de clients, d’où l’importance de bien faire les choses.

Heureusement, vous pouvez utiliser l’A/B testing pour tester différents titres, descriptions, caractéristiques de produits et le ton de votre texte. Identifiez les combinaisons de contenu qui produisent l’effet le plus convaincant sur les clients, et regardez vos ventes e-commerce décoller.

Pages d’atterrissage

Vous les considérez peut-être comme une simple partie de votre site web, mais les pages d’atterrissage ont le taux de conversion le plus élevé de tous les formulaires d’inscription, soit 23 %. Les conversions sont encore plus probables si vous effectuez des tests A/B sur vos pages d’atterrissage.

Les titres, les images, les mises en page, les CTA et d’autres éléments doivent tous être examinés à la loupe lorsque vous testez ces pages web. Après avoir analysé des indicateurs tels que les taux de conversion, les taux de rebond et l’engagement, votre équipe peut déterminer quelle page d’atterrissage est la plus performante, améliorant ainsi le succès de votre marketing au fil du temps.

Quels sont les exemples d’A/B testing ?

Les expérimentations et A/B testing sont un excellent moyen d’optimiser les expériences digitales. Mais ne nous croyez pas sur parole. Découvrez comment deux entreprises, avec des exemples réels d’A/B testing, ont utilisé les puissantes capacités de test de Bloomreach pour affiner leurs stratégies de marketing, améliorer les performances de leurs sites Web et offrir des expériences personnalisées qui convertissent.

bimago

bimago est un détaillant de premier plan de produits de décoration d’intérieur, notamment de tirages d’art et de textiles. Afin d’offrir une expérience client de premier plan, bimago cherchait un moyen de tester ses campagnes marketing et de les optimiser au fil du temps. Cependant, l’entreprise ne voulait pas n’importe quel outil d’A/B testing. bimago avait besoin d’une solution capable de répondre aux besoins de chaque client, et pas seulement de ceux qui font partie de la majorité gagnante des participants.

L’entreprise s’est tournée vers Bloomreach Engagement pour obtenir un logiciel d’A/B testing avec personnalisation contextuelle intégrée. Engagement utilise l’intelligence artificielle et le machine learning pour sélectionner la meilleure variante pour chaque visiteur du site web, en tenant compte de facteurs tels que l’appareil, l’heure de la journée, l’historique du client et l’affinité avec la marque. Contrairement aux tests e-commerce traditionnels, la personnalisation contextuelle garantit que 100 % des clients voient la variante qu’ils préfèrent, éliminant ainsi l’insatisfaction d’une partie de l’audience.

bimago a visé haut avec ses objectifs de split testing, et cela a porté ses fruits. Avec Bloomreach Engagement, bimago a enregistré un bond de 44 % des conversions par rapport aux tests A/B traditionnels.

Whisker

Célèbre pour avoir créé le premier bac à litière automatisé au monde en 2000, Whisker est devenu l’un des principaux fournisseurs de produits connectés pour animaux de compagnie. Comme beaucoup d’autres entreprises e-commerce, Whisker cherchait un moyen simple de personnaliser ses points de contact avec les clients et de gérer leurs préférences et autres données en un seul endroit. L’entreprise souhaitait également utiliser des outils de tests A/B et multivariés pour optimiser ses messages marketing.

Whisker a déployé Bloomreach Engagement et a rapidement commencé à tirer parti du tableau de bord unique d’Engagement, qui regroupe les données des clients et les organise pour faciliter leur récupération. Whisker a ensuite utilisé ces sources de données nouvellement organisées pour effectuer des tests d’e-commerce sur ses campagnes d’e-mail. Grâce à l’engagement, Whisker a constaté une augmentation de 107 % du taux de conversion pour les utilisateurs ayant reçu des messages persistants.

Comment réaliser un A/B testing ?

L’exécution d’un test A/B efficace nécessite une planification minutieuse et une exécution méthodique. En suivant une approche structurée, vous pouvez obtenir des informations précieuses et prendre des décisions fondées sur des données afin d’optimiser votre stratégie marketing.

Déterminer le sujet du test et un objectif

Un test A/B réussi commence par un sujet prédéterminé et un objectif clair. Demandez-vous quelle partie de votre stratégie de marketing vous aimeriez optimiser. Peut-être souhaitez-vous savoir dans quelle mesure votre client prête attention à votre titre ou connaître le type de CTA le plus susceptible de générer des clics.

Une fois que vous avez votre idée de test, définissez clairement vos objectifs avec le test A/B. Certes, vous souhaitez savoir quelle version est la plus performante, mais quelle est votre définition du succès ? S’agit-il d’une augmentation du trafic sur votre site e-commerce, d’une hausse des conversions, d’un engagement plus important ou d’un taux de clics plus élevé ? Réglez cette question et vous partirez du bon pied avec les tests A/B.

Comprendre la signification statistique

Lorsque vous effectuez des A/B testing, il est toujours possible que vos résultats soient dus au hasard. Comme les résultats aléatoires ne vous aideront pas à améliorer votre marketing e-commerce, vous voudrez obtenir des résultats statistiquement significatifs lorsque vous effectuerez vos tests.

La signification statistique fait référence au niveau de confiance dans les résultats obtenus en comparant deux ou plusieurs variantes de test. Elle permet de déterminer si votre test fractionné a généré des données fiables ou s’il s’agit simplement d’un coup de chance.

Pour calculer la signification statistique dans le cadre d’un A/B testing, vous pouvez utiliser des techniques telles que les tests t ou les tests du khi-deux, qui analysent les données recueillies auprès des groupes de contrôle et de variation.

Le niveau de signification, souvent fixé à 95 % (valeur p < 0,05), est utilisé comme seuil pour déterminer si les différences observées sont statistiquement significatives ou susceptibles d’être dues au hasard. Une valeur p inférieure au seuil de signification suggère que vos résultats sont statistiquement significatifs et doivent être traités comme tels.

Créer une hypothèse

Maintenant que vous savez ce que vous testez et ce que vous espérez en tirer, il est temps de créer une hypothèse de test.

Lors de la création d’une hypothèse, commencez par définir clairement les groupes de contrôle et de variation, ainsi que l’élément ou la variation spécifique testé(e). Expliquez ensuite l’impact attendu ou la différence entre les deux versions. Par exemple, si vous testez une nouvelle couleur de bouton CTA, l’hypothèse pourrait être que le passage du noir au rouge augmentera le taux de clics.

Utilisez vos capacités de raisonnement, votre connaissance du secteur et toute autre donnée pertinente pour élaborer une prédiction solide qui pourra être mesurée et éventuellement infirmée. Si votre hypothèse repose sur quelque chose d’incommensurable, vous ne serez pas en mesure d’évaluer avec précision les résultats de vos tests et d’en tirer quelque chose de significatif.

Créez la variante 1 et la variante 2

Une fois que vous avez déterminé le sujet de l’A/B testing et créé une hypothèse, l’étape suivante consiste à créer vos variations. Ces variations représentent les différentes versions de vos éléments qui seront testées par rapport à la version existante (ou élément de contrôle), qui n’a pas été modifiée.

Lorsque vous créez des variations, concentrez-vous sur la modification d’un élément spécifique à la fois tout en gardant les autres aspects cohérents. Si vous avez plusieurs variables, les résultats du test risquent d’être dilués. Par exemple, si vous testez une ligne d’objet d’e-mail, la version A pourrait utiliser des emojis, tandis que la version B pourrait mentionner le nom du destinataire. Quelle que soit la manière dont vous différenciez chaque variation, veillez à isoler les changements afin de pouvoir évaluer correctement leur influence sur l’objectif visé.

Comment calculer la taille de l’échantillon d’un test A/B ?

Lorsque vous calculez avec précision la taille de l’échantillon de votre test A/B testing, vous vous assurez que le test a une puissance statistique suffisante pour détecter les différences entre vos variations et fournir des informations fiables. Voici comment procéder :

• Tout d’abord, déterminez la puissance statistique souhaitée. Celle-ci est généralement fixée à 80 % ou plus et représente la probabilité de détecter une véritable différence (si elle existe).
• Choisissez ensuite un niveau de signification acceptable, généralement fixé à 95 %. Ce niveau vous aide à déterminer quand un résultat est considéré comme statistiquement significatif.
• Enfin, tenez compte de l’ampleur de la différence que vous vous attendez à observer et de la variation des données. Ces facteurs vous aideront à choisir la bonne taille d’échantillon pour votre A/B testing. Vous pouvez utiliser des outils tels qu’une calculatrice de signification statistique ou des formules, comme le test t ou le test du chi carré, pour déterminer la taille de l’échantillon qui vous permettra d’obtenir des résultats fiables.

Préparez votre test

Il est temps de commencer à tester ! Configurez votre test A/B en utilisant votre outil ou plateforme de test pour établir la durée du test et la taille de l’échantillon nécessaire pour obtenir une signification statistique. Pour obtenir des résultats impartiaux, attribuez au hasard à vos acheteurs en ligne le groupe de contrôle et le groupe de variation.

Pendant la phase de test, il est important de surveiller de près les données et les indicateurs pour suivre l’évolution du test. Prévoyez suffisamment de temps pour l’exécution du test, en tenant compte de facteurs tels que le volume de trafic du site web et la saisonnalité. Par exemple, si vous effectuez des tests pendant une période de forte affluence, comme les vacances, veillez à tenir compte de ce facteur lorsque vous comparez les données de cette période à celles d’une période plus calme de l’année. Si vous ne tenez pas compte de la saisonnalité des habitudes d’achat des clients, vous obtiendrez des données trompeuses.

Analyser les résultats

Vous avez planifié et exécuté votre test A/B ou multivarié à la perfection. Il est maintenant temps de découvrir les informations passionnantes que votre processus de test vous réserve.

L’analyse des résultats de vos tests A/B est un élément crucial de l’amélioration de votre stratégie marketing (ainsi que des futurs tests). Commencez par comparer les performances des groupes de contrôle et de variation en fonction des paramètres et des objectifs prédéfinis. Après avoir confirmé la signification statistique de vos résultats, examinez vos données à la recherche de modèles, de tendances ou de variations significatives qui montrent comment vos changements ont contribué à la réalisation de votre objectif. Avez-vous obtenu le résultat souhaité ? Si le test est réussi, c’est un bon signe pour passer à d’autres éléments de test afin d’optimiser davantage votre contenu.

Comment trouver la confiance statistique

Les A/B testing sont utiles, mais parfois, même les tests les mieux planifiés produisent des données qui ne sont pas fiables. Comprendre la confiance statistique vous aidera à faire la différence entre des données d’A/B testing utiles et inutiles.

La confiance statistique fait référence au niveau de certitude quant à l’exactitude et à la fiabilité des résultats obtenus dans le cadre d’un test ou d’une étude. Pour trouver la confiance statistique dans l’A/B testing, suivez les étapes suivantes :

• Premièrement, établissez des hypothèses : l’hypothèse nulle (pas de différence significative) et l’hypothèse alternative (une différence significative).
• Ensuite, choisissez un niveau de signification (généralement 0,05) pour décider si la différence observée est significative.
• Recueillez les données du groupe de contrôle et du groupe expérimental et utilisez des tests statistiques tels que les tests t ou les tests chi-carré pour analyser les données.
• Le test vous donnera une valeur p, qui indique la probabilité que la différence observée soit due au hasard. Si la valeur p est inférieure à 0,05, vous pouvez rejeter l’hypothèse nulle et conclure qu’il existe une différence significative dans les résultats. Plus la valeur p est petite, plus vous pouvez être confiant dans vos résultats.

N’oubliez pas que la confiance statistique ne rend pas vos résultats significatifs sur le plan pratique ou utiles dans le monde réel. Tenez toujours compte de la signification statistique et pratique lorsque vous interprétez les résultats d’un test fractionné.

Utiliser les résultats pour apporter des changements sur le site

Les meilleures données du monde n’ont aucun sens si elles ne sont pas utilisées. C’est pourquoi la dernière étape de tout bon test A/B consiste à appliquer vos résultats à votre stratégie marketing.

En analysant les données et en identifiant les versions de vos tests A/B les plus performantes, vous pouvez procéder aux ajustements nécessaires pour améliorer l’expérience utilisateur, amplifier les conversions ou atteindre des objectifs spécifiques. Par exemple, vous pourriez découvrir que des descriptions de produits plus détaillées améliorent les conversions ou que les clients préfèrent la variante de livraison gratuite de votre offre par e-mail. Ces changements peuvent être justifiés si vous disposez des données nécessaires pour confirmer qu’ils amélioreront les performances.

Optimisez votre stratégie d’A/B testing avec Bloomreach

L’A/B testing est un outil puissant pour optimiser les stratégies d’e-commerce. Avec les tests A/B, votre entreprise e-commerce peut libérer le potentiel de fournir des expériences personnalisées, d’améliorer la satisfaction des clients et de changer d’échelle sur le marché numérique en constante évolution.

Pour obtenir le meilleur partenaire dans votre parcours d’A/B testing, tournez-vous vers une solution tout-en-un comme Bloomreach Engagement. Notre plateforme de pointe rationalise les A/B testing pour vous et fournit des analyses et des insights clients prêts à l’emploi, afin que vous puissiez consacrer moins de temps à la configuration et plus de temps à l’exécution des tests et à l’obtention des insights dont vous avez besoin.

Bloomreach Engagement est également alimenté par Loomi, une IA construite spécifiquement pour l’e-commerce, qui ouvre encore plus de voies pour les tests et l’optimisation des taux de conversion. Grâce à la personnalisation contextuelle pilotée par l’IA, vous pouvez proposer la meilleure variante à chaque client, et pas seulement à la majorité d’entre eux.

Découvrez comment l’approche unique de l’e-commerce en matière d’A/B testing aide les marques d’e-commerce comme la vôtre à surpasser la concurrence.