De quoi s’agit-il?

Dans le contexte de l’analyse Web, le test A/B permet d’évaluer deux versions d’une même variable pour déterminer laquelle atteint le mieux un objectif donné.

Par exemple, vous pourriez tester deux boutons d’un site Web et déterminer lequel entre « S’inscrire maintenant » (version A) et « S’enregistrer maintenant » (version B) génère le plus d’inscriptions à un webinaire. Les utilisateurs découvrent de manière aléatoire les versions A et B de votre site Web, ce qui vous permet de comparer les taux de réponse pour chacune d’elles.

Lors d’un test A/B sur une page Web, vous devez obtenir des données mesurables et observables quant aux objectifs de l’utilisateur afin de pouvoir comparer les résultats de chacune des versions. Si l’utilisateur arrive sur une page sans instructions sur l’étape à suivre, aucune évaluation ne sera possible; dans ce cas, il vaut mieux utiliser le test de test des préférences.

But du test A/B

Le test A/B permet à des personnes, équipes ou compagnies d’apporter des modifications mineures à la conception pour respecter les normes de conception et aider les utilisateurs à réaliser leurs objectifs. Il nous permet aussi d’élaborer des hypothèses, puis évaluer le comportement des utilisateurs dans chacune d’elles.

Le test A/B donne un bon aperçu du comportement des utilisateurs sur tout le site, mais ne permet pas de l’expliquer. Ainsi, pour mieux comprendre ce comportement, les test A/B sont jumelés à des études qualitatives.

Préparation d’un test A/B

Il existe plusieurs outils en ligne, comme Optimizely et Unbounce, qui vous aideront à préparer un test A/B, en fonction de ce que vous voulez tester et de l’outil choisi.

Test A/B et test des préférences

Le test A/B et le test de préférences, qui se distinguent par leur technique de recherche sur les utilisateurs, sont souvent confondus.

À l’aide du test A/B, le chercheur analyse les types de comportements d’un vaste échantillon de personnes pour déterminer quelle version d’un site répond le mieux à un objectif donné. L’utilisateur n’explore qu’une seule version et ignore l’existence des autres. Dans le test de préférences, l’utilisateur découvre un grand nombre de concepts et explique ses préférences. Pour arriver à des résultats, les chercheurs s’appuient sur les données analytiques du test A/B et les choix exprimés par les utilisateurs dans le test de préférences.

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