Test de conversion : test A/B, test multivarié et test avancé

Après la mise en ligne d’un site ou même lors de la conception en ligne avant le grand dévoilement d’un site il est possible de voir la performance de celui-ci et vérifier s’il obtient les résultats escomptés. Exemple : l’objectif est d’augmenter de 20 % le nombre de vente sur mon site dans les 6 prochains mois et lorsque je regarde les statistiques du site, on voit que les internautes mettent des objets dans leur panier… mais ne finalisent pas l’achat. Je veux donc pour le même nombre d’internautes avoir un meilleur retour sur investissement. Arrive alors  le taux de conversion dans la grande équation qu’est le marketing web.

Il existe de nombreuses manières d’augmenter de 20 % ce nombre de ventes, que cela soit par l’ergonomie du site, par une meilleure segmentation, par un marketing «online» ou «offline» performant,… Nous ne parlerons pas ici d’ergonomie, de marketing, d’augmentation du nombre de vos visiteurs, ni d’outils. Nous allons parler de taux de conversion et du protocole de tests et des possibilités qu’ils offrent.

Il existe différents types de tests disponibles pour augmenter la performance de votre site. En effet, il en existe 3 :

 

Chez Axial Développement nous avons une méthodologie adaptée aux besoins des entreprises d’ici. Afin de bien planifier et de confirmer l’ampleur des travaux nous analysons le plus possible le cas dans lequel nous nous trouvons. Ainsi pour tous les tests de performance nous privilégions la méthode qui suit et qui commence par la rencontre client et l’analyse. Cette méthodologie est donc celle de base, il y a souvent des modifications pour l’adapter au client et à ses réalités. Pour chaque cas, nous envoyons au client la méthodologie qui lui est adaptée, ainsi il est au courant des diverses étapes et outils que nous utiliserons pour son projet.

roue méthodologique du test de conversion

Rentrons donc dans le vif du sujet …

 

Test A/B

Vous souvenez-vous de vos cours de chimie, physique voir même biologie au secondaire ou au cégep ? On partait d’une prémisse du type : est-ce que la souris développe des plus grands poumons en altitude ?

Vous preniez donc plusieurs souris, en mettiez la moitié dans une machine diminuant l’air (donc reflétant une haute altitude) et vous laissiez l’autre moitié dans une cage à température et air ambiants. Après 4 mois, une fois toutes les souris disséquées, vous faisiez la comparaison des poumons entre les deux lots de souris. Ainsi vous pouviez conclure si l’influence de l’altitude développait ou non la grosseur des poumons.

Dans le Web, même si nous n’avons pas de blouse de laboratoire, nous nous devons d’agir scientifiquement. Nous ne disséquons pas des souris, nous disséquons votre site et ce, avec autant de minutie. Voici donc un exemple de prémisses que nous nous posons :

• Est-ce que remonter de 30px dans la page la disposition du bouton « commander » influence le nombre de vente ?
• Est-ce que si j’augmente la grosseur de la typographie dans le formulaire d’inscription cela influence le nombre d’inscrits ?
• J’ai mis la couleur du fond rose fushia et une écriture noir, est-ce que si je change la couleur du fond pour du bleu pâle les gens resteront plus longtemps sur le site ?

Le principe du test A/B est de modifier une chose sur une page et de valider si oui ou non cela a affecté positivement le taux de conversion. On a donc une seule variable qui est examinée. On peut donc modifier : le design, l’ergonomie, les caractères de police, les couleurs, les textes,…

Il y a plusieurs façons de faire. Que cela soit par l’outil utilisé pour le faire ou par la méthodologie. Par exemple, nous pouvons faire plusieurs versions différentes du site et les tester de façon aléatoire durant la même période de temps, tout comme nous pouvons y aller par allitération, un changement testé à la fois. On pourrait y aller avec une autre méthode tel que par exemple y aller globalement : faire 3 designs différents pour une même page, les tester et après prendre celle qui performe le mieux et focusser dessus en modifiant individuellement : la typographie, les textes, le positionnement des boutons, etc. (ou utiliser par la suite un test multivarié). Le choix sera basé sur l’analyse au préalablement définie.

Rien n’est parfait, les tests A/B ont quelques désavantages qu’il faut soulever :

• Vos internautes fidèles peuvent se perdre s’il y a trop de modifications d’un coup, ou si par exemple ils reviennent 3 fois dans la même journée et tombent sur 3 modifications différentes.
• Il peut arriver que les modifications amènent non pas une progression mais une régression.
• Les tests ne donnent aucune idée de la relation entre les variables, en effet, certaines peuvent être influencées par d’autres ou certaines peuvent s’influencer elles-mêmes.
• Cela ne permet pas une analyse multivariée, soit l’analyse d’un taux selon plusieurs variations en même temps sur une seule page.

Pour compenser, les avantages du test A/B ne sont pas négligeables :

• Augmentation du taux de conversion de votre site ou votre campagne Web.
• C’est rapide et facile de le mettre en place.
• Le fait d’avoir une seule variable modifiée offre un résultat clair et non ambigu.
• Généralement non perceptible par vos internautes (tout dépend du type de modifications que vous faites).
• Permet lors du lancement d’un site imposant de faire quelques tests au préalable et de s’assurer que lors de la mise en ligne officielle tout soit déjà bien rodé.

 

Test multivarié

Un test multivarié permet une comparaison entre diverses pages (tout comme le test A/B) sauf que les modifications sur les pages sont diverses. On peut donc avoir plusieurs modifications entre les pages comparées.

On peut donc ainsi prendre 1 page et modifier 3 choses sur celle-ci et tester en 2 versions : la grosseur d’un bouton (petit vs gros), la couleur de fond (fushia vs beige) et l’image située dans la bannière du haut (dessin abstrait vs photo d’un enfant). En calculant, il faudra faire 8 versions de la page.

Comme le test A/B, le test multivarié compte certains points négatifs.
Voici les points négatifs d’un tel protocole :

• Test plus complexe que le test A/B. Plus on modifie des variables, plus c’est complexe à mettre en place et à analyser (après un certain stade, il faut faire le test avancé).
• Plus il y a de possibilités à tester, plus cela prend un grand nombre d’internautes afin que le résultat soit fiable.

Par contre, voici les points positifs qu’offre un tel test :

• En une seule fois il est possible de tester plusieurs variables. Ainsi on peut en un test faire plusieurs modifications.
• Comparativement au test A/B on arrive très souvent à une conclusion qui est positive par rapport à la version initiale.

 

Tests avancés

Sans rentrer dans les explications statistiques et les formules associées, voici les trois plans d’expérimentations sur lesquels nous pouvons nous baser :

• « Discret Choice » : Ce modèle permet statistiquement de regrouper les individus avec les variables proposées. En gros, il permet d’estimer la probabilité qu’une personne choisisse une alternative particulière.
• « Optimal Design » : Il réduit le coût d’expérimentation car il permet  aux paramètres d’être estimés sans biais et avec une variance minimale. Il permet d’établir une relation et ainsi  on a besoin de faire moins de tests.
• « Taguchi Methods » : Ce plan d’expérimentation vise à limiter le nombre de variations possibles et ainsi limiter le temps d’expérimentation. C’est cette stratégie qui est utilisée d’ailleurs par Google. C’est pourquoi nous allons l’expliquer plus en détails

Concernant la méthode Taguchi, c’est une stratégie de recherche qui est basée sur le principe de l’expérimentation, donc qui permet de déceler quelle est la combinaison à utiliser dans un design qui va optimiser les retombées désirées et ce, en utilisant moins de scénario que requis par l’expérimentation complète.

Imaginons que nous voulons déterminer comment  aménager une page Web pour que cette page soit très efficace, donc qu’elle génère un taux de conversion le plus élevé possible (ex: Chiffre d’affaires généré suite à l’exposition à la page Web) et ce, en utilisant un plan factoriel « complet » (soit le test multivarié).

Nous ne savons comment élaborer notre page : Avec un titre en gras ou plus petit ? Avec beaucoup de photos ou peu ? Avec des liens Internet intégrés ou sans ? Comme nous ne savons quelle combinaison serait la plus profitable, nous décidons d’élaborer 8 scénarios différents qui manipulent les trois variables d’intérêt, à savoir la taille du titre (gros vs petit), le volume de photos (faible vs élevé) et l’introduction possible de liens (avec vs sans). Nous avons 8 pages à produire auxquelles nous exposerons un certain nombre de répondants et évaluerons s’ils ont, dans une situation plutôt qu’une autre, acheté davantage. C’est la combinaison qui aurait généré le plus de chiffre d’affaires qui serait retenue comme optimale.

Le problème de cette méthode est qu’elle nécessite beaucoup de répondants et d’élaborer beaucoup de stimuli (comme mentionné dans l’exemple précédent 8 : soit 2 x 2 x 2) pour atteindre notre objectif. Et nous n’avons que trois variables manipulées ! Imaginons qu’un nombre plus important de paramètres veuille être pris en considération et l’on voit rapidement que le casse-tête grossit. C’est là que la méthode Taguchi devient intéressante.

La méthode Taguchi permet de sélectionner un nombre réduit de combinaisons parmi les huit (par exemple 2) en exposant les répondants interrogés aux deux scénarios privilégiés parmi les huit (ex : titre non gras, peu de photos, sans lien Internet et titre gras, beaucoup d’images, avec lien Internet). À partir de ce sous-ensemble de scénarios, nous pourrons calculer l’incidence de la taille du titre, du volume de photos et de l’introduction du lien sur le chiffre d’affaires généré de façon distincte.

Le gros avantage de cette méthode est donc de dériver l’impact de chacune des variables manipulées sur la variable mesurée (chiffre d’affaires) et ce, avec peu de scénario. Le gros désavantage par contre est que la méthode Taguchi ne tient pas compte du fait qu’il puisse y avoir des variables manipulées qui « interagissent » avec d’autres et dont l’incidence sur le chiffre d’affaires dépendent de la présence ou non d’autres variables. Cela signifie que les effets « d’interaction » ou « d’incidence mutuelles » ne sont pas pris en considération. Ce n’est pas très grave si l’on considère que les variables manipulées ne s’influent pas mutuellement; si par contre, on pense qu’elles interagissent et contribuent à expliquer davantage du chiffre d’affaires, il vaut mieux prévoir un plan factoriel complet qui permet d’évaluer ces incidences.

Il y aurait une possibilité dans les années futures de pouvoir faire une analyse grâce à cette méthode non pas uniquement sur une seule page mais plusieurs, sur un processus par exemple ou voir même faire une analyse sur certains segments d’internautes. Nous gardons donc à l’œil cette possibilité.

En conclusion, il existe plusieurs moyens pour augmenter la conversion d’une campagne ou d’un site Web: le test A/B, le test multivarié et les tests avancés. On ne peut pas dire que l’un soit mieux que les autres. Encore une fois, et nous ne pouvons cesser de vous le dire, cela dépend des besoins du client. Une fois vos besoins analysés, nous pourrons vous indiquer quel est le type d’analyse et quelle est la procédure la plus adéquate à adopter.

Il va de soit que ces protocoles et méthodes ne permettent pas de remplacer des idées marketing, que cela soit pour la stratégie marketing, la promotion des produits, etc. Il s’agit de complément à ajouter en fonction des besoins. C’est pourquoi outre le service d’amélioration du taux de conversion, nous proposons une vaste gamme de services dédiés aux différentes branches du marketing et marketing Web. Nous vous invitons donc à contacter nos experts en marketing Web qui sauront vous diriger et vous conseiller en fonction de vos besoins.

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