Qu'est-ce que l'A/B testing?

En bref

L'A/B testing consiste à présenter à utilisateurs l'une des deux versions d'une conception, une version A ou une version B, et à comparer les taux de conversion pour chaque version afin de déterminer laquelle est la plus performante. Une variante de l'A/B testing est le test multivarié, qui consiste à tester trois versions ou plus d'un modèle.

 

Comment les tests A/B et multivariés peuvent-ils m'aider ?

Comment UserTesting peut-il m'aider dans mon A/B testing ?

En quoi l'A/B testing diffère-t-il du test de préférence ?

 

Comment les tests A/B et multivariés peuvent-ils m'aider ?

L'A/B et le multivarié testent plusieurs versions d'un même actif, une page de destination, un panier d'achat, l'étiquetage d'un menu de navigation, généralement sur un site en ligne. Ce type de test (parfois appelé test « split ») est le plus utile lorsqu'un seul élément diffère dans chaque version. Dansce type d'étude, les chercheurs comparent les deux tests pour voir lequel est le plus efficace.

Par exemple, vous souhaitez comparer deux pages d'un site dans un flux de paiement. Les deux pages sont identiques, sauf qu'elles affichent chacune un call-to-action (CTA) différent : la version A de la page affiche un CTA « Ajouter au panier », tandis que la version B affiche un bouton « Acheter maintenant ». Un test A/B est quantitatif : si vous effectuez un test A/B et que ceux qui ont utilisé la version A sont davantage passés au paiement, vous pouvez en conclure que c'est grâce au CTA.

Comment UserTesting peut m'aider dans mon A/B testing ?

UserTesting s'abstient de mener des tests A/B ou multivariés traditionnels, qui sont par nature plus quantitatifs. Mais nous pouvons vous aider à façonner vos tests actuels ou prévus de la manière suivante :

  • Générer des idées de ce qu'il faut tester avec un test A/B ou multivarié : Effectuez un test d'utilisabilité via la plateforme UserTesting pour recueillir rapidement les avis des contributeurs qui identifient les faiblesses ou les zones de confusion de votre site. Ce type d'avis peut vous indiquer les éléments spécifiques qui seraient les plus utiles dans le cadre d'essais A/B ou multivariés.
  • Déterminer les raisons pour lesquelles une conception a été plus performante qu'une autre lors d'un test A/B ou d'un test multivarié : Un test A/B ou multivarié vous permettra de savoir quelle version d'un site a obtenu un taux de conversion ou de réussite plus élevé. L'association de ces données chiffrées aux informations qualitatives tirées des résultats des tests permet de mieux comprendre pourquoi une version est plus performante qu'une autre ou que les autres.

Votre test A/B vous indique QUELLE version a le taux de conversion le plus élevé ; le test avec UserTesting peut vous indiquer POURQUOI cette version a eu plus de succès.

En quoi l'A/B testing diffère-t-il du test de préférence?

Comme les deux formes de tests consistent à tester deux options ou plus, il est facile de penser que le test A/B et letest de préférence sont interchangeables. Mais il y a quelques différences essentielles :

A/B testing Test de préférence
Objectif et axé sur les chiffres (quantitatif). La question clé est de savoir si une version est plus « performante ». La préférence de l'utilisateur n'est pas un critère. Subjectif et déterminé par les préférences de l'utilisateur (qualitatif). Ce test mesure laquelle des deux options ou plus un utilisateur préfère.

La moitié des contributeurs voient le modèle A, et l'autre moitié le modèle B.

Les contributeurs voient les deux modèles et évaluent celui qu'ils préfèrent.

Demande un plus grand nombre de contributeurs au test. Cela permet d'obtenir un échantillon statistiquement précis et fiable.

Peut être réalisé avec moins de contributeurs, mais les résultats ne sont pas aussi significatifs sur le plan statistique.

Généralement effectué sur un site en ligne ou un produit fini.

Peut être réalisé à n'importe quel stade du développement d'un produit. Souvent utile au début du processus de conception.

Pour en savoir plus sur le test de préférence, consultez notre article Qu'est-ce que le test de préférence ?

En savoir plus

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