Comment travailler avec les outils de test A/B pour réussir l'optimisation ? Les 6 principaux facteurs expliqués

Investir dans le bon outil de test A/B pour votre entreprise n'est que la première étape. La vraie magie réside dans vos processus et votre stratégie.

Mais quels processus et stratégies positionnent votre programme d'optimisation pour obtenir les meilleurs résultats possibles ?

Dans cet article, nous allons vous montrer 6 façons de faire en sorte que votre outil de test A/B fonctionne aussi dur que possible pour vous et d'obtenir le meilleur retour sur investissement .

Mais avant de commencer, il y a certains aspects clés à garder à l'esprit lors de l'utilisation des outils de test A/B. Ces aspects concernent :

1. Les limites des outils
2. Les limites de l'équipe du fournisseur derrière l'outil, et
3. Les limites de vos propres processus et culture d'optimisation qui peuvent introduire des accrocs dans l'utilisation réussie des plateformes de test A/B.

Maintenant, plongeons dans ces 6 façons d'en tirer le maximum d'avantages :

1. Commencez par l'éducation (ne sautez pas ceci)

C'est là que vous investissez dans les personnes qui utilisent les outils. Parce que, qu'ils soient gratuits ou payants, les gains de votre outil d'A/B testing ne valent que par les mains qui l'utilisent.

Un logiciel de test A/B entre les mains d'un testeur débutant n'est pas le même que ce même logiciel entre les mains d'un expert.

L'optimiseur d'as Simar Gujral d'OptiPhoenix l'a bien compris. Il organise des formations sur les outils pour les nouvelles recrues, mais va au-delà de "comment utiliser un outil de test A/B" pour mettre l'accent sur la formation aux processus et la stratégie.

Jonny Longden de Journey Further indique que 80 % de votre investissement devrait être dans les personnes et 20 % dans la technologie :

Ainsi, votre première étape pour obtenir un retour sur investissement maximal grâce à l'optimisation consiste à vous informer, vous et votre équipe, sur les bons processus et stratégies de test A/B .

Vous pouvez commencer avec le programme de test CRO et A/B de CXL. En fait, en tant que client Convert, vous aurez accès à ce programme de formation CXL.

La formation est ce qui prépare un testeur à :

• Trouvez de bonnes hypothèses à tester
• Prioriser les tests sur les zones à fort impact en premier
• Lire correctement les données et extraire des informations précieuses
• Trouver des idées de tests
• Testez les bonnes choses

… et plus.

C'est la base de ce qui est juste pour les tests A/B les plus performants. Car…

L'outil n'est aussi bon que l'hypothèse

Avouons-le : votre outil ne fera que répondre à vos attentes.

Et si vos enchères sont fondées sur de mauvaises hypothèses, les tests A/B ne vous donneront pas les résultats que vous désirez.

Il existe des moyens de construire une bonne hypothèse, mais cela n'est possible que lorsqu'ils sont créés à partir de données solides. Il ne s'agit pas seulement de la collecte de données, mais aussi de leur traitement et de leur interprétation. Ainsi, l'attitude envers l'analyse des données qui informe votre hypothèse devrait être celle de la croissance de l'entreprise.

Utilisez vos données pour trouver des problèmes au sein de votre produit ou de votre entreprise et révéler des opportunités d'amélioration. C'est par là qu'il faut commencer.

C'est aussi un tremplin pédagogique pour des hypothèses futures. Apprendre des tests éclaire de nouvelles perspectives sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. L'erreur courante ici est de considérer un test raté comme un échec.

Toutes ces expériences vous aident à voir plus loin dans vos stratégies - pour éviter un mauvais virage ou pour aller de l'avant avec ce qui fonctionne - de toute façon, vous utilisez votre outil correctement.

La meilleure hypothèse peut dérailler sans une exécution correcte

Même si votre hypothèse est pertinente, vous ne pourrez peut-être pas en tirer le meilleur parti sans une exécution correcte.

Cela peut arriver pour plusieurs raisons.

Par exemple, vous pourriez être

• Exécuter les tests trop longtemps
• Ne pas exécuter les tests assez longtemps
• Exécuter trop de tests en même temps
• Tester au mauvais moment, ou
• Configurer le test dans le mauvais sens.

Un contributeur majeur aux problèmes ici est l'absence d'une ou plusieurs des 3 choses :

• Le bon état d'esprit et les bonnes tactiques d'expérimentation
• Un savoir-faire technique et théorique de qualité
• Compréhension suffisante pour utiliser l'outil.

Pour les deux premiers, une éducation de qualité supérieure et une expérience pratique le couvrent. Pour ce dernier, votre outil de test A/B vous doit une session d'intégration qui lève tous les malentendus propres à votre cas d'utilisation.

Chez Convert, nous avons trouvé une forte corrélation entre les clients qui ont une formation technique solide et recherchent une formation sur les outils avec nos experts et la possibilité de tirer profit de notre application.

Assurez-vous que l'intégration de l'application qui vous est fournie est centrée sur l'utilisateur et non sur les fonctionnalités . Vous voulez un fournisseur qui a pris en compte les facteurs suivants lors de la conception de l'intégration :

1. La valeur fondamentale que vous recherchez dans l'outil
2. Les étapes que vous devez suivre pour découvrir cette valeur fondamentale
3. La friction que vous rencontrez en cours de route
4. Votre confort d'utilisation.

Et lorsqu'il est temps de pousser vos expériences gagnantes à vivre, elles peuvent rester bloquées dans la file d'attente de développement. Peut-être qu'il n'y a pas de développeur dédié dans l'équipe d'optimisation ou que l'équipe principale de développement Web est occupée par des projets « plus importants ».

Mais ces petits changements peuvent avoir de grands effets, et vous l'avez également prouvé, ils méritent donc une attention égale de la part des développeurs. Divisez votre file d'attente de développement de produits afin que les petites corrections reçoivent la même attention que les tâches importantes et urgentes.

2. Utilisez la flexibilité de l'outil à votre avantage

Une autre façon d'utiliser votre outil au mieux de ses capacités est de tirer parti de sa gamme complète de fonctionnalités, mais uniquement en fonction de votre utilisation unique, bien sûr.

Vous pouvez utiliser:

Intégrations

Les intégrations sont l'épine dorsale de la création d'une pile interconnectée d'outils associés pour dynamiser vos efforts de test A/B, de marketing ou d'optimisation du taux de conversion.

Il peut s'agir d'extraire des données de plusieurs outils de votre pile et d'étayer des hypothèses, d'envoyer ces données à autant de plates-formes que possible, y compris Google Analytics, ou d'exécuter des tests A/B sur vos campagnes de marketing par e-mail.

Voici ce qu'en dit Silver Ringvee, CTO chez Speero :

Paiement en libre-service

Celui-ci est particulièrement vrai pour les entreprises qui débutent avec les tests A/B et qui n'ont pas vraiment un budget sans fin pour s'en sortir. L'objectif est d' améliorer régulièrement votre vitesse de test .

Assurez-vous donc que l'outil vous permet d'acheter plus d'utilisateurs testés selon vos besoins, sans suspendre votre plan jusqu'à ce que vous passiez à un niveau plus élevé (après des conversations fatigantes avec les commerciaux).

Ce serait idéal si vous pouviez mettre à niveau pour accéder à des fonctionnalités dont vous n'avez peut-être besoin que sporadiquement lorsque vous le souhaitez. Et rétrogradez lorsque votre programme de test connaît une accalmie afin que vous puissiez utiliser le budget pour améliorer les compétences de votre équipe. Ne manquez pas cette opportunité.

De plus, les outils coûteux s'accompagnent d'une grande promesse qui se transforme rapidement en battage médiatique. Ne soyez pas vendu sur les cloches et les sifflets qui vous permettront de tout tester. Vous avez rarement besoin de le faire.

Concentrez-vous plutôt sur l'outil qui vous permettra de tester ce dont votre entreprise a besoin . Et c'est là qu'interviennent la stratégie d'éducation et de test.

3. Vérifier les menaces introduites par l'outil (validité)

Avant de mettre toute votre confiance dans vos résultats, assurez-vous de bien comprendre comment fonctionne l'outil que vous avez choisi et comment vous avez mis en œuvre le test.

Le but ici est de voir si vos données ont été corrompues d'une manière ou d'une autre, afin que vous sachiez quelle confiance accorder aux résultats.

L'outil de test A/B affecte-t-il vos principaux éléments vitaux Web ?

Assurez-vous que vous avez implémenté votre outil de test A/B de manière à ne pas décimer votre classement dans les moteurs de recherche. Vous ne voulez pas le débat SEO vs CRO. Les deux vont de pair.

Il n'y a presque aucune modification que vous apporteriez à votre site à des fins de CRO qui perturberait votre position auprès de Google. Toute modification que vous apportez affecte généralement les mots clés, le contenu de la page et l'expérience utilisateur. Ce n'est que 3 des plus de 200 facteurs de classement.

Et puisque vous augmentez les conversions sur ces pages, vous envoyez également des signaux positifs à Google indiquant que les gens aiment votre contenu. Le taux de rebond est plus faible et le nombre de visiteurs augmente.

Selon Rand Fishkin de Moz, tant que vous n'apportez pas de modifications insensées à votre page, vous devriez voir le CRO et le SEO comme des coéquipiers - et non comme des facteurs opposés.

Votre outil de test A/B provoque-t-il des scintillements ?

Vous ne voulez pas les données de test d'inclinaison du clignotement. Choisissez un outil qui ne clignote pas.

Le scintillement peut ruiner l'intégrité des données que vous collectez à partir de l'expérimentation, car il devient évident pour les visiteurs de votre site Web que quelque chose d'étrange se passe avec votre page Web. Lorsqu'ils jettent un coup d'œil à la version originale avant que la variante n'apparaisse, cela soulève des points d'interrogation dans leur esprit. Il va sans dire que montrer différentes versions de votre page au même visiteur nuit à l'expérience utilisateur.

Vous devez déployer le code de l'outil d'une manière qui ne prend explicitement en charge aucun clignotement. Voici comment vous pouvez le faire.

Voici ce que les experts ont à partager sur certains des effets réels du scintillement dans l'optimisation des sites Web :

Votre outil de test A/B prend-il en compte les facteurs de confidentialité ?

Souvent, lorsque l'outil de test A/B n'utilise pas de cookies propriétaires, en raison de la prévention du suivi dans les navigateurs, les visiteurs existants du site peuvent être recomptés dans des rapports ou, pire encore, exposés à la fois au traitement et au contrôle.

Cette prévention du pistage comprend :

• Prévention du suivi intelligent (ITP) de Safari
• Enhanced Tracking Protection (ETP) de Mozilla, et
• Prévention du suivi de Microsoft Edge

Selon le pourcentage de votre trafic qui utilise ces navigateurs, l'ampleur de l'effet qu'ils auront sur votre analyse marketing variera.

En raison de ces préventions, les navigateurs conservent les cookies pour des durées différentes. D'aussi longtemps que 30 jours à aussi peu que 24 heures. Étant donné que les cookies aident les outils à reconnaître les utilisateurs, cela affecte le nombre de nouveaux utilisateurs et perturbe le calcul du taux de conversion.

Supposons, par exemple, que la durée de conservation des cookies soit de 24 heures, la même personne visitant votre site à 2 jours d'intervalle sera enregistrée comme 2 utilisateurs différents.

Si cela arrive à 100 utilisateurs et que 50 d'entre eux finissent par convertir, le taux de conversion (qui est le nombre de conversions divisé par le nombre d'utilisateurs) sera de 0,25. Parce que ces 100 utilisateurs sont enregistrés comme 200 personnes différentes. Le taux de conversion est censé être de 0,50.

Cela a un impact sur diverses métriques liées à l'utilisateur. Pour que vous puissiez continuer à obtenir les données dont vous avez besoin pour vos tests et analyses marketing avec autant de précision que possible, choisissez un outil qui propose des solutions pour un monde sans cookie.

Votre outil de test A/B provoque-t-il une contamination croisée entre les groupes de contrôle et de traitement ?

Une autre chose qui peut ruiner l'intégrité de vos résultats de test est la contamination croisée entre les groupes de contrôle et de traitement. Le résultat de votre test n'est pas censé être influencé par celui d'un autre test.

Si vous avez l'intention d'exécuter plusieurs tests sur un site Web ou une page Web, votre outil doit être doté d'une fonctionnalité précieuse : la prévention des collisions.

Si la refonte de votre test ne prend pas en compte le débordement de l'impact du groupe de contrôle sur le groupe de variantes (ce qui est courant dans les expériences sur les réseaux sociaux) et que vous n'avez pas empêché la collision, il s'agit d'un écueil de test A/B légitime.

4. Regardez sous le capot des statistiques et envisagez d'embaucher des talents dédiés

L'outil n'est pas le premier endroit où investir la majeure partie de votre budget de test. Si telle est votre stratégie, vous aurez peut-être même du mal à prouver le retour sur investissement de vos tests A/B.

Si votre organisation est sur le point de s'imprégner pleinement d'une culture d'expérimentation et de prendre des décisions basées sur les données, même si vous avez réussi à démocratiser les données et à mettre tout le monde d'accord dans ce domaine, il est toujours parfaitement logique d'investir dans un talents dévoués à cette fin. Et si vous pouvez vous le permettre, une équipe.

En effet, l'expérimentation ne donne pas les résultats souhaités à long terme alors qu'il ne s'agit que d'une tâche secondaire pour un membre de votre équipe marketing. Même un testeur à 50 % sera toujours plus performant qu'un testeur à 1 %.

Vous voudriez également vous concentrer davantage sur les compétences en leadership et en communication de votre talent pour promouvoir cette culture de test dans votre organisation. Trouver de bonnes hypothèses et exécuter des tests A/B sonores, des tests fractionnés ou des tests multivariés sont des compétences qui peuvent être apprises.

En ce qui concerne votre outil de test A/B, vous voulez pouvoir faire confiance aux résultats que vous obtenez. Optez pour une option ouverte sur leur approche statistique.

Qu'il soit bayésien ou fréquentiste, votre talent dévoué avec une solide expérience en statistiques devrait être capable de comprendre comment ces chiffres sont calculés. De cette façon, vous pouvez extraire des informations beaucoup plus précises et tirer le meilleur parti de l'argent investi dans votre outil.

Même si vous utilisez l'un des meilleurs outils de test A/B gratuits, Google Optimize, vous avez besoin de ces informations. Malheureusement, tout ce que vous pouvez apprendre sur GO, c'est qu'il utilise Bayesian mais ne partagera pas ses considérations antérieures avec vous. C'est un manque de transparence et un gros problème.

Peut-être est-il temps d'envisager de passer à des tests plus fiables ?

D'un autre côté, avec les moteurs de statistiques fréquentistes, les collaborateurs peuvent ne regarder que les niveaux de signification statistique et tirer des conclusions incorrectes. Ah, le péché illogique de furtivement ! Vous êtes censé attendre qu'il atteigne la taille de l'échantillon.

Ce que vous pouvez faire à ce sujet, c'est établir des règles contre le furetage. Vous ne voulez pas que les gens courent avec des conclusions erronées qui ont un impact sur la qualité des décisions.

Optez toujours pour des fournisseurs avec des moteurs de statistiques transparents.

Convert Experiences utilise un test Z bilatéral à un niveau de confiance de 0,05 (95 %) (c'est-à-dire 0,025 pour chaque queue étant une distribution symétrique normale) avec la possibilité de changer cela entre 95 % et 99 %.

5. Configurez votre outil pour l'utilisation et l'adoption

L'un des obstacles pour les autres membres de votre organisation qui adoptent une culture de test est que certains de ces outils s'accompagnent d'une courbe d'apprentissage plutôt raide .

Mais vous pouvez rendre les choses un peu accueillantes et plus faciles à saisir pour un utilisateur moyen. Voici comment:

Commencez du bon pied

Vous pouvez facilement submerger les autres s'il y a beaucoup de fonctionnalités qui semblent trop techniques pour être dérangées.

Si vous n'utilisez pas ces fonctionnalités sophistiquées, optez pour un outil léger qui réduit le gonflement des fonctionnalités. Les produits de VWO sont bien configurés pour cela (Ouais, un concurrent… mais cet aspect des leurs est vraiment incroyable).

Utilisez les fonctionnalités de gestion de projet de votre outil

C'est un moyen fantastique d'inclure les autres et de travailler de manière transparente sur des tests A/B en équipe.

De plus, d'autres personnes peuvent utiliser le même outil à des fins différentes. Par exemple, Convert a la capacité d'avoir plusieurs projets dans un seul compte, chaque projet étant capable de gérer un nombre illimité de sous-domaines.

La nomenclature est importante

Configurez de manière à ce que n'importe quel membre de votre équipe puisse sauter sur l'outil et avoir une idée de ce qui se passe. La familiarité, dans ce cas, engendre l'adoption.

Assurez-vous que vous utilisez bien le support du fournisseur

Comprenez toutes les façons dont vous pouvez joindre l'équipe d'assistance. Vous aurez besoin d'une équipe très réactive et compétente pour vous fournir l'assistance dont vous avez besoin lors de l'exécution des tests.

Déterminez si l'assistance par e-mail, chat et téléphone est disponible dans votre plan.

Utilisez également votre CSM comme partenaire de responsabilité. Faites-leur connaître vos objectifs, afin qu'ils puissent vous orienter vers les bonnes ressources, en termes d'outils. Si vous n'avez pas de spécialistes du marketing dédiés ou de talent d'expérimentation ou si vous avez besoin de consultations, vos fournisseurs connaissent souvent les pros qui savent utiliser leur outil. Et serait heureux de faire l'introduction.

6. Mesurez le bon résultat pour votre programme de test A/B

Il semble que vous ne puissiez pas attirer l'attention dont vous avez tant besoin sur un programme de test A/B si vous ne l'attribuez pas à des gains de revenus. Habituellement, les dirigeants exigent des chiffres exacts pour valider la nécessité d'un test A/B.

« À quel pourcentage d'augmentation devons-nous nous attendre ? Et combien cela ajoutera-t-il aux revenus de cette année ? »

Mais ce n'est pas à cela que sert l'expérimentation . Les tests A/B sont destinés à ajouter une mesure de certitude ou de confiance aux idées - qu'une hypothèse soit vraie ou non.

En fait, cette approche peut entraîner des problèmes tels que :

1. Fixer des attentes qui ne peuvent être satisfaites de manière réaliste,
2. Attribuer les gains aux seuls tests A/B et ignorer les autres acteurs clés,
3. Considérer un test échoué comme un échec total, au lieu d'avoir un aperçu de ce qui fonctionne (croissance des bénéfices) et de ce qui ne fonctionne pas (atténuation des risques),
4. Créer des extrapolations inexactes des résultats des tests.

Cela étant dit, vous ne souhaitez pas utiliser votre outil de test A/B pour suivre les clics sur les liens. Au lieu de cela, choisissez le bon objectif de test A/B. Et tirez parti de la puissance des options d'objectif avancé de votre outil pour obtenir des informations détaillées sur ce que vous suivez et pourquoi.

Voici comment choisir les bons objectifs et les bons indicateurs à suivre :

1. Commencez par les objectifs qui comptent pour votre entreprise . De cette façon, vous pouvez choisir des objectifs de test A/B qui correspondent aux objectifs de l'entreprise.
   
   Si l'objectif de l'entreprise est d'augmenter ses revenus en acquérant plus de clients, votre expérimentation doit viser à générer des prospects.

2. Choisissez vos objectifs principaux et secondaires. Les principaux seraient ceux qui sont directement liés aux objectifs de l'entreprise, tels que les téléchargements d'applications et les demandes de démonstration.
   
   Les objectifs secondaires soutiennent les objectifs primaires car ce sont des micro-conversions qui conduisent généralement à la réalisation de l'objectif secondaire à un moment donné dans le futur. Il peut s'agir d'interagir avec votre contenu ou de vous inscrire à des newsletters.
   
   L'idée ici est de reconnaître les facteurs qui contribuent à la réalisation des principaux objectifs commerciaux.

3. Décidez quoi mesurer. Ce sont vos indicateurs de performance clés (KPI) - des mesures qui indiquent où vous en êtes par rapport aux principaux objectifs commerciaux.
   
   Lorsque vous reconnaissez cela, il est plus facile de mesurer et d'améliorer les mesures qui ont un impact direct sur la croissance positive de l'entreprise.

Si vous ne définissez pas correctement vos objectifs, vous célébrerez soit des micro-objectifs qui ne bougent pas l'aiguille, soit vous investirez constamment dans des « grandes idées du ciel » qui sont difficiles à calibrer, concevoir, déployer et finissent par ressembler à des échecs. . L'équilibre se trouve au milieu.

Prochaines étapes

Il n'est pas toujours possible d'utiliser votre outil de test A/B à 100 %, mais vous pouvez vous efforcer de l'utiliser pour obtenir le maximum d'avantages pour votre entreprise.

La première étape, si vous n'en avez pas encore choisi ou si vous n'êtes pas sûr de ce que vous avez actuellement, est de trouver l'outil adapté à vos besoins. Ensuite, avec ces 6 stratégies, c'est tout le chemin à partir de là.

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