L’A/B testing est un outil important en marketing digital. Il permet de comparer deux versions d’un site web pour déterminer celle qui génère les meilleurs résultats. Cependant, savoir quand interrompre un test et comment l’optimiser reste essentiel pour une prise de décision efficace et une amélioration continue des performances.
Quand faut-il mettre fin à un A/B testing ?
L’une des questions les plus fréquentes quand il s’agit d’un A/B testing concerne la signification des résultats. Découvrez davantage d’explication sur https://www.kameleoon.com/fr/ab-testing.
L’évaluation de la fiabilité d’un test a/b
Le taux de confiance d’un A/B testing est essentiellement le seuil de signification statistique du test. Un A/B testing est considéré comme fiable lorsqu’il atteint un niveau de confiance de 95%, à partir duquel il peut être arrêté. Ce taux de confiance dépend principalement de deux facteurs. D’une part, la taille de l’échantillon et d’autre part, la différence de taux de conversion entre la variante et l’original. Heureusement, il existe des outils de calcul qui peuvent estimer le nombre de jours nécessaires pour que votre test atteigne le niveau de confiance optimal.
La durée du test
L’importance du temps dans les A/B testing est indéniable, au moins 2 semaines. Mais pourquoi prolonger un test A/B, surtout lorsque certains sites attirent des millions de visiteurs par jour ? La raison est simple. Il s’agit de neutraliser les fluctuations d’activité pouvant survenir au cours d’une même semaine.
Par exemple, une augmentation de trafic significative le week-end, des conditions météorologiques changeantes, des promotions sur un site concurrent, ou encore un bug momentané sur le site peuvent influencer les résultats.
Quand les résultats stagnent
Lorsque les résultats se stabilisent et ne montrent plus de variations entre les différentes variantes testées. Si les métriques clés ne présentent plus de changements significatifs malgré une période de test adéquate, vous touchez au but. À ce stade, vous devez arrêter le test et de prendre une décision éclairée en se basant sur les données recueillies. Cela permet d’économiser du temps et des ressources, tout en garantissant une prise de décision informée pour maximiser votre stratégie.
Le taux de conversion
Dans un A/B testing, lorsque le nombre de conversions atteint un seuil significatif, arrêtez l’expérience. Cela signale la victoire claire d’une variation sur l’autre. Cela améliore ainsi les ressources et accélère la mise en œuvre des résultats. Cette décision basée sur les conversions garantit une prise de décision efficace et orientée vers les résultats.
Comment améliorer votre programme de tests A/B ?
Pour améliorer significativement votre programme d’A/B testing, envisagez de concevoir des tests ciblant des segments spécifiques de votre audience. Tester l’ensemble de votre public de manière indiscriminée revient en réalité à tester la moyenne. Cette approche est une abstraction qui ne reflète pas la diversité réelle des utilisateurs.
Bien qu’il soit impossible de comparer chaque visiteur individuellement, segmenter votre audience en groupes cohérents peut considérablement améliorer la qualité de vos résultats. Voici quelques stratégies de segmentation à considérer :
- Segmentation démographique
- Segmentation géographique
- Différenciation entre nouveaux visiteurs et visiteurs réguliers
- Distinction entre utilisateurs de dispositifs mobiles et de bureau
