Le test A/B est l’une des techniques phares de l’optimisation du taux de conversion. Il consiste à comparer deux versions d’une page ou d’un élément (version A = contrôle, version B = variante) auprès de deux groupes de visiteurs sélectionnés de manière aléatoire. L’objectif est de déterminer laquelle de ces deux versions génère de meilleurs résultats en termes de KPI (taux de conversion, clics, revenus, etc.).
Le processus comprend plusieurs étapes :
1. **Formuler l’hypothèse** : par exemple, « Nous pensons qu’un CTA plus visible augmentera le taux de clic. »
2. **Définir l’implémentation** : on crée la variante B avec le changement (CTA de couleur différente, position différente).
3. **Randomisation du trafic** : on envoie par exemple 50 % des utilisateurs vers la version A et 50 % vers la version B.
4. **Collecte et analyse des données** : on mesure les KPI sur chaque groupe et on calcule la significativité statistique pour déterminer si la différence observée est réelle ou due au hasard.
5. **Décision** : si la variante B est significativement meilleure et répond aux objectifs, on la déploie. Sinon, on peut effectuer de nouveaux tests ou continuer l’existant.
Le test A/B est apprécié pour sa simplicité et sa fiabilité, à condition de respecter les bonnes pratiques : taille d’échantillon suffisante, durée du test adaptée, absence de biais (par exemple, proposer la même expérience à chaque utilisateur sur toute la durée du test). Ce type de test s’applique aussi bien à des modifications légères (couleur de bouton, titre, visuel) qu’à des changements plus profonds (mise en page globale, tunnel de conversion).
En résumé, le test A/B est un outil fondamental pour valider empiriquement l’impact d’une modification et guider les décisions d’optimisation de façon data-driven.
