Qu’est-ce que le test A/B en UX ? | Recherche UX #26

Le test A/B est une excellente méthode de recherche pour tester deux versions alternatives d’une solution donnée en même temps. Lisez notre article pour apprendre comment réaliser des tests A/B et découvrir leurs avantages et limitations.

Tests A/B en UX – table des matières :

1. Que sont les tests A/B dans le contexte de la recherche UX ?
2. Quand appliquer les tests A/B ?
3. Comment réaliser des tests A/B ?
4. Résumé

Que sont les tests A/B dans le contexte de la recherche UX ?

Le test A/B vous permet de tester deux versions d’un produit/solution (version A et version B) et d’évaluer celle qui obtient le plus d’approbation de la part des utilisateurs. La manière de le mesurer inclut le taux de conversion, le temps passé sur le site ou les retours des participants et leur propension à recommander le site/le produit. Avant le test, vous devez définir et déterminer ce que “le succès” signifiera pour une version particulière.

Quand appliquer les tests A/B ?

Vous pouvez déployer des tests A/B pour tester des prototypes, pendant la phase de développement du produit, ainsi que pour élaborer des stratégies marketing et promotionnelles. Ils sont l’outil parfait pour prendre des décisions qui peuvent affecter le résultat net d’une organisation. Les tests A/B sont particulièrement utiles lorsque nous avons déjà une hypothèse basée sur des recherches antérieures et que nous voulons confirmer qu’il s’agit de la bonne solution. Les questions de recherche formulées pour les tests A/B pourraient ressembler à ceci :

• Quelle version du produit génère un taux de conversion plus élevé ?
• Laquelle des deux notifications push formulées différemment augmente l’engagement dans l’application ?

Un bon test A/B devrait inclure des comparaisons aussi simples que possible, par exemple, au lieu de comparer deux versions complètement différentes du site, il est préférable de tester deux styles d’en-tête différents ou deux emplacements distincts du bouton CTA. Avec des comparaisons mineures, nous reconnaîtrons précisément quelle police, couleur, élément ou emplacement influence le plus l’UX.

Cette méthode de recherche comprend des tests de deux types : univariés et multivariés. Le premier se concentre sur les différences entre deux variantes d’un élément – par exemple, un bouton rouge et un bouton bleu. Le multivarié, en revanche, compare plus de 2 variantes d’un bouton en même temps – par exemple, rouge, bleu, vert et blanc (de plus, ils peuvent encore différer dans les titres, par exemple “Vérifiez ceci” et “Voir plus”).

Les principaux avantages des tests A/B sont la rapidité et les faibles coûts. Ils permettent également d’évaluer plusieurs variantes de produit sur un grand groupe de personnes réelles. Cependant, veillez à vous concentrer sur ces aspects qui peuvent avoir un impact réel sur la perception globale d’un produit. Ne comparez pas des éléments aléatoires. Formulez une hypothèse, réalisez d’autres recherches complémentaires, puis consultez votre équipe de conception et de développement. Ensemble, vous déterminerez quelles fonctionnalités essentielles examiner dans plusieurs versions en réalisant des tests A/B univariés ou multivariés.

Le test A/B semble être une forme rapide de recherche – bien que ce ne soit pas une règle. Vous pourriez avoir besoin de les réaliser pendant quelques semaines pour obtenir suffisamment de données pour une analyse UX (mais vous pouvez tout aussi bien vous en sortir en quelques jours ou même quelques heures). Le temps nécessaire pour réaliser une enquête dépend de nombreux facteurs.

Comment réaliser des tests A/B ?

1. Identifiez votre problème.

Assurez-vous d’appliquer les bons outils analytiques pour établir précisément la nature du problème.

2. Renseignez-vous autant que possible sur le problème ainsi que sur les utilisateurs. Familiarisez-vous avec eux.

Identifiez précisément l’emplacement du flux et essayez de comprendre pourquoi cela se produit. Sa compréhension détaillée contribuera à une analyse rigoureuse appropriée.

3. Formulez une hypothèse en répondant à la question de la manière de résoudre le problème.

Une hypothèse est une supposition testable. Vous pouvez la formuler sous la forme d’une condition – “si X se produit alors Z”, c’est-à-dire, par exemple, “si le titre est en police 22 au lieu de 18, la conversion augmentera”. Le test A/B vous permettra de savoir si la conjecture présentée dans l’hypothèse est correcte.

4. Définissez votre objectif.

Déterminez ce que vous souhaitez accomplir avec l’étude ainsi que tout au long du processus de recherche et de conception – par exemple, vous souhaitez que plus d’utilisateurs cliquent sur le bouton CTA sur la page d’accueil.

5. Définissez la précision statistique.

Déterminez les chiffres et les données dont vous avez besoin pour à la fois l’évaluation pratique de l’enquête et pour les parties prenantes commerciales à présenter – par exemple, une augmentation de 2 % des conversions les satisfera-t-elle et vaudra-t-elle l’investissement dans une enquête ?

6. Définissez l’échelle requise des résultats.

Quel nombre de répondants garantira une précision statistique ? Quel pourcentage de la base d’utilisateurs quotidienne, hebdomadaire ou mensuelle rendra ces résultats précieux et concluants ? Il est impératif de déterminer cela avant de procéder à l’enquête.

7. Créez la version B et testez votre hypothèse.

Préparez une variante supplémentaire (variante B) du site/produit/fonctionnalité pour votre hypothèse et commencez à tester. À ce stade, les développeurs interviennent pour mettre en œuvre une seconde solution alternative pour le produit existant – et les utilisateurs se divisent sans le savoir en deux groupes (groupe A et groupe B) comme auparavant. Lors de l’évaluation, essayez de ne regarder vos données qu’après avoir collecté suffisamment de celles-ci pour obtenir une validité statistique et un résultat viable.

8. Analysez et agissez sur les résultats du test.

Si votre version B atteint le seuil d’efficacité établi et confirme votre hypothèse, vous pouvez procéder à sa mise en œuvre pour tous les utilisateurs (sans plus de division entre les versions A et B). Cependant, si l’hypothèse est infirmée, restez avec la version originale A ou élaborez et testez une nouvelle hypothèse. Consultez également d’autres méthodes de recherche alternatives pour compléter les données.

Résumé

Le test A/B est un sujet assez technique. Il nécessite de posséder certaines connaissances en statistiques, ainsi qu’un savoir-faire technique/programmatique plus spécialisé (ou une bonne relation avec l’équipe de développement de l’entreprise). C’est une méthode directe – de plus, elle est assez simple, rapide et peu coûteuse. Elle permet de comparer deux versions alternatives d’un produit à peu de frais avec des résultats satisfaisants. De plus, ses conclusions reposent sur de réels utilisateurs, elles sont aussi précises que possible. N’oubliez pas cependant que vous ne pouvez pas tester chaque fonctionnalité, élément ou petit détail sur le site – c’est pourquoi, lors de la réalisation de tests A/B, il est courant de mener d’autres méthodes de recherche complémentaires.

Lisez aussi : Méthodes de recherche de découverte

Si vous aimez notre contenu, rejoignez notre communauté de abeilles actives sur Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.