Introduction : Arrêtez de deviner, commencez à tester pour vraiment convertir
Dans l’univers impitoyable du e-commerce, de nombreux entrepreneurs cherchent la ‘recette miracle’, le bouton magique ou le changement de design qui fera exploser leurs ventes du jour au lendemain. On change la couleur d’un bouton sur une intuition, on réécrit une fiche produit parce qu’un concurrent le fait, on ajoute une nouvelle fonctionnalité parce qu’elle est ‘à la mode’. Le résultat ? Au mieux, une stagnation. Au pire, une chute incompréhensible des conversions. Cette approche, basée sur des suppositions, est la voie la plus rapide vers l’échec. La vérité, c’est que la croissance durable en e-commerce ne relève pas de la magie, mais de la science. Une science accessible à tous : l’A/B testing. Il s’agit d’une démarche rigoureuse qui consiste à tester des hypothèses de manière contrôlée pour laisser les seules véritables juges de paix décider : vos données et vos clients.
Le principe est simple : vous avez une version A de votre page (l’originale) et vous créez une version B avec une seule modification. Vous dirigez ensuite une partie de votre trafic vers la A et l’autre vers la B, puis vous mesurez quelle version atteint le mieux vos objectifs. Mais derrière cette simplicité apparente se cache une discipline exigeante qui demande de la méthode, les bons indicateurs et une culture d’expérimentation. L’objectif de cet article est de vous fournir une feuille de route complète, nourrie par notre expérience sur le terrain, pour transformer votre site en un véritable laboratoire d’optimisation. Nous allons tout décortiquer : quelles métriques suivre pour ne pas prendre de mauvaises décisions, comment structurer vos tests pour obtenir des résultats fiables, et surtout, nous partagerons des dizaines d’exemples de tests concrets, parfois surprenants, qui ont généré des résultats significatifs pour nos clients. Préparez-vous à abandonner vos certitudes pour embrasser le pouvoir de la data. Car dans le digital, ce qui était valable aujourd’hui ne le sera peut-être plus demain, et seule une culture du test permanent vous permettra de rester constamment à jour et performant.
Les métriques clés de l’A/B testing : au-delà du taux de conversion
Le premier réflexe lorsqu’on lance un A/B test est de se focaliser sur une seule métrique : le taux de conversion. ‘La nouvelle version de ma page produit a-t-elle généré plus de ventes ?’ Si cette question est légitime, elle est dangereusement incomplète. Se concentrer uniquement sur cet indicateur peut vous conduire à valider des tests qui, en réalité, nuisent à votre rentabilité globale. Pour piloter efficacement votre stratégie de CRO (Conversion Rate Optimization), vous devez adopter une vision plus holistique et suivre des indicateurs qui reflètent la véritable santé de votre business. Deux métriques sont absolument fondamentales pour cela : le Revenu Par Utilisateur (RPU) et la fameuse P-value, votre garantie contre les fausses conclusions. Maîtriser ces deux concepts est la première étape pour passer d’un A/B testing amateur à une démarche professionnelle et rentable.
Le RPU (revenu par utilisateur) : la boussole de votre rentabilité
Le Revenu Par Utilisateur, ou RPU, est sans doute l’indicateur le plus important que vous devez surveiller. Pourquoi ? Parce qu’il intègre deux variables cruciales : le taux de conversion ET le panier moyen (Average Order Value – AOV). Sa formule est simple : RPU = Chiffre d’affaires / Nombre d’utilisateurs. En suivant cette métrique, vous obtenez une vision complète de l’impact de vos modifications. Un test peut très bien augmenter votre taux de conversion, mais simultanément faire chuter votre panier moyen, et au final, vous faire perdre de l’argent. C’est un scénario bien plus fréquent qu’on ne l’imagine.
L’exemple le plus parlant est celui du ‘one-click payment’ (paiement en un clic) sur la page produit. L’idée semble géniale : réduire la friction au maximum pour faciliter l’achat impulsif. Et en effet, nous l’avons observé chez un client :
‘Nous on a l’exemple d’un client qui a mis le one click payment sur sa page produit. Donc le taux de conversion a augmenté mais le taux le panier moyen a diminué et au final son revenu par utilisateur a diminué.’
Cette expérience est une leçon magistrale. L’ajout du paiement rapide a encouragé les achats d’un seul article, mais a cannibalisé les achats multiples, les ventes croisées et les montées en gamme qui se produisent habituellement dans le panier. Les clients n’exploraient plus le site pour ajouter d’autres produits. Résultat : plus de commandes, mais des commandes moins rentables, et un RPU en baisse. Si nous n’avions regardé que le taux de conversion, nous aurions validé un test perdant. Le RPU nous a servi de garde-fou. C’est pourquoi, pour chaque test, vous devez systématiquement vous demander : ‘Cette modification a-t-elle un impact positif sur mon RPU ?’. C’est la seule question qui vaille pour garantir que vos optimisations contribuent réellement à la croissance de votre chiffre d’affaires.
La P-value : votre assurance contre le hasard
Imaginez : vous lancez un test et après deux jours, la version B affiche un taux de conversion supérieur de 20% à la version A. Euphorique, vous arrêtez le test et déployez la version B pour tout le monde. Trois semaines plus tard, vous constatez que vos ventes globales n’ont pas bougé, voire ont baissé. Que s’est-il passé ? Vous avez été victime du hasard. Votre ‘victoire’ n’était qu’une fluctuation statistique temporaire. C’est précisément pour éviter ce piège qu’existe la P-value. C’est un concept un peu technique, mais essentiel à comprendre. La P-value est une mesure statistique qui indique la probabilité que les résultats observés dans votre A/B test soient dus au simple hasard.
En termes simples, comme nous l’expliquons,
‘plus cette métrique est faible moins la B test qui est lancé est dû au hasard. Et en fait cette métrique doit être inférieure à 5 % pour que tu te dises OK, mon AB test, il est concluant et il n’est pas dû au hasard.’
Un seuil de 5% (ou 0.05) est la norme dans le secteur. Cela signifie qu’il y a moins de 5% de chances que la différence de performance entre vos deux versions soit une coïncidence. Tant que votre P-value reste au-dessus de ce seuil, vous ne pouvez rien conclure. Vous devez laisser le test tourner. La plupart des outils d’A/B testing calculent cette valeur pour vous et vous indiquent quand la ‘signification statistique’ est atteinte. Ignorer la P-value, c’est comme naviguer sans boussole en pleine tempête : vous prenez des décisions basées sur du bruit et non sur des signaux fiables. C’est la discipline qui vous assure que les changements que vous mettez en production auront un impact positif et durable.
Maintenant que nous avons défini les deux piliers de la mesure – le RPU pour la performance business et la P-value pour la fiabilité statistique – il est temps de se pencher sur la mécanique même du test. Car pour obtenir des données propres et des résultats exploitables, il ne suffit pas de savoir quoi mesurer, il faut aussi savoir comment et quand le faire. La méthodologie est la clé de voûte de toute stratégie CRO sérieuse.
La méthodologie d’un A/B test réussi : préparation et exécution
Avoir les bons indicateurs ne sert à rien si les données que vous collectez sont biaisées ou insuffisantes. La réussite d’un programme d’A/B testing repose sur une méthodologie rigoureuse qui garantit la validité de chaque expérience. Cela passe par deux éléments fondamentaux : le trafic, qui doit être suffisant en quantité et pertinent en qualité, et la durée du test, qui doit être assez longue pour lisser les variations quotidiennes sans pour autant s’éterniser. C’est cet équilibre délicat qui permet de prendre des décisions éclairées et de construire une véritable machine à optimiser, capable de délivrer des résultats fiables mois après mois. Oubliez les tests lancés à la va-vite sur un coup de tête ; une exécution professionnelle demande de la planification et de la patience.
Le trafic : la qualité et la quantité indispensables
La première question que l’on nous pose souvent est : ‘De combien de trafic ai-je besoin pour faire un A/B test ?’ La réponse dépend de l’ampleur de la différence de conversion que vous attendez, mais il y a un seuil pratique en dessous duquel il devient très difficile d’obtenir des résultats fiables dans un délai raisonnable. D’après notre expérience, un point de bascule se situe autour de 1000 visiteurs par jour.
‘Nous on a quand même commencé à avoir des belles différences en terme de de pertinence des résultats quand on approche le palier des 1000 visiteurs par jour. 30000 visiteurs mensuels… là pour le coup les AB test commence à être assez pertinent sous 15 jours, 3 semaines.’
En dessous de ce volume, vous risquez de devoir laisser tourner vos tests pendant des mois pour atteindre la signification statistique, ce qui ralentit considérablement votre rythme d’apprentissage.
Mais la quantité ne fait pas tout. La qualité du trafic est encore plus importante. Une erreur classique est de mener des tests sur l’ensemble de son trafic, y compris les campagnes de retargeting ou les pics générés par des influenceurs. C’est une très mauvaise pratique. Pourquoi ? Parce que ces audiences sont ‘biaisées’. Un visiteur en retargeting vous connaît déjà, il a une intention d’achat plus élevée. Une audience venant d’un influenceur est souvent ‘chaude’ et influencée par une recommandation. Les résultats sur ces segments ne sont pas représentatifs du comportement d’un nouvel utilisateur. La bonne pratique est donc d’isoler votre trafic.
‘Tu vas faire plutôt tes AB test Danilo sur du trafic froid, tu vois, si tu fais du des campagnes de trafic froid sur sur tes ads, c’est là-dessus en fait qu’on va on va faire nos AB tests et pas forcément sur du retargeting ou ou de l’influence parce que c’est c’est trop biaisé en fait.’
En vous concentrant sur les visiteurs ‘froids’, vous testez vos optimisations dans les conditions les plus difficiles et vous vous assurez que les améliorations que vous validez sont réellement efficaces pour convaincre de nouveaux clients, ce qui est le véritable moteur de la croissance.
La durée et la fréquence : rythmer votre optimisation
La durée d’un test est un autre paramètre crucial. Un test trop court (un ou deux jours) est sujet aux aléas : vous pourriez tomber sur un jour exceptionnellement bon ou mauvais qui fausserait complètement vos résultats. À l’inverse, un test trop long peut être pollué par des facteurs externes (saisonnalité, campagnes concurrentes, etc.). En général, une fenêtre de deux à trois semaines est un excellent compromis.
‘Généralement de toute façon un test ça dure quelques semaines… et au bout d’un moment, tu vas voir dans ton graphe que la P value est inférieure à 5 % et c’est là où tu dis c’est bon, mon AB test est concluant.’
Cette durée permet de couvrir au moins deux cycles hebdomadaires complets, lissant ainsi les différences de comportement entre les jours de la semaine et les week-ends.
Une fois ce rythme de 2-3 semaines par test adopté, la puissance de l’A/B testing se révèle dans la capacité à paralléliser les efforts. Vous ne devez pas vous limiter à un seul test à la fois sur tout le site. Vous pouvez, et devriez, avoir plusieurs tests qui tournent en parallèle sur des templates de pages différents : un sur la page d’accueil, un sur les pages collection, un sur la page produit, etc. C’est ainsi que l’on démultiplie la vitesse d’apprentissage. En systématisant cette approche, on peut rapidement arriver à un volume de tests conséquent :
‘Tu as un voire deux test par typologie par mois sur 4 semaines. donc ça veut dire que tu as allez tu as deux fois 4 deux fois 5 entre ouais entre 7 et 10 AB tests validés par par mois quoi.’
Imaginez l’impact cumulé de 10 améliorations de conversion validées chaque mois. C’est un effet boule de neige qui transforme progressivement votre site en une machine à convertir toujours plus performante.
Nous avons maintenant les indicateurs (RPU, P-value) et la méthode (trafic froid, durée de 2-3 semaines, parallélisation). La question suivante est évidente : par où commencer ? Face à la multitude d’éléments testables sur un site e-commerce, il est facile de se sentir paralysé. C’est pourquoi il est essentiel de se concentrer en priorité sur les tests qui ont le plus fort potentiel d’impact sur vos résultats.
Le grand répertoire des A/B tests à fort impact pour l’e-commerce
La théorie, c’est bien. La pratique, c’est mieux. Une fois que vous maîtrisez la méthodologie, le véritable enjeu est de générer des hypothèses de test pertinentes. L’erreur serait de tester des changements mineurs, comme la nuance de bleu d’un lien, qui n’auront probablement aucun impact mesurable. Pour obtenir des résultats rapides et significatifs, il faut s’attaquer à des éléments qui influencent directement la psychologie de l’acheteur, sa perception de la valeur et sa facilité à se projeter avec le produit. Nous avons identifié plusieurs grandes familles de tests qui, dans notre expérience, génèrent quasi systématiquement des enseignements forts et des gains de conversion. Des visuels aux textes, en passant par des éléments plus stratégiques comme le prix ou les options de paiement, voici un arsenal d’idées pour nourrir votre feuille de route d’expérimentation.
L’épreuve du visuel : images, vidéos et mises en scène
En e-commerce, vos visuels sont vos meilleurs vendeurs. Le client ne peut ni toucher ni essayer le produit, il se fie donc entièrement aux images et vidéos que vous lui présentez. C’est un levier d’optimisation monstrueux. Un des tests les plus fondamentaux concerne les pages collection : faut-il afficher un ‘packshot’ (produit sur fond blanc) ou une image en ‘mise en situation’ (produit porté ou utilisé dans son contexte) ? La réponse dépend radicalement de votre secteur.
‘Dans le secteur de la mode, ce qui marche bien c’est un mannequin qui porte le vêtement, tu vois. C’est pas forcément juste le t-shirt avec fond blanc… les meubles ça marche bien en mise en situation aussi. quand tu tu tu vois le meuble dans dans un salon, tu te projettes beaucoup plus.’
Tester ces deux approches est crucial. Pour la mode ou la décoration, la projection est clé. Pour des produits plus techniques ou des consommables, comme le linge de lit, le packshot peut être plus efficace car il permet de mieux voir les détails du produit. Un autre test puissant est celui de l’image produit elle-même : une photo du produit seul contre une photo du produit entouré de ses composants ou ingrédients, comme l’avait fait la marque de café Mean Roast. Cette dernière a ‘explosé’ la version produit seul, car elle communiquait instantanément la qualité et la naturalité des ingrédients. N’hésitez pas non plus à tester une vidéo de démonstration contre une image statique en haut de votre page produit. L’impact peut être colossal.
La bataille des mots : titres, textes et typographie
Si une image vaut mille mots, les mots, eux, vendent. Le texte de votre site est un champ d’expérimentation infini. Commencez par le plus visible : votre proposition de valeur (USP) sur la page d’accueil. Testez différentes formulations qui mettent en avant des bénéfices distincts (la rapidité, la qualité, le prix, l’exclusivité). Testez également les titres de vos produits. Un titre descriptif et fonctionnel performe-t-il mieux qu’un titre plus créatif et aspirationnel ? La réponse n’est jamais évidente et doit être testée. Un autre test fondamental est celui de la longueur des descriptions produit : texte court et direct contre texte long et ultra-détaillé, qui plonge dans les bénéfices fonctionnels et émotionnels. Le choix dépendra de la complexité et du prix de votre produit.
Mais il y a un élément textuel que presque personne ne teste et qui a pourtant un impact direct sur la conversion : la taille de la police. Un texte difficile à lire crée une friction cognitive qui pousse l’utilisateur à abandonner. Nous l’avons vu à de multiples reprises.
‘On a eu des études là-dessus qui ont montré que les gens lorsque la lisibilité était augmentée, la conversion le suivait de manière parallèle… on a un client qui insistait pour avoir une police d’écriture très petite en desktop, on était sur du 14… et nous on a pas arrêté de lui recommander de passer ces textes à 16.’
Augmenter la taille de la police de 14px à 16px peut sembler anodin, mais en améliorant radicalement le confort de lecture, vous gardez l’utilisateur engagé plus longtemps et vous augmentez ses chances de passer à l’acte d’achat. C’est un test simple à mettre en place avec un potentiel de gain énorme.
Les tests contre-intuitifs : prix, CTA et options de paiement
Certains des tests les plus puissants sont ceux qui vont à l’encontre des idées reçues. Le prix en est un parfait exemple. L’intuition nous dit que pour vendre plus, il faut baisser les prix. C’est souvent faux. Tester un prix plus élevé peut paradoxalement augmenter vos ventes, surtout pour les produits où la qualité est un critère d’achat majeur.
‘Vous vous seriez vachement surpris de savoir que des fois des prix plus chers permettent de mieux vendre parce que justement la valeur perçue est plus grande.’
Pour une montre de luxe, un prix de 200€ crie ‘camelote’, alors qu’un prix de 2000€ évoque ‘artisanat suisse’ et justifie l’achat. Le prix est un signal de positionnement puissant.
Dans la même veine, les options de paiement doivent être testées. Proposer le paiement en plusieurs fois semble être une évidence pour augmenter la conversion. Pourtant, pour une marque de luxe, cela peut être désastreux. Nous l’avons testé pour un client :
‘Le but justement des marques de luxe c’est de ne pas être accessible au au public lambda… si tu la rends accessible tu en gros elle perd son son positionnement de marque de luxe quoi.’
L’ajout de cette facilité de paiement a dégradé l’image de marque et fait chuter le taux d’ajout au panier. Enfin, même les éléments les plus basiques comme les boutons d’appel à l’action (CTA) peuvent réserver des surprises. Nous avons mené un test où nous avons complètement retiré le bouton ‘Découvrir’ sur les vignettes des pages collection. Contre toute attente, le nombre de clics vers les pages produits a augmenté. L’hypothèse ? Moins d’encombrement visuel, l’image entière devient une zone cliquable plus intuitive. Cela prouve une chose : ne vous fiez jamais à vos certitudes. Testez, testez et testez encore.
Armés de ces idées, il vous faut maintenant les outils pour les mettre en œuvre. Heureusement, l’époque où l’A/B testing était réservé aux géants du web avec des équipes de développeurs dédiées est révolue. Il existe aujourd’hui un écosystème d’outils puissants et accessibles pour tous les budgets.
L’arsenal de l’expert CRO : choisir les bons outils d’A/B testing
Lancer des A/B tests ne nécessite plus de compétences techniques avancées. Le marché regorge de solutions qui vous permettent de créer des variantes de vos pages via des éditeurs visuels intuitifs et de suivre les résultats sans écrire une seule ligne de code. Cependant, face à la pléthore d’options, il peut être difficile de s’y retrouver. Le choix de votre outil dépendra principalement de trois facteurs : votre budget, votre plateforme e-commerce (Shopify, Magento, etc.) et votre niveau de maturité en matière de CRO. Il n’y a pas un ‘meilleur’ outil dans l’absolu, mais un outil adapté à chaque besoin. Nous allons vous présenter une sélection de plateformes que nous utilisons et recommandons, en les classant par catégorie pour vous aider à faire le bon choix.
Pour ceux qui débutent ou qui ont un budget limité, il existe d’excellentes options pour mettre le pied à l’étrier. Historiquement, Google Optimize était la porte d’entrée gratuite, mais sa disparition a laissé un vide. Cependant, des alternatives existent. Des outils comme Crazy Egg, initialement connu pour ses heatmaps, proposent désormais des fonctionnalités d’A/B testing simples et efficaces. Pour les utilisateurs de Shopify, des applications dédiées comme Intelli Gence permettent de se lancer rapidement en s’intégrant parfaitement à l’écosystème. Mais si nous devions recommander un seul outil pour son incroyable rapport qualité-prix, ce serait VWO.
‘Tu as VWO qui est le meilleur rapport qualité de prix du marché actuellement selon nous. Donc n’hésitez pas à le tester, tu as une offre gratuite qui marche déjà pas mal.’
VWO (Visual Website Optimizer) propose un plan gratuit généreux et des fonctionnalités très complètes qui peuvent accompagner votre croissance pendant longtemps. C’est le point de départ idéal pour la grande majorité des e-commerçants.
Pour les entreprises plus matures avec des besoins plus complexes et des budgets plus conséquents, le marché se structure autour de solutions plus robustes. Un acteur comme Convert.com se positionne comme un concurrent très agressif de VWO, avec un excellent rapport qualité-prix et des fonctionnalités avancées, ce qui en fait une option à considérer sérieusement. Puis viennent les poids lourds du secteur, des plateformes comme Kameleoon et AB Tasty.
‘Vous avez les plus grosses qui est Caméléon et AB Tasty qui sont des gros logiciels qui coûtent très très chers à l’année. Donc là vaut mieux être bien équipé ou avoir un e-commerce qui tourne bien.’
Ces outils ne se contentent pas de faire de l’A/B testing ; ils offrent des suites complètes de personnalisation, de tests côté serveur et d’analyse de données avancée. Ils s’adressent à des entreprises qui ont déjà une équipe CRO dédiée et un trafic très important, car leur coût annuel peut être significatif. Le choix dépend donc de votre échelle : commencez avec VWO ou Convert.com, et si vos besoins évoluent au point de dépasser leurs capacités, vous pourrez alors envisager de migrer vers ces solutions d’entreprise.
Conclusion : faites de l’expérimentation le moteur de votre croissance
Au terme de ce parcours, une conviction doit s’être imposée : l’optimisation de la conversion n’est pas une série d’actions ponctuelles, mais une culture d’entreprise. Ce n’est pas un projet avec un début et une fin, mais un processus continu d’apprentissage et d’amélioration. Nous avons vu que le succès ne réside pas dans les intuitions, mais dans une méthode rigoureuse. Il faut commencer par suivre les bonnes métriques, avec le RPU en tête de file pour mesurer l’impact réel sur votre business, et la P-value comme sceau de validité statistique. Ensuite, il s’agit d’appliquer une méthodologie sans faille : utiliser un trafic suffisant et qualifié (froid de préférence), respecter des durées de test adéquates et paralléliser les efforts pour accélérer l’apprentissage.
Nous vous avons partagé un large éventail d’idées de tests à fort potentiel, des visuels à la tarification, en insistant sur les expériences les plus contre-intuitives, car ce sont souvent elles qui recèlent les plus grands gisements de croissance. Enfin, nous avons listé les outils qui rendent cette démarche accessible à tous. Le message final est simple : arrêtez de supposer ce que veulent vos clients, demandez-le-leur à travers des tests. Chaque A/B test est une conversation avec votre marché. Certains tests échoueront, et c’est une bonne chose. Un test qui échoue vous apprend ce qui ne fonctionne pas et vous évite de prendre une mauvaise décision. Un test qui réussit améliore durablement votre rentabilité. Dans les deux cas, vous gagnez en connaissance. Alors, lancez-vous. Choisissez un premier test simple, appliquez la méthode, mesurez, apprenez, et recommencez. C’est en faisant de l’expérimentation le cœur de votre stratégie que vous bâtirez un avantage concurrentiel durable.
FAQ sur l’A/B testing en e-commerce
Quelle est la métrique la plus importante à suivre lors d’un A/B test en e-commerce ?
La métrique la plus cruciale est le Revenu Par Utilisateur (RPU). Se focaliser uniquement sur le taux de conversion peut être trompeur. Une modification peut augmenter le nombre de ventes mais faire chuter le panier moyen, ce qui diminue votre rentabilité globale. Le RPU intègre ces deux dimensions (conversion et panier moyen), vous donnant une vision précise et fiable de l’impact financier de votre test. C’est votre véritable boussole pour prendre des décisions rentables.
‘Nous ce qu’on va beaucoup suivre quand on fait des AB tests, c’est le fameux RPU dont parlait Laurent donc le revenu par utilisateur. Le RPU, il y a quoi dedans ? Il y a le taux de conversion et le panier moyen. Donc c’est surtout ça qu’on va suivre.’
Combien de temps doit durer un A/B test pour être fiable ?
La durée idéale pour un A/B test se situe généralement entre deux et trois semaines. Cette période est un bon compromis pour lisser les variations de comportement des utilisateurs (par exemple, entre la semaine et le week-end) et pour accumuler suffisamment de données afin d’atteindre la signification statistique. Un test trop court risque d’être faussé par des fluctuations aléatoires, tandis qu’un test trop long peut être affecté par des facteurs externes. La patience est une vertu essentielle en CRO.
‘En général, on conseille 2 semaines pour valider un AB test et… généralement de toute façon un test ça dure quelques semaines donc tu vas suivre la P value pendant quelques semaines et au bout d’un moment, tu vas voir dans ton graphe que la P value est inférieure à 5 %.’
Quel est le trafic minimum requis pour lancer un A/B test pertinent ?
Bien qu’il n’y ait pas de chiffre magique, un seuil pratique pour commencer à obtenir des résultats pertinents dans des délais raisonnables (2-3 semaines) se situe autour de 1000 visiteurs par jour, soit environ 30 000 visiteurs mensuels. En dessous de ce volume, il peut falloir des mois pour qu’un test atteigne la signification statistique, ce qui ralentit considérablement votre capacité à apprendre et à optimiser. Plus votre trafic est élevé, plus vite vous pourrez valider vos hypothèses.
‘Nous on a quand même commencé à avoir des belles différences en terme de de pertinence des résultats quand on approche le palier des 1000 visiteurs par jour. 30000 visiteurs mensuels… et là là pour le coup les AB test commence à être assez pertinent sous 15 jours, 3 semaines.’
Pourquoi est-il déconseillé de faire des A/B tests sur du trafic de retargeting ?
Il est crucial de mener vos A/B tests sur du trafic ‘froid’ (de nouveaux visiteurs) et non sur du trafic de retargeting ou d’influence. La raison est simple : ces audiences sont intrinsèquement biaisées. Un visiteur en retargeting vous connaît déjà et a une intention d’achat plus forte. Les résultats obtenus sur ce segment ne sont pas représentatifs du comportement d’un prospect qui vous découvre. En testant sur du trafic froid, vous mesurez la véritable efficacité de vos optimisations pour acquérir de nouveaux clients.
‘Tu vas faire plutôt tes AB test Danilo sur du trafic froid… et pas forcément sur du retargeting ou ou de l’influence parce que c’est c’est trop bieé en fait le retargeting et l’influence, c’est forcément des conversions qui sont meilleures.’
Quels sont les exemples d’A/B tests sur une page produit qui ont le plus d’impact ?
Sur une page produit, plusieurs tests ont un fort potentiel. Testez vos visuels : une image du produit seul contre une mise en situation ou une photo avec ses composants. Testez le texte : un titre descriptif vs un titre aspirationnel, ou une description courte vs une description très détaillée. Testez la typographie, notamment la taille de la police, pour améliorer le confort de lecture. Enfin, testez des éléments fonctionnels comme l’affichage des options de paiement en plusieurs fois ou l’emplacement du ‘one-click payment’, qui peuvent avoir des effets surprenants sur le panier moyen.
‘Ça peut aller du titre du produit, aux description produit, aux images. Euh voilà, on peut tester vraiment énormément de choses… à tester des images… à tester aussi des variantes de prix… à tester également le titre du produit… à tester la proposition de valeur.’
Un prix plus élevé peut-il vraiment améliorer les ventes ?
Absolument. C’est un phénomène contre-intuitif mais bien réel, surtout pour les produits où la perception de la qualité est essentielle. Un prix plus élevé peut agir comme un signal de qualité, augmentant la valeur perçue du produit et, par conséquent, le désir d’achat. Pour des articles de luxe, des produits techniques ou des cosmétiques, un prix trop bas peut susciter la méfiance et être perçu comme un signe de ‘camelote’. Tester une augmentation de prix peut donc, dans certains cas, améliorer à la fois la conversion et la marge.
‘Vous vous seriez vachement surpris de savoir que des fois des prix plus chers permettent de mieux vendre parce que justement la valeur perçue est plus grande. imaginons, je sais pas, vous vendez des monde de luxe. Si vous les mettez à 200 balles, bon bah là les gens ils vont dire c’est de la camelotte en fait.’
Quels sont les meilleurs outils d’A/B testing pour un e-commerce qui débute ?
Pour un e-commerce qui se lance dans l’A/B testing, il est recommandé de commencer avec des outils offrant un bon équilibre entre fonctionnalités, simplicité et coût. VWO (Visual Website Optimizer) est souvent cité comme le meilleur rapport qualité-prix du marché, avec une offre gratuite déjà très capable pour démarrer. Des alternatives comme Crazy Egg ou des applications spécifiques à Shopify comme Intelli Gence sont également d’excellentes options pour faire ses premiers pas sans se ruiner.
‘Pour des budgets un peu plus gros mais qui sont des outils qui marchent très bien, tu as VWO qui est le meilleur rapport qualité de prix du marché actuellement selon nous. Donc n’hésitez pas à le tester, tu as une offre gratuite qui marche déjà pas mal.’
Faut-il systématiquement proposer le paiement en plusieurs fois ?
Non, ce n’est pas une règle absolue. Si le paiement en plusieurs fois peut booster les conversions pour des produits à panier moyen élevé visant un large public, il peut être contre-productif pour les marques de luxe. Proposer cette facilité peut dégrader l’image d’exclusivité et d’inaccessibilité qui fait la valeur de la marque, et finalement faire baisser les ventes. Nous avons observé ce phénomène chez un client où l’ajout du paiement fractionné a réduit le taux d’ajout au panier. C’est un élément qui doit impérativement être A/B testé.
‘Tu vas avoir des secteurs d’activité notamment dans le luxe où de payer en plusieurs fois ça ça ne se fait pas en fait, c’est c’est pas bien vu. Et ça dégrade ton image de marque derrière… on s’est rendu compte derrière qu’on avait un taux de conversion un taux d’ajout au panier pardon qui diminuait.’
