Qu'est-ce qu'un test A/B en UX ? | Recherche UX #26

L'A/B testing est une excellente méthode de recherche pour tester simultanément deux versions alternatives d'une solution donnée. Lisez notre article pour savoir comment effectuer des tests A/B et voir leurs avantages et leurs limites.

Test A/B en UX – table des matières :

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

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

L'A/B testing permet de tester deux versions d'un produit/solution (version A et version B) et d'évaluer celle qui remporte le plus d'approbation auprès des utilisateurs. La manière de le mesurer comprend le taux de conversion, le temps passé sur le site ou les retours des participants et leur propension à recommander le site/produit. Avant le test, vous devez définir et déterminer ce que "succès" signifiera pour une version particulière.

Quand appliquer l'A/B testing ?

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 arriver à 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 construites pour les tests A/B pourraient ressembler à celles-ci :

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

Un test A/B sonore doit 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 différents 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 : univariant et multivariant. Le premier se concentre sur les différences entre deux variantes d'un élément - par exemple, un bouton rouge et un bouton bleu. Le multivariant, cependant, compare plus de 2 variantes d'un bouton en même temps - par exemple rouge, bleu, vert et blanc (de plus, ils peuvent toujours 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 produits sur un grand groupe de personnes réelles. Reste tout de même conscient de se concentrer sur ces aspects qui peuvent avoir un réel impact sur la perception globale d'un produit. Ne comparez pas des éléments aléatoires. Faites une hypothèse, effectuez d'autres recherches complémentaires, puis consultez votre équipe de conception et de développement. Ensemble, vous définirez les fonctionnalités essentielles à examiner dans de nombreuses versions en effectuant des tests A/B à une ou plusieurs variantes.

Les tests A/B semblent être une forme de recherche rapide, bien que ce ne soit pas une règle. Vous devrez peut-être les exécuter pendant quelques semaines pour obtenir suffisamment de données pour l'analyse UX (mais vous pouvez tout aussi bien passer quelques jours, voire quelques heures). Le temps nécessaire à l'exécution d'une enquête dépend de nombreux facteurs.

Comment faire des tests A/B ?

1. Identifiez votre problème.

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

2. Renseignez-vous le plus possible sur le problème ainsi que sur les utilisateurs. Obtenez une bonne idée pour eux.

Identifiez précisément l'emplacement du flux et essayez de comprendre pourquoi cela se produit. Sa compréhension détaillée contribuera à une analyse proprement rigide.

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

Une hypothèse est une hypothèse vérifiable. Vous pouvez le 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". Les tests A/B vous permettront de savoir si la conjecture présentée dans l'hypothèse est correcte.

4. Définissez votre objectif.

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

5. Définir la précision statistique.

Déterminez les chiffres et les chiffres dont vous avez besoin à la fois pour l'évaluation pratique de l'enquête et pour les parties prenantes de l'entreprise à présenter - par exemple, une augmentation de 2 % des conversions les satisfera-t-elle et vaudra-t-elle la peine d'investir dans une enquête ?


6. Définir l'échelle de résultats requise.

Quel nombre de répondants garantira l'exactitude statistique ? Quel pourcentage de la base d'utilisateurs quotidienne, hebdomadaire ou mensuelle rendra ces résultats précieux et concluants ? Il est impératif de le déterminer 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 implémenter une deuxième solution alternative pour le produit existant - et les utilisateurs divisent sans le savoir en deux groupes (groupe A et groupe B) le site/l'application comme auparavant. Pendant l'évaluation, essayez de regarder vos données uniquement après en avoir collecté suffisamment pour obtenir une validité statistique et un résultat viable.

8. Analysez et agissez sur les résultats des tests.

Si votre version B atteint le seuil d'efficacité établi et qu'ils confirment votre hypothèse, vous pouvez procéder à sa mise en œuvre pour tous les utilisateurs (plus de répartition entre les versions A et B). Cependant, si l'hypothèse est réfutée, restez avec la version originale A ou concevez et testez une nouvelle hypothèse. Découvrez également des méthodes de recherche alternatives pour compléter les données.

Résumé

L'A/B testing est un sujet assez technique. Cela nécessite de posséder certaines connaissances en statistiques, ainsi qu'un savoir-faire technique/programmation plus pointu (ou une bonne relation avec l'équipe de développement de l'entreprise). C'est une méthode directe – en plus c'est assez simple, rapide et bon marché. Il permet de comparer à moindre coût deux versions alternatives d'un produit avec des résultats satisfaisants. De plus, ses conclusions sont basées sur les vrais utilisateurs, elles sont aussi précises que possible. Cependant, rappelez-vous 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 d'effectuer d'autres méthodes de recherche complémentaires.

Lire aussi : Méthodes de recherche de découverte

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Auteur : Klaudia Kowalczyk

Un graphiste et UX Designer qui transmet dans le design ce qui ne peut être transmis avec des mots. Pour lui, chaque couleur, ligne ou police utilisée a une signification. Passionné de graphisme et de web design.

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