Tests A/B : maîtriser la conception d'expériences et l'analyse de données

Tests A/B : un guide pratique avec des exemples concrets

Dans le monde trépidant des entreprises Internet, les tests A/B sont devenus un outil essentiel pour optimiser les produits et améliorer l’expérience utilisateur. En comparant différentes versions (A et B) d'une fonctionnalité ou d'une conception, nous pouvons identifier ce qui fonctionne le mieux pour augmenter l'engagement et la satisfaction des utilisateurs. Cet article de blog vous guidera tout au long du processus de conception et d’exécution de tests A/B réussis, vous aidant ainsi à penser comme les grands acteurs du secteur.

Pourquoi les tests A/B sont importants :

Même si vous avez sauté les cours de sciences expérimentales à l'université, les tests A/B sont une compétence pratique que vous rencontrerez quotidiennement dans le monde d'Internet. Son principe de base est simple : tester différentes variantes d'un même élément pour trouver la solution optimale.

Les géants de l'Internet comme Facebook, Google, ByteDance, Tencent et Meituan s'appuient fortement sur les tests A/B. Mark Zuckerberg a déclaré : « À tout moment, il n'existe pas qu'une seule version de Facebook en ligne : il y en a plus de 10 000. Notre cadre d'expérimentation nous permet de découvrir et de percevoir en permanence les différences comportementales les plus subtiles des utilisateurs. » Zhang Yiming, fondateur de ByteDance, a même déclaré : « Même si vous avez une certitude à 99 % qu'un nom est meilleur qu'un autre, pourquoi ne pas le tester ? ByteDance, connue pour ses nombreuses applications, effectue quotidiennement des dizaines de milliers de tests A/B, accumulant des millions au fil du temps.

Une étude de cas : optimiser la collecte d'informations sur les étudiants

Plongeons dans une récente expérience de test A/B que j'ai menée pour illustrer le processus. Nous avions une page de collecte d'informations sur les élèves où les parents devaient fournir le numéro de téléphone portable de leur enfant à des fins de vérification, son nom, son école, sa classe et sa classe. En analysant le taux d’achèvement, nous avons émis l’hypothèse suivante :

• Hypothèse 1 : Diviser la saisie des informations en étapes augmenterait le taux de complétion de 2 %.

  • Raisonnement : demander aux utilisateurs de soumettre toutes les informations en même temps peut créer un sentiment de dépassement. Diviser la tâche en étapes plus petites peut réduire la pression psychologique et encourager les utilisateurs à remplir le formulaire (psychologie de l'aversion aux pertes).

• Hypothèse 2 : Ajuster l’ordre des champs de saisie augmenterait le taux de complétion de 2 %.

  • Raisonnement : les utilisateurs sont souvent plus sensibles au partage d’informations personnelles au départ. Demander d'abord des informations moins sensibles (par exemple, un numéro de téléphone portable) peut rendre le processus moins intrusif et encourager des taux d'achèvement plus élevés.

Conception de l'expérience :

• Groupe témoin : tous les champs d'information ont été présentés dans une seule fenêtre contextuelle, dans l'ordre suivant : nom, école, niveau, classe, numéro de portable et vérification.
• Groupe expérimental 1 : Deux popups ont été utilisés :
  1. Première fenêtre contextuelle : nom, école, année et classe.
  2. Deuxième popup : numéro de mobile et vérification.
• Groupe expérimental 2 : Deux popups ont été utilisés :
  1. Première fenêtre contextuelle : numéro de mobile et vérification.
  2. Deuxième fenêtre contextuelle : nom, école, année et classe.

Métriques du test :

La principale mesure était le taux de complétion des informations sur les étudiants.

L'analyse des résultats:

• Le groupe expérimental 1 a montré une augmentation significative du taux d'achèvement par rapport au groupe témoin, validant l'hypothèse 1. L'approche étape par étape a réduit l'anxiété des utilisateurs et amélioré l'engagement.
• En comparant les groupes expérimentaux 1 et 2, nous avons observé des différences dans les taux d'achèvement en fonction de l'ordre d'entrée. Cependant, ces différences ne sont pas uniquement dues à la sensibilité à la vie privée, comme on l’avait initialement supposé.

La séquence « nom, école, année, classe » aurait pu être plus efficace en raison du contexte : les parents ont probablement reçu des instructions de l'enseignant de leur enfant pour remplir le formulaire, créant ainsi un sentiment de confiance et de compréhension.

Points clés à retenir:

• Les tests A/B fournissent des données quantifiables, rendant vos résultats plus convaincants.
• Un test A/B réussi suit un cycle continu : hypothèse – développement – ​​analyse – itération.
• Même si les tests A/B peuvent être difficiles (avec des taux d'échec élevés), il est crucial de faire preuve de persévérance et d'apprendre de chaque expérience. Chaque test réussi apporte un sentiment d’accomplissement et alimente la recherche d’une optimisation plus poussée.

En intégrant ces principes dans votre flux de travail, vous pouvez exploiter la puissance des tests A/B pour améliorer vos produits, améliorer l'expérience utilisateur et atteindre vos objectifs commerciaux.