A/B testing pour votre site web : guide ultime

• Juil 25 2025
• par Ilona K.

Qu’est-ce qui incite les personnes à s’abonner à votre newsletter ? À lire vos articles ? À acheter votre produit ou à utiliser vos services en ligne ? Votre site web, et les éléments qui y interagissent. Il est nécessaire de comprendre ce qui attire précisément les utilisateurs et les transforme en clients. Sur ce point, mieux vaut éviter d’agir au hasard. Pour optimiser efficacement un site, il faut distinguer les idées vraiment porteuses des pistes moins pertinentes. C’est précisément à cela que sert l’A/B testing.

Qu’est-ce que l’A/B testing et pourquoi en avez-vous besoin

L’A/B testing, ou split testing, est une méthode de recherche en expérience utilisateur qui compare l’efficacité de deux options d’une ressource numérique. Par exemple, vous pouvez présenter deux versions de la même page web à différents segments d’utilisateurs et analyser laquelle génère les meilleurs taux de conversion. 

L’A/B testing permet de :

• Mettre en place de nouvelles fonctionnalités. Avant de modifier un site ou une autre ressource numérique, il est judicieux de tester d’abord. Cela aide à éviter des changements susceptibles de dégrader les performances. Ce faisant, vous pouvez discerner quels éléments du site engagent les utilisateurs et lesquels les font partir. Vous évaluez aussi si les changements proposés atteindront le résultat souhaité.
• Améliorer l’expérience utilisateur. Cela inclut le test de variantes pour le formulaire de commande, la navigation, la mise en page et le design. Les tests permettent d’identifier l’option d’interface la plus agréable à utiliser.
• Augmenter le nombre d’actions réalisées. Les tests peuvent indiquer le texte, l’image ou le design qui motive le mieux l’audience à acheter ou à laisser une demande. 

L’A/B testing a de nombreux cas d’usage, mais ne convient pas à toutes les situations. Voici quand il ne fonctionne pas :

• Si vous n’avez pas d’hypothèse marketing solide, autrement dit, aucune supposition sur la façon précise d’améliorer un élément. 
• Si votre site a peu de trafic. Pour obtenir des résultats statistiquement significatifs, vous devez attirer une audience suffisante pour tester.
• Si vous avez besoin de résultats statistiquement significatifs rapidement (l’analyse statistique révèle des résultats très peu susceptibles d’être dus au hasard, suggérant une cause spécifique) et que vous n’avez pas le temps d’attendre. 
• Si vous vous attendez à ce que les conditions de l’expérience changent pendant sa réalisation. Pour obtenir des résultats précis, tout doit rester inchangé, à l’exception de la variable testée.

Comment mener un A/B testing

L’A/B testing est un processus séquentiel. Voyons ses étapes à l’aide d’un scénario d’A/B test visant à optimiser le bouton « Subscribe » pour le blog d’une start-up IT :

1. Définir l’objectif, choisir un sujet et formuler une hypothèse

Commencez par clarifier les objectifs que vous souhaitez atteindre ; augmenter les conversions, prolonger le temps passé sur le site ou susciter des actions spécifiques, comme l’abonnement à une newsletter. 

Sélectionnez ensuite un élément à tester. Cela peut être un titre, un bouton ou un formulaire d’abonnement — tout ce qui est pertinent. Si vous testez plusieurs éléments à la fois, vous ne pourrez pas déterminer quel changement précis a amélioré un résultat par rapport à un autre.

Pour choisir un élément, examinez l’entonnoir actuel afin de comprendre à quelle étape vous perdez des abonnés potentiels. Une fois la piste identifiée, formulez une hypothèse étayée.

Une hypothèse marketing solide est une supposition spécifique et testable sur la façon dont une action donnée influencera le résultat de l’activité.

Une hypothèse comporte trois éléments :

1. Un changement clair. Qu’est-ce qui sera fait, où et comment ? Par exemple, ajouter un formulaire d’abonnement au blog.
2. Un résultat attendu. Qu’attendez-vous précisément ? Le résultat doit être mesurable et chiffré, comme une hausse de la conversion, une baisse du coût par lead, une augmentation du temps passé sur le site. Par exemple, une croissance de 20 % de la base d’emails en un mois.
3. Le raisonnement qui explique pourquoi le changement devrait fonctionner. Dans l’exemple ci-dessus, l’ajout d’un formulaire peut accroître la base de la newsletter car il apparaît immédiatement à l’ouverture de la page du blog, attire l’attention des utilisateurs et les incite à s’abonner.

Exemple

Objectif : augmenter le taux de conversion des abonnements sur le blog de la start-up IT.

Sujet : un bouton « Subscribe ».

Hypothèse : modifier la couleur, le libellé et l’emplacement du bouton « Subscribe » le rendra plus visible et attrayant, augmentant le taux de clics et le nombre total d’abonnements.

2. Choisir les métriques

Les métriques pour l’A/B testing sont des indicateurs qui évaluent l’efficacité de deux versions d’un même élément. Elles permettent de comprendre quelles modifications du produit ont un impact réel sur son efficacité, et de prendre des décisions fondées sur des données, non sur l’intuition.

Métriques à surveiller :

• La conversion est le ratio, exprimé en pourcentage, entre le nombre de visiteurs du site qui réalisent une action cible (achat, inscription, abonnement, visite d’une page spécifique, clic sur un lien publicitaire) et le nombre total de visiteurs.
• Le taux de rebond est le pourcentage de visiteurs qui quittent le site après avoir consulté une seule page.
• Le temps moyen passé sur la page reflète la durée moyenne pendant laquelle les utilisateurs restent sur la page et interagissent avec son contenu.
• Le CTR (Click-Through Rate) est une métrique qui montre l’efficacité d’un bloc publicitaire ou informatif, mesurée comme le ratio du nombre de clics sur le nombre d’impressions.
• La valeur moyenne du panier (pour les boutiques en ligne) est le montant moyen dépensé par un acheteur lors d’une visite. Pour la calculer, divisez le chiffre d’affaires sur une période donnée par le nombre d’acheteurs. La formule est : AOV = chiffre d’affaires / conversions.
• La profondeur de défilement (Scroll Depth) mesure jusqu’où une personne fait défiler une page lors d’une visite. Exprimée en pourcentage, elle aide à comprendre la quantité de contenu consommée avant de quitter la page.

Vous devez choisir la métrique clé qui montrera la validité de votre hypothèse. Si vous testez, par exemple, un formulaire d’abonnement à la newsletter, il s’agit du nombre d’abonnements. Une fois celle-ci identifiée, déterminez des indicateurs complémentaires pour une analyse plus fine. Pour un formulaire d’abonnement, cela peut être le nombre de formulaires complétés, le temps passé dessus et la pertinence des champs.

Pour choisir les bonnes métriques, vous devez :

• Tenir compte de vos objectifs commerciaux. Déterminez ce que vous souhaitez atteindre grâce au test et quelles métriques indiqueront précisément si l’objectif a été atteint. Par exemple, si l’objectif est d’augmenter la conversion, la métrique principale sera le nombre d’actions effectuées (achats, abonnements à la newsletter, etc.).
• Prendre en compte le contexte. Les changements d’une page n’impactent les résultats que dans des situations spécifiques. Par exemple, changer la couleur d’un bouton « Buy » n’augmentera pas forcément les ventes, mais modifier le texte d’une page peut influer fortement sur les conversions.

Exemple

Métrique principale : pourcentage d’utilisateurs qui s’abonnent avec succès après avoir atterri sur un article du blog.

Métriques secondaires :

• CTR sur le bouton « Subscribe ».
• Profondeur de défilement (proxy d’engagement)
• Taux de rebond depuis la page de l’article de blog.

3. Créer une audience

Constituez un groupe de contrôle et un groupe expérimental pour recueillir des données sur deux versions de l’élément sélectionné. Si nécessaire, segmentez l’audience cible selon divers critères, comme le genre, l’âge, les centres d’intérêt, etc. Il est important que l’échantillon ait les mêmes caractéristiques que les utilisateurs qui interagissent habituellement avec votre site. N’oubliez pas de tenir compte des appareils utilisés. Pendant l’expérience, ils doivent être répartis équitablement entre les groupes d’utilisateurs.

Si vous menez la recherche sur des plateformes dédiées, le système crée automatiquement les groupes. En général, ils comptent un nombre équivalent d’utilisateurs. Il vous suffit de définir la taille totale de l’audience.

Exemple

Audience : toutes les personnes arrivant sur n’importe quel article du blog.

Segments à analyser après le test :

• Nouveaux visiteurs vs. visiteurs récurrents (les personnes qui reviennent peuvent être plus en confiance ou plus disposées à s’abonner).
• Type d’appareil (mobile vs. desktop, pour évaluer l’impact de la visibilité/position du bouton).
• Source de trafic (organique (SEO), payant (ads), direct et social pour comprendre les performances selon le contexte).

4. Choisir les outils

Pour mener un A/B testing sur un site, utilisez des services spécialisés qui permettent de choisir les métriques appropriées, de répartir le trafic entre les variantes testées et d’analyser les résultats. Il en existe beaucoup, et le choix dépend de vos objectifs. 

Google Analytics

Coût : gratuit

Grâce à l’outil « Experiments », le service permet de mener des A/B tests standard sur des pages de site web en répartissant équitablement le trafic entre deux versions d’une page d’atterrissage. À l’issue du test, il génère un rapport indiquant quelle version a mieux fonctionné.

Google Analytics propose également une analyse détaillée du comportement des utilisateurs sur le site, génère des rapports approfondis, peut s’intégrer à un CRM et identifie automatiquement les utilisateurs les plus susceptibles d’être rentables.

Optimizely

Coût : tarification sur demande

Le service réalise rapidement des split tests sur des éléments de page tels que les titres, appels à l’action, images et formulaires. Vous pouvez aussi envoyer des offres personnalisées à différentes personnes selon les pages qu’elles ouvrent ou les actions réalisées.

Vous pouvez créer et gérer des expériences sur tous les appareils.

De plus, Optimizely segmente le trafic par cookies, appareils, géolocalisation, navigateurs et autres paramètres. Vous pouvez également identifier le trafic issu de campagnes publicitaires déjà lancées.

VWO

Coût : plusieurs formules selon les besoins, avec un essai de 7 jours

Le service aide les entreprises à comprendre le comportement des visiteurs, à créer des campagnes ciblées et à générer des conversions, et à obtenir des informations sur la manière dont les visiteurs interagissent avec les pages web.

L’outil optimise la conversion, collecte des métriques de différentes sources, permet de suivre les actions des visiteurs et aide à élaborer du contenu personnalisé.

VWO génère des rapports en temps réel, montrant ce qui fonctionne et quels changements il vaut mieux annuler.

AB Tasty

Coût : tarification sur demande

Le service segmente le trafic par localisation, URL, appareils et autres paramètres. Vous pouvez connecter votre plateforme de gestion de données pour mettre en place une segmentation fine.

AB Tasty fournit des rapports en temps réel, affichant immédiatement les données sur des métriques spécifiques.

Vous pouvez intégrer le service à des plateformes tierces et CMS, dont WordPress, Google Analytics, PrestaShop et Drupal.

5. Mener l’expérience

Une option consiste à préparer une version modifiée de l’élément et à lancer l’expérience. Les tests durent jusqu’à atteindre la significativité statistique. Pour estimer la durée optimale, divisez l’échantillon total par le trafic quotidien. Vous obtiendrez ainsi le nombre de jours requis.

Il est préférable de tester pendant des périodes calmes, sans soldes, facteurs saisonniers ni conditions particulières. 

Quels que soient les résultats, mieux vaut ne pas mettre fin à l’expérience prématurément. La métrique peut valider l’hypothèse au début, pour ensuite évoluer différemment vers la fin de l’étude. 

Exemple

Variantes :

Répartition du trafic : répartition égale envoyant 50 % des utilisateurs éligibles vers chaque variante (A, B).

Significativité statistique :

• Conversion actuelle 2 %.
• Effet détectable : +25 %.

Nombre approximatif d’utilisateurs requis par variante : ~5 000.

Durée : jusqu’à ce que chaque variante atteigne la taille d’échantillon requise.

6. Analyser les résultats

En plus de la métrique clé, étudiez les indicateurs complémentaires et le comportement par segment d’audience. Cette approche permet d’avoir une vision d’ensemble car, même si l’hypothèse est confirmée et l’objectif atteint pour la métrique principale, d’autres indicateurs associés, comme le temps passé sur le site, ont peut-être été impactés négativement.

Erreurs typiques en A/B testing

Les tests peuvent devenir passionnants — mais évitez ces pièges :

1. Tester plusieurs éléments à la fois. La règle principale de l’A/B testing est de ne tester qu’un seul élément à la fois ; sinon, vous ne pourrez pas savoir quel changement vous a rapproché de l’objectif. Si vous modifiez cinq éléments simultanément, vous ne saurez pas ce qui a précisément causé l’amélioration ou la détérioration. Vous resterez dans l’expectative. 

Au lieu de tester de nombreux éléments en même temps, dressez une liste d’hypothèses, classez-les par priorité et menez plusieurs tests. Vous obtiendrez ainsi des résultats fiables pour optimiser votre site.

2. Lancer plusieurs expériences simultanément. Lorsque vous lancez plusieurs expériences en même temps, il existe un risque que l’utilisateur voie la version originale de la page dans une expérience, la version testée dans une seconde, puis à nouveau l’originale dans une troisième. Ce chevauchement fausse les résultats et empêche de tirer des conclusions fiables.

Respectez la règle « une expérience à la fois ». Sinon, les audiences de plusieurs tests simultanés se chevaucheront.

3. Tester avec de faibles volumes de trafic. Si l’échantillon de l’expérience est trop petit, la collecte des données nécessaires à l’analyse sera ralentie. Pendant que vous attendez, l’hypothèse testée peut devenir obsolète.

Si vous n’avez pas assez de trafic pour tester, envisagez d’abandonner l’expérience ou de la repousser.

4. Suivre des exemples tout faits. Chaque site est unique, et chaque A/B test l’est aussi. Ils ne peuvent pas être menés à partir de modèles standard. Chaque site a sa propre audience et sa propre histoire d’interaction. Copier simplement les idées des autres n’a aucun sens et peut même s’avérer contre-productif.

Ne cherchez pas une version « prête à l’emploi » de l’A/B testing, même si vous débutez. Mieux vaut investir du temps et des ressources dans un test pertinent pour votre site et votre audience. Évitez de suivre aveuglément l’expérience des autres. Inspirez-vous-en plutôt en analysant et en en tirant des enseignements. Puis, formulez vos propres hypothèses et testez-les en pratique.

FAQ

Qu’est-ce que l’A/B testing et pourquoi est-ce important ?

L’A/B testing, ou split testing, est une méthode qui compare l’efficacité de deux options. Il aide à déployer de nouvelles fonctionnalités, à améliorer l’expérience utilisateur et à accroître les actions cibles. Il permet d’identifier les éléments attractifs ou dissuasifs d’un site et d’évaluer l’efficacité des changements.

Comment réussir un A/B testing ?

Pour réussir, avancez avec méthode et suivez rigoureusement les étapes : définir l’objectif et le sujet du test, formuler une hypothèse, déterminer les métriques clés, garantir un trafic suffisant pour atteindre la significativité statistique et éviter les erreurs fréquentes.

Quelles métriques suivre pendant un A/B testing ?

Les métriques à suivre dépendent des objectifs du test. Parmi les plus courantes : la conversion, le taux de rebond, le CTR, le ROI et le panier moyen.

Qu’est-ce qu’une hypothèse marketing solide ?

Il s’agit d’une supposition spécifique et testable sur la manière dont une action donnée affectera le résultat business. Par exemple, ajouter un formulaire d’abonnement à votre blog fera croître votre base d’emails de 20 % en un mois.

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Cet article a été traduit par une intelligence artificielle et peut contenir des imprécisions. Consultez la version originale en anglais.

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