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Conception UX - A/B Test

Qu'est-ce que les AB tests ?

L’A/B Testing est une technique utilisé dans le webmarketing qui consiste à proposer plusieurs variantes d’une même page pour déterminer la version qui donne les meilleurs résultats auprès des prospects ou clients.

Ce procédé est désormais répandu dans le monde du web et des e-commerçants pour améliorer leurs taux de conversion et les performances globales de leur site web.

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Il est important d’en connaître de cadre théorique (statistiques) et les grandes règles de l’optimisation du taux de conversion (CRO), c’est une discipline qui nécessite de l’expérience pour être fructueuse.

Pourquoi faire des AB Tests ?

• L’ A/B test permet de gagner des points de conversion une fois la plupart des grandes erreurs UX écartées.
• Il permet de valider des hypothèses de design (exemple : après l’ajout au panier, mon utilisateur est-il plus sensible aux éléments de réassurance ou au cross-sell ? )
• L’ A/B test permet d’aller chercher des pourcentages de conversion et d’affiner son design pour en améliorer les performances
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Les AB tests pour améliorer votre expérience utilisateur

L’A/B Testing est un outil avancé, pertinent pour améliorer les performances web, et obtenir des retours utilisateurs quantitatifs « comportementaux » (c’est à dire que l’utilisateur n’est pas conscient de fournir ces retours).

Son objectif est de valider ou d’invalider des hypothèses de design. Par exemple lors d’une hésitation ou d’un débat autour de 2 versions d’une page d’accueil, un A/B permettra de constater les comportements : le temps passé, le taux de rebond, les parcours qui en découlent (les pages vues ensuite), mais aussi la conversion vers un objectif ou encore le panier moyen d’une commande.

Il faut cependant ne pas espérer des performances mirobolantes en testant des éléments mineurs (la couleur d’un bouton) à moins d’avoir un trafic très important. De plus, les résultats des A/B tests sont à manier avec précaution, car il faut valider des éléments comme la saisonnalité ou encore la confiance statistique, pour que la sur-performance ou sous-performance soit valide et fiable.

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3. Conception UX, UI, product design

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