• À propos de l’auteur
• Démarrer avec le test multivariable
• La différence entre le test A/B et le test multivarié
• Types de tests multivariés
• Do’s And Don’ts
• Don’ts
• Do’s
• Études de cas
• Tests multivariés Outils et ressources
• Outils
• Ressources

À propos de l’auteur

Paras Chopra est le fondateur de Visual Website Optimizer, l’outil de test A/B le plus simple au monde. Utilisé par des milliers d’entreprises à travers le monde dans plus de 75 pays, …En savoir plus surParas Chopra↬

Dans un test multivarié, une page Web est traitée comme une combinaison d’éléments (y compris les titres, les images, les boutons et le texte) qui affectent le taux de conversion. Essentiellement, vous décomposez une page Web en unités distinctes et créez des variations de ces unités. Par exemple, si votre page est composée d’un titre, d’une image et d’un texte d’accompagnement, vous créez des variantes pour chacun d’eux. Pour illustrer l’exemple, supposons que vous faites les variations suivantes :

• L’en-tête : en-tête 1 et en-tête 2
• Le texte : texte 1 et texte 2
• L’image : image 1 et image 2

Le scénario ci-dessus a trois variables (en-tête, texte et image), chacune avec deux versions. Dans un test multivarié, votre objectif est de voir quelle combinaison de ces versions permet d’obtenir le taux de conversion le plus élevé. Par combinaisons, j’entends l’une des huit (2 × 2 × 2) versions de la page Web que nous obtiendrons en combinant les variations des sections :

• Ligne d’entête 1 + Texte 1 + Image 1
• Ligne d’entête 1 + Texte 1 + Image 2
• Ligne d’entête 1 + Texte 2 + Image 1
• Ligne d’entête 1 + Texte 2 + Image 2
• Ligne d’entête 2 + Texte 1 + Image 1
• Ligne d’entête 2 + Texte 1 + Image 2
• Ligne d’entête 2 + Texte 2 + Image 1
• Ligne d’entête 2 + Texte 2 + Image 2

En test multivarié, vous répartissez le trafic entre ces huit versions différentes de la page et voyez quelle combinaison produit le taux de conversion le plus élevé – tout comme dans les tests A/B, où vous répartissez le trafic entre deux versions d’une page.

Démarrer avec le test multivariable

Pour créer votre premier test multivariable, choisissez d’abord un outil ou un cadre qui prend en charge le test multivariable. Vous pouvez utiliser l’un des outils répertoriés dans la section  » Outils  » à la fin de cet article. Veuillez noter que tous les outils de test A/B ne prennent pas en charge le test multivarié, alors assurez-vous que l’outil de votre choix le permet.

Une fois que vous avez décidé de l’outil à utiliser, choisissez les sections à inclure dans le test. Comme vous le savez, une page Web peut contenir des dizaines ou des centaines de sections différentes (pied de page, titre, barre latérale, formulaire de connexion, boutons de navigation, etc.) Vous ne pouvez pas inclure toutes ces sections dans le test ; créer des variations pour chacune d’entre elles serait une tâche énorme (et, comme vous le lirez plus loin, les exigences de trafic pour le test augmenteront de façon exponentielle avec chaque nouvelle section). Réduisez-le aux quelques sections de la page que vous pensez être les plus importantes pour l’objectif de conversion.

Les parties suivantes d’une page (classées par ordre d’importance) sont généralement incluses dans un test multivarié :

• L’en-tête et le titre,
• Les boutons d’appel à l’action (couleur, texte, taille, placement),
• Le texte (contenu, longueur, taille),
• L’image (type, placement, taille),
• La longueur du formulaire.

La différence entre le test A/B et le test multivarié

Conceptuellement, les deux techniques sont similaires, mais il existe des différences cruciales. Tout d’abord, les exigences en matière de trafic sont différentes. Comme je l’ai dit, le nombre de combinaisons à tester croît de manière exponentielle dans un test multivarié. Vous pouvez tester trois ou quatre versions dans un test A/B et des dizaines ou des centaines de versions dans un test multivarié. Il est donc clair qu’il faut beaucoup de trafic – et de temps – pour arriver à des résultats significatifs.

Par exemple, si vous avez trois sections avec trois variations chacune, le nombre de combinaisons est de 27. Ajoutez une autre section avec trois variations, et le nombre total de combinaisons saute à 81. Si vous voulez des résultats significatifs, vous ne pouvez pas continuer à ajouter des sections au test. Soyez sélectif. Une bonne règle consiste à limiter le nombre total de combinaisons à 25 ou moins.

Utilisez le test A/B pour les changements à grande échelle, et non pour affiner ou optimiser les conceptions existantes. Image par Meet the Chumbeques

Une autre différence réside dans la façon dont ces techniques sont utilisées. Les tests A/B sont généralement réservés aux grands changements radicaux (comme le changement complet d’une page de destination ou l’affichage de deux offres différentes). Les tests multivariés sont utilisés pour affiner et optimiser une conception existante. Pour les amateurs de mathématiques, le test A/B est utilisé pour optimiser un optimum global, tandis que le test multivarié est utilisé pour optimiser un optimum local.

Un avantage du test multivarié par rapport au test A/B split est qu’il peut vous indiquer quelle partie de la page a le plus d’influence sur les objectifs de conversion. Disons que vous testez le titre, le texte et l’image de votre page de destination. Comment savoir quelle partie a le plus d’impact ? La plupart des outils de tests multivariés vous donneront une mesure, appelée « facteur d’impact », dans leurs rapports, qui vous indique quelles sections influencent le taux de conversion et lesquelles ne le font pas. Vous n’obtenez pas cette information avec les tests A/B, car toutes les sections sont regroupées dans une seule variation.

Types de tests multivariés

Selon la façon dont vous distribuez le trafic vers vos combinaisons, il existe plusieurs types de tests multivariés (MVT) :

Tests factoriels completsC’est le type auquel les gens font généralement référence lorsqu’ils parlent de tests multivariés. Par cette méthode, on distribue le trafic du site web de manière égale entre toutes les combinaisons. S’il y a 16 combinaisons, chacune recevra un seizième de tout le trafic du site Web. Comme chaque combinaison reçoit la même quantité de trafic, cette méthode fournit toutes les données nécessaires pour déterminer quelle combinaison et section particulière a donné les meilleurs résultats. Vous pouvez découvrir qu’une certaine image n’a aucun effet sur le taux de conversion, alors que le titre est le plus influent. Parce que la méthode factorielle complète ne fait aucune hypothèse en ce qui concerne les statistiques ou les mathématiques des tests, je la recommande pour les tests multivariés.

Enregistrez et comparez le trafic résultant pour chaque version testée. Image par ItoWorld

Test factoriel partiel ou fractionnaireComme son nom l’indique, dans cette méthode, seule une fraction de toutes les combinaisons est exposée au trafic du site Web. Le taux de conversion des combinaisons non exposées est déduit de celles qui ont été incluses dans le test. Par exemple, s’il existe 16 combinaisons, le trafic n’est réparti que sur huit d’entre elles. Pour les huit autres, nous n’obtenons pas de données de conversion, et nous devons donc recourir à des mathématiques complexes (avec quelques hypothèses) pour en avoir une idée. Pour des raisons évidentes, je ne recommande pas cette méthode : même si les exigences en matière de trafic sont moins nombreuses pour les tests factoriels partiels, la méthode impose trop d’hypothèses. Peu importe le degré d’avancement des mathématiques, les données concrètes sont toujours meilleures que l’inférence.

Test de TaguchiC’est la méthode la plus ésotérique de toutes. Une recherche rapide sur Google révèle un grand nombre d’outils prétendant réduire drastiquement votre temps de test et vos besoins en trafic grâce aux tests Taguchi. Certains ne seront peut-être pas d’accord, mais je pense que la méthode Taguchi est un peu une imposture ; il s’agit d’un ensemble d’heuristiques, pas d’une méthode théoriquement solide. Elle a été utilisée à l’origine dans l’industrie manufacturière, où des hypothèses spécifiques ont été faites afin de réduire le nombre de combinaisons devant être testées pour l’assurance qualité et d’autres expériences. Ces hypothèses ne sont pas applicables aux tests en ligne, donc vous ne devriez pas avoir besoin de faire de tests Taguchi. Tenez-vous-en aux autres méthodes.

Do’s And Don’ts

J’ai observé des centaines de tests multivariés, et j’ai vu beaucoup de gens faire les mêmes erreurs. Voici quelques conseils pratiques, directement issus de mon expérience.

Don’ts

• N’incluez pas beaucoup de sections dans le test. Chaque section que vous ajoutez double effectivement le nombre de combinaisons à tester. Par exemple, si vous testez un titre et une image, il y a un total de quatre combinaisons (2 × 2). Si vous ajoutez un bouton au test, il y a soudain huit combinaisons à tester (2 × 2 × 2). Plus il y a de combinaisons, plus vous aurez besoin de trafic pour obtenir des résultats significatifs.

Do’s

• Prévisualisez toutes les combinaisons… Dans les tests multivariés, les variations d’une section (image, titre, bouton, etc.) sont combinées pour créer des variations de page. L’une des combinaisons peut avoir un aspect bizarre ou, pire, être illogique ou incompatible. Par exemple, une combinaison pourrait réunir un titre qui dit « 15 $ de réduction » et un bouton qui dit « Abonnement gratuit ». Ces deux messages sont incompatibles. Détectez et supprimez les incompatibilités au stade de la prévisualisation.
• Décidez quelles sections méritent le plus d’être incluses dans le test…. Dans un test multivarié, toutes les sections n’auront pas le même impact sur le taux de conversion. Par exemple, si vous incluez un titre, un bouton d’appel à l’action et un pied de page, vous pourriez vous rendre compte que les variations du pied de page ont peu d’impact, et que les variations du titre et du bouton d’appel à l’action produisent des combinaisons gagnantes. Vous obtenez un puissant rapport spécifique à chaque section. Vous trouverez ci-dessous un exemple de rapport provenant de Visual Website Optimizer. Remarquez comment le bouton a plus d’impact (91 %) que le titre (65 %) :
• Faites une estimation du trafic nécessaire pour obtenir des résultats significatifs . Avant de tester, ayez une idée claire du trafic dont vous aurez besoin pour obtenir des résultats statistiquement significatifs. J’ai vu des gens ajouter des dizaines de sections à une page qui ne reçoit que 100 visiteurs par jour. Les résultats significatifs d’un tel test prendraient des mois à s’accumuler. Je suggère d’utiliser un calculateur, tel que ce calculateur de durée des tests A/B split et multivariés, pour estimer le trafic nécessaire à votre test. Si c’est plus que ce qui est acceptable, réduisez certaines sections.

Études de cas

Un grand nombre d’études de cas de tests A/B se trouvent sur le Web, mais malheureusement, trouver des études de cas de tests multivariés est encore difficile. J’ai donc parcouru Internet et compilé celles qui sont pertinentes.

Étude de cas sur le téléchargement de logiciels : les téléchargements ont augmenté de 60%C’est un test multivarié que j’ai fait pour comparer différentes versions de titres et de liens. Au final, l’une des variations a entraîné une augmentation de plus de 60 % des téléchargements.

Étude de cas de test multivarié pour MicrosoftCette présentation détaille les variations qui ont été testées pour ce site Web et le gagnant final.

Études de cas de SiteSpectCette page présente une douzaine d’études de cas de tests multivariés de grandes entreprises utilisant les tests multivariés et le ciblage comportemental pour optimiser leurs sites.

Études de cas de MaxymiserUn autre ensemble d’études de cas de tests multivariés.

Look Inside a 1 024-Recipe Multivariate ExperimentYouTube a réalisé un gigantesque test multivarié en 2009. Il peut se permettre de faire des tests avec plus d’un millier de combinaisons car il a un trafic suffisant.

Test multivarié d’une newsletter par emailUne agence a testé la couleur et le texte du bouton d’appel à l’action de sa newsletter par email. Le meilleur bouton avait le CTR le plus élevé : 60 %.

Tests multivariés Outils et ressources

Outils

Google Website OptimizerUn outil de base gratuit de tests multivariés par Google. C’est génial si vous voulez tâter le terrain avant d’investir de l’argent dans les tests multivariés. L’inconvénient ? Vous devrez baliser différentes sections de la page Web avec JavaScript, ce qui peut être fastidieux. Il est également sujet à des erreurs et vous oblige à compter sur d’autres personnes (comme le département technologique) pour la mise en œuvre.

Visual Website Optimizer (Avertissement : je suis le développeur de cet outil)Le principal avantage de cet outil payant est que vous pouvez créer un test multivarié visuellement dans un éditeur WYSIWYG en choisissant différentes sections de la page. Vous pouvez ensuite exécuter le test sans avoir à marquer les sections individuellement (bien qu’un bout de code soit nécessaire dans l’en-tête). L’outil comprend des rapports de cartes de chaleur et de cartes de clics.

QuiLaVTA site web qui publie des avis d’utilisateurs sur tous les outils de tests multivariés disponibles sur le marché. Si vous envisagez d’adopter un outil de test multivarié pour votre organisation, faites vos recherches sur ce site.

Outils de test d’entrepriseTest&Target d’Omniture, Optimost d’Autonomy, Vertster, Optimize de Webtrends et SiteSpect.

Ressources

Guide d’expert pour réussir les tests multivariés, par Jonathan MendezUne série de billets de blog détaillant différents aspects des tests multivariés.

Fail Faster With Multivariate Testing (PDF)Un excellent mini-guide gratuit sur les tests multivariés.

Online Testing Vendor LandscapeUn rapport commercial de Forrester qui compare les différents fournisseurs de tests existants.

Lessons Learned from 21 Case Studies in Conversion Rate OptimizationCet article traite des idées d’optimisation du taux de conversion détaillées à travers différentes études de cas.

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