A/B Testing avec Google Analytics en 15 minutes

La page des exercices du périnée étant assez longue, j’avais décidé d’ajouter un menu pour faciliter la navigation. Malheureusement, il marche un peu sur le corps de la page sur certaines résolutions d’écran.

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J’ai même eu un feedback comme quoi j’avais gâché le site alors qu’il était bien avant, simple, propre et fonctionnel.

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Personnellement, j’aime les menus. Néanmoins mon avis est biaisé : comment pourrais-je ne pas aimer quelque chose sur lequel j’ai investi plusieurs heures de travail ?

Plutôt que de débattre pendant des heures sans savoir qui a raison, j’ai fait un test A/B (ou test multivarié). Il s’agit de mettre en ligne deux versions de la page et de voir laquelle performe la mieux.

Google Analytics permet de mettre en place ce type de test très rapidement. Dans les rapports standards, allez dans Contenu > Tests.

1. L’url de la page à tester (version A)

Nous commençons par spécifier l’URL de la page que nous souhaitons tester. Dans mon cas, il s’agit de la page des exercices du périnée avec un menu. L’enjeu du test est de savoir s’il ne vaut mieux pas l’enlever dans la mesure où elle a un défaut de superposition. Plus simplement, le menu peut ne rien changer à la durée de visite, auquel cas autant le retirer.

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2. L’objectif

Quel est l’objectif que vous souhaitez améliorer ? Nous pouvons utiliser des objectifs crée de toute pièce par nous ou des objectifs types proposés par Google Analytics. Ici, le critère de succès est la durée de visite. Quelle version permet de satisfaire le visiteur le plus longtemps ?

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3. La variante (version B)

Nous indiquons maintenant à Google Analytics l’URL de la variante, qui est censée améliorer l’objectif. Selon la personne qui m’a donné le feedback, ce serait la version sans menu, dans la mesure où le menu défectueux serait un motif de fuite du visiteur.

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4. Un peu de code

Pour que Google Analytics puisse renvoyer toujours la même page à un visiteur donné et qu’il retrouve ses petits, il faut ajouter un bloc de code dans la page d’origine.

Attention, l’emplacement du code est très important. Il doit être mis juste après la balise ouvrante <head>. Autrement, Google Analytics vous dira qu’il y a un souci.

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La mise en place est terminée. Quinze minutes pour cette configuration, c’est plus que large !

Il ne reste plus qu’à attendre. Par défaut, le test avec les différentes versions dure deux semaines.

5. Observer

L’idée des tests A/B est d’apprendre en se confrontant à la réalité. Les habitudes des internautes changent très vite, il y a de moins en moins de certitudes absolues sur ce qui fonctionne bien ou mal. Tout dépend de notre cible.

Afin de tirer des conclusions facilement, il vaut donc mieux avoir des différences très faibles entre différentes versions. Autrement, si la version B marche mieux, vous aurez du mal à savoir pourquoi. Parfois un seul mot différent change radicalement les rendements.

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Pour l’instant, la version avec un menu écrase largement celle sans menu. Si cette tendance se confirme, cela voudra dire que même imparfaite, la version navigable performe mieux.

6. Conclure

Deux semaines sont passées. Je n’ai rien à analyser : Google Analytics me communique directement le gagnant, c’est la version d’origine (avec un menu) !

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J’adore les tests A/B car cela fait moins de blabla et plus de concret.

Pour ne rien gâcher, le coût est très faible (à peine plus qu’un copier coller) pour un résultat plus fiable et adapté  notre audience. N’hésitez plus !

3 thoughts on “A/B Testing avec Google Analytics en 15 minutes

  1. Pingback: Les tests A/B | Dominique, bibl. prof.

  2. Bonjour et merci pour ton article !

    J’envisage de mettre en place des split test sur mon site avec GA mais je me demande si c’est pas trop complexe:
    – peut-on combiner A/B testing de page et l’outil pour regarder les conversion de tunnel ?
    – ça fonctionne comment ? avec les cookies ?

    C’est le côté gratuit de GA qui est intéressant mais j’ai peur que ce soit pas très « user-friendly » pour lire les statistiques aussi. J’hésite à passer sur des outils payants mais ça coute bonbon…

    • Bonjour,
      Pour faire un test A/B sur les conversions de page, il faut d’avoir créer un objectif (goal). Quand tu paramètres ton test, tu précise que ce goal le critère de succès.
      C’est probablement par cookie oui.
      Bonne chance !
      Florence.

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