A/B testing avec Mopinion 17 février 2023

Les spécialistes CRO et les spécialistes du marketing de croissance mettent l'accent sur l'expérimentation et les tests A/B. Les tests A/B, ou tests fractionnés, sont un moyen de tester deux versions de contenu et de comparer leurs performances. L'objectif d'un test A/B est souvent de voir quelle version génère le plus de conversions et un CTR plus élevé. Souvent, les données qualitatives ne reçoivent pas autant d'attention que les chiffres bruts. Par exemple, un test A/B spécifique peut entraîner plus de conversions ou de clics sur un certain bouton, mais l'expérience ou le sentiment des utilisateurs peut ne pas être meilleur. Le clic sur le bouton peut avoir eu lieu parce que vous n'étiez pas clair sur ce qui se passerait si votre visiteur cliquait sur le bouton.
C'est pourquoi nous pensons qu'il est important de recueillir des commentaires pour vos tests A/B et de capturer également des données qualitatives.

Dans cet article, nous allons montrer deux manières pratiques de réaliser des tests A/B avec Mopinion .

1. Utiliser des formulaires de commentaires pour mesurer comment les utilisateurs vivent deux versions différentes d'un test A/B.
2. Tester deux formulaires de rétroaction différents pour déterminer lequel a le taux de réponse le plus élevé.

Les commentaires des clients en ligne peuvent également vous aider à formuler des hypothèses qui ne reposent pas uniquement sur des suppositions. Sur la base des commentaires que vous recueillez, vous pouvez identifier les problèmes rencontrés par vos clients sur vos canaux en ligne. Vous pouvez utiliser ces informations comme données d'entrée pour tester différentes hypothèses. Mais dans cet article, nous nous concentrerons sur les deux points ci-dessus.

Pas le temps de lire l'intégralité de l'article ? Regardez la vidéo où je (Growth Marketer chez Mopinion) explique comment vous pouvez tester A/B avec Mopinion.

Qu'est-ce qu'un test A/B ?

Les tests A/B vous permettent de tester deux versions de contenu pour voir laquelle fonctionne le mieux. Vous servez 50 % de votre audience avec une version du contenu, la variante A, tandis que vous servez les 50 % restants avec l'autre version du contenu, la variante B. La distribution doit être aléatoire.

Ensuite, vous mesurez le taux de conversion, le taux de clics ou l'expérience client pour voir quelle version de votre test est la plus performante. Avec une taille d'échantillon suffisamment grande, vous obtiendrez un résultat statistiquement significatif et saurez quelle version mène à l'objectif visé et donc plus performante. Ce sera la version que vous implémenterez réellement et apporterez l'amélioration souhaitée.

Que pouvez-vous tester ?

Les tests A/B sont souvent effectués sur des canaux numériques tels que des pages de sites Web, des applications et des e-mails. Sur les pages (de destination) de vos sites Web ou dans l'application, vous pouvez tester de nombreuses variables, telles que :

• Titres et sous-titres
• Corps du texte
• Couleurs
• Type de contenu (vidéo, image, texte, comme indiqué dans l'image ci-dessous)
• Mise en page
• Conception
• Appels à l'action (CTA)
• La navigation
• Formulaires de commentaires

Avec les tests A/B dans les e-mails, vous pouvez tester la ligne d'objet , la mise en page , la longueur de l'e-mail et même l'heure de la journée à laquelle vous envoyez l'e-mail.

Les tests A/B ne se limitent pas à vos propres canaux. Vous pouvez également tester les annonces sociales et les annonces de recherche pour voir celles qui génèrent le plus de trafic vers votre site Web et celles qui sont les plus susceptibles de convertir les visiteurs. Ici, vous pouvez également jouer avec les couleurs , le design et les CTA .

Les formulaires de commentaires sont également des potentiels pour les tests A/B. Ne voudriez-vous pas savoir quel type de formulaire de commentaires vous donne le plus d'informations ? Dans un formulaire de commentaires, il y a encore beaucoup de choses à tester telles que la mise en page , la copie , la conception , l'ordre des questions , le type de question , le type de formulaire de commentaires , comment et quand il est déclenché et bien plus encore. Changer l'une des variables peut avoir un impact positif sur le taux de réponse de vos formulaires de commentaires.

Pourquoi faire un A/B test (avec Mopinion) ?

Avec les tests A/B, vous serez en mesure d'apporter des modifications significatives et basées sur les données à votre site Web, application, e-mail ou autre canal numérique qui conduisent réellement aux améliorations souhaitées. Cela peut être n'importe où entre un retour sur investissement plus élevé, plus de conversions, une meilleure expérience client et plus encore. Les tests éliminent les conjectures et les hypothèses.

Concentrons-nous maintenant sur les raisons pour lesquelles vous devriez commencer les tests A/B avec Mopinion spécifiquement. Nous allons nous concentrer sur les deux façons d'A/B avec Mopinion comme indiqué ci-dessus.

1. Utiliser des formulaires de commentaires pour mesurer comment les utilisateurs vivent deux versions différentes d'un test A/B.

Mesurer comment votre public vit les deux versions de votre test A/B vous fournira des données qualitatives. Il vous donne un aperçu du sentiment et de l'opinion de votre public. Par exemple, vous effectuez un test A/B dans votre e-mail avec différents types de contenu. Votre public peut donner une note et laisser un commentaire ouvert sur un formulaire de commentaires dans votre e-mail. Votre test A/B peut conduire à des notes différentes des deux versions. Cela a un impact sur votre CSAT, NPS ou tout autre élément que vous mesurez et vous donne un aperçu du sentiment de votre public. Les commentaires ouverts vous en diront plus sur la raison pour laquelle une certaine note est attribuée et pourquoi il pourrait y avoir une différence entre vos deux versions. Les commentaires ouverts vous renseignent également sur l'opinion générale de votre public. Outre les objectifs quantitatifs basés sur le CTR et les conversions (ventes), vous saurez ce que votre public pense des deux versions de votre e-mail.

Bien qu'il ne soit pas courant d'avoir des objectifs qui ne sont pas directement liés aux chiffres de vente bruts, il se peut que vous vous concentriez sur la création d'une meilleure expérience utilisateur. Une expérience améliorée peut avoir et a souvent un impact positif sur les statistiques de vente. Nous vous encourageons également à recueillir des commentaires dans ce cas également, jetez un œil à l'exemple suivant.

Supposons que vous souhaitiez améliorer l'expérience utilisateur sur une page de site Web spécifique. Vous souhaitez mesurer le temps passé sur la page, le nombre de pages visitées ou la profondeur de défilement. Votre variante de test (B) génère plus de pages visitées et plus de temps sur la page, ce qui pourrait indiquer une meilleure expérience sur le site Web. Cependant, cela peut aussi être un signe que les visiteurs n'ont pas trouvé l'information qu'ils cherchaient et qu'ils ont donc eu besoin de plus de temps ou visité plus de pages pour la trouver. Vous devrez collecter des données qualitatives pour savoir si votre changement a eu un réel impact positif sur l'expérience.

2. Tester deux formulaires de rétroaction différents pour déterminer lequel a le taux de réponse le plus élevé.

Pour la deuxième façon de tester A/B avec Mopinion - lorsque vous effectuez des tests A/B avec vos formulaires de commentaires, tels que l'ordre des questions ou la conception du formulaire - vous pourrez déterminer quel formulaire de commentaires vous donne le plus de réponses ou de commentaires ouverts et donc le plus d'idées.

Deux façons de tester A/B avec Mopinion

1. Utiliser des formulaires de commentaires pour mesurer comment les utilisateurs vivent deux versions différentes d'un test A/B

Exemple:
Vous effectuez un test A/B sur une page de destination de votre site Web. Vous avez modifié la mise en page de votre page comme le montre l'image ci-dessus. Vous mesurez la satisfaction client et souhaitez savoir si la note moyenne par variante est différente . Après avoir effectué le test, votre variante d'origine (A) a une note moyenne de 3/5 , tandis que la variante expérimentale (B) a une note moyenne de 5/5 . Avec une taille d'échantillon suffisamment grande et un résultat significatif, vous pouvez dire que la différence de notation est due aux modifications que vous avez apportées à votre variante B. Cela indique clairement que vos visiteurs sont plus satisfaits de la variante de test et que vous devez mettre en œuvre les modifications sur la page.

Comment faire cela avec Mopinion ?

La mise en place d'un formulaire de feedback sur votre test A/B n'est pas trop difficile, vous n'avez besoin que d'un seul formulaire. Vous pouvez conserver le formulaire d'origine si vous en aviez déjà un en ligne sur la page que vous testez, ou créer un nouveau formulaire de commentaires et le mettre en ligne sur la page. Vous devez vous assurer qu'il est disponible pour 100 % de votre public.

Tout ce que vous avez à faire est alors de mettre un élément de données dans votre formulaire de commentaires. L'élément de données doit être en mesure d'indiquer dans quelle variante le feedback a été donné - A ou B. Voir l'image ci-dessous pour voir à quoi cela ressemblera dans votre formulaire de feedback*.


Conception du formulaire de rétroaction Mopinion - élément de données de test A / B

L'image suivante vous montre à quoi cela ressemblera dans l'élément de commentaires dans la boîte de réception. Chaque commentaire envoyé enverra la variante à Mopinion et apparaîtra dans les éléments de commentaires individuels de la boîte de réception. De cette façon, vous savez quel élément de rétroaction appartient à quelle variante de test.


Boîte de réception des commentaires Mopinion – Visibilité des variantes de test A/B

Vous pouvez facilement suivre vos expériences dans votre tableau de bord. Vous pouvez le faire en créant un graphique et en filtrant la note en fonction des variantes (avec l'élément de données). Voir la capture d'écran ci-dessous de ce à quoi cela ressemble dans le tableau de bord. Vous pouvez voir que la note moyenne pour la variante d'origine A est de 3, tandis que la note pour la variante de test B est de 5. Vous pouvez également voir si cela change au fil du temps ou par segment d'audience lors de la création de votre graphique, les possibilités sont infinies.


Graphique Mopinion – Note moyenne des tests A/B par variante

Lorsque vous constatez une différence dans votre tableau de bord par condition, vous devez approfondir les éléments de rétroaction par variante et lire les commentaires ouverts. Peut-être y trouverez-vous une raison de la différence de notation et aurez-vous un avant-goût du sentiment et des pensées de votre public.

Dans notre base de connaissances, vous trouverez un guide étape par étape sur la façon de mener un test A/B avec Mopinion. Nous avons rédigé un guide pour trois outils de test A/B différents : Google Optimize, Optimizely et AB Tasty. Bien sûr, notre équipe d'assistance est là pour vous aider si vous utilisez un autre outil de test A/B et que vous souhaitez recueillir des commentaires dans vos tests A/B.

* La capture d'écran avec l'élément de données est basée sur Google Optimize

2. Tester deux formulaires de rétroaction différents pour déterminer lequel a le taux de réponse le plus élevé.

Exemple:
Vous souhaitez tester deux formulaires de commentaires différents sur une page Web et voir lequel reçoit le plus de réponses de votre public. Vous souhaitez savoir si votre formulaire de feedback conversationnel obtient plus de réponses que votre formulaire Mopinion classique. Après avoir effectué le test, vous avez 75 réponses sur votre formulaire conversationnel et 50 réponses sur votre formulaire classique , alors que les formulaires sont ouverts tout aussi souvent. Avec suffisamment de réponses et suffisamment de vues sur le formulaire de commentaires, vous pouvez dire avec une certaine confiance que le formulaire de commentaires conversationnel obtient plus de réponses et vous donne ainsi plus d'informations.

Comment faire cela avec Mopinion ?

C'est assez facile à faire avec Mopinion, car vous pouvez déployer deux formulaires différents sur la même page Web ou d'application ou le même e-mail. Vous devrez montrer vos formulaires au même nombre de personnes pour un test équitable. Chaque variante sera montrée à la moitié de votre public, la division doit donc être de 50/50. Le premier formulaire (variante A) est présenté à 50% des visiteurs. L'autre formulaire (variante B) est montré à 100% des visiteurs qui n'ont pas vu le premier formulaire. De plus, un délai d'une seconde permet de s'assurer que les deux formulaires ne seront pas affichés en même temps.


Déploiement de Mopinion – Deux formulaires sur la même page pour A/B test

Une fois que les commentaires commencent à arriver, vous pouvez comparer les commentaires entre les deux conditions, telles que le taux de réponse, la note (par exemple CSAT, NPS) et bien sûr les commentaires ouverts. Vous pouvez facilement suivre votre expérience en ajoutant les deux formulaires dans le même graphique et en comparant le nombre de réponses.

Passons en revue un exemple concret de test A/B que j'ai réalisé avec les formulaires Mopinion.

Comment Mopinion utilise Mopinion pour réaliser des tests AB

En octobre 2022, j'ai testé le formulaire de feedback passif sur notre page d'accueil, un formulaire de feedback conversationnel versus un formulaire de feedback classique. Le but de mon test A/B était de comprendre quel formulaire de commentaires obtient le plus de réponses et lequel obtient une note plus élevée. Mon hypothèse était que les formulaires de commentaires conversationnels obtiendraient plus de réponses et une note plus élevée que les formulaires de commentaires classiques.


Tableau de bord Mopinion – Formulaire de feedback Réponses aux tests A/B


Tableau de bord Mopinion – Formulaire de feedback Note moyenne des tests A/B

Ici, vous pouvez voir les résultats de mon expérience et à quoi cela ressemble dans mon tableau de bord personnel. Ma première hypothèse a été soutenue (pas significativement**) puisque le formulaire de feedback conversationnel a reçu 11 réponses de plus que mon formulaire classique. Ma deuxième hypothèse n'a pas été soutenue (encore une fois pas de manière significative) car la forme classique avait une note moyenne de 3,8, soit 0,2 point de plus que ma forme conversationnelle.

En effectuant des tests A/B avec vos formulaires de commentaires, vous apprenez quel formulaire de commentaires vous donne le plus de réponses et le plus d'informations.

Si vous souhaitez commencer à tester vous-même différents formulaires de commentaires Mopinion, rendez-vous dans notre base de connaissances où vous trouverez notre guide étape par étape.

** Le test n'a pas été fait assez longtemps pour obtenir un effet significatif, mais avec plus d'éléments de rétroaction, vous pourrez peut-être obtenir un effet significatif

Démarrez les tests A/B avec l'aide de Mopinion

Pour conclure, Mopinion est une aide précieuse pour vos tests A/B. Il vous aide à obtenir des données qualitatives sur les tests A/B et à comprendre le sentiment et l'expérience de votre public. Il enrichit les données quantitatives de vos tests avec des données qualitatives. En plus de cela, cela vous aide à comprendre quel type de formulaire de commentaires vous apportera le plus de réponses et d'informations.

Nous vous souhaitons bonne chance pour vos tests A/B !