Test A/B

Qu'est-ce qu'un test A/B et comment optimise-t-il les bannières de cookie ?

Un test A/B est une méthode d'analyse comparative dans laquelle deux versions d'une page web, d'une bannière de cookie ou d'une autre unité visuelle sont testées afin de déterminer laquelle des deux alternatives est la plus performante par rapport à des métriques prédéfinies. Les deux variantes (A et B) sont présentées à un public dans des conditions identiques afin de déterminer quelle version obtient de meilleurs résultats pour des critères tels que l'engagement des utilisateurs, le taux de conversion ou d'autres objectifs spécifiques. Le test A/B est souvent utilisé pour optimiser l'efficacité des bannières de cookies en testant différentes conceptions et différents textes afin de maximiser le taux d'approbation des utilisateurs.

Comment le CCM19 utilise-t-il les tests A/B pour les bannières de cookies ?

Dans le CCM19, le plug-in de test A/B permet d'utiliser des fonctions et des procédures spécifiques pour effectuer des tests A/B au sein du front-end à l'aide de widgets. Vous trouverez ci-dessous une explication détaillée des fonctions et des étapes nécessaires aux tests A/B dans le CCM19.

Comment créer et éditer des tests A/B dans CCM19 ?

1. Création d'un test :
   En cliquant sur le bouton vert "Créer", l'utilisateur peut créer un nouveau test A/B. Le masque utilisé à cet effet est pré-rempli, ce qui simplifie la création.
2. Modifier un test :
   En cliquant sur le "crayon vert" du test concerné, il est possible de modifier un test déjà créé.

   
   

Comment configurer les tests A/B dans le CCM19 ?

1. Choix du thème et réglage de la fréquence :
   Les utilisateurs peuvent choisir lequel des deux thèmes concurrents doit être affiché et à quelle fréquence. Il est possible de ne montrer un nouveau thème qu'à une petite partie des visiteurs dans un premier temps, afin de vérifier son efficacité.
2. Désactivation du cache des widgets :
   Pour garantir une comparaison efficace des thèmes, il faut désactiver le "cache des widgets" dans l'option de menu "Paramètres du développeur".
3. Activation du test :
   Un test A/B n'est actif que si le bouton "activer" est activé. Un seul test A/B peut être actif à la fois.

   
   

Conseils pour le choix de la fréquence des tests A/B pour les bannières de cookies

La définition de la bonne fréquence pour un test A/B est décisive pour obtenir des résultats pertinents et exploitables. La fréquence indique quel pourcentage du public voit la version A et quel pourcentage voit la version B d'une page Web, d'une bannière de cookie ou d'une autre unité numérique. Elle est exprimée en pourcentage, et le réglage par défaut est souvent réparti sur un rapport tel que 20/80. Voici quelques conseils pour choisir la bonne fréquence pour votre test :

1. Définir l'objectif du test :
   Avant de fixer une fréquence, vous devez définir clairement ce que vous voulez obtenir avec le test. S'agit-il d'évaluer un changement fondamental ou êtes-vous intéressé par des ajustements fins ? Plus le changement est risqué ou fondamental, plus vous devez être prudent avec la fréquence.
2. Évaluation des risques :
   Si une nouvelle version (par exemple, une nouvelle conception d'une bannière de cookie) peut être potentiellement controversée ou risquée, commencez par une fréquence plus faible pour cette version, comme 10 % à 20 %. Cela limite le risque qu'une version peu performante ait un impact négatif sur l'expérience utilisateur ou les indicateurs commerciaux.
3. Tenir compte du volume de trafic :
   Plus le trafic de votre site web est élevé, plus le pourcentage que vous utilisez à des fins expérimentales peut être faible. Pour les sites à faible trafic, vous devrez peut-être utiliser des pourcentages plus élevés afin d'obtenir des résultats statistiquement significatifs dans un délai raisonnable.
4. Significativité statistique :
   Pour obtenir des résultats de test significatifs, un nombre suffisant d'utilisateurs doit voir les deux variantes. Utilisez des outils de calcul de la signification statistique pour estimer la taille de vos échantillons afin que les résultats du test A/B soient fiables.
5. Ajustement pendant le test :
   Surveillez régulièrement les performances des deux variantes. Si des données préliminaires montrent qu'une version a des résultats nettement moins bons, vous pouvez ajuster la fréquence ou arrêter le test plus tôt afin de minimiser les effets négatifs.
6. Recueillir les commentaires :
   Utilisez les commentaires qualitatifs des utilisateurs en même temps que les données quantitatives du test A/B. Parfois, les commentaires des utilisateurs offrent des perspectives que les données pures ne peuvent pas fournir.
7. Planification à long terme :
   N'oubliez pas que les tests A/B sont souvent itératifs. Commencez par une distribution prudente et prévoyez d'ajuster la fréquence lors des tests ultérieurs, en fonction des connaissances acquises et des versions améliorées.

En tenant compte de ces facteurs, vous pouvez vous assurer que vos tests A/B fournissent à la fois des résultats significatifs et optimisent l'expérience utilisateur sur votre site web sans prendre de risques inutiles.

Comment s'effectue l'analyse des tests A/B dans le CCM19 ?

1. Analyse des résultats :
   En cliquant sur le bouton bleu avec la courbe, vous accédez à l'évaluation du test A/B. Les données de performance des deux variantes sont ici comparées. La variante avec le meilleur taux de clics ou un autre critère de réussite défini est automatiquement désignée comme gagnante.
2. Historique des modifications :
   Dans la colonne de droite, au-dessus du graphique, il est possible de consulter l'historique des modifications du test, y compris toutes les modifications qui ont été apportées aux thèmes utilisés.
   

   
   

Cette application spécifique au sein du CCM19 montre comment les tests A/B peuvent être utilisés pour améliorer l'expérience utilisateur en prenant des décisions basées sur des données concernant la conception la plus efficace des bannières de cookies et autres interfaces utilisateur.