Le testing en France : aller au-delà du simple test A/B pour une expérience client optimisée

Le testing (tests A/B et multivariés) reste à ce jour un levier d’optimisation de l’expérience client online sous-exploité en France : moins de 30% des grandes enseignes françaises testent, alors qu’elles sont plus de 60% au Royaume-Uni et 70% aux États-Unis.

De l’autre côté de la Manche, les ressources humaines et financières dédiées à l’optimisation dépassent largement celles consacrées par les entreprises françaises. À l’image d’un  «pure player», N°1 au Royaume-Uni de la vente d’électroménager qui mène actuellement plus de 15 campagnes de tests par mois sur PC, tablettes et smartphones. En Grande-Bretagne, la plupart des grandes enseignes ont intégré le testing au cœur de leur stratégie d’optimisation depuis plusieurs années. La France pourrait-elle s’en inspirer ?

Tests A/B ou MVT, simples ou avancés : quid des pratiques en France et ailleurs ?

Au Royaume-Uni, les grandes enseignes basent leur stratégie d’optimisation d’une part sur une combinaison de tests A/B qui permettent de comparer une nouvelle page par rapport à l’existante (refonte de page) ou de valider une seule hypothèse de test, et d’autre part sur un panel de tests multivariés (MVT) qui testent plusieurs éléments sur une même page ou un parcours, identifient la combinaison la plus performante et permettent de comprendre comment ces éléments interagissent les uns avec les autres.

Le test A/B est la forme de test quasi exclusivement utilisée en France.  La faible adoption du test MVT peut s’expliquer principalement par deux raisons. D’une part, la plupart des directions e-commerce perçoivent ce type de test comme trop sophistiqué car souvent mal compris.

Par ailleurs, la plupart des solutions de testing utilisées ne permettent pas de réaliser de « véritables » tests à variables multiples. Ces derniers nécessitent de facto de tester toutes les variantes sur la même durée, afin de garantir leur validité statistique. Celles-ci sont testées sur différentes périodes par des algorithmes type « Waving » ou de recombinaison artificielle de tests A/B et signifient comparer des comportements d’internautes différents, ce qui est problématique en terme de validité statistique.

De plus, la plupart des campagnes de tests A/B réalisées en France sont simples, nécessitent peu ou pas de codage, et sont typiquement réalisables via un outil visuel type « Wysiwyg ». Celles-ci présentent l’avantage majeur d’être rapidement mises en œuvre par les équipes marketing et ce, sans intervention de la DSI. Elles permettent principalement d’optimiser des éléments existants sur une page (CTA, texte, bannières, layout, etc.).

Au Royaume-Uni par exemple, la plupart des sociétés combinent des tests simples et avancés. Ces derniers répondent à des questions plus structurelles et ne peuvent être réalisés avec un outil visuel : optimiser des contenus dynamiques complexes comme des prix dynamiques, définir le nombre d’étapes optimales dans un tunnel de commande, ou encore optimiser un parcours client complet.

 Personnaliser pour offrir un contenu  pertinent à chaque internaute

À l’image du test MVT, la personnalisation basée sur le testing est quasiment inexploitée en France. Celle-ci permet de servir les contenus les plus pertinents à des segments d’internautes spécifiques, en analysant les résultats des tests. La personnalisation se développe pourtant rapidement au Royaume-Uni. À l’image d’un retailer anglo-saxon qui personnalise son site en fonction des catégories de produits proposés. Ou encore un acteur de l’e-Tourisme, qui personnalise ses options de ventes additionnelles (ou Up-sell) en fonction des données collectées via ses formulaires de recherche. Un site de paris en ligne propose quant à lui, à ses parieurs actifs, des montants de paris personnalisés en fonction de leur comportement (historique de fréquence et montants moyens des mises). Certaines technologies de testing permettent aujourd’hui de personnaliser automatiquement le contenu d’un site, en s’appuyant non seulement sur les données collectées en ligne mais également sur les données off-line (CRM, DMP, call centers, etc.).

Tester son site web mobile pour une expérience multicanale optimisée

Quid du m-commerce? Selon RetailMeNot, 29% des ventes en ligne en 2015 seront réalisées sur tablettes et smartphones au Royaume-Uni et 19% en France. La mobilité croissante des internautes constitue un nouveau défi pour les directions e-commerce. Un utilisateur de l’App iOS aura-t-il le même comportement qu’un utilisateur Android? Pour une entreprise, si les éléments de réassurance dans un tunnel de commande permettent d’augmenter la conversion sur PC, en sera-t-il de même pour ses internautes sur le mobile, typiquement plus anxieux en termes de sécurisation de paiement? Clairement, la croissance du mobile et la multiplication des canaux et des technologies appelleront naturellement à consacrer plus de ressources dédiées à l’optimisation. À l’image d’un commerçant anglais qui a constitué une équipe optimisation dédiée pour chaque terminal (PC, tablettes et smartphones).

Une vraie appétence pour le testing est maintenant perceptible en France et elle se développe rapidement. Avec des coûts d’acquisition en augmentation, une rentabilité difficile à atteindre et des internautes à la recherche de bonnes affaires sur différents canaux, les grandes enseignes françaises qui développeront une stratégie d’optimisation allant au-delà du simple test A/B renforceront significativement leur présence numérique. C’est le choix qu’a fait cet acteur majeur de l’e-tourisme en France, en développant une stratégie basée sur des tests A/B et MVT, simples et avancés, et en personnalisant son expérience client non seulement sur PC mais également sur mobile. Résultat : son chiffre d’affaires a augmenté de plusieurs dizaines de millions d’euros en moins de 12 mois.

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