Préparer ses données pour un AB Test : Les étapes clés pour des résultats fiables

Palita Marco, Data Analyst chez Havas DBi, agence spécialisée en data et performance digitale, accompagne ses clients dans l'optimisation de leurs performances grâce à des analyses rigoureuses et des expérimentations ciblées depuis deux ans. 

Chez Havas DBi, agence spécialisée en data et performance digitale, nous accompagnons nos clients dans l’optimisation de leurs performances grâce à des analyses rigoureuses et des expérimentations ciblées. Pourtant, il n’est pas rare de constater des tests lancés sans vérification préalable de la fiabilité des données. Or, sans base solide, les conclusions risquent d'être faussées, ce qui peut entraîner des décisions stratégiques erronées. 

Voici les étapes essentielles à suivre pour garantir des tests fiables et exploitables. 

1. Définissez des objectifs clairs pour vos A/B tests 

Avant de lancer un test, il est primordial de clarifier ce que vous voulez mesurer. Un objectif précis permet de mieux structurer le test et d’analyser les résultats de manière pertinente. 

Voici les questions à vous poser avant de commencer : 

• Quel KPI principal souhaitez-vous optimiser ? Taux de conversion, taux de clic, valeur du panier moyen, engagement utilisateur ? 
• Quelles hypothèses testez-vous ? Exemple : "Changer la couleur du bouton d'achat augmentera le taux de conversion de 5%." 
• Comment les résultats seront-ils analysés ? Quels outils et segments utiliser ? 

Rassemblez les différentes parties prenantes pour cadrer les besoins. Par exemple, chez Havas DBi, nous organisons systématiquement des workshops avec nos clients pour aligner les équipes marketing, produit et tech sur les objectifs du test. Cette approche permet de s'assurer que tous les enjeux sont pris en compte et que les KPIs sont bien définis. 

2. Vérifiez la qualité des données recueillies 

Un A/B test efficace repose sur des données propres et pertinentes. Voici comment s'assurer de la fiabilité des données avant d'analyser les résultats. 

Audit des événements collectés

Assurez-vous que tous les événements sont bien enregistrés. Ex : Si vous testez un nouveau bouton "Ajouter au panier", vérifiez que chaque clic est bien capturé et ne disparaît pas dans certaines conditions. 

Détectez les événements manquants ou dupliqués. Des outils comme Google Tag Assistant ou le Debugger Kameleoon permettent de visualiser en direct le déclenchement des tags. 

Audit des outils de tracking et d’A/B testing 

Vérifiez la bonne l'installation de vos outils (Google Analytics, Adobe Analytics, Kameleoon, Mixpanel, etc.) Une mauvaise configuration pourrait engendrer des erreurs. 

Un mauvais paramétrage pourrait par exemple, enregistrer deux fois un utilisateur naviguant entre mobile et desktop, faussant ainsi les taux de conversion. 

Validation du tracking des expériences 

Testez les balises dans Google Tag Manager avant d'activer un test et contrôlez que chaque variation de test collecte bien les données et que la version B ne souffre pas d’un tracking différent de la version A. Par exemple, si la variante d'une page ne déclenche pas correctement le tag de conversion sur le bouton "Ajouter au panier", les résultats entre la version A et la version B seront biaisés. 

3. Assurez-vous de la conformité des données 

Avec les réglementations RGPD et Digital Markets Act (DMA) de plus en plus strictes, il est essentiel de garantir que la collecte de données respecte les règles en vigueur.

Voici notre checklist de conformité à vérifier avant chaque test :

• Vérification du consentement utilisateur : Seuls les utilisateurs ayant donné leur consentement doivent être inclus dans le test.
• Contrôle des paramètres de la CMP (Consent Management Platform) : Un mauvais paramétrage peut empêcher le chargement des tags.
• Audit des traceurs tiers : Les pixels et balises tiers ne doivent se déclencher qu’après consentement.

Utilisez les fonctionnalités de Kameleoon pour vérifier et segmenter les tests selon le consentement des utilisateurs.

4. Reliez vos plateformes d’expérimentation et d’analyse pour optimiser les résultats 

Un test n’a de valeur que si ses résultats sont exploitables dans un contexte business. Il est donc essentiel d’intégrer les résultats des tests dans l’ensemble de votre écosystème data. 

Voici la marche à suivre pour connecter correctement vos outils : 

1. Liez votre solution d’A/B testing à votre outil de Web Analytics. 
2. Vérifiez la cohérence des données entre plateformes. Exemple : Le nombre de conversions enregistrés par Google Analytics doit correspondre aux données de Kameleoon. 
3. Automatisez l’envoi des données vers votre Customer Data Platform (CDP) pour affiner les analyses et les segmentations post-test.

Pour un client bancaire, nous avons testé un changement de libellé dans le menu de navigation, en remplaçant « Je deviens client » par « Ouvrir un compte ». L’analyse des données avec l’outil Piano a montré que ce nouveau libellé fonctionnait mieux sur les pages les plus engageantes. En l’appliquant uniquement à ces pages, le taux de conversion a augmenté de 14%. – Palita Marco, Data Analyst, Havas DBI

Des tests pertinents grâce à des données solides

Avant de tirer des conclusions ou d’investir du temps et des ressources dans des modifications de votre site ou votre produit, assurez-vous de : 

1. Clarifier les objectifs du test avant de commencer. 
2. Nettoyer et auditer minutieusement les données pour éviter des erreurs. 
3. Assurer la conformité des données aux réglementations en vigueur. 
4. Relier les outils d’A/B testing et d’analyse pour tirer des insights exploitables.

En suivant ces étapes, vous maximisez les chances d’obtenir des résultats fiables et d’optimiser efficacement votre stratégie digitale.