Comment augmenter les ventes avec l’A/B testing

Optimisez vos ventes en utilisant l'A/B testing. Découvrez tout sur cette technique de marketing puissante pour augmenter vos conversions et fidéliser vos clients.

Découvrez les bonnes pratiques de l’A/B testing, de la priorisation des idées à l’analyse des tests, en passant par la gestion des archives.

Que vous soyez un entrepreneur aguerri ou que vous lanciez tout juste votre boutique en ligne, vous avez probablement déjà entendu parler de l’A/B testing. Peut-être testez-vous déjà différentes versions de vos objets d’e-mails ou de vos publications sur les réseaux sociaux ?

Mais malgré l’abondance de ressources sur le sujet, de nombreux entrepreneurs tombent dans les pièges classiques de l’A/B testing. Résultat : des décisions clés basées sur des tests mal conçus, et donc peu fiables.

Dans cet article, vous trouverez une explication claire et concrète des différents types de tests A/B adaptés à l’e’commerce. Positionnement produit, pages d’atterrissage, tunnels de conversion… Bien utilisé, l’A/B testing peut vraiment faire la différence.

Qu’est-ce que l’A/B testing ?

L’A/B testing, aussi appelé test AB, test fractionné ou test par répartition, consiste à comparer deux versions d’un même élément digital (page web, e-mail, bannière…) afin de déterminer laquelle obtient les meilleurs résultats selon le comportement des utilisateurs.

C’est un outil précieux pour améliorer les performances de vos campagnes marketing et mieux comprendre ce qui déclenche l’action chez votre audience. L’A/B testing vous aide à répondre à des questions stratégiques, à maximiser les revenus issus de votre trafic actuel et à poser les bases d’une stratégie marketing fondée sur la data.

Comment fonctionne l’A/B testing ?

• Définissez votre objectif. Commencez par clarifier ce que vous cherchez à améliorer : taux de conversion, taux de clics, volume de ventes…
• Choisissez l’élément à tester. Titre, image, objet d’e-mail, appel à l’action (CTA), prix, mise en page… à vous de décider ce qui peut avoir un impact.
• Créez deux variantes. La version A correspond à l’élément d’origine (appelée « témoin » ou « contrôle »). La version B, modifiée, est la « variante ». En marketing digital, 50 % des visiteurs verront la version A, et 50 % la version B.
• Lancez le test. Montrez chaque version à un échantillon d’utilisateurs, pendant une période définie. Par exemple, pour tester le CTA de votre page d’accueil, vous pouvez faire tourner le test pendant deux semaines pour obtenir des résultats statistiquement significatifs.
• Collectez les données. Suivez les indicateurs clés sur les deux versions : conversions, clics, engagement, ventes…
• Analysez les résultats. Comparez les performances des deux variantes pour identifier celle qui atteint le mieux votre objectif. La version au taux de conversion le plus élevé est la gagnante.
• Déclarez le vainqueur. Si la version B obtient les meilleurs résultats, elle devient votre nouvelle version de référence. Vous pourrez ensuite créer une autre variante pour poursuivre l’optimisation.

💡 Prudence : le taux de conversion n’est pas toujours un indicateur suffisant.

Par exemple, si vous proposez un produit à 50 € sur une version et gratuitement sur l’autre, le test n’aura pas vraiment de valeur stratégique. Comme tout outil, l’A/B testing doit être utilisé intelligemment.

Pour des insights vraiment utiles, suivez la valeur de chaque conversion jusqu’à la vente finale. C’est ce qui vous permettra de prendre des décisions réellement éclairées.

Prérequis de l’A/B testing

Il est assez simple de réaliser un test A/B. Mais avant de vous lancer, vous devez vous assurer que vous avez :

• Un flux constant de données collectées et faciles à analyser. Pensez aux TP de chimie que vous aviez l’habitude de réaliser au lycée. Avant de démarrer un quelconque test, vous deviez vérifier l’état du matériel, la pureté des ingrédients, les quantités, etc. C’est la même chose ici : sans données exactes et fiables, les résultats de vos tests A/B n’auront aucune valeur.

• Un échantillon suffisamment large : un test mené sur un trop petit volume de visiteurs ou de clients risque de donner des résultats peu significatifs. Pour pouvoir tirer des conclusions solides, vous devez vous assurer que votre échantillon est assez grand pour refléter des tendances réelles, pas des anomalies ponctuelles.

• Des environnements similaires à comparer : il peut s’agir de groupes de consommateurs aux critères socio-économiques ou géographiques semblables, ou de deux pages de vente assez proches sur votre site e-commerce. Les facteurs et circonstances externes peuvent affecter de manière négative la fiabilité et l’exactitude des résultats des tests A/B. Considérez, par exemple, l’impact négatif du mauvais temps sur le trafic en magasin ou la façon dont certaines périodes de l’année, comme Noël, affectent les ventes e-commerce. C’est pourquoi, pour obtenir des résultats significatifs, vous devez absolument disposer d’environnements similaires au moment de réaliser vos tests A/B. Enfin, notez que ces tests doivent être réalisés de manière simultanée.

• Des objectifs clairs : sans indicateurs cibles bien définis, comme l’évolution de la marge brute ou l’évolution du trafic à pied, il est impossible d’interpréter correctement les résultats.

Exemples d’objectifs :

• Augmenter le nombre de clients qui se rendent dans votre magasin durant les périodes de soldes.
• Connaître l’effet de certains éléments de signalisation sur le comportement de vos clients en magasin.
• Faire en sorte que les clients ajoutent plus d’articles à leur panier.

Combien de temps doit durer un A/B testing ?

L’idéal est de faire tourner un test pendant au moins deux cycles d’achat complets. Dans la plupart des cas, cela correspond à une durée de deux à quatre semaines.

Peut-être vous dites-vous : « Pas de souci, je vais laisser le test tourner plus longtemps pour atteindre la taille d’échantillon nécessaire. » Mauvaise idée.

Plus un test dure, plus il est exposé à des biais externes ou à une pollution de l’échantillon. Par exemple, un visiteur qui supprime ses cookies peut être compté comme un nouveau participant. Autre cas fréquent : un utilisateur qui passe du mobile à l’ordinateur pourra voir une autre variante, faussant ainsi les résultats.

En résumé : un test trop court ou trop long peut fausser vos conclusions. L’A/B testing est un bon investissement si votre site atteint la taille d’échantillon requise en deux à quatre semaines. Si ce n’est pas encore le cas, mieux vaut explorer d’autres pistes d’optimisation en attendant que votre trafic augmente.

Les meilleurs outils pour faire de l’A/B testing

Il existe aujourd’hui de nombreux outils pour lancer facilement vos premiers tests A/B, sans forcément être développeur. Voici une sélection des solutions les plus adaptées aux e-commerçants, selon vos besoins techniques et votre budget.

Outils intégrés ou no-code

• AB Tasty : plateforme française très complète, avec un éditeur visuel intuitif, parfaite pour les équipes marketing qui veulent aller plus loin.

• Optimizely (en anglais) : l’une des références du marché. Il permet de lancer des tests complexes, avec un moteur statistique avancé (Stats Engine). En revanche, c’est souvent l’option la plus onéreuse.
• VWO (Visual Website Optimizer) (en anglais) : un très bon compromis, avec éditeur WYSIWYG, cartes de chaleur, sondages, analytics de formulaire, etc. Pensé pour les équipes qui veulent une approche complète.

A/B testing Shopify

Si vous utilisez Shopify, vous trouverez également des applications d’A/B testing directement dans l’App Store, compatibles avec votre boutique. Certaines se concentrent sur des pages spécifiques (produits, homepage, fiches collection), d’autres sur l’optimisation globale du parcours utilisateur. Pensez notamment à :

• Shoplift : spécialement conçu pour les boutiques Shopify, Shoplift permet de tester vos pages de destination en quelques clics, sans toucher au code. Idéal pour tester une accroche, un visuel ou un agencement de bloc.
• Shopify Email : si vous testez des objets ou contenus d’e-mails marketing, cet outil natif est un bon point de départ.

Comment mettre en place un A/B testing

1. Priorisez vos idées de test

Quand vous avez plusieurs idées d’A/B tests en tête, il faut trier. L’objectif : se concentrer sur les tests les plus utiles, les plus simples et les plus rentables. Voici deux méthodes simples pour y voir clair :

ICE : en français, Impact, Confiance, Facilité

Vous attribuez une note de 1 à 10 à chaque critère :

• Impact : quel effet potentiel sur vos conversions ?
• Confiance : à quel point pensez-vous que ça va marcher ?
• Facilité : à quel point c’est simple à mettre en place ?

Exemple concret :

Idée : changer le texte du bouton "Ajouter au panier" pour un message plus incitatif comme "Je le veux !"

• Impact : 4 (modification visible, mais pas forcément déterminante)
• Confiance : 8 (vous avez déjà vu de bons résultats ailleurs)
• Facilité : 10 (aucun besoin de design ou de développement)

➡️ Score total : 22 — idée rapide à tester, donc prioritaire.

PIE : en français, Potentiel, Importance, Facilité

Cette méthode est proche, mais le critère "confiance" est remplacé par :

• Potentiel : est-ce un levier important à optimiser ?
• Importance : quelle part de votre audience est concernée ?
• Facilité : même principe que dans ICE

Exemple concret :

Idée : tester une nouvelle offre de livraison gratuite à partir de 60 € d’achat

• Potentiel : (la livraison est un frein connu à la conversion)
• Importance : 9 (tous les visiteurs du site sont concernés)
• Facilité : 3 (il faut adapter les règles panier, configurer le test, réfléchir à comment amortir le coût lié…)

➡️ Score total : 21 — bon levier, mais un peu plus technique à mettre en place.

Une fois toutes vos idées notées, commencez par celles qui cumulent un bon score global. Généralement, 1 à 3 idées suffisent pour lancer une première série de tests efficace.

2. Formulez une vraie hypothèse

Avant de tester quoi que ce soit, commencez par formuler une vraie hypothèse, et non une simple intuition. Exemple d’hypothèse : « Si je réduis les frais de livraison, alors le taux d’ajout au panier augmentera. » Une bonne hypothèse est mesurable, vise un objectif clair et s’appuie sur des données.

Utilisez cette structure simple :

• Parce que… : vous avez remarqué un problème (ex. : abandon de panier élevé)
• Alors vous pensez que… : tel changement (ex. : livraison gratuite) aura tel effet
• Donc vous le mesurerez avec… : un indicateur clair (ex. : taux de conversion)
  

3. Lancez et suivez votre test

• Utilisez un outil adapté (Shoplift, AB Tasty, Optimizely, etc.)
• Assurez-vous que le test tourne au moins 2 semaines
• Vérifiez que vous atteignez une taille d’échantillon suffisante (pas de conclusion avec 50 visiteurs seulement !)

4. Analysez les résultats… en profondeur

Même si une version « perd », ce n’est pas un échec. Ce qui compte, ce sont les enseignements. Posez-vous ces questions :

• Est-ce que certains segments d’utilisateurs (ex. : visiteurs mobile, clients fidèles…) ont mieux réagi que d’autres ?
• Est-ce que ce test révèle un problème plus large sur la page ?
• Est-ce que l’hypothèse de départ tenait la route ?

L’analyse fine est souvent plus précieuse que le résultat global.

5. Archivez vos tests

Pour éviter de repartir de zéro dans 6 mois, conservez les infos clés :

• L’hypothèse testée
• Les captures des deux versions
• Le résultat (gagnant/perdant)
• Ce que vous avez appris

Un simple tableau partagé suffit. L’objectif : construire une base de connaissance utile à long terme, pour vous et vos équipes.

Avantages des tests A/B

Outre le fait de réduire les frictions au moment du paiement (et donc au final le taux d’attrition), l’A/B testing peut vous aider à :

Identifier des problèmes éventuels sur votre site

Les tests A/B vous permettent de comparer différentes versions de votre site afin d’identifier tout problème ou élément susceptible d’entraver l’expérience ou l’engagement des utilisateurs. En testant des variantes, vous pouvez repérer les zones problématiques et procéder aux ajustements nécessaires pour améliorer les performances globales du site.

Réduire le taux de rebond et diminuer le nombre d’abandons de paniers

Un taux de rebond élevé indique souvent que les visiteurs ne trouvent pas ce qu’ils cherchent sur votre site, ou que l’expérience utilisateur n’est pas satisfaisante. Les tests A/B peuvent vous aider à comprendre ce qui pousse les utilisateurs à quitter votre site prématurément et à apporter des changements pour les retenir plus longtemps.

Augmenter les ventes et les conversions

Vous apprendrez à moins vous fier à votre intuition et à identifier précisément les changements à apporter pour optimiser la gestion de votre activité de vente. Grâce aux tests A/B, vous pouvez par exemple identifier les produits qui fonctionnent le mieux auprès des visiteurs, et les mettre en avant afin de booster vos ventes.

Exemples d’A/B testing pour les boutiques et les e-commerces

Selon le type de magasin, physique ou en ligne, la méthode de tests A/B ne sera pas la même.

Exemples de tests A/B pour les boutiques physiques :

• Tester deux variations d’une promotion en magasin pour maximiser le chiffre d’affaires. Par exemple, comparer des panneaux ou affiches en magasin qui indiquent « 10 € de réduction pour un achat de 50 € » ou « 20 % de réduction pour un achat de 50 € ». Même si le montant de réduction est le même, il s’agit d’identifier le message qui attire le plus de clients, et qui engendre le plus de trafic en magasin et de ventes.

• Tester une équipe de vente en magasin pour déterminer si le fait d’engager des employés pourrait conduire à une augmentation des ventes et du chiffre d’affaires.

• Tester deux variations d’assortiments d’articles pour identifier la meilleure façon de mettre en valeur vos produits et de générer des ventes.

• Tester deux types d’emballage pour identifier le plus efficace lors d’un lancement de produit.

Exemples de tests A/B pour les boutiques e-commerces :

• Changer le contenu et les images de produits pour identifier les variations les plus performantes.

• Changer la position d’un bouton d’appel à l’action, comme « Ajouter au panier » pour identifier le meilleur emplacement.

• Comparer deux stratégies de vente ; par exemple, une expédition gratuite à partir d’un montant de commande de 50 €, contre une réduction d’une valeur similaire à partir d’un montant de commande de 50 €.

• Tester deux lignes d’objet différentes dans les envois e-mailing pour identifier la variation qui engendre le taux d’ouverture et le taux de clic les plus élevés.

Une fois que vous aurez apprivoisé l’A/B testing, vous pourrez le mettre en œuvre de façon personnalisée pour optimiser votre activité de vente selon vos propres besoins.

Les erreurs féquentes en A/B testing

Bien que l’A/B testing soit un outil puissant, certains pièges peuvent fausser vos résultats et vous conduire à de mauvaises décisions. Voici les erreurs les plus fréquentes, et comment les éviter.

Tester trop de variables en même temps

Si vous modifiez plusieurs éléments à la fois, impossible de savoir lequel est réellement à l’origine des résultats.

Par exemple, pour optimiser une page de destination, vous testez en même temps :

• Le texte du call-to-action
• La couleur du bouton
• L’image principale
• Le titre de la page

Vos conversions augmentent, mais impossible de dire ce qui a fait la différence. En testant un seul élément à la fois, vous pouvez isoler chaque variable et tirer des conclusions fiables.

💡 À noter : si vous souhaitez tester plusieurs éléments en même temps, le test multivarié est une alternative. Mais il demande un fort trafic et une page déjà bien optimisée, car l’analyse est plus complexe.

Un échantillon trop petit

Les résultats d’un test A/B ne sont fiables que si vous avez une taille d’échantillon suffisante. Avec trop peu de visiteurs, vous risquez d’obtenir des faux positifs (ou faux négatifs), dus au hasard plutôt qu’au réel impact de vos modifications.

Exemple : vous testez deux versions d’une fiche produit. La Version A obtient 6 % de conversions, la Version B 5 %. Sauf que chaque version n’a été vue que par 100 visiteurs. Statistiquement, cette différence n’est pas significative. Avec un échantillon plus large, le résultat pourrait être inversé.

👉 Utilisez un calculateur de taille d’échantillon pour définir le nombre minimum de visiteurs requis avant de lancer un test.

Une durée de test trop courte

Un bon test A/B doit s’étendre sur au moins un cycle d’achat complet, idéalement deux. Il ne suffit pas d’arrêter le test dès que vous voyez un message « Résultat statistiquement significatif ».

Pourquoi deux cycles ? Pour intégrer toutes les variations naturelles de trafic :

• Les visiteurs qui ont besoin de temps pour se décider
• Les sources de trafic différentes (SEO, e-mail, réseaux sociaux…)
• Les événements ponctuels comme une newsletter envoyée le vendredi

⏳ Conseil : réalisez vos tests sur des périodes complètes (1 ou 2 semaines entières), pas juste quelques jours.

Ignorer la segmentation des utilisateurs

Sans segmentation, vous obtenez des résultats globaux qui ne reflètent pas forcément la réalité pour tous vos visiteurs.

Ce qui fonctionne pour un nouvel utilisateur ne fonctionne pas toujours pour un client récurrent. En segmentant vos résultats par comportement, canal d’origine ou profil démographique, vous obtiendrez des insights beaucoup plus pertinents, et éviterez de prendre des décisions contre-productives.

Comment les pros conçoivent leurs tests A/B

L’A/B testing ne se résume pas à lancer deux variantes au hasard. Les experts du domaine s’appuient sur des méthodes rigoureuses, où l’analyse et la stratégie priment. Voici ce qu’on peut apprendre de leur pratique.

L’analyse avant tout (Krista Seiden, KS Digital)

Pour Krista Seiden, ex-Google, tout bon programme d’A/B testing commence par une analyse approfondie : données analytics, retours UX, sondages… L’objectif est d’identifier les points faibles à optimiser. Une fois ces opportunités repérées, elle élabore des hypothèses concrètes sur ce qui freine la conversion et sur les leviers potentiels d’amélioration.

➡️ Elle recommande ensuite de tester chaque hypothèse pendant deux semaines (minimum) pour lisser les effets de saisonnalité ou de trafic ponctuel. Enfin, elle insiste sur un point souvent négligé : analyser aussi les variantes perdantes pour affiner sa compréhension du comportement utilisateur.

De la data à l’action (Alex Birkett, Omniscient Digital)

Alex Birkett suit un processus itératif basé sur 4 étapes :

1. Collecter et vérifier les données
2. Transformer les insights en hypothèses
3. Prioriser selon l’impact et la faisabilité
4. Tester, analyser, recommencer

Cette approche s’adapte aux contextes variés : tester un élément critique sur une fiche produit ou un simple CTA sur un blog.

➡️ L’essentiel selon lui : croiser données quantitatives et retours qualitatifs, pour générer des idées plus pertinentes à tester.

Savoir quand (ne pas) tester (Ton Wesseling, Coach en expérimentation )

Selon Ton Wesseling, les tests ne doivent pas être systématiques. Il faut d’abord évaluer où se situe le projet :

• Phase de risque : trop peu de conversions pour tester → on privilégie la recherche.
• Phase d’optimisation : les volumes sont suffisants → on teste pour valider les hypothèses.
• Phase d’automatisation : on exploite les tests restants pour accélérer la croissance (tests par algorithme, bandits…).
• Phase de repositionnement : retour à la recherche stratégique.

➡️ En clair, l’A/B testing est utile uniquement quand les conditions sont réunies (trafic, conversions, stabilité).

Faut-il vraiment tester ? (Julia Starostenko, Pinterest)

Julia Starostenko rappelle que tous les changements ne méritent pas un test.

Par exemple, si un bouton a un taux de clic extrêmement bas, il est peu risqué de le modifier sans A/B test — il sera difficile de faire pire.

➡️ Moralité : testez uniquement ce qui en vaut la peine, et réservez vos ressources pour les modifications significatives.

La recherche, cœur de l’optimisation (Peep Laja, Wynter)

Pour Peep Laja, 80 % du travail d’optimisation vient de la recherche : cartes de chaleur, feedbacks, analytics, etc. L’A/B testing ne sert qu’à valider les hypothèses les plus solides.

Il recommande de :

• Cibler un problème prioritaire
• Générer plusieurs pistes de solution
• Tester d’abord sur un seul device (mobile ou desktop)
• Soigner l’implémentation (copy, design, intégration GA…)
• Toujours faire un QA avant lancement (bugs = test invalide)

➡️ Une fois le test terminé, on analyse, on implémente (ou pas), puis on repart sur une nouvelle itération.

Optimisez l’A/B testing pour votre boutique

Vous avez désormais les bases, la méthode… et les bons outils ! Il ne vous reste plus qu’à vous lancer : testez, analysez, itérez, et observez l’impact direct sur vos performances. Chaque insight issu d’un test bien mené peut se traduire en gains concrets pour votre activité. Alors, prêt à transformer vos hypothèses en résultats ?

FAQ sur l’A/B testing

Qu’est-ce que l’A/B testing ?

Pour simplifier, l’A/B testing consiste à tester deux versions d’un élément pour voir laquelle est la plus performante. Vous pouvez effectuer des tests A/B sur divers éléments liés à votre activité, notamment les messages sur les réseaux sociaux, le contenu, les e-mails et les pages de produits.

Quel est un exemple d’A/B testing ?

Un exemple classique d’A/B testing consiste à envoyer du trafic payant vers deux versions légèrement différentes d’une page produit, afin d’identifier celle qui convertit le mieux.

Quel est un exemple d’A/B testing sur les réseaux sociaux ?

Sur les réseaux sociaux, un test A/B peut consister à comparer deux versions d’une publicité Instagram : par exemple, deux visuels différents pour la même offre. Vous analysez ensuite quel format obtient le plus de clics ou de ventes.