Comment utiliser le CRO et le A/B testing pour innover et aller au-delà d’améliorations progressives?

Par rafaeldorothy
22 octobre 2025 · 6 vues
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Illustration de figures qui optimisent une interface avec des tests.

Aujourd’hui, pour toute expérience numérique, un site web ou une application mobile, on cherche à l’améliorer et surtout à l’optimiser. Mais qu’est-ce que l’optimisation? Peut-elle réellement conduire à des solutions et pratiques innovantes, ou sert-elle uniquement à renforcer celles qui nous sont déjà connues?

En effet, pour améliorer une expérience numérique de manière quantifiable, nous devons nous focaliser sur son taux de conversion. C’est à dire, le taux auquel un utilisateur effectue une action sur la plateforme donnée que nous avons identifié comme étant une conversion. Ceux-ci inclut les achats en ligne, une soumission de formulaire ou de demande, un abonnement à l’infolettre, ou même le téléchargement d’une application mobile – tous des actions qui ont de la valeur auprès de l’entreprise.

Le conversion rate optimisation ou « CRO » regroupe l’ensemble des méthodes permettant d’améliorer le taux de conversion d’un site ou d’un parcours client.1 La méthode la plus utilisée consiste des tests A/B ou « A/B testing ». Elle va comparer deux versions d’un élément d’une expérience (une page web, un email, un formulaire, etc.) afin d’identifier celle qui génère de meilleurs résultats.2

Le A/B testing bénéficie d’une méthodologie rigoureuse.

L’intérêt de cette approche repose sur sa méthode rigoureuse. En testant une hypothèse auprès d’échantillons d’utilisateurs, il est possible de mesurer l’impact d’une variable précise (par exemple, la couleur d’un bouton ou le texte d’un appel à l’action) en comparant une version contrôle versus une ou plusieurs variantes.3 En effectuant le test jusqu’à ce qu’on ait un résultat statistiquement significatif, on peut tirer une conclusion sur quelle version à le mieux performé. Par la suite, on va la répliquer à travers l’expérience et ensuite, réitérer avec nes nouveaux tests. On peut donc comprendre que cette méthode promouvoit:

  • La prise de décisions basées sur les données;
  • Une optimisation continue basée sur l’itération;
  • Une amélioration graduelle du taux de conversion, ce qui amènerait plus de revenus sans nécessairement avoir à augmenter le trafic sur le site;
  • Une réduction de risques, puisque les tests sont effectués sur des petits échantillons d’utilisateurs avant d’être déployés à grande échelle.

Limites et critiques des tests A/B

Malgré ces avantages, la logique itérative des tests A/B présente aussi ses limitations.

Premièrement, il faut avoir les ressources nécessaires pour pouvoir mener ces tests correctement, incluant:

  • Avoir un trafic suffisant sur le site;
  • Poser les bons mesures pour le test;
  • Avoir des compétences analytiques et ou statistiques;
  • Pouvoir se donner assez de temps pour lancer le test et attendre un potentiel résultat significatif.

Sinon, cela peut conduire à des tests trop courts, une taille d’échantillon insuffisante, des statistiques trompeuses, une significativité mal gérée et enfin des résultats biaisés. Il faut donc avoir les bons outils et ressources pour bien mener les tests A/B.

Deuxièmement, les tests qui aboutissent à un résultat significatif sont en fait plus rares qu’on ne le pense.

Une étude de Convert.com (2021) estime qu’à peine un test sur sept (1 sur 7) aboutit à un résultat réellement exploitable et/ou actionnable.4 Donc, non seulement doit-on s’assurer que la mise en place et le déroulement du test soient corrects, mais aussi espérer que les résultats soient statistiquement significatifs, et ensuite que celles-ci soient exploitables et actionnables. On peut ainsi comprendre avec toutes ces conditions qu’augmenter le taux de conversion est en réalité un processus ardu.

Il est donc facile pour l’humain de tester ce qui lui semble prudent, au lieu de prendre des risques plus créatifs avec les tests A/B. Alors, ils favorisent des optimisations incrémentales (améliorer un bouton, raccourcir un formulaire) au lieu de changements fondamentaux, ni remettre en question le parcours utilisateur global ou l’expérience client.5 Cela peut donner l’illusion du progrès tout en freinant des innovations plus radicales et enfin un manque de vision à long terme.

Grossomodo, les limitations et risques liés aux tests A/B envers l’inclue:

  1. Posséder les ressources nécessaires pour bien mener des tests et éviter des biais;
  2. La rareté des résultats significatifs et ensuite de conclusions actionnables;
  3. Un effet d’«inertie» mené par l’exploitation excessive de petits tests;
  4. Un manque de vision à long terme.

Est-ce vraiment une question d’optimisation vs innovation? L’exemple de Booking.com

L’optimisation et l’innovation sont-elles donc incompatibles? Pas nécessairement. Plusieurs entreprises ont montré que des tests audacieux pouvaient mener à des changements stratégiques majeurs.

Par exemple, à partir de 2011, Booking.com, était une des premières entreprises à adopter une culture axée sur le CRO et l’expérimentation. Elle décida de commencer des petits tests A/B sur leur application mobile. Voyant des résultats positifs de ces tests, et ayant des données solides indiquant qu’une majorité de leurs clients utilisateurs sont engagés sur leur application mobile, ils ont augmenté le volume de leurs tests A/B. Ceci leur à mené à développer une stratégie CRO « mobile-first » . Aujourd’hui, les résultats démontrent que « leurs applications mobiles comptent pour presque 40% de tous les tests A/B lancés sur ses plateformes digitales et génèrent 50% du total des conversions. »6 En effet, Booking.com attribue son succès produit à sa culture d’amélioration centrée sur le CRO.

Quelles leçons peut-on tirer du cas de Booking.com?

Principalement, les entreprises peuvent développer une culture d’expérimentation et d’innovation en soutenant l’utilisation des tests A/B avec l’aide de guidelines. En les partageant aux équipes et tant qu’elles sont respectées, on peut mener un plus grand nombre de tests à rique minime.7

L’enjeu vient dans l’intégration des tests A/B stratégiquement dans une feuille de route produit plus large. Les micro-optimisations serviront à améliorer l’expérience immédiate, tandis que certains tests plus radicaux exploront des nouvelles pistes et idées plus disruptives.8

Pour concilier optimisation et innovation, on peut considérer les trois éléments suivants:

  1. Définir des hypothèses ambitieuses pour les tests. Au-delà de simples ajustements de design, il faut développer des tests ciblant:
    • Des changements de parcours clients;
    • Des changements de modèle(s) d’affaires ou d’expérience utilisateur (CX) globale.
  2. Contextualiser les résultats. Un test réussi n’a de valeur que s’il peut s’intégrer dans une vision stratégique cohérente.
  3. Considérer le court ainsi que le long terme. Balancer les gains incrémentaux qui améliorent l’expérience d’aujourd’hui, tandis que les expérimentations plus audacieuses amènent des nouvelles opportunités pour innover.9

D’autres approches qui complimentent les tests A/B

On peut bénéficier d’approches alternatives et complémentaires au tests A/B. Le but est toujours de stimuler le CRO tout en favorisant l’expérimentation disruptive. Celles-ci mettent l’accent sur l’utilisateur, son expérience (le UX) et le parcours client.

Recherches utilisateurs et tests d’usabilité

Ils permettent de collecter des données qualitatives et d’adopter une approche véritablement centrée sur l’utilisateur. Ils aident aussi à identifier plus efficacement les points de friction à optimiser sur un site web ou parcours.1011

Évaluations heuristique

Des experts vont examiner et évaluer un produit ou une interface selon des principes d’ergonomie et d’usabilité établis. Cette méthode peut faire ressortir des problèmes de conception souvent négligés par les tests A/B.

Collecte de rétroactions ou feedbacks directement des utilisateurs

Grâce à des outils comme Hotjar, il est possible d’ajouter des zones de commentaires sur le site pour collecter des réponses spontanés des expériences vécues par les utilisateurs.

En combinant ces approches qualitatives avec les tests A/B, les entreprises peuvent non-seulement optimiser les conversions, mais aussi favoriser l’innovation par une compréhension plus riche et empathique du comportement utilisateur.

En conclusion, l’optimisation par l’A/B testing n’est pas en soi un frein à l’innovation. Tout dépend de l’usage que les entreprises et organisations en font. Utilisée uniquement pour maximiser des gains rapides, elle risque de renforcer des recettes connues. Intégrée dans une stratégie produit réfléchie et combinée à d’autres méthodes de recherche qualitatives, elle peut au contraire devenir un levier puissant d’innovation.

Sources:

  1. https://contentsquare.com/guides/conversion-rate-optimization/ ↩︎
  2. https://vwo.com/ab-testing/ ↩︎
  3. https://unbounce.com/a-b-testing/benefits-of-ab-testing/ ↩︎
  4. https://www.convert.com/blog/a-b-testing/ab-testing-stats/#:~:text=We%20ran%20a%20study%20of,is%20to%20run%20more%20tests. ↩︎
  5. https://www.nngroup.com/articles/ab-testing-usability-engineering/ ↩︎
  6. https://www.kameleoon.com/blog/everything-you-need-know-about-mobile-app-testing-bookingcom#bookingcom-a-pioneer-in-mobile-app-testing ↩︎
  7. https://devcycle.com/blog/how-booking-com-a-b-tests-like-nobodys-business ↩︎
  8. https://www.convert.com/blog/a-b-testing/how-to-win-big-with-ab-testing/ ↩︎
  9. https://www.convert.com/blog/a-b-testing/how-to-win-big-with-ab-testing/#:~:text=How%20to%20Use%20Experimentation%20to,Growth:%20Combining%20Optimization%20and%20Experimentation ↩︎
  10. https://maze.co/guides/usability-testing/ ↩︎
  11. https://depth.drillbitlabs.com/p/ab-testing-and-usability-testing ↩︎

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