Nouveau baromètre de la conversion

[Avis d’expert] A/B testing : segmenter n’est pas cibler

Par Jean Noel Rivasseau | mai - 19 - 2014 | 4 commentaires  
Auteur de ce billet : Jean-Noël Rivasseau est Directeur technique et fondateur de Kameleoon.com . Spécialiste des méthodologies statistiques et de l'analyse prédictive, il a quatre ans d'expérience dans l’accompagnement de grandes entreprises et de pure players internet pour la mise en œuvre de leur politique d’A/B testing.
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Lors de la mise en place d’un A/B test, il est parfois naturel de vouloir le cibler, c’est à dire de sélectionner la population précise qui sera effectivement exposée au test, selon des critères comportementaux (visites sur le site), de provenance du trafic, de géolocalisation, etc. Par ailleurs, les web analysts et data scientists ont l’habitude de manipuler les fonctionnalités de segmentation de leur solution de web analytics pour obtenir des rapports précis sur une partie seulement de leur trafic. Ces deux notions, ciblage et segmentation, font appel aux mêmes critères sous-jacents mais sont bien distinctes et ne doivent pas être confondues. Le but de cette tribune est de bien expliciter les différences et de présenter la finalité respective de chacune de ces fonctions.

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Une question de vocabulaire

Avant tout, des définitions claires sont nécessaires. On appelle :

  • Ciblage a priori : le fait de restreindre à une population donnée une action ou un affichage alternatif directement sur le site web. Cette action peut faire partie d’un test A/B (dans ce cas, elle constitue l’une des variantes du test), mais pas forcément : elle s’applique également pour des actions de push marketing ou de personnalisation. L’application de ce ciblage intervient pendant la session de visite et évolue même en temps réel. Par exemple, on peut tout à fait envisager de n’afficher un bandeau promotionnel en haut de page qu’à partir de la dixième page vue. Tout internaute entamant une session de visite sur le site concerné est donc hors ciblage initialement, mais peut devenir ciblé par la suite, s’il navigue suffisamment longtemps. Le contraire (visiteur ciblé qui passe ensuite hors ciblage) est également possible.

  • Segmentation a posteriori : le fait de restreindre une analyse (principalement dans une solution de web analytics à une sous-population de visiteurs. Il n’y a pas de corrélation directe avec les indicateurs retenus pour l’analyse, qui sont déterminés en fonction des informations souhaitées : cela peut représenter un nombre de ventes ou de conversion (KPIs), ou des chiffres plus généraux (nombre de visites, visiteurs, pages vues). Cette segmentation intervient après que les sessions de visites sont terminées, et donc enregistrées dans l’outil d’analyse.

J’ai utilisé le terme « sous-population » même si nombre de critères de segmentation ne portent pas directement sur le visiteur. Par exemple, considérons un ciblage ou une segmentation sur une page visitée, spécifiée par un URL. L’URL en question est à corréler avec votre site, pas avec le visiteur : il définit pourtant une sous-population de visiteurs ayant, au cours de leur session de navigation, atteint cet URL.

Critères possibles

Les critères qui peuvent définir un ciblage ou une segmentation sont en fait identiques. En voici une liste exhaustive, regroupés par catégorie :

Navigation

Filtrer sur des critères de navigation revient essentiellement à filtrer sur les pages visitées (URLs) et sur les évènements déclenchés (clics, remplissage de champ de formulaire). Pour le ciblage a priori, définir un ensemble d’URLs sert à spécifier sur quelle partie du site l’action s’applique (home page, fiches produit, tunnel de conversion) et est donc, de très loin, le critère de ciblage le plus utilisé.

Contexte du visiteur

On retrouve ici des critères liés à l’équipement du visiteur (tablette ou smartphone, système d’exploitation, navigateur) mais aussi à son contexte de manière plus générale (géolocalisation, vitesse de connexion Internet, voire même météo au moment où la personne navigue).

Canal d’acquisition

Le canal d’acquisition (par quel site ou service le visiteur est arrivé sur votre propre site) est un critère de segmentation très courant : SEO, SEM, e-mailing, retargeting, affiliation…

Comportementaux

Sous ce terme général sont regroupés des critères tels que nombre de visites (ou ancien / nouveau visiteur), nombre de pages vues, durée des visites, nombre de clics, intervalle de temps entre deux pages vues, intervalle de temps entre deux visites, nombre d’onglets ouverts en parallèle sur votre site…

CRM

Pour les visiteurs qui sont déjà clients de votre site ou service, vous disposez généralement d’informations supplémentaires telles que l’âge, le sexe, la catégorie socio-professionnelle, ou autres données spécifiques à votre domaine (sports pratiqués, préférences culinaires, auteurs favoris, etc.). Il est bien entendu possible et souhaitable de cibler ou segmenter sur ces critères pour répondre à des questions du type : est-ce que les clients pratiquant le tennis achètent plus souvent que ceux pratiquant l’équitation ?

Techniques

Il s’agit par exemple de la présence de cookies chez le visiteur. Je mentionne cette catégorie pour référence seulement, car il s’agit uniquement de moyens techniques afin de cibler en réalité sur des critères métier entrant dans les autres catégories décrites. Par exemple, on peut cibler sur la présence d’un cookie Criteo afin de savoir si le visiteur était dans un dispositif de retargeting.

Bien entendu, les critères réellement disponibles varient en fonction de vos solutions d’A/B testing et de web analytics. Néanmoins, la plupart des bons outils embarquent un choix assez large d’options de segmentation. Pour ce qui est des données CRM, celles-ci ne peuvent cependant pas être présentes de manière naturelle. Il est nécessaire de réaliser une intégration technique entre vos systèmes back-end et les solutions externes, afin que ces dernières puissent accéder à ces données ; ce qui est particulièrement simple avec des logiciels agiles comme Kameleoon.

Objectifs et méthodologie

Quand donc utiliser le ciblage, et quand lui préférer la segmentation ? Le ciblage a priori a un rôle opérationnel sur votre site, qui est de présenter une action au public à laquelle elle s’applique (soit parce que c’est la seule partie du public qui est concerné par l’action, soit parce que cette action est optimale pour cette sous-population). La segmentation a posteriori est destinée à des fins d’analyse et de recherche, notamment des segments maximisant le profit d’une action donnée. Il ne faut surtout pas inverser les rôles.

Par exemple, vous envisagez un test A/B, mais vous craignez que la variante définie sous-performe sur les visiteurs accédant à votre site depuis un mobile. Ce serait une malencontreuse erreur que de cibler le test uniquement sur les visiteurs mobiles : certes, vous obtiendriez la réponse à la question de la performance de la variante sur ce segment mais seriez incapables de la comparer avec celle sur le public naviguant depuis un ordinateur.

Il vaut beaucoup mieux lancer l’A/B test au global (sans ciblage), et ensuite seulement, segmenter dans sa solution d’analyse une fois les résultats du test obtenus. On note au passage que contrairement au ciblage a priori, qui ne doit pas être modifié une fois mis en place, on peut créer autant de segmentations a posteriori que nécessaire. Ainsi, on peut très facilement observer la performance d’une variante au travers de prismes multiples : mobile / desktop, France / Espagne, jours ouvrés / jours fériés… sans avoir à relancer un test à chaque fois !

Il découle de ceci qu’en règle générale, le ciblage a priori pour un pur test A/B devrait donc être très peu utilisé, sauf pour le critère de ciblage par URL, extrêmement important pour définir les pages sur lequel s’applique le test. En réalité, le ciblage a priori devient extrêmement utile dès lors que l’on met en place de la personnalisation, qui arrive de manière naturelle après l’A/B testing (c’est pour cette raison que personnalisation et testing sont parfois regroupés au sein du même outil comme c’est le cas avec Kameleoon). Le workflow idéal est ainsi le suivant :

  1. lancement d’un test A/B avec ciblage le plus minimal possible ;

  2. analyse des résultats dans une solution de web analytics et détermination des segments maximisant la conversion par variante. Ceux-ci sont souvent éloignés de ce que l’on aurait pu imaginer : peut-être qu’un parcours client B, sous-performant par rapport à la référence au global, est meilleur pour les visiteurs se connectant depuis la province.

  3. mise en place de la ou des personnalisation(s) correspondant aux variantes gagnantes, par critère de population trouvé à l’étape 2. Une personnalisation est en réalité l’association d’une variante et d’un ciblage a priori.

Conclusion

Dès que son utilisation est comprise et maitrisée, le ciblage a priori devient tout aussi crucial pour un web marketeur ambitieux que ne l’est la segmentation a posteriori pour un analyste consciencieux !

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4 commentaires pour l'instant.

  1. […] Lors de la mise en place d’un A/B test, il est parfois naturel de vouloir le cibler, c’est à dire de sélectionner la population précise qui sera effectivement exposée au test, selon des critères comportementaux (visites sur le site), de provenance du trafic, de géolocalisation, etc. Par ailleurs, les web analysts et data scientists ont l’habitude de manipuler les fonctionnalités de segmentation de leur solution de web analytics pour obtenir des rapports précis sur une partie seulement de leur trafic. Ces deux notions, ciblage et segmentation, font appel aux mêmes critères sous-jacents mais sont bien distinctes et ne doivent pas être confondues. Le but de cette tribune est de bien expliciter les différences et de présenter la finalité respective de chacune de ces fonctions.  […]

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