Tests utilisateurs ou tests A/B : Prenez les deux

J’entends assez régulièrement : « On ne fait pas de tests utilisateurs parce qu’on fait déjà des tests A/B », et je suis toujours surpris parce qu’en fait, si vous faites des tests A/B alors vous devriez vraiment faire des tests utilisateurs. Ces deux méthodes sont très différentes… et surtout très complémentaires.

Les tests A/B sont intéressants pour valider une idée parce que ce sont les utilisateurs réels, en situation réelle, qui interagissent à grande échelle. Mais les tests A/B utilisés seuls ont deux grandes limites.

Que faut-il A/B tester ?

Le test A/B est permet de valider des idées, mais pas d’en faire émerger. Or, avant d’avoir une solution A et une solution B, encore faut-il avoir des hypothèses fondées, sans quoi on consacre du temps à imaginer et développer des solutions sans réels apports.

Pourquoi A est meilleur que B ?

Le test A/B est permet de comparer l’efficacité d’une solution A face à une solution B, mais pas d’en comprendre les raisons. Or si l’on ne comprend pas pour quelles raisons une solution est meilleure qu’une autre, les itérations suivantes risquent de provoquer des retours en arrière… et on risque également de passer à côté d’une solution C encore meilleure.

Et là, les tests utilisateurs arrivent…

Les tests utilisateurs répondent à ces deux problématiques. L’observation et les verbalisations durant les tests permettent de comprendre les comportements, les erreurs, les attentes… ce qui amène à de nombreuses hypothèses d’amélioration fondée sur une compréhension fine des utilisateurs.

Une fois que les points d’améliorations sont identifiés, alors les tests A/B vont permettre de mesurer à grande échelle le gain de performance.

Tests utilisateurs ET tests A/B

En résumé, ce sont deux méthodes qui ne servent absolument pas les mêmes objectifs et se complètent très bien. Les tests utilisateurs sont une approche qualitative, ils permettent de comprendre les comportements. Les tests A/B sont une approche quantitative, ils permettent de quantifier les comportements. C’est en associant les deux que l’on tire le plus de bénéfices de sa recherche utilisateur.

 

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