Tests utilisateurs ou tests A/B : Prenez les deux

Publié le Catégorisé comme User research

Ces derniers temps en discutant de tests utilisateurs, j’ai plusieurs fois entendu cette remarque : « On ne fait pas de tests utilisateurs parce qu’on fait déjà des tests A/B ». Je suis toujours surpris parce que… si vous faites des tests A/B alors vous devriez absolument faire des tests utilisateurs ! Ces deux méthodes sont très différentes… et surtout très complémentaires.

Les tests A/B sont intéressants pour confirmer à grande échelle une idée parce que ce sont les utilisateurs réels, en situation réelle, qui interagissent. 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.

Les tests A/B partent de tests utilisateurs et mènent aux tests utilisateurs…

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, fondées sur une compréhension des usages.

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

Les tests A/B utilisés sans tests utilisateurs sont un énorme gâchis.

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 des comportements. C’est en associant les deux que l’on tire le plus de bénéfices de la recherche utilisateur.

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