Les tests A/B (aussi appelés split testing) vous permettent de comparer deux versions d’un widget de checkout pour déterminer laquelle est la plus performante. Les tests A/B ne sont actuellement disponibles que pour les widgets autonomes et ne sont pas encore pris en charge pour les pages. Chaque version est montrée à une portion de votre trafic de checkout, et la performance est suivie séparément afin que vous puissiez identifier la version la plus performante.
En testant des variations de vos offres, vous pouvez améliorer les taux de conversion, augmenter le revenu et prendre des décisions basées sur les données concernant votre stratégie d’upsell.
Les widgets de checkout ne sont disponibles que pour les marchands Shopify Plus en raison des restrictions de l’API Checkout Extensibility de Shopify.
Les tests A/B ne sont actuellement disponibles que pour les widgets autonomes. Les pages ne prennent pas encore en charge les tests A/B.
Ce que vous pouvez tester
- Produits : différents produits, types de produits ou stratégies de recommandation (produit spécifique vs recommandations IA vs produit le plus cher)
- Réductions : différents montants ou types de réduction (pourcentage vs montant fixe)
- Mode de widget : upsell à produit unique, upsell multi-produits ou upsell à case à cocher
- Déclencheurs : puisque les déclencheurs des widgets autonomes sont configurés au niveau de la version, vous pouvez tester différentes conditions de ciblage les unes contre les autres
- Blank (Skip) : utilisez une version vide comme contrôle pour mesurer si afficher un upsell aide ou nuit à la conversion du checkout
Widgets de contenu (badges de confiance, témoignages, contrôles de panier, notes, texte, images) - Vous pouvez tester :
- Différents contenus de badges ou de témoignages
- Différents messages ou textes
- Afficher vs ne pas afficher un widget de contenu (en utilisant Blank/Skip comme contrôle)
Lors de l’ajout d’une nouvelle version à un widget autonome, vous choisissez l’un des trois types de test :
Duplicate content crée une nouvelle version qui est une copie d’une version existante. Utilisez-le lorsque vous souhaitez tester un petit changement — comme un montant de réduction différent ou un produit différent — tout en gardant tout le reste identique. Comme le point de départ est identique, toute différence de performance a plus de chances d’être causée par le seul changement effectué. C’est le point de départ le plus courant pour les tests A/B car il minimise les variables et rend les résultats plus faciles à interpréter.
New content crée une version vierge que vous configurez de zéro. Utilisez-le lorsque vous souhaitez tester une offre fondamentalement différente — comme un mode de widget différent, une catégorie de produits complètement différente ou une stratégie de déclenchement différente. Les versions New content vous offrent une flexibilité totale mais demandent plus de temps de configuration. Ce type convient mieux aux tests plus larges où vous voulez comparer deux approches distinctes plutôt qu’un seul changement incrémental.
Blank (Skip) crée une version vide qui n’affiche rien aux clients qui lui sont assignés. Utilisez-la comme groupe de contrôle pour mesurer la référence — ce qui se passe lorsqu’aucun widget n’est affiché du tout. Comparer une version Blank à une offre active vous aide à comprendre si votre widget aide ou nuit à la conversion du checkout. C’est particulièrement utile si vous craignez qu’afficher un widget puisse augmenter l’abandon du checkout pour certains segments de clients.
- Ouvrez l’application Aftersell depuis votre Shopify Admin
- Accédez à Checkout dans la barre latérale gauche
- Faites défiler jusqu’à la section Standalone widgets
- Ouvrez un widget autonome existant en cliquant sur l’icône crayon (modifier), ou cliquez sur Create widget pour en créer un nouveau
Étape 2 : Ajouter une version
- Dans l’éditeur de widget, ajoutez une nouvelle version
- Choisissez l’un des trois types de test : Duplicate content, New content ou Blank (Skip)
- Configurez la nouvelle version — définissez le produit, la réduction, le mode de widget et tout autre réglage que vous souhaitez tester
- Ouvrez chaque version et définissez ses déclencheurs
- Les déclencheurs sont configurés au niveau de la version pour les widgets autonomes, donc chaque version peut cibler les mêmes conditions de clients ou des conditions différentes
- Pour un test A/B équitable, définissez les mêmes conditions de déclenchement pour les deux versions afin qu’elles concourent pour la même audience
Pour la liste complète des options de déclenchement disponibles, voir Déclencheurs de checkout.
Étape 4 : Activer les deux versions
Étape 5 : Vérifier le placement dans l’éditeur Shopify Checkout
- Ouvrez l’éditeur Shopify Checkout depuis votre Shopify Admin
- Confirmez que le bloc d’application de ce widget autonome est placé à l’emplacement souhaité
- Le widget ne s’affichera pas aux clients tant qu’il n’aura pas été placé
Votre test A/B est maintenant en production.
Les tests A/B au checkout utilisent une répartition 50/50 entre deux versions actives (Version A et Version B). Le trafic est distribué équitablement entre les versions de manière automatique et ne peut pas être ajusté manuellement.
Si une version est désactivée, tout le trafic va à la version active restante. Pour exécuter un test A/B valide, les deux versions doivent être actives en même temps.
Une fois votre test A/B en cours, vous pouvez le gérer à tout moment depuis l’éditeur de widget.
Mettre en pause une version
- Identifiez la version la plus performante en fonction de son analytique
- Désactivez ou supprimez la version perdante
- La version gagnante recevra désormais 100 % du trafic
Comprendre les résultats de votre test A/B
Les tests A/B ne sont pas disponibles pour les pages
Les tests de placement ne sont pas pris en charge
Testez un élément à la fois
Utilisez Blank (Skip) comme contrôle
Surveillez l’abandon du checkout
- Produit spécifique vs recommandations IA vs produit le plus cher
- Produit complémentaire vs même produit (réapprovisionnement)
- 10 % de réduction vs 20 % de réduction
- Réduction en pourcentage vs montant fixe
- Réduction vs pas de réduction
- Upsell à produit unique vs upsell à case à cocher
- Upsell multi-produits vs upsell à produit unique
- Offre active vs Blank (Skip) pour mesurer l’impact net de l’affichage d’un upsell
Tests de widgets de contenu
- Badge de confiance avec vs sans badges spécifiques
- Différents contenus de témoignages
- Différents messages de note ou de texte
- Contenu actif vs Blank (Skip) pour mesurer l’impact de l’affichage du widget de contenu
Les tests A/B s’arrêtent-ils automatiquement après avoir atteint la significativité statistique ?
Si vous avez des questions sur la configuration ou l’analyse de vos tests A/B au checkout, discutez avec notre équipe d’assistance via le chat en direct en bas à droite de l’application. 
