Expérimentation mobile : notre méthode pour optimiser une application B2C
La plupart des apps testent. Peu savent vraiment pourquoi elles testent. Découvrez notre méthode pour transformer vos données en hypothèses, vos hypothèses en expériences et vos expériences en croissance mesurable.
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Une bonne stratégie d'expérimentation mobile repose sur 7 étapes :
Les 2 erreurs classiques
❌ 01 - Elles testent au hasard
Un concurrent sort un nouveau paywall → on le copie.
Une conversion baisse → on change le pricing.
Un designer propose une nouvelle version → on la teste.
❌ 02 - Elles testent tout en même temps
Nouveau paywall.
Nouveau pricing.
Nouvel onboarding.
Nouvelle acquisition.
Puis : Revenue +18 %
Qu’est-ce que l’expérimentation mobile ?
L’expérimentation mobile consiste à utiliser des données, des hypothèses et des expériences contrôlées pour améliorer progressivement une application.
Cela peut inclure de l’A/B testing, mais pas uniquement.
Une expérience peut porter sur :
- l’ASO ;
- l’onboarding ;
- le paywall ;
- le pricing ;
- les offres ;
- la conversion ;
- la rétention ;
- les notifications ;
- le parcours post-paiement.
Le principe reste le même :
L’objectif n’est pas simplement de trouver une variante qui convertit mieux.
L’objectif est de comprendre pourquoi elle convertit mieux et d’utiliser cet apprentissage pour décider du prochain test.
Résultat quand c'est bien fait :
Notre framework d’expérimentation mobile
Chez notre agence de création d'application mobile firstapp, on applique cette boucle sur chaque app B2C qu’on optimise. Notre méthode peut être résumée en sept étapes :
Puis la boucle recommence. Chaque expérience doit réduire une partie de l’incertitude que nous avons sur le produit.
1 - Instrumenter correctement l’application
Avant de tester quoi que ce soit, il faut être capable de mesurer ce qui se passe.
Un funnel de monétisation peut par exemple ressembler à :
Chaque étape doit être correctement instrumentée. Mais les événements seuls ne suffisent pas.
Nous voulons également pouvoir analyser les utilisateurs selon différentes dimensions :
- source d’acquisition ;
- pays ;
- plateforme ;
- campagne ;
- cohorte ;
- type d'abonnement ;
- comportement ;
- ancienneté.
Une conversion globale de 4 % peut sembler intéressante.
Une bonne expérimentation commence donc par une bonne instrumentation.
2 - Identifier le problème
Une métrique nous indique où regarder.
Elle ne nous indique pas nécessairement pourquoi.
Prenons un exemple : seulement 20 % des utilisateurs voient le paywall.
La réaction instinctive pourrait être :
« Il faut montrer le paywall plus tôt. »
Mais nous venons déjà de sauter à une solution. Nous devons d’abord comprendre ce qui se passe.
Pour cela, nous pouvons croiser les données quantitatives avec :
- les reviews App Store ;
- les interviews utilisateurs ;
- les tickets support ;
- les sessions enregistrées ;
- les feedbacks ;
- les raisons de cancellation.
L’objectif est de transformer une anomalie quantitative en problème compréhensible.
Nous avons maintenant une question que nous pouvons tester.
3 - Formuler une hypothèse
Nous utilisons une structure simple :
Exemple :
Nous pensons que la création de compte trop tôt dans l’onboarding crée une friction avant que l’utilisateur comprenne la valeur.
Nous allons déplacer la création de compte après le premier moment de valeur.
Nous pensons que cela augmentera le taux de complétion de l’onboarding.
La différence peut sembler subtile. Mais elle est fondamentale.
Nous ne testons pas :
« un nouvel onboarding ».
Nous testons :
l’hypothèse selon laquelle une friction spécifique empêche l’activation.
4 - Prioriser les expériences
Une équipe peut facilement avoir 30 ou 50 idées de tests.
Elle n’a probablement pas la capacité d’en lancer 50. Nous devons donc prioriser.
Une méthode simple consiste à utiliser :
Cela permet d’éviter un piège classique : passer trois semaines à développer un test dont l’impact potentiel est faible alors qu’une autre expérience pourrait être lancée en deux jours.
La vitesse d’expérimentation dépend aussi de la capacité à choisir les bons tests.
5 - Concevoir et lancer l’expérience
Une expérience doit être définie avant d’être développée. Nous définissons notamment :
Par exemple, pour un nouveau paywall :
Cela évite de considérer comme gagnante une expérience qui augmente une métrique intermédiaire mais dégrade le revenu ou la rétention.
6 - Mesurer le bon impact
Un A/B test ne doit pas uniquement mesurer ce qui se passe sur l’écran testé.
Prenons un paywall. La variante B augmente le trial-start rate de 25 %. Cela semble excellent.
Nous voulons donc regarder la chaîne complète :
Selon le contexte, nous pouvons suivre :
- conversion ;
- revenu par utilisateur ;
- revenu par install ;
- ARPU ;
- retention ;
- churn ;
- renewal ;
- LTV.
La bonne métrique est celle qui correspond à l’objectif business de l’expérience.
7 - Transformer les résultats en apprentissages
Un test ne devrait jamais se terminer par :
B gagne +12 %.
Nous voulons savoir :
Pourquoi ?
Dans les trois cas :
C’est cette boucle qui crée une progression cumulative.
Que peut-on tester sur une application mobile ?
L’expérimentation ne se limite pas au paywall. Nous regardons généralement plusieurs grandes zones du funnel.
ASO
L’App Store constitue la première étape de conversion.
On peut expérimenter :
- icône ;
- screenshots ;
- ordre des screenshots ;
- messaging ;
- proposition de valeur ;
- localisation ;
- Product Pages.
Objectif : impression → visite → install.
Onboarding
L’onboarding doit transformer une installation en compréhension puis en activation. Pour aller plus loin : comment optimiser un onboarding mobile.
On peut tester :
- nombre d’écrans ;
- ordre ;
- personnalisation ;
- quiz ;
- création de compte ;
- moment du premier « aha moment » ;
- messaging ;
- timing du paywall.
Objectif : install → activation → monétisation.
Paywall
Le paywall ne se résume pas à son design. Voir aussi comment optimiser un paywall d’application mobile.
On peut tester :
- emplacement ;
- timing ;
- structure ;
- messaging ;
- CTA ;
- bénéfices ;
- preuve sociale ;
- nombre de plans ;
- offre ;
- personnalisation.
Et surtout :
Pricing & Packaging
Le prix lui-même est une variable d’expérimentation.
On peut tester :
- prix ;
- monthly vs annual ;
- durée du trial ;
- présence ou absence de trial ;
- lifetime ;
- bundles ;
- offres d’entrée ;
- pricing par pays.
Une augmentation du prix peut diminuer le taux de conversion tout en augmentant le revenu. C’est pourquoi :
Il faut regarder la métrique correspondant au véritable objectif business.
Rétention
L’optimisation ne s’arrête pas au premier paiement. Pour le churn : comment réduire les désabonnements.
On peut expérimenter :
- onboarding post-purchase ;
- activation ;
- notifications ;
- rappels de valeur ;
- engagement ;
- cancellation flow ;
- offres de rétention ;
- win-back.
Un utilisateur qui résilie nous donne également une information.
Pourquoi est-il parti ? Cette réponse peut devenir la prochaine hypothèse à tester.
Comment éviter les principaux biais d’expérimentation
La vitesse d'apprentissage est un avantage compétitif
On peut résumer une grande partie du sujet avec une formule simple :
Si vous avez d’excellentes hypothèses mais qu’il faut trois semaines pour lancer chaque test : vous apprenez lentement.
Si vous développez très vite mais testez au hasard : vous produisez beaucoup de bruit.
Si vous avez de bonnes hypothèses et une exécution rapide mais une mauvaise instrumentation : vous ne savez pas ce qui fonctionne.
Les trois doivent fonctionner ensemble.
Notre méthode d’expérimentation en une boucle
Au final, tout revient à ça :
Une application B2C ne devrait pas être considérée comme un produit « terminé ».
Elle devrait progressivement devenir un système capable de mesurer, expérimenter, apprendre et s’améliorer.
Une roadmap ne devrait donc pas seulement répondre à :
« Qu’allons-nous construire ? »
Elle devrait également répondre à :
« Qu’allons-nous apprendre ? »
C’est la différence entre construire une app et construire une app que l’on sait faire progresser.
En résumé
Une bonne stratégie d’expérimentation mobile ne consiste pas à multiplier les A/B tests.
Elle consiste à construire un système où chaque expérience a une raison d’exister.
Si vous avez déjà une application B2C et que vous ne savez pas quels leviers prioriser, ASO, onboarding, paywall, pricing, conversion ou rétention, nous pouvons commencer par analyser votre funnel et identifier les premières hypothèses à tester.
FAQ - Expérimentation mobile
Qu’est-ce que l’expérimentation mobile ?
C’est une méthode qui consiste à utiliser les données et les tests pour identifier ce qui améliore réellement les performances d’une application mobile.
Que peut-on tester sur une app B2C ?
On peut expérimenter sur presque tout le funnel : ASO, onboarding, paywall, pricing, offres, conversion et rétention.
Faut-il beaucoup d’utilisateurs pour faire de l’A/B testing ?
Pas forcément. Le volume nécessaire dépend de la métrique, du taux de conversion et de l’impact recherché. Avec peu de trafic, certains tests qualitatifs ou changements ciblés peuvent être plus pertinents.
Combien de temps doit durer un A/B test ?
Il n’existe pas de durée universelle. Elle dépend notamment du volume de trafic et de la vitesse à laquelle les utilisateurs atteignent la métrique principale. L’important est de définir les critères d’analyse avant de lancer le test.
Faut-il tester une seule chose à la fois ?
Lorsque l’objectif est d’identifier une relation de cause à effet, isoler les variables facilite fortement l’interprétation. Tester trop de changements simultanément peut rendre les résultats difficiles à attribuer.
Quel est le meilleur endroit pour commencer ?
Par le funnel. Identifiez d’abord l’étape qui représente votre plus gros potentiel d’amélioration, puis cherchez à comprendre pourquoi les utilisateurs décrochent à cet endroit.
