Test A/B de site Web pour CRO : Guide de démarrage rapide 2022

Tout au long de votre parcours de recherche de moyens d'optimiser le taux de conversion de votre site Web, il est prudent de dire que de nombreux tests A / B sont attendus.

Eh bien, quel est le test CRO ? Pourquoi devriez-vous commencer les tests CRO A/B pour votre site Web ? Comment mener efficacement un test A/B sur votre site Web ?

Nous avons répondu à toutes ces questions dans cet article. Commençons par une définition.

Qu'est-ce qu'un test A/B pour CRO ?

En ce qui concerne l'optimisation du taux de conversion (CRO), les tests A/B (également appelés tests fractionnés ou tests de compartiment) signifient généralement tester les facteurs qui affectent le taux de conversion d'un site Web : copie, en-tête, images, conception, appels à action et mise en page, pour n'en nommer que quelques-uns. C'est l'une des techniques les plus largement utilisées pour s'assurer que votre site Web est configuré pour aider à guider les utilisateurs à travers les pages et à convertir aux points de contact cruciaux.

La différence entre les tests CRO et SEO A/B

Les tests A/B pour le CRO sont assez différents des tests A/B pour le SEO. Dans cette partie, nous viserons à faire la lumière sur chaque technique, en quoi elles diffèrent et à quoi elles servent.

1. Buts et objectifs

Bien que les tests CRO et SEO utilisent tous deux des tests A/B, leurs objectifs – et la manière dont ils sont réalisés – sont très différents. CRO vise à améliorer le taux de conversion une fois que les visiteurs ont atteint le site ; Les tests axés sur le référencement visent à augmenter le nombre de visiteurs sur le site , en mettant en œuvre des modifications techniques qui amélioreront la position du site Web dans les SERP.

2. Commandes et variantes

Dans les tests CRO A/B , deux versions de la même page sont configurées et exécutées en direct en même temps, et les utilisateurs humains sont redirigés vers une version aléatoire. Ainsi, ce sont les utilisateurs eux-mêmes qui sont répartis en champs et en variantes. Les données sont collectées à partir de la façon dont les utilisateurs interagissent avec la version de la page qui leur est attribuée et comparée.

Dans les tests SEO A/B , les pages sont divisées en deux ensembles : contrôles et variantes. Les modifications ne sont apportées qu'aux variantes de page et les données collectées sont comparées à une prévision de performances préalablement déterminée.

3. Versions des pages

Les tests CRO A/B nécessitent que deux versions de la même page soient en ligne en même temps afin que les données puissent être collectées et comparées.

Dans les tests fractionnés SEO , il n'y a qu'une seule version de chaque page à la fois. Avec Google comme déterminant du classement de ces pages, le contenu dupliqué (auquel Google est opposé) n'est pas encouragé.

En résumé, il existe plusieurs différences clés entre les tests CRO et SEO A/B. Les deux tests sont des étapes importantes dans l'amélioration des performances en ligne, mais ciblent des mesures très différentes.

Pourquoi devriez-vous faire des tests CRO A/B ?

La principale raison pour laquelle les tests CRO sont importants est qu'ils permettent aux spécialistes du marketing de tester la meilleure alternative possible qui a le potentiel d'apporter le taux de conversion le plus élevé possible en investissant moins.

Par exemple, lorsque vous quittez la page "panier" d'un portail de commande en ligne sans passer la commande proprement dite, cela amène le site Web ou le développeur du produit à réfléchir à ce qui vous a poussé à le faire. Était-ce une perte d'intérêt ? Un laps de temps s'est-il produit ? Le produit était-il plus cher que ce que vous aviez prévu? Ou était-ce juste tout le processus de commande ? À moins qu'un test ne soit effectué, vous ne serez jamais en mesure de recueillir des informations sur le comportement des clients et de les analyser pour évaluer le taux de conversion sur votre site Web.

Les tests éliminent les conjectures de l'optimisation du site Web et permettent des décisions fondées sur des données qui font passer les conversations commerciales de "nous pensons" à "nous savons". En mesurant l'impact des changements sur vos statistiques, vous savez ce qui fonctionne sur votre site Web.

C'est la méthode idéale pour améliorer le taux de conversion, augmenter les revenus, développer votre base d'abonnés et améliorer vos résultats d'acquisition de clients et de génération de prospects.

3 meilleurs logiciels de test A/B dignes d'une CRO

L'exécution d'un test A/B réussi nécessite une hypothèse basée sur des données, un outil de test A/B efficace et un système permettant de recueillir des commentaires à votre disposition pour exécuter et analyser les résultats avec précision.

Dans cette partie, nous vous présentons 3 logiciels de test A/B gratuits et payants dignes d'une CRO.

Alors, écrasons ça.

1. Google Optimize : commencez votre test A/B avec l'outil gratuit de Google

Google Optimize est un outil de test fractionné fourni avec Google Analytics. Si vous recherchez une solution de test AB puissante sans coût monétaire, ne cherchez pas plus loin.

Google Optimize est un outil de test A/B utile où vous pouvez créer, tester et analyser différentes versions de votre site Web. Vous pouvez également effectuer des tests d'URL fractionnés simples et des tests multivariés si vous le souhaitez.

En plus des capacités de test, il propose également des tests côté serveur, des règles d'URL personnalisables, une personnalisation de l'expérience, etc., afin que vous puissiez tester et proposer des expériences en ligne pour engager les visiteurs.

Fonctionnalités principales de Google Optimize :

• Vous pouvez exécuter des tests A/B, des tests multivariés, des tests d'URL fractionnée et des tests de redirection à l'aide de Google Optimize.
• Optimize dispose également d'un éditeur WYSIWYG afin que vous puissiez créer et déployer rapidement vos variantes pour n'importe quel appareil.
• Vous pouvez segmenter votre audience en fonction de la source, de l'appareil, de l'emplacement, etc., pour personnaliser son expérience.
• Il vous permet de définir des objectifs et des buts pour mesurer le succès de votre hypothèse pendant que vous exécutez le test.
• Le moteur d'analyse de Google Optimize utilise l'inférence bayésienne pour vous montrer les performances en temps réel de vos variations par rapport au contrôle, telles que les variantes de probabilité de réussite, la comparaison des taux de conversion, la signification statistique, le niveau de confiance, etc.
• Optimize est également intégré de manière native à Google Analytics afin que vous puissiez obtenir des informations en temps réel sur le comportement des visiteurs, les performances du site Web, la segmentation de l'audience, les sources de trafic, etc.

2. Optimiser - Outils A/B et CRO d'entreprise à des prix compétitifs

Pour les grandes entreprises, Optimizely est souvent le choix préféré pour les outils de test A/B haut de gamme.

Grâce à leur puissant outil d'expérimentation A/B et multi-pages, vous pouvez exécuter plusieurs expériences sur une même page en même temps, ce qui vous permet de tester différentes variables de votre conception Web.

Optimizely propose également des tests sur des sites Web dynamiques, diverses dimensions d'expérience telles qu'une campagne publicitaire, la géographie et les cookies, ainsi que divers paramètres de segmentation d'expérience tels que l'appareil, le navigateur et la campagne.

Fonctionnalités principales optimisées :

• Exécutez efficacement des tests A/B et des tests multipages.
• Il offre un puissant éditeur visuel pour créer et tester des variantes.
• Vous pouvez allouer manuellement le trafic aux variantes ou utiliser l'accélérateur de statistiques pour répartir automatiquement le trafic en fonction du comportement des visiteurs.
• Moteur de recommandation : configurez les recommandations et testez différents algorithmes
• Il comprend des options telles que : le ciblage personnalisé, la hiérarchisation de l'audience, des modèles personnalisés, un éditeur visuel, des outils de développement et des API.

3. VWO - Un peu comme de manière optimale mais beaucoup plus économique

VWO ((Visual Website Optimizer) est également un outil de test A/B populaire dans le domaine du marketing. En plus de servir de premier choix pour les entreprises disposant de petits budgets, il est également fréquemment utilisé en conjonction avec Optimizely par les entreprises qui effectuent des tests complexes. campagnes.

Caractéristiques principales de VWO :

• Effectuez des tests A/B, des tests multivariés et des tests d'URL fractionnées pour tester vos variantes.
• Il propose un enregistrement de session, des cartes thermiques, des enquêtes sur la page, etc., pour obtenir de véritables informations sur le comportement et l'expérience des visiteurs.
• Son éditeur visuel facile à utiliser vous permet de créer des variations de test en quelques minutes.
• Permet la segmentation des visiteurs comme le trafic mobile par rapport au bureau ou les nouveaux visiteurs par rapport aux visiteurs récurrents, ou vous pouvez utiliser des dimensions personnalisées pour créer de nouvelles segmentations.
• Intégrations disponibles : Google Analytics, Kissmetrics, Demandware, Magento et autres.

Comment exécuter un test A/B sur votre site Web ?

Quels que soient les outils de test A/B que vous utilisez ou l'objet que vous testez, tous les tests A/B dans le monde suivent des schémas similaires :

Étape 1. Définir les objectifs commerciaux de base

Tout comme faire n'importe quoi dans la vie, vous avez besoin d'un objectif explicite pour soutenir les décisions de test ultérieures. Vos objectifs sont les mesures que vous utilisez pour déterminer si la variation est plus efficace ou non que la version originale. Les objectifs peuvent être n'importe quoi, du clic sur un bouton ou un lien aux achats de produits et aux inscriptions par e-mail.

Et pour la plupart, vous devriez regarder les métriques de test A/B suivantes :

• Résoudre les problèmes UX et les problèmes courants des visiteurs
• Améliorer les performances du trafic existant (conversions et revenus plus élevés, améliorer les coûts d'acquisition de clients)
• Augmenter l'engagement global (réduire le taux de rebond, améliorer le taux de clics, etc.)

Étape 2. Sélection de ce qu'il faut tester

Lorsqu'il s'agit d'optimiser le taux de conversion de votre site Web, vos options de test peuvent être regroupées en 3 grands types en fonction de votre objectif :

• Test d'élément : éléments individuels d'une page. Par exemple : titre, boutons, copie, etc.
• Test de page : Combinaisons de nombreux éléments. Ex : Mises en page.
• Test du flux de visiteurs : l'action que vous attendiez des visiteurs lorsqu'ils accèdent à votre site Web. Par exemple : paiement en plusieurs étapes vs paiement en une seule étape.

Sur la base de recherches et d'expériences pratiques, vous décidez quoi tester pour améliorer le taux de conversion de votre site Web.

Étape 3. Observer et formuler une hypothèse

Un test A/B commence par identifier un problème que vous souhaitez résoudre, ou un comportement d'utilisateur que vous souhaitez encourager ou influencer. Une fois identifié, le spécialiste du marketing conclut généralement une hypothèse - une supposition éclairée qui validera ou invalidera les résultats de l'expérience.

Une hypothèse ressemble généralement à ceci :

"Si vous ajoutez un badge de preuve sociale aux pages de détails du produit, le taux de conversion augmentera de 10 % car il informe les visiteurs de la popularité du produit."

Comme vous le voyez, une hypothèse appropriée vous donne un bon aperçu de ce qui serait changé, de l'impact des changements et du mécanisme derrière l'impact.

Étape 4. Créer des variantes

La prochaine étape de votre programme de test devrait consister à créer une variante basée sur votre hypothèse et à la tester A/B par rapport à la version existante (contrôle). Une variante est une autre version de votre version actuelle avec des modifications que vous souhaitez tester. Vous pouvez tester plusieurs variations par rapport au contrôle pour voir celle qui fonctionne le mieux.

Étape 5. Exécution du test

Une fois que les variantes sont prêtes, vous lancez ces variantes exactement dans le même environnement pour démarrer le test. Selon la nature de l'article, le trafic de votre site et la signification statistique à atteindre, le test peut prendre de quelques heures à quelques semaines.

Étape 6. Évaluation et conclusion

En utilisant votre hypothèse préétablie et vos indicateurs clés, il est temps d'interpréter vos résultats. En gardant également à l'esprit les niveaux de confiance, il sera nécessaire de déterminer la signification statistique à l'aide de votre outil de test.

Si aucune des variations n'a produit de résultats statistiquement significatifs, c'est-à-dire si le test n'a pas été concluant, plusieurs options sont disponibles. D'une part, il peut être raisonnable de simplement conserver la variation d'origine en place. Vous pouvez également choisir de reconsidérer votre niveau de signification ou de redéfinir la priorité de certains KPI en fonction du contexte de l'élément testé. Enfin, une variation plus puissante ou radicalement différente peut être de mise.

Conseils et bonnes pratiques pour les tests A/B

Vous trouverez ci-dessous plusieurs bonnes pratiques pour les tests A/B qui peuvent vous aider à éviter les ennuis.

• Assurer la fiabilité des données pour la solution de test A/B

Effectuez au moins un test A/A pour garantir une affectation aléatoire du trafic aux différentes versions.

• Tester une variable à la fois

Cela permet d'isoler précisément l'impact de la variable. Si l'emplacement d'un bouton d'action et son libellé sont modifiés simultanément, il est impossible d'identifier quel changement a produit l'impact observé.

• Adapter le nombre de variations au volume

S'il y a beaucoup de variations pour peu de trafic, le test va durer très longtemps avant de donner des résultats intéressants. Plus le trafic alloué au test est faible, moins il devrait y avoir de versions différentes.

• Essais sectoriels

Dans certains cas, faire un test sur l'ensemble des utilisateurs d'un site n'a aucun sens. Si un test vise à mesurer l'impact de différentes formulations d'avantages clients sur le taux d'inscription d'un site, soumettre la base de données actuelle des utilisateurs inscrits est inefficace. Le test devrait plutôt cibler les nouveaux visiteurs.

• Laisser les tests s'exécuter suffisamment longtemps

Même si un test présente rapidement une fiabilité statistique, il faut tenir compte de la taille de l'échantillon et des différences de comportement liées au jour de la semaine. Il est conseillé de laisser un test s'exécuter pendant au moins une semaine - deux idéalement

• Attendre d'avoir une fiabilité statistique avant d'agir

Tant que le test n'a pas atteint une fiabilité statistique d'au moins 95 %, il n'est pas conseillé de prendre de décision. La probabilité que les écarts de résultats observés soient dus au hasard et non aux modifications apportées est par ailleurs très élevée.

• Savoir quand terminer un test

Si un test met trop de temps à atteindre un taux de fiabilité de 95%, il est probable que l'élément testé n'ait pas d'impact sur l'indicateur mesuré. Dans ce cas, il est inutile de poursuivre le test, car cela monopoliserait inutilement une partie du trafic qui pourrait être utilisée pour un autre test.

• Prendre note des actions marketing lors d'un test

Des variables externes peuvent fausser les résultats d'un test. Souvent, les campagnes d'acquisition de trafic attirent une population d'utilisateurs au comportement inhabituel. Il est préférable de limiter les effets collatéraux en détectant ce genre de tests ou de campagnes.

Emballer

Les tests A/B sont l'un des moyens les plus puissants et les plus efficaces d'améliorer le taux de conversion. Après avoir lu cet article complet sur les tests A/B pour optimiser le taux de conversion, vous devriez maintenant être parfaitement équipé pour planifier votre propre feuille de route d'optimisation.

Si vous avez trouvé ce guide utile, faites passer le mot et aidez les autres optimiseurs d'expérience à tester A/B sans tomber dans les pièges les plus courants. Bon test !