Les entreprises consacrent en moyenne 92 $ pour obtenir la visite d’un prospect sur leur site web, mais seulement 1 $ pour que le site web convertisse ce client potentiel en client réel1. Aberrant, vous dites?

Une des raisons est que les propriétaires d’entreprises ne savent pas quels sont les changements à faire sur une page web pour optimiser leur site et obtenir de meilleurs résultats. C’est là que les tests A/B deviennent très utiles.

Prenons un exemple

  • Personnes qui cherchent votre mot-clé dans Google : 10 000
  • Cliquent sur votre lien et arrivent sur votre site : 1 000
  • Achètent : 20

Dans l’exemple, seulement 2 % des visiteurs deviennent clients. En d’autres termes, vous convertissez 2 % de votre trafic. Pas mal, mais si vous augmentez à 3 %, vous obtiendriez 10 ventes de plus… soit une augmentation de 50 % de vos revenus!

Est-ce qu’il serait plus efficace de changer la photo de votre équipe par une photo de votre produit? Serait-il préférable de changer la couleur du bouton d’appel à l’action (call-to-action) sur lequel les internautes doivent cliquer? Les tests A/B vous permettent d’avoir la réponse.

Le principe

Un test A/B permet d’évaluer les performances respectives d’une ou plusieurs versions partiellement ou totalement différentes d’une même page en les comparant à la version originale. Le test consiste à créer des versions modifiées de la page originale en modifiant autant d’éléments qu’on le souhaite ou que le trafic le permet (contenu, aspect général, présentation…).

En effet, on scinde les visiteurs en deux groupes (d’où le nom A/B), et on leur donne à voir à chacun une version de page différente. L’on suit alors le parcours des deux groupes en temps réel, et on regarde laquelle des deux donne le meilleur résultat par rapport à un objectif donné.

Test ABSi vous désirez tester la couleur de votre bouton, un logiciel s’assurera que 50 % des visiteurs voient votre bouton actuel (supposons ici qu’il soit rouge), et 50 % voient votre nouveau bouton (par exemple, orange). Vous laissez le test en place le temps nécessaire pour obtenir assez de données, puis après quelques jours ou quelques semaines, vous comparez vos statistiques des deux groupes.

  • Groupe A (bouton rouge) : 2,00 %
  • Groupe B (bouton orange) : 2,75 %

Vous avez maintenant votre réponse : le bouton orange est plus efficace! Vous arrêtez donc ce test et vous utilisez votre bouton orange. En faisant continuellement de tels tests, vous optimisez et améliorez l’efficacité de votre site, et donc vos profits.

Comment s’y prendre?

Google (encore) offre un outil gratuit pour ça : la section Test de Google Analytics2. Il existe aussi des logiciels payants qui sont parfois plus faciles d’utilisation, voire plus puissants.

Quelques éléments à tester

  • Le titre de votre page
  • Les mots utilisés sur votre bouton
  • La couleur du bouton
  • La position du bouton dans la page
  • La longueur du texte de la page
  • Le nombre de questions de votre formule
  • Le fait d’afficher vos prix ou non
  • Le fait d’offrir un rabais ou non
  • Le choix des photos
  • L’ajout d’une vidéo
  • Etc.

Vous pouvez aussi faire plusieurs tests A/B en même temps sur des pages différentes, mais assurez-vous que les tests n’interfèrent pas les uns avec les autres et que vous testez un seul élément par page.

Combien de visiteurs devriez-vous tester? Cela dépend de plusieurs variables, et les bons logiciels de test A/B vous donneront des indications claires qui s’appliquent à votre situation. Règle générale, moins votre page a de trafic, plus votre test devra durer longtemps.

Commencez par un premier test très simple, comme la couleur d’un bouton. Rapidement, les tests A/B deviendront un jeu. Certaines entreprises demandent à leurs employés de prédire les résultats et donnent une récompense à celui qui a fait la meilleure prédiction. Quoi qu’il en soit, les tests A/B valent certainement la peine qu’on lui consacre un peu de temps, ou d’argent.

Source:

1 http://www.adpushup.com/blog/stats-conversion-rate-optimization-ab-testing/
2 https://www.google.com/analytics

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