Star Rating: Impact sur le Taux de Conversion ? (Étude de cas – A/B Testing)

Nous remarquons qu’il est devenu tendance pour de nombreuses marques de mode de ne pas placer d’avis sur leurs pages produits. Vous ne voyez pas d'”étoiles” en haut à droite, comme c’est le cas sur la plupart des sites eCommerce.

Une marque notable qui fait cela est Louis Vuitton :

Il n’y a pas d’avis sur ce produit. Cela donne à la marque un sentiment de luxe. Louis Vuitton laisse entendre qu’il s’agit d’une marque de luxe :

“Pourquoi avoir des commentaires ?” Il s’agit d’un sac à dos à 1 900 euros. Vous savez qui nous sommes.”

Mais nous remarquons de plus en plus que des marques plus petites le font également. Par exemple, la marque de vêtements Bershka n’a pas non plus d’avis :

En l’occurrence, il s’agit d’une marque plus jeune (née en 2013), d’origine numérique et dont la plupart des gens n’ont jamais entendu parler. Peut-elle s’en sortir également ?

Cela favorise-t-il le taux de conversion ?

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Cela leur donne-t-il aussi un air de luxe ?

Ou bien laissent-ils de côté les conversions en renonçant aux commentaires sur les produits ?

Il s’agit de questions complexes, mais l’un de nos clients a récemment été confronté à une situation similaire. Dans son cas, il disposait d’avis sur les produits, mais n’affichait pas le résumé des étoiles d’avis, comme c’est le cas dans la plupart des boutiques de commerce électronique, telles qu’Amazon :

Nous l’avons donc testé en ajoutant un résumé de l’évaluation par étoiles pour chaque produit.

Au lieu de formuler une hypothèse (qui entraîne des préjugés et réduit l’apprentissage), nous avons posé une série de questions auxquelles nous souhaitions que le test contribue à répondre. Plus précisément :

  • Si les avis sont en bas de page, le fait de placer le résumé du classement par étoiles en haut de la landing page est-il utile ?
  • Les clients s’y intéressent-ils suffisamment pour que cela ait une incidence sur le taux de conversion ?
  • Ou se contenteront-ils de faire défiler la page ?
  • Cela modifie-t-il l’AOV – Average Order Value ?

L’ajout d’un résumé sous forme d’étoiles (variation B) a permis d’augmenter le taux de conversion de +13 % et d’augmenter le revenu par session de 19 %.

La valeur moyenne des commandes a légèrement augmenté (+2,4 %), mais pas de beaucoup, de sorte que l’essentiel de l’augmentation du chiffre d’affaires provient de l’accroissement du taux de conversion.

Il est donc clair que les clients s ‘intéressent à la question et que le fait de faire figurer le résumé de l’évaluation par étoiles en haut des pages influe sur leur décision d’achat .

Mais nous avons creusé davantage…

Pourquoi le classement par étoiles des produits peut affecter les achats, mais pas les ajouts au panier ?

Nous avons remarqué que le taux d’ajout au panier était le même pour le contrôle et la variation.

Pourquoi ce résumé de l’évaluation par étoiles augmenterait-il le taux d’achat mais n’augmenterait-il pas le nombre de paniers ?

Nous pensons que c’est parce que le comportement d’achat dans l’e-Commerce n’est pas linéaire comme le pensent généralement les équipes de gestion et les concepteurs.

Ceux d’entre nous qui travaillent sur un site d’eCommerce imaginent le parcours de l’acheteur de la manière suivante :

Page d’accueil > Page d’inscription > Page des produits > Ajouter au panier > Page du panier > Commander > Conversion

Mais les clients ne procèdent pas de la sorte. Dans le cas de ce test A/B particulier, nous avons observé un comportement courant chez les acheteurs en ligne :

Ajouter au panier > Parcourir davantage > Penser à acheter > Revenir sur la landing page pour parcourir davantage et décider si vous voulez vraiment ce produit au point de l’acheter > Décider d’acheter ou non

Cette étape en gras est courante et importante. Nous l’avons vue dans de nombreux enregistrements d’utilisateurs.

En particulier, ce client vend des articles d’une valeur supérieure à 100 euros. Il ne s’agit donc pas d’un achat essentiel ni d’un achat impulsif. Il est probable que l’on y réfléchisse longuement avant de l’acheter :

“Est-ce que je veux vraiment cela ? Est-ce la meilleure option ? Dois-je acheter maintenant ou attendre ? Ai-je les moyens de me l’offrir ?”

Au cours de ce processus de réflexion, les clients reviennent souvent sur la landing page pour regarder les photos, lire les commentaires, les descriptions et essayer de se convaincre d’acheter.

Le fait de cliquer sur “ajouter au panier” est simplement un moyen pour les acheteurs de “marquer” un article. Nous avons également constaté ce phénomène sur les sites de nombreux autres clients. Cela ne signifie pas nécessairement qu’il y a une intention d’achat… pour l’instant. C’est pourquoi les taux d’ajout au panier sont beaucoup plus élevés que les taux d’achat. Nous observons régulièrement des taux d’ajout au panier atteignant 15 %, alors que les taux de conversion ne dépassent pas 5 %.

Qu’ont fait les 10 % restants ? Ils ont ajouté au panier et ont décidé de ne pas acheter. Ils n’étaient pas suffisamment convaincus. Vous pouvez imaginer combien d’entre eux sont retournés sur la page du produit pour y réfléchir davantage.

Notre meilleure interprétation de ces résultats est donc que ce résumé des avis sur ce magasin a contribué à convaincre les acheteurs d’acheter après avoir ajouté leur produit au panier. Il mettait l’accent sur la preuve sociale du produit et augmentait ainsi l’attrait du produit.

Utilisation de notre cadre d’objectifs pour relier ce test à une stratégie plus large de recherche de clientèle pour le client

Chaque test A/B n’est pas un test unique, réalisé en vase clos, sans lien avec les tests suivants. C’est la façon dont la plupart des équipes de CRO procèdent aux tests A/B et cela limite les tests A/B en les empêchant de travailler ensemble de façon cohérente pour former une stratégie de CRO plus large.

Selon notre cadre des finalités, ce test a des finalités d'”attrait du produit” et de “marque” parce que le fait d’avoir un nombre d’étoiles positif augmente la crédibilité et l’intérêt pour le produit et la marque.

Ainsi, puisque ces tests semblent avoir fait bouger l’aiguille, au lieu de dire simplement “bon travail” et de s’en aller comme la plupart des équipes CRO ont tendance à le faire avec un seul test A/B, nous réfléchissons à d’autres tests similaires sur l’attrait de la marque et du produit que nous pourrions effectuer pour approfondir ces objectifs et voir s’ils font bouger l’aiguille. Par exemple :

  • Pouvons-nous mettre l’accent sur la preuve sociale et les avis positifs sur les produits ailleurs sur le site ?
  • Et si la page d’accueil présentait des avis ? Ce type de preuve sociale ferait-il la différence dans cette partie du site ?
  • Comment pouvons-nous améliorer la mise en valeur des étoiles de commentaires sur la page d’inscription, en plus de l’évaluation par étoiles de chaque produit à côté de ses photos ?
  • Est-il possible d’afficher un nombre cumulé d’étoiles pour l’ensemble de la marque sur la page d’accueil ou sur la page d’inscription ?
  • Que se passerait-il si nous affichions l’évaluation par étoiles d’un produit dans le panier ou lors du paiement ? Cela augmenterait-il encore le taux de conversion ?

C’est ainsi que l’on transforme des tests A/B ponctuels, aléatoires et sans rapport les uns avec les autres en une stratégie CRO.

Ainsi, nous tirons plus d’enseignements de ce test et plus d’idées de tests, au lieu de passer au test suivant, qui n’a rien à voir avec le précédent.

Implications pour votre boutique

Ce test soulève quelques questions qui méritent d’être posées à votre magasin :

  • Si vous n’avez pas d’avis, demandez-vous si cela contribue réellement à améliorer votre image de marque. Comment pouvez-vous tester cela ? Effectuez des tests A/B comme nous venons de le faire.
  • Si vous avez des avis, le résumé de l’évaluation par étoiles est-il suffisamment haut sur la page? En particulier sur mobile, est-il visible au-dessus de la ligne de pliage pour les tailles de téléphone courantes ?
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