L’AB testing est une méthode qui consiste à comparer deux versions d’une page web ou d’une application l’une par rapport à l’autre afin de déterminer laquelle est la plus performante.
Cette technique consiste à présenter simultanément deux variantes, appelées A et B, à différents segments d’utilisateurs et à mesurer l’effet de chaque version sur un objectif spécifique. L’objectif principal des tests A/B est d’identifier la version qui donne les meilleurs résultats, ce qui aide les entreprises à optimiser leurs expériences numériques.
On ne saurait trop insister sur l’importance des tests A/B en matière d’optimisation. Ils permettent aux entreprises de prendre des décisions fondées sur des données, en veillant à ce que les changements apportés à leur présence en ligne soient bénéfiques plutôt que préjudiciables. En améliorant continuellement l’expérience de l’utilisateur, les tests A/B conduisent à une augmentation des conversions et des revenus.
L’un des principaux avantages des tests AB est qu’ils éliminent les conjectures et fournissent des informations fondées sur des preuves qui guident la prise de décision. Cette approche scientifique de l’optimisation garantit que chaque changement est basé sur des données solides, plutôt que sur l’intuition ou la supposition.
Cet article a pour but de guider les lecteurs dans la sélection des indicateurs de test AB les plus significatifs à suivre. En se concentrant sur les mesures qui comptent vraiment, les entreprises peuvent maximiser l’efficacité de leurs efforts d’optimisation et obtenir de meilleurs résultats.
Comprendre les indicateurs à privilégier permet de donner une orientation claire à votre stratégie de tests A/B, en veillant à ce que chaque test effectué contribue à la réalisation de vos objectifs globaux. Examinons les indicateurs essentiels qui vous aideront à tirer le meilleur parti de vos efforts en matière de tests A/B.
Les pièges de l’utilisation d’indicateurs de vanité
Les indicateurs de vanité sont des points de données qui, bien que souvent visuellement impressionnants, ne contribuent pas nécessairement à la réalisation des objectifs de l’entreprise. Ces mesures peuvent donner un faux sentiment de réussite et potentiellement induire les décideurs en erreur. Elles peuvent paraître intéressantes dans les rapports, mais elles fournissent rarement des informations exploitables qui permettent d’améliorer de manière significative l’expérience des utilisateurs ou les conversions.
Exemples courants d’indicateurs de vanité
Pages vues
Un nombre élevé de pages vues peut sembler encourageant à première vue, car il suggère un trafic important. Cependant, cette mesure n’indique pas si les utilisateurs s’intéressent au contenu ou s’ils entreprennent les actions souhaitées. Si elles ne comprennent pas le comportement des utilisateurs au-delà du simple volume de visites, les entreprises risquent de passer à côté d’informations essentielles sur l’engagement des utilisateurs et le potentiel de conversion.
Temps passé sur place
Si l’allongement du temps passé sur le site peut sembler un indicateur positif, il n’est pas toujours corrélé à une meilleure expérience utilisateur ou à une augmentation des conversions. Les utilisateurs peuvent passer plus de temps parce qu’ils ont du mal à trouver ce dont ils ont besoin, ce qui prolonge la durée de la session. Cette mesure peut donc être trompeuse si elle n’est pas associée à un contexte concernant le comportement et la satisfaction des utilisateurs.
Taux de rebond
Un faible taux de rebond peut sembler bénéfique à première vue, car il suggère que les utilisateurs restent sur le site plutôt que de le quitter immédiatement. Cependant, cette mesure ne fournit pas d’informations détaillées sur le comportement ou l’engagement des utilisateurs au-delà de la première page visitée. Si vous ne comprenez pas ce que font les utilisateurs après la première page, il est difficile d’évaluer l’efficacité réelle de votre contenu ou de votre interface.
Pourquoi les indicateurs de vanité sont trompeurs
Ne contribuent pas directement aux objectifs de l’entreprise
Souvent, les indicateurs de vanité ne correspondent pas aux objectifs spécifiques qu’une entreprise cherche à atteindre par le biais des tests A/B. Elles peuvent détourner l’attention du véritable objectif des efforts d’optimisation, qui est d’améliorer l’expérience de l’utilisateur et de favoriser les conversions. En se concentrant sur des mesures qui ne sont pas directement liées aux objectifs de l’entreprise, les sociétés risquent de perdre de vue ce qui compte vraiment.
Peut conduire à des conclusions et des décisions erronées
S’appuyer sur des indicateurs de vanité peut conduire à une mauvaise interprétation des données et à une mauvaise prise de décision. Lorsque ces indicateurs sont considérés comme prioritaires, les entreprises risquent d’investir des ressources dans les mauvais domaines, en apportant des changements qui n’améliorent pas l’expérience de l’utilisateur ou qui n’augmentent pas les conversions. Des données erronées peuvent en fin de compte faire dévier les efforts d’optimisation de leur trajectoire, en gaspillant du temps et des ressources sur des initiatives qui ne donnent pas de résultats significatifs.
Mesures essentielles pour des tests A/B réussis
Taux de conversion
Le taux de conversion est une mesure essentielle dans les tests A/B. Il représente le pourcentage d’utilisateurs qui accomplissent une action souhaitée sur un site web ou une application. Cette action peut aller de l’achat à l’inscription à une newsletter ou au remplissage d’un formulaire de contact. Le taux de conversion mesure l’efficacité avec laquelle une plateforme guide les utilisateurs vers ces objectifs spécifiques, fournissant ainsi un indicateur clair de la performance et de la réalisation des objectifs.
Importance du suivi des taux de conversion
Le suivi des taux de conversion est primordial, car ces paramètres sont directement liés aux objectifs commerciaux et à la génération de revenus.
Un taux de conversion élevé indique qu’un plus grand nombre d’utilisateurs s’engagent dans des actions qui favorisent la réussite de l’entreprise, comme effectuer un achat ou s’abonner à un service.
En se concentrant sur l’amélioration des taux de conversion, les entreprises peuvent obtenir des augmentations substantielles des indicateurs de performance clés tels que les ventes, les inscriptions et l’engagement des utilisateurs. En outre, les taux de conversion constituent une référence claire pour évaluer l’efficacité des tests A/B, garantissant que les changements apportés à un site ou à une application se traduisent par des améliorations mesurables.
Types de conversions à surveiller
1. Soumission des formulaires
Le suivi du pourcentage d’utilisateurs qui remplissent et soumettent des formulaires est essentiel pour comprendre l’interaction des utilisateurs avec des formulaires tels que les demandes de contact, les formulaires d’inscription ou les soumissions à des enquêtes. En analysant ces données, les entreprises peuvent identifier et éliminer les points de friction dans le processus de soumission des formulaires. Par exemple, la simplification des champs de formulaire, l’amélioration de la conception de l’interface utilisateur et la garantie d’une réactivité mobile peuvent améliorer de manière significative les taux de remplissage des formulaires, ce qui se traduit par une augmentation des conversions.
2. Les achats
Pour les plateformes de commerce électronique, il est essentiel de suivre le pourcentage d’utilisateurs qui effectuent un achat. Cette mesure ne met pas seulement en évidence l’efficacité de l’entonnoir de vente, mais aide également à identifier les obstacles qui pourraient pousser les utilisateurs à abandonner leurs paniers d’achat. Des stratégies telles que l’optimisation des pages produits, la simplification du processus de paiement et l’offre d’incitations telles que la livraison gratuite peuvent améliorer les taux de conversion des achats, stimulant ainsi les ventes et les revenus globaux.
3. Inscription
Mesurer le pourcentage d’utilisateurs qui s’inscrivent à un service, à une lettre d’information ou à un compte est essentiel pour élargir la base d’utilisateurs. Les conversions d’inscription peuvent être optimisées en rationalisant le processus d’accueil, en offrant des propositions de valeur claires et en réduisant le nombre d’étapes nécessaires à l’inscription. En améliorant la facilité et l’attrait du processus d’inscription, les entreprises peuvent augmenter leur base d’abonnés et favoriser l’engagement à long terme des utilisateurs.
Comment calculer les taux de conversion
Le calcul des taux de conversion repose sur une formule simple :
{Taux de conversion} = ({Nombre de conversions / Nombre total de visiteurs X 100 ])
Par exemple, si 500 visiteurs sur 10 000 accomplissent une action souhaitée (souvent un achat – en cas de e-Commerce), le taux de conversion sera le suivant :
{500 / 10000 X 100 = 5% ]
Il est essentiel de définir clairement ce qui constitue une conversion en fonction des objectifs spécifiques de votre test A/B. Qu’il s’agisse d’un achat, d’une soumission à un formulaire ou d’une inscription, des définitions précises permettent de mesurer et d’optimiser ces actions avec exactitude.
Impact des taux de conversion sur les objectifs de l’entreprise
Des taux de conversion plus élevés signifient qu’un plus grand nombre d’utilisateurs accomplissent des actions qui stimulent la croissance de l’entreprise, telles que des achats ou des inscriptions. Cette amélioration se traduit par une augmentation du chiffre d’affaires, une meilleure acquisition de clients et une expansion générale de l’entreprise.
En concentrant leurs efforts en matière de tests A/B sur des paramètres significatifs tels que les taux de conversion, les entreprises peuvent s’assurer que leurs stratégies d’optimisation sont efficaces et alignées sur leurs objectifs généraux. Cet alignement permet non seulement d’obtenir des améliorations immédiates des performances, mais contribue également au succès stratégique à long terme, en favorisant une croissance soutenue et un avantage concurrentiel.
Recettes par Visiteur (ou Revenu par Visiteur)
Le revenu par visiteur (RPV) est une mesure cruciale qui représente le montant moyen généré par chaque utilisateur qui visite un site web ou une application.
Cet indicateur mesure la valeur monétaire de chaque visiteur et permet d’évaluer l’efficacité d’un site ou d’une application à convertir le trafic en revenus. En comprenant la RPV, les entreprises peuvent évaluer l’efficacité de leurs stratégies de monétisation et prendre des décisions éclairées pour améliorer la génération de revenus.
Importance du suivi des recettes par visiteur
Le suivi du revenu par visiteur est essentiel pour plusieurs raisons :
– Perspectives économiques: RPV fournit des informations approfondies sur l’impact économique du comportement et de l’engagement des utilisateurs. En analysant cette mesure, les entreprises peuvent comprendre combien de revenus chaque utilisateur génère en moyenne, ce qui permet d’identifier les segments à forte valeur ajoutée et d’optimiser les efforts de marketing en conséquence.
– Valeur de l’audience : Comprendre la valeur de l’audience est essentiel pour prendre des décisions fondées sur des données. La valeur de l’audience aide les entreprises à évaluer le retour sur investissement (ROI) de leurs sources de trafic, de leurs campagnes de marketing et de leurs stratégies d’acquisition d’utilisateurs.
– Optimisation des revenus: Pour les sites de commerce électronique et les entreprises ayant plusieurs sources de revenus, le suivi de la valeur ajoutée brute est particulièrement important. Il permet d’identifier les domaines dans lesquels les revenus peuvent être maximisés, que ce soit par des stratégies de prix, des offres de produits ou des améliorations de l’expérience utilisateur.
Comment calculer le revenu par visiteur
Le calcul du revenu par visiteur repose sur une formule simple :
{Revenu par visiteur} = {Revenu total / Nombre total de visiteurs}
Par exemple, si un site web génère 50 000 euros de recettes totales pour 10 000 visiteurs, la VPR sera la suivante :
{50,000 / 10,000} = 5 euros
Il est essentiel de suivre avec précision les données relatives aux revenus et aux visiteurs pour calculer correctement cette mesure. Cela implique l’utilisation d’outils d’analyse fiables pour recueillir des données complètes sur les visites des utilisateurs et les revenus générés par les différentes activités sur le site.
Relation entre le revenu par visiteur et le revenu global de l’entreprise
L’augmentation du revenu par visiteur a un impact direct et significatif sur le revenu global de l’entreprise. Lorsque le RPV augmente, cela signifie que chaque visiteur contribue davantage aux recettes de l’entreprise :
– Optimisation de l’expérience utilisateur: L’amélioration de l’expérience utilisateur peut conduire à des taux de conversion plus élevés et à des achats plus importants. Il s’agit notamment d’améliorer la navigation sur le site, de réduire les frictions dans le processus de paiement et d’assurer un parcours fluide pour l’utilisateur.
– Améliorer l’entonnoir de conversion : En affinant l’entonnoir de conversion, les entreprises peuvent encourager les visiteurs à s’engager dans des offres de plus grande valeur ou à effectuer des achats supplémentaires. Cela peut impliquer des tactiques telles que des recommandations personnalisées, des promotions ciblées et des techniques efficaces de vente incitative.
Optimiser les tests A/B pour améliorer le revenu par visiteur
Les tests A/B sont un outil puissant pour optimiser le revenu par visiteur. Voici comment les entreprises peuvent tirer parti des tests A/B pour améliorer le RPV :
– Expérimentez des stratégies de tarification: Les tests A/B peuvent être utilisés pour évaluer différents modèles de tarification, tels que les remises, les offres groupées ou les primes, afin de déterminer l’approche qui maximise les recettes.
– Recommandations de produits: Tester différents algorithmes de recommandation de produits ou de placements peut révéler les méthodes qui génèrent le plus de ventes et augmentent la VPR.
– Techniques de vente incitative : Les entreprises peuvent expérimenter diverses techniques de vente incitative, telles que l’offre de produits complémentaires à la caisse ou la mise en avant de versions de produits haut de gamme, afin de déterminer quelles stratégies permettent d’augmenter la valeur ajoutée brute.
En identifiant les variations qui conduisent à un revenu par visiteur plus élevé, les entreprises peuvent prendre des décisions basées sur des données afin d’affiner leurs stratégies de monétisation. Ce processus itératif de test et d’optimisation garantit que chaque changement effectué est étayé par des preuves, ce qui permet d’améliorer durablement la génération de revenus.
Autres mesures pertinentes (mesures secondaires)
Outre les indicateurs primaires tels que les taux de conversion et le revenu par visiteur, le suivi d’indicateurs secondaires peut fournir des informations plus approfondies et aider à optimiser des aspects spécifiques de l’expérience de l’utilisateur et des activités de l’entreprise. Voici quelques indicateurs supplémentaires à prendre en compte en fonction des objectifs spécifiques de l’entreprise :
Taux d’abandon du panier
Le taux d’abandon du panier est le pourcentage d’utilisateurs qui ajoutent des articles à leur panier mais ne finalisent pas leur achat. Cette mesure est particulièrement pertinente pour les sites de commerce électronique.
Le suivi du taux d’abandon du panier fournit des informations sur les obstacles potentiels ou les points de friction dans le processus de paiement. Des taux d’abandon élevés peuvent indiquer des problèmes tels que des étapes de paiement compliquées, des frais d’expédition inattendus ou un manque de confiance dans le processus de paiement.
Stratégies d’optimisation
– Amélioration du flux de paiement: En analysant les données relatives aux abandons de panier, les entreprises peuvent identifier et traiter les points spécifiques où les utilisateurs abandonnent. Simplifier le processus de paiement, proposer plusieurs options de paiement et fournir des informations claires sur les frais d’expédition et les retours peut contribuer à réduire les taux d’abandon.
– Campagnes de reciblage: La mise en œuvre de stratégies de reciblage, telles que l’envoi d’e-mails de rappel ou l’offre de réductions aux utilisateurs qui ont abandonné leur panier, peut les encourager à terminer leurs achats.
Valeur à vie du client (CLV)
La valeur du cycle de vie du client (CLV) représente le montant total qu’un client est censé dépenser pour les produits ou services d’une entreprise au cours de sa vie.
Le suivi de la CLV aide les entreprises à prendre des décisions éclairées sur l’acquisition et la fidélisation des clients, ainsi que sur l’affectation des ressources. Comprendre la valeur à long terme des clients permet aux entreprises d’investir dans des stratégies qui maximisent la rentabilité.
Stratégies d’optimisation
– Expériences personnalisées: Les tests A/B peuvent être conçus pour optimiser les facteurs qui contribuent à une plus grande valeur ajoutée, tels que les recommandations personnalisées, les campagnes de marketing ciblées et les programmes de fidélisation.
– Fidélisation de la clientèle : L’amélioration de l’assistance à la clientèle, la fourniture de services à valeur ajoutée et la création d’un contenu attrayant peuvent améliorer la satisfaction et la fidélisation des clients, ce qui se traduit par une augmentation de la valeur ajoutée brute (CLV).