Nos Customers Success Manager sont des experts du CRO, et ils accompagnement chaque jour nos clients dans le déploiement de leur stratégie d’optimisation. Le CRO est une méthode d’optimisation complexe qui suit différentes étapes cruciales. Le testing est l’une de ces étapes et va permettre de valider des hypothèses d’optimisation avant de les mettre en production.
Chez AB Tasty, nos CSM voient se lancer en moyenne 240 tests par jour et malgré les bonnes idées d’optimisation de nos clients, ils ont fait un constat très révélateur : sur 10 tests lancés, seulement 2 auront un impact significatif (positif ou négatif). Ce qui veut dire qu’en moyenne, 80% des campagnes mises en place génèrent des résultats neutres. En bref, un résultat neutre signifie que vous n’avez pas rentabilisé votre stratégie d’acquisition, que vous n’avez pas tiré profit du trafic de votre site. L’hypothèse de départ issue du test n’était peut être pas appropriée. Alors comment trouver des hypothèses de tests pertinentes ?
“Methodology is More Valuable than Tips”
– Chris Goward
Pour trouver de vraies hypothèses et lancer des tests qui auront un impact, il n’y a pas de recette magique. Nous allons vous livrer 3 méthodes, à travers une série d’articles, pour booster l’impact de vos tests. Commençons par la première méthode : l’étude de vos données analytiques.
Ce que vos données essayent de vous dire
L’idée est de vous proposer quelques conseils pour savoir ce qu’il faut regarder en priorité dans vos données analytiques pour aller chercher des insights pertinents lors de prochains tests.
Pourquoi étudier vos données ? Tout simplement parce que c’est une mine d’informations concernant vos internautes, leurs habitudes, leurs préférences et surtout comprendre comment ils naviguent sur votre site et interprètent vos messages. C’est ici que vous dégagerez les meilleures hypothèses de tests adaptées à vos problématiques business, votre interface et votre audience.
Léa Benquet, CSM chez AB Tasty
Identifier les devices prioritaires
Parmis les premières données à observer, vous avez les devices utilisés par vos internautes. Savoir sur quel device votre audience consulte votre site est une information capitale ! Ces données pourront vous aider à connaître les habitudes de vos clients et sur quels devices concentrer vos efforts d’optimisation.
Si vous découvrez qu’ils utilisent majoritairement leurs ordinateurs, il est judicieux de vous pencher sur des pistes d’optimisation sur ce device car le trafic y est conséquent et qualifié si les taux de transaction y sont également les plus élevés. En revanche, il sera également intéressant d’aller dégager des axes d’optimisation sur les devices les moins utilisés sur lesquels des points bloquants doivent persister. Le manque à gagner y est sans doute conséquent.
AB Tasty vous permet en quelques clics de mettre en place des tests ou des campagnes de personnalisation sur chaque device grâce à un user agent intégré à l’éditeur et des ciblages natifs par devices.
En pratique
La Poste a découvert que de nombreux internautes utilisent leur mobile pour consulter leur site. Et que depuis leur smartphone, ils avaient du mal à voir les images sur les fiches produits. L’interface n’avait pas été pensé pour eux !
Ils ont lancé un A/B Test sur mobile avec une variation où les images seraient agrandies sur les pages produits. Cette variation a permis d’augmenter le nombre de clics sur le CTA “ajouter au panier” de 3% et les transactions de 9%.
Identifier les rayons prioritaires
Les pages de votre site avec le moins bon taux de transformation ont une marge d’amélioration importante. Ce sont des leviers de croissance à ne pas manquer. Pourtant, la plupart du temps, nous passons à côté de cette opportunité car nous avons tendance à penser qu’une page qui ne convertit pas ou qui affiche un mauvais taux de transformation est moins importante, moins prioritaire, ne représente aucune valeur. Mais c’est faux !
Dans notre exemple ci-dessus, il s’agit de données d’un site e-commerce. Nous constatons à travers ces données que les internautes ont tendance à ajouter des articles au panier mais ne vont pas jusqu’au bout de leur acte d’achat. Nous pouvons alors réfléchir à optimiser ces pages : il y aurait-il une confusion dans le choix des tailles ? Un manque d’élément de réassurance ? Un manque de photos inspirantes ? Déjà beaucoup d’hypothèses de tests à explorer.
En pratique
Malgré un prix plus bas en période creuse, MSC Cruises a constaté que les internautes ne parvenaient pas concrétiser leur achat. Pour maximiser son taux de transformation notamment sur des catégories à forte valeur ajoutée, MSC Cruises a alors souhaité tester l’affichage du prix de ces croisières.
En effet, le prix des croisières peuvent varier selon les périodes (en fonction des saisons, des vacances scolaires, etc). L’idée était d’afficher le prix maximum à côté du prix actuel pour la croisière SEASIDE lorsque celui ci est moins élevé que le prix de base (lead management). Ici en période creuse, le prix est forcément moins cher que si nous étions en pleine saison !
Ainsi représenté, le prix actuel est perçu comme une affaire pour les internautes. Ce qui a permis d’augmenter les transactions de 20% sur cette catégorie de croisière et les revenues de +10% pour MSC Cruises.
Identifier les principales pages de sortie du site
Les données comme le taux de sortie ou le taux de rebond sont très importantes pour identifier les points faibles de votre site. Sur un parcours d’achat ou de conversion de manière générale, votre internaute sera confronté à plusieurs étapes. Chaque étape doit le rassurer dans son choix. Il doit se sentir confiant et en sécurité tout au long de son parcours, de la page article jusqu’au paiement.
Il suffit juste de trouver le gap qui vous fait perdre vos clients potentiels et dégager des axes d’amélioration prioritaires sur ces pages où le trafic se perd. Vos données peuvent vous aider dans cette quête !
En pratique
BDV a utilisé le Session Recording pour identifier ce gap dans son tunnel de conversion. Observer ses internautes a permis à notre client de faire un constat intéressant : le scroll (le fait de faire défiler la page du site) de la page panier était très étendu. Nous avons remarqué de fréquents allers et retours des internautes entre le haut de page et le bas de page pour vérifier leur panier avant de valider.
Ces vidéos ont permis de dégager une nouvelle hypothèse de test pertinente : tester un module panier fixe au scroll pour simplifier la navigation des internautes sur cette page de paiement clés, qui s’est avéré particulièrement probant !
Vos données peuvent vous en apprendre bien plus que ce que vous pensez ! Dans ces exemples, nos clients ont pu identifier des pistes d’optimisation fiables grâce à leurs propres données.
Sans ces précieuses informations, est-ce que La Poste aurait eu l’idée d’agrandir les images de ses fiches produits sur mobile ? Et chez MSC Cruises auraient-ils mené un A/B Test sur les croisières en période creuse ? Peut-être qu’ils auraient mené 8 tests avant d’arriver à ce résultat. Sans aucun doute, cette méthode leur a fait gagner du temps et de l’argent.
Guillaume Le Roux, CSM chez AB Tasty
Vos données sont une mine d’or à exploiter pour trouver des idées de test. Elles vont mettre en lumière des évidences dont vous ne soupçonnez peut être pas la force. Cette méthode a fait ses preuves auprès de nombreux clients comme La Poste, MSC Cruises et BDV pour mener des tests avec un réel potentiel.
Il n’y a pas de bonne ou de mauvaise hypothèse de test. L’objectif ici est plutôt d’éviter de perdre du temps et de l’argent à déployer des tests sans grand intérêt pour votre site. Pour cela, il faut travailler des hypothèses de tests pertinentes en étudiant vos données pour proposer des axes d’amélioration cohérents avec vos problématiques, votre secteur, les particularités de votre site et surtout celles de vos internautes.
L’étude de vos données analytiques est une de nos premières méthodes pour booster l’impact de vos tests. Découvrez nos 2 autres méthodes dans nos prochains articles !
