Quelle Est La Technique La Plus Importante Pour Améliorer Votre Taux De Conversion ?

Par ce que d’ infimes changements peuvent provoquer des effets spectaculaires sur votre taux de conversion il est crucial de mesurer l’impact de ces petites modifications (positives ou négatives).

La saisonnalité, vos sources de traffic ou bien d’autres facteurs temporels peuvent influencer vos résultats c’est pour cela qu’il est impératif de pouvoir mesurer de façon simultanée l’efficacité ou non d’une modification sur votre site e-commerce.

Comment faire ?

La réponse c’est le split testing (deja évoqué précedemment dans notre article sur la publicité facebook).

Qu’est ce qu’un A/B split test ?

Une méthode qui consiste à afficher deux versions différentes de vos pages (en utilisant google website optimizer par exemple).

C’est la méthode d’analyse qui est la plus simple à mettre en place et qui demande un échantillon de test le plus réduit.

Quel type de contenu peut être utilisé avec le split test A/B ?

“Sky is the limit” Vous pouvez absolument tout tester, soyez créatifs ! (la seule limite étant votre nombre de visiteurs journaliers).

Changez les titres de vos fiches produit, changez la couleur de vos boutons “ajouter au panier”, changer le “call to action” (comme le texte de vos boutons), les polices, les tailles, les images produit… (nous reviendrons très prochainement sur les élèments les plus importants à tester en premier).

Quels sont les avantages d’un split test A/B comparé à une analyse multivariée ?

L’avantage d’un split test A/B c’est que le nombre di visiteurs nécessaires pour avoir un résultat significatif est largement inférieur au nombre nécessaire à une analyse multivariée ( Si vous avez moins de 2000 visiteurs / jours ce n’est même pas la peine de songer à l’approche multivariée).

Quels sont les inconvénients d’un split test A/B comparé à une analyse multivariée ?

Contrairement à une approche multivariée le split test A/B ne mesure pas les interactions entre plusieurs élèments différents (par exemple est ce que l’expérience 1 à un effet sur l’expérience 2), il peut arriver dans certains cas que deux résultats de split test A/B soient incompatibles entre eux. Il existe bien évidemment des solutions pour analyser cela.