Pour obtenir le maximum du trafic existant sur votre site web, vous aurez besoin de faire des tests A/B. Ces derniers vous permettront de comparer deux versions d’une page web. La page A servira de version de contrôle tandis que la page B sera la page modifiée (design, bouton d’appel à l’action, contenu, etc.).
Ainsi les performances des deux pages pourront être comparées en étant testées simultanément. Si vous êtes un e-commerçant, ces tests sont continus et implique de nombreuses versions de chaque page, avec plusieurs variables, on appelle cela le test multivarié.
Ce dernier permettra de mesurer l’impact de plusieurs changements sur une même page web tels qu’une modification de bannière, de couleur, de texte, de structure, etc. Ainsi, les spécialistes d’AOD Marketing vérifieront quelle combinaison est la plus performante.
Dans l’objectif d’augmenter d’optimiser la performance de votre site web, nos experts veilleront à :
- Prioriser les tests à mener afin d’en établir la cartographie et le rythme
- Déployer les tests et en suivre les résultats
- Analyser les résultats des tests grâce à des outils de mesure
- Compiler les tests menés (nom, période, hypothèse développée, description des variables, résultats et ROI)
- Implémenter les versions les plus efficaces tout en vérifiant qu’elles continuent d’être efficaces sur le long terme
- Tester en continu afin d’enrichir la cartographie et d’avoir des tests de plus en plus pertinents et efficients
Comment mesure-t-on les résultats d’un test A/B à variables multiples ?
Une analyse chiffrée permettra de mesurer l’efficacité de la version A et B sur différents indicateurs comme le taux de conversion (quelle version déclenche le plus de clics, d’achats, d’abonnements, de formulaires remplis, de rendez-vous pris, etc.) Les résultats permettront alors de définir quelle sera la meilleure stratégie marketing à adopter.
Est-ce le seul outil efficace pour optimiser la conversion ?
Un test A/B à variables multiples permettra de valider statistiquement quelle version est la plus performante mais elle ne suffira pas à elle seule à comprendre le comportement des internautes. Et pour identifier les problèmes de conversion, il faudra comprendre ces comportements. C’est pourquoi il faudra veiller à analyser d’autres données en parallèle telles que : les données web analytics, les audits dit « ergonomiques », les avis des clients, les tests utilisateurs, etc.