Découvrez tout sur l'optimisation du taux de conversion (CRO) et les tests A/B. Apprenez ce qu'est le CRO, comment fonctionne l'A/B Testing, et quel rôle joue un spécialiste de l'optimisation du taux de conversion.
Qu'est-ce que le CRO
Le CRO, ou Conversion Rate Optimization (optimisation du taux de conversion), est le processus d'amélioration des taux de conversion d'un site web ou d'une application mobile. Le taux de conversion représente le pourcentage de visiteurs qui accomplissent une action désirée, comme un achat ou un abonnement.
Le CRO est important car il permet d'augmenter les revenus sans nécessairement augmenter le trafic. En optimisant l'expérience utilisateur et le parcours client, on obtient plus de conversions avec le même nombre de visiteurs.
Voici quelques exemples de la manière dont le CRO peut améliorer les taux de conversion :
- Optimisation des pages de vente et des formulaires
- Amélioration de la navigation et du parcours utilisateur
- Personnalisation du contenu et des offres
- Modification de la copie et des calls-to-action
- Tests A/B et analyses multivariées
Qu'est-ce que l'A/B Testing
L'A/B Testing, ou test A/B, fait partie intégrante du processus CRO. Il s'agit d'une méthodologie d'expérimentation visant à identifier les changements qui ont un impact positif sur le taux de conversion.
Concrètement, un test A/B consiste à :
- Choisir une page à optimiser
- Définir une variation à tester (B), par rapport à la version originale (A)
- Allouer aléatoirement les visiteurs vers A ou B
- Mesurer le taux de conversion pour chaque version
- Déterminer si B est meilleur que A grâce à l'analyse statistique
En répétant ce processus de manière itérative, on peut améliorer progressivement l'expérience utilisateur et le taux de conversion.
L'A/B Testing permet donc de prendre des décisions de design et d'optimisation basées sur des données concrètes plutôt que des opinions. Combiné à d'autres méthodes comme l'analyse de parcours ou les tests utilisateurs, il forme le coeur d'une démarche CRO solide.
Formation en CRO pour les tests A/B
Définir vos objectifs
Avant de commencer tout test A/B, il est essentiel de définir clairement vos objectifs. Les objectifs SMART sont la meilleure approche :
- Spécifiques : concentrez-vous sur un seul résultat mesurable, comme le taux de conversion ou le panier moyen.
- Mesurables : choisissez une métrique quantitative que vous pouvez suivre.
- Atteignables : assurez-vous que votre objectif est réaliste.
- Pertinents : alignez votre objectif avec les objectifs commerciaux plus larges.
- Temporels : définissez un calendrier, généralement entre 2 à 4 semaines.
Des objectifs SMART bien définis garantissent que vous testez des choses qui comptent vraiment pour votre entreprise et que vous pouvez évaluer le succès de manière significative.
Choisir les éléments à tester
Il existe de nombreux éléments que vous pouvez tester via A/B testing :
- Page d'accueil : modifiez l'appel à l'action principal, les images/vidéos, le texte, etc.
- Pages de catégorie/produit : testez les descriptions, les visuels, les boutons d'achat, etc.
- Panneau latéral : affichez des recommandations, des garanties, des remises, etc.
- Popups : variez les offres, le moment du déclenchement, le style, etc.
- Emails : modifiez les objets, le ton du texte, les remises, etc.
- Formulaires : simplifiez les étapes, ajoutez/supprimez des champs, etc.
Quelques conseils de sélection des éléments à tester :
- Ciblez les goulots d'étranglement avec un fort impact potentiel
- Commencez par des changements simples avant d'être plus disruptifs
- N'oubliez pas l'expérience mobile !
- Alternez entre des tests à court et à long terme
Dimensionner votre test
Pour garantir des résultats statistiquement significatifs, votre test A/B doit avoir :
- Une taille d'échantillon suffisante : au moins quelques centaines de visiteurs uniques par variation testée. Utilisez un
- Une durée adéquate : exécutez vos tests pendant au moins 2 semaines, idéalement 4 semaines. Cela donne le temps à chaque variation d'atteindre un nombre suffisant de conversions.
Si vous avez un trafic limité, envisagez des techniques comme le test multivarié pour tester plusieurs variations simultanément.
Un test correctement dimensionné éliminera pratiquement toute incertitude statistique et vous permettra de prendre des décisions fondées sur les données avec confiance !
Lancement et suivi de votre test A/B
Configurer votre test
Pour bien configurer votre test A/B, voici quelques conseils pratiques à suivre :
Utilisez un outil dédié
Optez pour un outil spécialisé dans les tests A/B comme Google Optimize ou Optimizely. Ces outils facilitent grandement la configuration technique du test.
Choisissez la page et l'élément à tester
Identifiez clairement la page de votre site web ou de votre application sur laquelle vous allez faire le test. Choisissez ensuite avec précision l'élément visuel ou le texte que vous voulez tester.
Définissez vos variantes
Créez la variante originale (A) et la variante que vous voulez tester (B). Assurez-vous que les changements entre les deux sont bien délimités et facilement identifiables.
Intégrez le code de suivi
Pour pouvoir suivre les résultats, intégrez le code de suivi fourni par l'outil de test A/B sur toutes les pages concernées. Ce code permet de tracer les interactions utilisateur.
Planifiez la durée
Déterminez la durée de votre test en fonction de vos objectifs et du trafic attendu sur la page. Prévoyez une durée suffisante (généralement de 2 à 4 semaines) pour obtenir des résultats statistiquement significatifs.
Lancer le test
Pour déployer votre test A/B, il faut :
Activer le test
Une fois la configuration technique terminée, activez votre test A/B depuis l'interface de votre outil dédié.
Diffuser les variantes
Votre outil se chargera de diffuser de manière aléatoire les deux variantes A et B auprès de vos visiteurs, selon la répartition définie (50/50, 70/30 etc).
Surveiller le déroulement
Dans les premières heures du test, assurez-vous que tout se passe comme prévu. Vérifiez que les deux variantes sont bien en ligne et que le code de suivi fonctionne correctement.
S'armer de patience
Une fois le test lancé, il faut laisser le temps aux données de s'accumuler avant de pouvoir tirer des enseignements. Évitez de vouloir arrêter le test trop tôt.
Suivre et analyser les résultats
Pour suivre et analyser les résultats de votre test A/B, vous pouvez utiliser Google Analytics :
Consultez les taux de conversion
Comparez le taux de conversion des deux variantes pour déterminer laquelle perform mieux. N'hésitez pas à consulter l'évolution jour après jour.
Analysez le comportement utilisateur
Regardez des indicateurs comme le taux de rebond ou les pages vues pour comprendre comment les visiteurs interagissent avec chaque variante.
Testez la significativité
Utilisez le calculateur de significativité statistique de Google Optimize pour vérifier si les résultats sont bien fiables.
Tirez vos enseignements
Une fois le test terminé, interprétez les résultats pour déterminer la variante gagnante. Identifiez également les améliorations à apporter pour optimiser davantage.
Passez à l'échelle
Si les résultats sont concluants, déployez la variante gagnante à 100% de vos utilisateurs pour maximiser votre conversion. Sinon, retournez à la planification d'un nouveau test.
En suivant ces étapes pour configurer, lancer et analyser votre test A/B, vous augmenterez vos chances d’améliorer significativement vos taux de conversion ! N'hésitez pas à répéter le processus pour continuer à optimiser l'expérience utilisateur.
Interprétation et mise en œuvre des résultats
Tester la signification statistique
Pour déterminer si les résultats de votre test A/B sont statistiquement significatifs, vous devez effectuer des tests statistiques. Le test le plus couramment utilisé est le test de Student, qui compare les moyennes de deux échantillons et détermine s'il existe une différence statistiquement significative.
Voici comment procéder :
- Calculez la moyenne des conversions pour chaque variation
- Calculez l'écart-type des conversions pour chaque variation
- Utilisez un calculateur de test de Student en ligne pour entrer vos données
- Le calculateur vous donnera une valeur p. Si p est inférieur à 0,05 (seuil habituel), les résultats sont considérés comme statistiquement significatifs.
Il est important de tester la signification statistique avant de tirer des conclusions, sinon vous risquez de faire des changements basés sur des fluctuations aléatoires plutôt que de véritables effets.
Identifier le gagnant
Une fois que vous avez confirmé la signification statistique, il est temps d'identifier la variation gagnante. Voici comment faire :
- Comparez le taux de conversion de chaque variation
- La variation avec le taux de conversion le plus élevé est le gagnant
- Assurez-vous également que le gagnant a reçu un trafic suffisant. Une variation avec un taux de conversion très élevé mais peu de visiteurs pourrait être trompeuse.
Certains autres facteurs à prendre en compte :
- La tendance - La variation gagnante augmente-t-elle constamment au fil du temps ?
- La cohérence - Le gagnant surpasse-t-il constamment l'original ? Des fluctuations importantes peuvent être un drapeau rouge.
- Votre objectif - Si votre objectif est les revenus ou les ventes, ciblez la variation avec les meilleurs résultats sur cette métrique plutôt que les conversions brutes.
Implémenter les changements
Une fois que vous avez un gagnant clair, il est temps de mettre en œuvre les changements à plus grande échelle :
- Appliquez la variation gagnante à 100% du trafic entrant
- Surveillez les métriques pendant 1-2 semaines pour confirmer que les gains se maintiennent
- Si les résultats restent solides, implémentez de manière permanente
- Cherchez des opportunités pour appliquer des principes similaires ailleurs dans l'entonnoir
Il est important de procéder progressivement plutôt que de faire des changements radicaux immédiats à l'échelle du site. Commencez par le point précis testé, puis étendez à d'autres pages/flux avec des audiences similaires.
Avec cette approche étape par étape, vous pouvez déployer en toute confiance les améliorations de votre test A/B et augmenter vos conversions à grande échelle!
Travailler avec un consultant CRO pour des tests A/B avancés
L'avantage d'un CRO consultant
Travailler avec un consultant CRO expérimenté présente de nombreux avantages lorsqu'il s'agit de concevoir et d'exécuter des tests A/B avancés. Tout d'abord, un consultant CRO peut vous aider à définir une stratégie de tests solide en se basant sur une analyse approfondie de vos données d'utilisateurs et d'autres insights.
Ils peuvent identifier les principales opportunités d'amélioration et formuler des hypothèses de test solides axées sur la conversion. Un consultant expérimenté saura également comment concevoir des variantes de test percutantes qui ont le plus de chances d'avoir un impact significatif.
De plus, un consultant CRO peut vous aider à établir une feuille de route de tests et un processus d'optimisation continue. Au lieu de tests ponctuels et isolés, vous pouvez mettre en place un pipeline de tests pour expérimenter de manière agile sur votre site.
Un autre avantage est que le consultant peut former votre équipe aux meilleures pratiques en matière de tests A/B. Cela garantit que vos connaissances restent au sein de votre organisation même après le projet de consultation initial.
Enfin, un consultant CRO chevronné peut repérer des problèmes subtils dans la conception de vos expériences qui pourraient fausser les résultats des tests. Ils peuvent vous aider à créer des tests vraiment fiables dont les résultats reflètent réellement l'impact sur les conversions.
Des hypothèses testées et éprouvées
La clé pour obtenir des résultats fiables à partir des tests A/B réside dans la définition d’hypothèses solides basées sur une compréhension approfondie de vos utilisateurs. Un consultant CRO peut vous aider sur plusieurs plans.
Tout d’abord, ils peuvent mener des recherches utilisateurs approfondies, y compris des entretiens et des tests d'utilisabilité. Cela permet de comprendre les points de friction dans le parcours utilisateur qui pourraient être améliorés. Sur cette base, le consultant peut alors formuler des hypothèses de test spécifiques et ciblées.
Deuxièmement, un consultant CRO peut auditer vos données d’analytics pour identifier des opportunités. Par exemple, des taux de rebond élevés sur certaines pages peuvent indiquer des problèmes de conception à tester. Ou encore, l'analyse de votre entonnoir de conversion peut révéler où les utilisateurs abandonnent le plus souvent.
Troisièmement, un consultant peut utiliser des données qualitatives. Par exemple, l’analyse des verbatim de l’assistance clientèle ou des avis utilisateurs peut faire ressortir des irritants récurrents à traiter via des tests A/B.
Avec des hypothèses éprouvées, vous pouvez non seulement créer de meilleures variantes de test, mais aussi interpréter plus précisément les résultats et comprendre pourquoi certains tests ont un impact positif.
Automatisation et optimisation continues
Pour tirer pleinement parti des tests A/B, vous devez les intégrer dans un processus continu plutôt que de les considérer comme des initiatives ponctuelles. Un consultant CRO peut vous aider à y parvenir.
Premièrement, votre consultant peut mettre en place des outils d’automatisation de tests comme Google Optimize ou Optimizely. Ces outils vous permettent de créer et d’exécuter des tests A/B sans dépendre d’une équipe technique.
Deuxièmement, le consultant peut établir un pipeline de tests pour vous assurer d’avoir constamment de nouvelles expériences à tester. Cela implique de maintenir un backlog d’idées de tests priorisés en fonction de leur potentiel. Des outils comme Trello ou Jira peuvent vous aider à gérer ce pipeline agile.
Troisièmement, votre consultant peut former votre équipe aux bonnes pratiques en matière d’analyse et d’interprétation des résultats. Plutôt que de simplement accepter le gagnant statistique, il est essentiel de comprendre les raisons sous-jacentes à la réussite ou à l'échec d'un test. Ces insights guident l’optimisation continue.
Avec ce framework en place, vous pouvez non seulement augmenter vos conversions à court terme, mais aussi cultiver une culture d’optimisation continue axée sur les données au sein de votre entreprise.
Ressources clés pour les spécialistes CRO
Découvrez des ressources incontournables, notamment des livres, des blogs, des podcasts et des formations, pour approfondir vos connaissances en matière d'optimisation des taux de conversion.
Livres de référence sur le CRO et l'A/B Testing
Voici 5 livres essentiels sur le CRO et l'A/B testing :
- "Conversion Optimization" de Peep Laja : L'ouvrage de référence pour comprendre les principes fondamentaux du CRO.
- "A/B Testing" de Dan Siroker et Pete Koomen : Un guide pratique pour concevoir et analyser des tests A/B.
- "Landing Page Optimization" de Tim Ash : Pour améliorer l'efficacité de vos pages de destination.
- "Don't Make Me Think" de Steve Krug : Les bases de l'expérience utilisateur (UX) et de la convivialité des sites web.
- "Growth Hacker Marketing" de Ryan Holiday : Stratégies de croissance et de viralité inspirées du marketing digital.
Blogs et sites Web utiles pour la formation en CRO
Voici 7 blogs et sites Web avec des conseils CRO :
- CXL : Le blog de référence sur l'optimisation conversion avec des études de cas.
- Convertize : Des articles et tutoriels vidéos sur le CRO en français !
- VWO Blog : Plein d'idées de tests A/B et CRO à mettre en place.
- Conversion XL : Des formations certifiantes en CRO.
- Hotjar : Outils et guides sur l'analyse d'expérience utilisateur.
- Google Analytics Solutions : Tutoriels sur l'analyse web.
- Moz Blog : Conseils SEO et inbound marketing.
Podcasts pour les spécialistes CRO
5 podcasts intéressants sur le CRO et l'growth :
- CXL Podcast : L'incontournable sur l'optimisation conversion.
- Perfectionnement Conversion : Un podcast francophone dédié au webmarketing.
- Hack & Convert : Stratégies de croissance avec des invités de la tech.
- Growth Everywhere : Interviews d'experts marketing digital.
- Marketing Over Coffee : Tendances et actualités du marketing digital.