Fort de ses 300 boutiques physiques et de son identité bien ancrée en magasin, Devred s’est lancé dans une démarche ambitieuse pour conquérir le digital, attirer une clientèle plus jeune et accroître ses performances en ligne.

En 2024, l’entreprise a choisi AB Tasty pour mettre en œuvre une solution complète alliant expérimentation web, recommandations et merchandising, afin de réinventer l’expérience client en ligne et maximiser son impact digital.

L'article Devred convertit son site e-commerce en un levier stratégique de croissance grâce à AB Tasty est apparu en premier sur abtasty.

Qu’est-ce que le test A/B ?

Les tests A/B, également appelés tests de répartition, sont une technique marketing consistant à comparer deux versions d’une page web ou d’une application pour déterminer laquelle fonctionne le mieux. Ces versions, appelées A et B, sont présentées de manière aléatoire aux utilisateurs.

Une partie d’entre eux sera dirigée vers la première version, et le reste vers la seconde. Une analyse statistique des résultats permet ensuite de déterminer laquelle, A ou B, a obtenu les meilleurs résultats en fonction d’indicateurs prédéfinis tels que le taux de conversion.

En d’autres termes, vous pouvez vérifier quelle version génère le plus de clics, d’abonnements, d’achats, etc. Ces résultats vous permettent alors d’optimiser votre site web pour augmenter les conversions.

Exemples de tests A/B

Beaucoup d’entre vous cherchent peut-être des idées pour leurs prochains tests A/B. Bien que les possibilités de tests A/B sur votre site web soient infinies, s’inspirer d’exemples réussis peut souvent s’avérer très utile.

Voici quelques liens vers des exemples de tests A/B et leurs résultats :

• 5 études de cas sur les tests A/B et ce que vous pouvez en apprendre
• Bibliothèque de cas d’étude AB Tasty
• 100 études de cas sur l’optimisation des conversions
• 50 études de cas sur les tests A/B et l’optimisation des conversions

Quels types de sites web sont concernés par les tests A/B ?

Tout site web peut tirer parti des tests A/B, car chaque site a une « raison d’être », et cette raison est quantifiable. Que vous soyez un site de commerce en ligne, un site d’actualités ou un site de génération de leads, les tests A/B peuvent apporter des améliorations significatives. Que votre objectif soit d’améliorer votre ROI, de réduire votre taux de rebond ou d’augmenter vos conversions, les tests A/B constituent une technique marketing pertinente et importante.

Lead

Le terme « lead » désigne un client potentiel dans un contexte de vente. L’e-mail marketing est particulièrement pertinent pour entretenir les leads grâce à un contenu régulier, en maintenant l’échange, en proposant des produits et en augmentant vos ventes. Avec les tests A/B appliqués aux e-mails, votre marque peut commencer à identifier les tendances et les facteurs communs qui entraînent des taux d’ouverture et de clics plus élevés.

Médias

Dans un contexte médiatique, il est plus pertinent de parler de « tests A/B éditoriaux ». Dans les secteurs proches de la presse, l’objectif des tests A/B est de mesurer le succès d’une catégorie de contenu spécifique. Par exemple, vous pouvez tester si un type de contenu correspond parfaitement à votre audience cible. Ici, contrairement à l’exemple précédent, les tests A/B ont une fonction éditoriale plutôt que commerciale. Tester les titres des contenus est une pratique courante dans l’industrie médiatique.

E-commerce

Sans surprise, l’objectif des tests A/B dans un contexte de e-commerce est de mesurer l’efficacité d’un site web ou d’une application commerciale en ligne à vendre ses produits. Les tests A/B utilisent le nombre de ventes réalisées pour déterminer quelle version est la plus performante. Il est particulièrement crucial de se concentrer sur la page d’accueil et le design des pages produits, mais il est également judicieux d’examiner tous les éléments visuels impliqués dans l’expérience d’achat, tels que les boutons et les appels à l’action.

Quels tests A/B devriez-vous utiliser ?

Test A/B classique : Le test A/B classique présente aux utilisateurs deux variations de vos pages sur la même URL. Cela permet de comparer deux ou plusieurs variations d’un même élément.

Split tests ou tests de redirection : Le split test redirige votre trafic vers une ou plusieurs URLs distinctes. Si vous hébergez de nouvelles pages sur votre serveur, cette approche peut être efficace.

Multivariate test ou MVT : Enfin, le Multivariate test (MVT) mesure l’impact de plusieurs changements sur une même page web. Par exemple, vous pouvez modifier votre bannière, la couleur de votre texte, la présentation, et bien plus.

En termes de technologie pour les tests A/B, vous pouvez :

Tester des sites web :

Les tests A/B sur le web permettent de comparer deux versions de votre page. Ensuite, les résultats sont analysés selon des objectifs prédéfinis : clics, achats, abonnements, etc.

Tester des applications mobiles natives :

Les tests A/B dans les applications mobiles sont plus complexes, car vous ne pouvez pas afficher deux versions après le téléchargement. Cependant, des mises à jour rapides permettent de modifier facilement le design et d’analyser directement les impacts.

Tester côté serveur via des APIs :

Une API est une interface de programmation permettant de se connecter à des applications pour échanger des données, facilitant la création automatique de campagnes ou la variation à partir de données enregistrées.

Tests A/B et optimisation des conversions

L’optimisation des conversions et les tests A/B sont deux méthodes permettant aux entreprises d’augmenter leurs profits. Leur promesse est simple : générer plus de revenus avec le même volume de trafic. Compte tenu des coûts élevés d’acquisition et de la complexité des sources de trafic, pourquoi ne pas commencer par maximiser le potentiel de votre trafic existant ?

De manière surprenante, les taux de conversion moyens pour les sites de commerce en ligne restent souvent compris entre 1 % et 3 %. Pourquoi ? Parce que la conversion est un mécanisme complexe dépendant de nombreux facteurs, tels que la qualité du trafic généré, l’expérience utilisateur, la qualité de l’offre, la réputation du site, ainsi que les actions de la concurrence. Les professionnels du e-commerce cherchent donc naturellement à minimiser tout impact négatif que l’interaction de ces éléments pourrait avoir sur les consommateurs au cours de leur parcours d’achat.

Pour atteindre cet objectif, diverses méthodes peuvent être utilisées, notamment les tests A/B, une discipline basée sur les données pour guider les meilleures décisions. Bien qu’utiles pour établir une stratégie plus large d’optimisation des conversions, les tests A/B ne suffisent pas à eux seuls. Une solution de test A/B permet de valider statistiquement certaines hypothèses, mais ne peut pas, à elle seule, offrir une compréhension approfondie du comportement des utilisateurs.

Cependant, comprendre le comportement des utilisateurs est essentiel pour identifier les problèmes de conversion. Il est donc crucial d’enrichir les tests A/B avec des informations provenant d’autres sources. Cela permet d’obtenir une vue plus complète de vos utilisateurs et, surtout, de formuler des hypothèses à tester. Plusieurs sources d’information peuvent être utilisées pour ce faire :

• Données d’analyse web : Bien que ces données ne décrivent pas directement le comportement des utilisateurs, elles peuvent mettre en évidence des problèmes de conversion (par exemple, l’abandon de panier). Elles permettent également de prioriser les pages à tester.

• Évaluation ergonomique : Ces analyses permettent de comprendre à moindre coût comment un utilisateur perçoit votre site web.

• Test utilisateur : Bien que limité par la taille de l’échantillon, le test utilisateur offre une richesse d’informations qui ne peut être obtenue par des méthodes quantitatives.

• Carte de chaleur et enregistrement de session : Ces outils fournissent une visibilité sur la manière dont les utilisateurs interagissent avec les éléments d’une page ou entre les pages.

• Retour client : Les entreprises recueillent de nombreux retours clients (par exemple, avis sur le site, questions adressées au service client). Ces données peuvent être complétées par des enquêtes de satisfaction ou des chats en direct.

En combinant les tests A/B avec ces méthodes, vous pourrez non seulement comprendre les problèmes de conversion, mais également élaborer des hypothèses solides pour tester et améliorer continuellement votre site.

Comment trouver des idées de tests A/B ?

Vos tests A/B doivent être complétés par des informations supplémentaires pour identifier les problèmes de conversion et comprendre le comportement des utilisateurs. Cette phase d’analyse est cruciale pour formuler des hypothèses solides. Les disciplines mentionnées précédemment vous y aideront. Une hypothèse bien formulée est la première étape d’un programme de tests A/B réussi et doit respecter les règles suivantes. Les hypothèses doivent :

• être liées à un problème clairement identifié avec des causes reconnaissables
• proposer une solution possible au problème
• indiquer le résultat attendu, directement lié au KPI à mesurer

Exemple : Si le problème identifié est un taux élevé d’abandon pour un formulaire d’inscription qui semble trop long, une hypothèse pourrait être : « Réduire la longueur du formulaire en supprimant les champs facultatifs augmentera le nombre de contacts collectés. »

Que devez-vous tester sur votre site web ?

Cette question revient souvent, car les entreprises ne savent pas toujours expliquer leurs taux de conversion, qu’ils soient bons ou mauvais. Si une entreprise était sûre que ses utilisateurs avaient du mal à comprendre son produit, elle ne perdrait pas de temps à tester la position ou la couleur d’un bouton « Ajouter au panier » – ce serait hors sujet.

Dans ce cas, elle testerait plutôt différentes formulations des bénéfices clients. Chaque situation est différente. Plutôt que de fournir une liste exhaustive d’éléments à tester, nous préférons vous proposer un cadre de travail pour identifier les éléments à tester.

Un cadre pour identifier les éléments à tester :

1. Titres et en-têtes

Commencez par modifier le titre ou le contenu de vos articles pour capter l’attention des visiteurs. Concernant la forme, un changement de couleur ou de police peut également avoir un impact significatif.

2. Appels à l’action (Call to Action)

Le bouton d’appel à l’action est crucial. La couleur, le texte, la position et le type de mots utilisés (acheter, ajouter au panier, commander, etc.) peuvent influencer de manière décisive votre taux de conversion.

3. Formulaires

Il est essentiel de créer un formulaire clair et concis. Vous pouvez essayer de modifier un titre de champ, de supprimer des champs optionnels, de changer leur disposition, ou de structurer le formulaire avec des lignes ou des colonnes.

4. Navigation

Testez différentes connexions entre les pages en offrant plusieurs options de conversion. Par exemple, combinez ou séparez les informations de paiement et de livraison.

5. Pages d’atterrissage (Landing Pages)

Les pages d’atterrissage pour la génération de leads sont cruciales pour inciter les utilisateurs à agir. Les tests fractionnés comparent différentes versions de la page en évaluant des dispositions ou designs variés.

6. Images

Les images sont tout aussi importantes que le texte. Testez leur taille, leur esthétique et leur emplacement pour déterminer ce qui fonctionne le mieux auprès de votre audience.

7. Structure des pages

La structure de vos pages, qu’il s’agisse de la page d’accueil ou des pages de catégories, doit être particulièrement soignée. Ajoutez un carrousel, optez pour des images fixes, modifiez vos bannières, etc.

8. Algorithmes

Testez différents algorithmes pour convertir vos visiteurs en clients ou augmenter leur panier moyen : articles similaires, produits les plus recherchés, ou recommandations personnalisées.

9. Tarification

Les tests A/B sur la tarification peuvent être délicats, car il est difficile de vendre le même produit ou service à des prix différents. Faites preuve d’ingéniosité pour tester votre taux de conversion.

10. Business Model

Réfléchissez à des plans d’action pour générer des profits supplémentaires. Par exemple, si vous vendez des produits ciblés, pourquoi ne pas diversifier votre offre avec des produits supplémentaires ou des services complémentaires ?

Pour des idées plus concrètes basées sur les parcours uniques de vos utilisateurs, consultez notre e-book sur le parcours client digital ainsi que notre livret de cas d’usage pour découvrir des exemples de succès de tests A/B.

Conseils et meilleures pratiques pour les tests A/B

Voici plusieurs bonnes pratiques issues des expériences, réussites comme échecs, de nos clients lors de leurs activités de tests. Elles peuvent vous aider à éviter des pièges courants.

1. Assurez la fiabilité des données pour la solution de tests A/B

Réalisez au moins un test A/A pour vérifier une répartition aléatoire du trafic entre les différentes versions. Profitez-en pour comparer les indicateurs de la solution de tests A/B avec ceux de votre plateforme d’analyse web. L’objectif est de vérifier que les chiffres sont cohérents, et non qu’ils correspondent exactement.

2. Effectuez un test d’acceptation avant de commencer

Certains résultats semblent-ils contre-intuitifs ? Le test a-t-il été correctement configuré et les objectifs bien définis ? Consacrer du temps aux tests d’acceptation permet souvent d’économiser des efforts qui seraient sinon gaspillés à interpréter des résultats erronés.

3. Testez une seule variable à la fois

Cela permet d’isoler précisément l’impact de la variable testée. Par exemple, si l’emplacement et le libellé d’un bouton sont modifiés simultanément, il devient impossible de déterminer quel changement a causé l’effet observé.

4. Ne réalisez qu’un test à la fois

Pour les mêmes raisons, il est recommandé de ne pas mener plusieurs tests en parallèle, surtout s’ils concernent la même page. Les résultats seraient difficiles à interpréter.

5. Adaptez le nombre de variations au volume de trafic

Si vous testez un grand nombre de variations avec peu de trafic, le test prendra beaucoup de temps avant de produire des résultats intéressants. Moins il y a de trafic, moins il doit y avoir de versions testées.

6. Attendez une fiabilité statistique avant de prendre des décisions

Tant que le test n’a pas atteint une fiabilité statistique d’au moins 95 %, il est déconseillé de prendre des décisions. Sinon, il y a un risque élevé que les différences observées soient dues au hasard et non aux modifications apportées.

7. Laissez les tests durer suffisamment longtemps

Même si un test affiche rapidement une fiabilité statistique, il est important de tenir compte de la taille de l’échantillon et des variations de comportement selon les jours de la semaine. Il est conseillé de laisser un test durer au moins une semaine (deux idéalement) et de recueillir au moins 5 000 visiteurs et 75 conversions par version.

8. Sachez quand mettre fin à un test

Si un test prend trop de temps pour atteindre un taux de fiabilité de 95 %, il est probable que l’élément testé n’a pas d’impact sur l’indicateur mesuré. Dans ce cas, poursuivre le test est inutile et monopolise inutilement une partie du trafic qui pourrait servir à d’autres tests.

9. Mesurez plusieurs indicateurs

Mesurez plusieurs objectifs pendant le test. Un objectif principal aide à choisir entre les versions, tandis que des objectifs secondaires enrichissent l’analyse des résultats. Ces indicateurs peuvent inclure le taux de clics, le taux d’ajout au panier, le taux de conversion, le panier moyen, etc.

10. Notez les actions marketing pendant un test

Des variables externes peuvent fausser les résultats. Par exemple, les campagnes d’acquisition de trafic attirent souvent des utilisateurs au comportement inhabituel. Limitez les effets collatéraux en identifiant ces campagnes pendant vos tests.

11. Segmentez vos tests

Dans certains cas, tester sur l’ensemble des utilisateurs d’un site n’a pas de sens. Par exemple, si vous mesurez l’impact de différentes formulations des avantages clients sur le taux d’inscription, tester auprès des utilisateurs déjà inscrits serait inefficace. Le test doit plutôt cibler les nouveaux visiteurs.

Choisir un logiciel de test A/B

Choisir le meilleur outil de test A/B est une tâche difficile.

Nous vous recommandons d’utiliser AB Tasty. En plus d’offrir une solution complète de test A/B, AB Tasty propose une suite logicielle pour optimiser vos conversions. Vous pouvez également personnaliser votre site web en fonction de nombreux critères de ciblage et de segmentation d’audience.

Cependant, afin d’être exhaustif et de vous fournir autant d’informations précieuses que possible pour choisir un fournisseur, voici quelques articles qui peuvent vous aider à sélectionner votre outil de test A/B grâce à des critiques de logiciels :

• Les 20 outils de tests A/B les plus recommandés par des experts en CRO
• Quels outils de tests A/B ou logiciels de Multivariate testing utiliser pour des tests fractionnés ?
• 18 meilleurs outils de tests A/B examinés par des experts en CRO

Comprendre les statistiques des tests A/B

La phase d’analyse des tests est la plus délicate. Une solution de tests A/B doit au minimum offrir une interface de reporting indiquant les conversions enregistrées par variation, le taux de conversion, le pourcentage d’amélioration par rapport à l’original et l’indice de fiabilité statistique pour chaque variation. Les outils les plus avancés affinent les données brutes en segmentant les résultats par dimension (par exemple, source de trafic, localisation géographique des visiteurs, typologie de clients, etc.).

Avant d’analyser les résultats des tests, la principale difficulté réside dans l’obtention d’un niveau de confiance statistique suffisant. Un seuil de 95 % est généralement adopté. Cela signifie que la probabilité que les différences de résultats entre les variations soient dues au hasard est très faible. Le temps nécessaire pour atteindre ce seuil varie considérablement en fonction du trafic des pages testées, du taux de conversion initial de l’objectif mesuré et de l’impact des modifications apportées. Cela peut aller de quelques jours à plusieurs semaines.

Pour les sites à faible trafic, il est conseillé de tester une page avec un trafic plus élevé. Tant que le seuil n’est pas atteint, il est inutile de tirer des conclusions.

De plus, les tests statistiques utilisés pour calculer le niveau de confiance (comme le test du khi-deux) se basent sur une taille d’échantillon proche de l’infini. Si la taille de l’échantillon est faible, il faut être prudent lors de l’analyse des résultats, même si le test indique une fiabilité supérieure à 95 %.

Avec une taille d’échantillon faible, il est possible que prolonger le test de quelques jours modifie considérablement les résultats. C’est pourquoi il est recommandé d’avoir un échantillon de taille suffisante. Il existe des méthodes scientifiques pour calculer cette taille, mais dans la pratique, il est conseillé de disposer d’un échantillon d’au moins 5 000 visiteurs et 75 conversions enregistrées par variation.

Il existe deux types de tests statistiques :

• Tests fréquentistes : La méthode du khi-deux, ou méthode fréquentiste, est objective. Elle permet d’analyser les résultats uniquement à la fin du test. L’étude repose ainsi sur l’observation, avec un seuil de fiabilité de 95 %.
• Tests bayésiens : La méthode bayésienne est déductive. En s’appuyant sur les lois de probabilité, elle permet d’analyser les résultats avant la fin du test. Cependant, il est essentiel de bien interpréter l’intervalle de confiance. Consultez notre article dédié pour tout savoir sur les avantages des statistiques bayésiennes pour les tests A/B.

Enfin, bien que le trafic d’un site permette d’obtenir rapidement un échantillon de taille suffisante, il est recommandé de laisser le test actif pendant plusieurs jours pour tenir compte des variations de comportement observées selon les jours de la semaine, voire les heures de la journée. Une durée minimale d’une semaine est préférable, idéalement deux semaines. Dans certains cas, cette période peut même être plus longue, en particulier si la conversion concerne des produits dont le cycle d’achat nécessite du temps (produits/services complexes ou B2B). Ainsi, il n’existe pas de durée standard pour un test.

Autres formes de tests A/B

Les tests A/B ne se limitent pas aux modifications des pages de votre site. Vous pouvez appliquer ce concept à toutes vos activités marketing, comme l’acquisition de trafic via des campagnes d’e-mail marketing, des campagnes AdWords, des publicités Facebook, et bien plus encore.

Ressources pour aller plus loin avec les tests A/B :

• Guide du débutant pour tester vos campagnes d’e-mails
• 7 conseils pour implémenter des tests A/B dans vos campagnes sur les réseaux sociaux
• Cours express sur les tests A/B pour les campagnes publicitaires Facebook
• Comment améliorer vos taux de clics grâce aux tests A/B AdWords

Les meilleures ressources sur les tests A/B et l’optimisation des conversions (CRO)

Nous vous recommandons de lire notre propre blog sur les tests A/B, mais d’autres experts en optimisation internationale publient également des articles très pertinents sur le sujet des tests A/B et, plus généralement, sur l’optimisation des conversions. Voici notre sélection pour rester informé dans le domaine du CRO.

Blogs à mettre en favoris :

• HubSpot Blogs
• Unbounce
• ConversionXL
• Bryan Eisenberg
• MarketingExperiments
• Conversion Rate Experts
• Wider Funnel
• The Conversion Scientist
• The Online Behavior Blog
• Moz
• Conversioner
• The Daily Egg
• WordStream

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L’idée est de modifier plusieurs éléments en même temps sur une même page, puis de déterminer laquelle, parmi toutes les combinaisons possibles, a le plus d’impact sur les indicateurs suivis.

Le Multivariate testing (MVT) permet de tester les associations de variables, ce qui n’est pas le cas avec des tests A/B (ou A/B/C, etc.) successifs. Contrairement aux tests A/B classiques, le Multivariate testing vous aide à comprendre quelle combinaison d’éléments fonctionne le mieux pour vos visiteurs et leurs besoins spécifiques. Intéressant, n’est-ce pas ? Découvrez tout ce que vous devez savoir dans ce guide sur le Multivariate testing et essayez toutes les combinaisons de vos idées.

Qu’est-ce qu’un Multivariate testing ?

Lors d’un test A/B, vous ne pouvez modifier qu’un seul élément à la fois (par exemple, le texte d’un bouton) afin de pouvoir mesurer son impact. Si vous modifiez à la fois le texte et la couleur du bouton (par exemple, un bouton bleu “Acheter” contre un bouton rouge “Profitez-en”), et que vous constatez une amélioration, comment saurez-vous si c’est le texte ou la couleur qui a contribué à cette performance ? L’impact d’une des modifications pourrait être négligeable ou les deux pourraient avoir un effet équivalent.

Le Multivariate testing apporte une solution. Vous pouvez modifier un titre et une image en même temps. Avec le Multivariate testing, vous testez une hypothèse en modifiant plusieurs variables et vous déterminez quelle combinaison parmi toutes les solutions possibles a donné les meilleurs résultats. Si vous créez trois versions différentes pour deux variables spécifiques, vous obtenez alors neuf combinaisons au total (nombre de variantes de la première variable X nombre de variantes de la seconde).

Plus d’articles sur le Multivariate testing :

• Qu’est-ce que le Multivariate testing
• Multivariate testing (Wikipedia)

L’histoire du Multivariate testing

Les méthodes de test comme le Multivariate testing remontent au XVIIIe siècle. À cette époque, le scorbut était un problème majeur. Sans le savoir, un chirurgien de la Royal Navy britannique a créé le tout premier Multivariate testing de l’histoire. Il a administré différentes solutions aux membres d’équipage malades, tout en les traitant dans des conditions variées, en manipulant un grand nombre de variables qu’il pouvait ensuite comparer pour observer leurs interactions.

Ce Multivariate testing lui a permis de mesurer l’efficacité de chaque combinaison et de découvrir le traitement parfait contre le scorbut : les agrumes, l’air frais et beaucoup de sommeil.

Quels types de sites sont pertinents pour le Multivariate testing ?

Le Multivariate testing peut bénéficier à tout site web qui a un objectif derrière lui. Parce que techniquement, la façon d’atteindre un objectif peut toujours être améliorée. Et tout site web peut l’être aussi. Certains sites visent la génération de leads, les sites e-commerce visent la vente. Les sites médias, par exemple, pourraient bénéficier des Multivariate Tests en améliorant les fonctionnalités éditoriales, pas le nombre de transactions.

La plupart des sites font des Multivariate Tests comme :

• Tester les différentes combinaisons de texte et de couleur d’un bouton d’appel à l’action.
• Tester comment le texte et les éléments visuels d’une page web fonctionnent ensemble de la façon la plus efficace.

Quels types de Multivariate testing existe-t-il ?

Il existe deux principales méthodes pour effectuer des Multivariate Tests :

1. « Full Factorial » : C’est la méthode généralement évoquée lorsqu’on parle de Multivariate testing. Avec cette méthode, toutes les combinaisons possibles de variables sont conçues et testées sur des parts égales du trafic. Par exemple, si vous testez 2 variantes d’un élément et 3 d’un autre, chacune des 6 combinaisons recevra donc 16,66 % de votre trafic.
2. « Fractional Factorial » : Comme son nom l’indique, seule une fraction des combinaisons possibles est effectivement testée sur votre trafic. Le taux de conversion des combinaisons non testées est statistiquement déduit à partir de celles qui ont été testées. Cette méthode a l’inconvénient d’être moins précise, mais elle nécessite moins de trafic.

Pourquoi effectuer des Multivariate tests ?

Le Multivariate testing offre trois avantages principaux :

• Éviter d’effectuer des tests A/B successifs et gagner du temps : Le Multivariate testing peut être considéré comme la réalisation de plusieurs tests A/B sur une même page en même temps.

• Déterminer l’impact de chaque variable sur les gains mesurés : Il permet de comprendre précisément comment chaque élément contribue aux résultats obtenus.

• Mesurer l’impact des interactions entre différents éléments supposés indépendants : Par exemple, analyser comment le titre de la page et l’image d’illustration interagissent pour influencer les performances.

Les limites du Multivariate testing

• Nombre de visiteurs nécessaires :

La première limite concerne le nombre de visiteurs requis pour que les résultats de votre Multivariate testing soient significatifs. En multipliant le nombre de variables et de versions testées, vous augmentez rapidement le nombre de combinaisons possibles. Le trafic assigné à chaque combinaison est alors réduit proportionnellement.

Pour un test A/B classique, 50 % du trafic est souvent attribué à la version originale et 50 % à la variante. En Multivariate testing, seulement 5 %, 10 % ou 15 % du trafic sont affectés à chaque combinaison. Cela se traduit souvent par des tests plus longs et une incapacité à atteindre la significativité statistique nécessaire pour prendre une décision. Ce problème est particulièrement fréquent lorsqu’on teste des pages situées en profondeur dans un site, comme les tunnels de commande ou les pages d’atterrissage des campagnes d’acquisition de trafic, qui ont souvent un trafic limité.

• Problème dans la définition des tests :

La deuxième limite est liée à la manière dont le Multivariate testing est défini. Dans certains cas, il résulte d’un aveu de faiblesse : les utilisateurs ne savent pas exactement quoi tester et pensent qu’en testant plusieurs éléments à la fois, ils finiront par trouver une solution exploitable. Ces Multivariate Tests incluent souvent des changements mineurs.

Les tests A/B, en revanche, exigent plus de rigueur et aident à mieux définir les hypothèses de test. Cela conduit généralement à des tests plus créatifs, soutenus par des données, et offrant de meilleurs résultats.

• Complexité :

La troisième limite est liée à la complexité. Réaliser un test A/B est souvent plus simple qu’un Multivariate testing, surtout lors de l’analyse des résultats. Avec un test A/B, il n’est pas nécessaire de faire des analyses complexes pour comprendre pourquoi un élément interagit positivement avec un autre dans un cas, mais pas dans un autre.

Simplifier le processus et le rendre rapide à exécuter permet de maintenir la confiance et d’itérer rapidement sur les idées d’optimisation.

Idées et hypothèses pour le Multivariate testing

La clé d’une approche MVT réussie repose sur de solides hypothèses pour chaque élément testé. Ces hypothèses doivent ensuite être intégrées dans les différents modules et combinaisons de votre MVT.

Pour créer des hypothèses solides pour le Multivariate testing, vous devez :

• Identifier clairement la question que vous souhaitez résoudre avec votre MVT.

Mais attention : une hypothèse est une affirmation, pas une question. Il s’agit d’une prédiction très claire et testable sur ce qui se passera si certaines modifications sont apportées à un site web.

• Formuler une hypothèse claire et la lier à un problème ayant des causes identifiables.

Votre hypothèse doit établir un lien direct entre les changements apportés et un problème spécifique identifié sur le site.

• Mentionner une solution possible.

Proposez une idée ou une action concrète qui pourrait résoudre le problème identifié et que votre test vérifiera.

Articles complémentaires sur la création d’hypothèses de test MVT :

• Comment trouver une hypothèse gagnante pour les tests A/B
• Quel type de test d’hypothèse pour le Multivariate testing

Taille de l’échantillon pour le test

Pour tester une hypothèse de Multivariate testing, vous avez besoin d’un échantillon plus large. Considérez votre Multivariate Test comme plusieurs tests A/B menés en parallèle, et augmentez le nombre de visiteurs testés en conséquence.

En résumé : Un bon Multivariate Testing nécessite un trafic web suffisant pour tester plusieurs variantes simultanément. Par conséquent, la taille de l’échantillon requise ne doit jamais dépasser votre niveau de trafic, à moins que vous ne souhaitiez attendre indéfiniment pour obtenir des résultats valides.

Quelle est la durée idéale pour mon Multivariate testing ?

Il n’y a pas de réponse universelle à cette question, mais voici un calcul simple pour vous donner une idée. Imaginons que votre site web accueille 30 000 visiteurs par jour, avec un taux de conversion d’environ 5 %, et que vous souhaitez tester trois variantes. Votre test devrait durer 11 jours. En revanche, si votre site ne reçoit que 5 000 visiteurs par jour avec un taux de conversion moyen de 2 %, le nombre requis de visiteurs testés par variante est de 78 039, ce qui nécessiterait que votre test dure 468 jours.

Si votre nombre moyen de visiteurs est très faible, le Multivariate testing peut ne pas être adapté à votre situation. Dans ce cas, pensez plutôt à réaliser des tests A/B ! Par ailleurs, voici six techniques pour débuter les tests avec un faible trafic.

Curieux de savoir d’où viennent ces chiffres ? Consultez notre calculateur gratuit de taille d’échantillon !

Notre calculateur en ligne vous aide à déterminer la taille minimale de l’échantillon ainsi que la durée nécessaire pour vos tests, en fonction de votre audience, de vos conversions et d’autres informations telles que l’effet minimum détectable (Minimum Detectable Effect). Cela vous permet d’augmenter votre niveau de confiance avant de prendre des décisions pour améliorer votre taux de conversion.

Conseils et meilleures pratiques

Voici quelques conseils qui vous aideront à configurer vos premiers Multivariate Tests et à éviter les erreurs courantes.

1. Choisissez un outil de test performant

Le Multivariate testing est souvent considéré comme très technique, donc nous vous suggérons de choisir un outil de test qui reste simple à utiliser. AB Tasty, par exemple, permet à tout marketeur de se lancer facilement dans le Multivariate testing et vous aide à obtenir des insights précieux sur vos clients pour prendre les bonnes décisions.

2. Formez une bonne équipe de test

Dans une équipe CRO solide, les différentes tâches doivent être clairement définies et réparties. Par exemple : un « conversion manager » pourrait diriger l’équipe et être en charge de la QA. Un autre membre de l’équipe pourrait être responsable d’une première analyse du comportement de vos visiteurs et du statut quo. Un designer pourrait s’occuper des modifications esthétiques sur votre site web et un profil technique (développeur JS et CSS) devrait être responsable de la mise en œuvre des tests avancés. Un data scientist pourrait se charger d’évaluer vos résultats à la fin. Une personne peut être responsable de plusieurs tâches à la fois si elle possède toutes les compétences nécessaires et suffisamment de temps pour accomplir toutes les tâches.

3. Ayez un plan et clarifiez un calendrier

Tout repose sur une bonne structure. Avant de commencer à créer vos tests, définissez clairement quels éléments doivent être testés, pourquoi ils sont testés et définissez une période de temps. Savoir quand les résultats des MVT sont nécessaires vous aidera à travailler plus efficacement.

4. Fixez des objectifs et définissez le succès et l’échec

Fixez des objectifs annuels qui peuvent être ajustés chaque année, par exemple le nombre de campagnes lancées. La mesure quantitative est facile et précise. Pour vos campagnes de Multivariate Test, définissez clairement ce qui rend un test réussi. Notez qu’un test échoué a également de la valeur, car il vous aide à comprendre ce qui ne fonctionne pas et doit être changé à l’avenir.

5. Créez une base de connaissances

Gardez une trace des éléments les plus importants que vous avez appris, sauvegardez les connaissances des tests dans une base de données et évitez les échecs récurrents à l’avenir. Une fois que les connaissances sont acquises, elles doivent être mises à disposition de toute votre équipe. Cela rendra également le processus d’intégration des nouveaux membres de l’équipe plus efficace.

6. Incluez toutes les parties nécessaires

La solitude au travail est un vrai problème. Votre équipe CRO ne devrait pas travailler de manière isolée. Faites savoir aux autres sur quoi travaille votre département CRO et diffusez les résultats des tests. Soyez également ouvert aux nouvelles idées et contributions des personnes extérieures à votre équipe CRO.

7. Identifiez et testez différents segments d’audience

Dans vos campagnes de Multivariate testing, vous pourriez déterminer que les visiteurs récurrents préfèrent un design de site différent des nouveaux visiteurs. Des outils innovants comme AB Tasty reconnaîtront et suggéreront automatiquement une segmentation des visiteurs.

Articles sur les meilleures pratiques à lire :

• Principes et meilleures pratiques dans le Multivariate testing de sites web
• Multivariate Testing – Meilleures pratiques et outils pour MVT
• A/B, Split ou Multivariate Testing : comment choisir le bon

Exemples

Vous cherchez des idées pour vos propres Multivariate Tests ? Vous trouverez ci-dessous des liens vers quelques exemples et des sources d’inspiration pour vos tests :

• Études de cas AB Tasty
• Quand faire des Multivariate tests au lieu de tests A/B/n
• Kissmetrics

Logiciels de Multivariate Testing

Assurez-vous d’utiliser un outil qui traite réellement les problèmes que vous devez résoudre. Lorsqu’il s’agit d’améliorer les taux de conversion de votre site web, dans un processus d’optimisation large, il faut bien plus que des tests. Par conséquent, choisissez un outil qui vous aide à comprendre pleinement le comportement des utilisateurs. Nous vous recommandons d’utiliser AB Tasty, car il vous offre de nombreuses sources d’information pour avoir une vision plus complète :

• Heatmaps
• Enregistrement de sessions
• Feedback client
• Critères de ciblage nombreux et segmentation d’audience

Autres formes de tests

Il existe bien plus que des Multivariate Testing ! Voici une liste d’autres scénarios de test :

• A/B/n Testing : Construisez et comparez deux ou plusieurs variations du même élément
• Split Testing : Redirigez le trafic vers une ou plusieurs URL. Idéal pour les nouvelles pages hébergées sur vos serveurs
• Multi-Page Testing : Affichez des changements de manière cohérente sur plusieurs pages (Funnel Testing)

L’optimisation des sites web ne se limite pas aux tests

Vous pouvez utiliser une segmentation avancée de l’audience et la personnalisation pour offrir des expériences adaptées à chaque point de contact client, et bien plus encore.

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Saisir les enjeux du e-commerce pendant la saison des fêtes

La saison des fêtes, notamment autour du Black Friday et du Cyber Monday, est une période cruciale pour les entreprises e-commerce. En 2022, les consommateurs ont dépensé plus de 9 milliards de dollars rien que lors du Black Friday. Avec de plus en plus de clients optant pour les achats en ligne, c’est une opportunité idéale pour gagner des parts de marché.

Cependant, l’augmentation du trafic peut mettre à l’épreuve la performance des sites web, et se démarquer face à la concurrence reste un défi majeur. C’est là qu’une stratégie bien définie devient essentielle.

Prioriser la performance et la fiabilité du site web

L’une des premières étapes pour réussir pendant la saison des fêtes est de préparer votre site à un afflux massif de trafic. Tester la capacité de votre site web est essentiel, car un simple retard d’une seconde dans le temps de chargement peut réduire les conversions de 6 %.

Commencez par simuler des volumes élevés pour repérer les goulots d’étranglement. Optimisez vos serveurs, compressez les images et simplifiez votre code afin que votre site puisse gérer la pression. Une expérience utilisateur fluide est indispensable.

Créer des CTA percutants et engageants 

La saison des fêtes repose sur le sentiment d’urgence. Offres limitées, comptes à rebours et promotions exclusives encouragent les conversions. Il est essentiel de tester vos call-to-actions (CTAs) en A/B tests pour trouver les mots, le design et l’emplacement les plus efficaces.

Testez des phrases telles que « Offre à durée limitée », « Deal exclusif Black Friday » ou « Achetez maintenant avant qu’il ne soit trop tard ». L’objectif est de créer un sentiment de FOMO/d’urgence qui pousse les clients à agir rapidement.

La personnalisation est essentielle

Les consommateurs s’attendent à une expérience d’achat personnalisée, surtout pendant les fêtes. Adapter vos contenus et offres en fonction des utilisateurs peut considérablement augmenter l’engagement et les conversions. Utilisez les interactions passées, le comportement de navigation et l’historique d’achats pour proposer des recommandations et des offres personnalisées.

Par exemple, si un client achète fréquemment des gadgets technologiques, mettez en avant vos dernières promotions d’électronique dans vos campagnes d’emailing et recommandations sur site. Nous recommandons vivement l’utilisation de contenus dynamiques qui s’ajustent selon le comportement de l’utilisateur.

Optimisez l’expérience mobile

Plus de la moitié des transactions e-commerce se font désormais sur mobile, rendant l’optimisation de l’expérience mobile essentielle. Une expérience fluide peut faire la différence entre une vente réussie et un panier abandonné.

Assurez-vous que votre site est parfaitement adapté aux mobiles, avec une navigation intuitive, des temps de chargement rapides et un processus de checkout simplifié. Testez soigneusement votre site mobile, en mettant l’accent sur l’expérience utilisateur du début à la fin, et réalisez des A/B tests spécifiques au mobile pour identifier et corriger les points de friction.

Exploitez la preuve sociale

La preuve sociale est un atout puissant pour l’e-commerce, particulièrement durant la saison des fêtes. Les avis clients, notes et contenus générés par les utilisateurs peuvent grandement influencer les décisions d’achat.

Envisagez de mettre en avant les avis récents de vos clients sur vos pages produits ou d’ajouter une section « Tendances actuelles » pour présenter les articles populaires. La preuve sociale renforce la confiance et peut inciter les acheteurs hésitants à passer à l’achat.

Expérimentez les stratégies de tarification

Le prix joue un rôle central durant la saison des fêtes. Utiliser des stratégies comme la tarification dynamique, les ventes flash, et les offres groupées peut encourager les clients à acheter davantage. Les A/B tests sur les stratégies de prix permettent de comprendre ce qui résonne le mieux avec votre audience.

Par exemple, vous pouvez tester une offre « 1 acheté, 1 offert » face à une réduction de 25 % pour voir laquelle génère le plus de conversions. L’important est de rester flexible et prêt à expérimenter jusqu’à trouver le message idéal pour votre public.

Utilisez l’email marketing pour augmenter vos conversions

L’email marketing reste l’un des canaux les plus efficaces pour stimuler les ventes pendant les fêtes. Une campagne bien conçue permet de garder votre marque en tête et d’encourager les achats répétés. Segmentez votre liste de contacts pour offrir des promotions personnalisées à différents groupes.

Testez les objets, horaires d’envoi et contenu des emails pour maximiser les taux d’ouverture et de conversion. Pensez à envoyer des rappels pour les paniers abandonnés et des offres exclusives en avant-première à vos clients les plus fidèles.

Simplifiez votre processus de paiement

L’abandon de panier est un défi majeur pendant la saison des fêtes, avec de nombreux clients qui quittent le site au moment du paiement. Pour y remédier, veillez à ce que celui-ci soit le plus fluide et simple possible.

Réduisez le nombre d’étapes nécessaires pour finaliser un achat, proposez plusieurs options de paiement et fournissez des informations claires sur la livraison. Testez des solutions comme le paiement en un clic pour voir si cela réduit les taux d’abandon de panier.

Investissez dans les campagnes de retargeting

Le retargeting est un outil puissant pour réengager les visiteurs qui ont montré de l’intérêt pour vos produits sans finaliser leur achat. Pendant la saison des fêtes, le retargeting peut vous aider à récupérer des ventes perdues et à améliorer vos taux de conversion.

Mettez en place des campagnes de retargeting qui affichent des publicités personnalisées aux utilisateurs ayant visité votre site ou abandonné leur panier. Le timing est crucial : il est impératif de commencer vos campagnes tôt et d’augmenter leur fréquence à l’approche des fêtes.

Offrez la livraison gratuite et des retours simplifiés

Les frais de livraison et les politiques de retour peuvent influencer fortement les décisions d’achat, surtout pendant les fêtes. Proposer la livraison gratuite peut inciter les clients à finaliser leurs achats, tandis qu’une politique de retour simple et flexible réduit le risque éventuel lié à l’achat  en ligne.

Mettez en avant ces avantages sur votre site web et dans vos campagnes marketing. Testez différentes options pour voir comment elles affectent vos taux de conversion, et envisagez d’utiliser une barre de progression encourageant les commandes plus importantes en échange de la livraison gratuite.

Préparez la fidélisation post-fêtes

Si la saison des fêtes est propice à l’acquisition de nouveaux clients, c’est aussi une occasion de se concentrer sur leur fidélisation. Les clients acquis durant cette période peuvent devenir des acheteurs réguliers s’ils sont bien accompagnés.

Après les fêtes, envisagez de lancer des programmes de fidélité, d’offrir des remises exclusives pour les futurs achats, et d’envoyer des emails de remerciement personnalisés. Maintenir l’engagement avec vos clients au-delà des fêtes vous aidera à construire une fidélité à long terme.

Conclusion : préparez, testez et optimisez

La saison des fêtes en e-commerce est un marathon, pas un sprint. Pour réussir pleinement, il est essentiel de se préparer en amont, de tester rigoureusement et d’optimiser en continu. En mettant en œuvre les stratégies décrites dans ce blog et en exploitant les tests éprouvés de l’e-book d’AB Tasty « 30 Tests pour le Black Friday » , vous pouvez positionner votre entreprise pour réussir pendant cette période cruciale.

Restez agile, testez constamment, et prenez des décisions basées sur les données pour maximiser vos ventes durant les fêtes.

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A la fin de l’année 2023, près de 70% de la population mondiale utilise un smartphone. Nous sommes même de plus en plus nombreux à en posséder plus d’un, à tel point que le nombre d’abonnements mobiles dans le monde, estimé à 7 milliards en 2024 ( avec une prévision de 8 milliards d’ici 2028), a dépassé le nombre de smartphones utilisés.

Les smartphones ont aussi révolutionné la manière dont on échange avec les marques, en rapprochant l’inspiration (contenu inspirant créé sur les réseaux sociaux) de l’interaction (clics, likes, voire même acte d’achat).

Le trafic des sites web mobiles a atteint un pic de 59% en 2022 avant de se stabiliser à 54% en 2023.

Cependant, les taux de conversion mobile ne suivent pas le rythme. Les taux de conversion sur desktop et tablette sont respectivement de 3,1% et 2,8%, tandis que ceux sur smartphone n’atteignent que 2,3%.

Une question se pose alors : pourquoi cet écart ?

Dans notre e-book, « Optimisation mobile: 5 tips pour transformer son parcours client et booster ses conversions, » nous analysons le comportement du consommateur, les tendances de l’industrie et les tests d’optimisation mobile réalisés par nos clients AB Tasty. Découvrez comment les smartphones influencent le parcours client et explorez des stratégies pour optimiser l’expérience utilisateur et maximiser les conversions.

Parmi les sujets abordés dans cet ebook:

• Les smartphones et le parcours client
• Optimiser la vitesse de chargement
• Respecter la Thumb Zone
• Maximiser l’espace disponible
• Optimiser les CTAs
• Simplifier les étapes du parcours client

74% de la Gen Z déclarent qu’ils utilisent plus souvent des appareils mobiles pour effectuer leurs achats en ligne

Téléchargez dès à présent votre copie de notre e-book « Optimisation mobile: 5 tips pour transformer son parcours client et booster ses conversions » et transformez votre stratégie mobile !

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Participez à notre prochain webinar et plongez dans l’univers de campagnes CRO exclusives. Saurez-vous deviner lesquelles ont cartonné et lesquelles ont fait un flop ?

Chez AB Tasty et Welyft, nous mettons en lumière nos clients, que leurs campagnes soient un franc « top » ou un véritable « flop ». L’important, ce sont les learnings avec lesquels on repart.

Rejoignez-nous pour cet événement exclusif le 10 décembre prochain à 11h30, co-organisé avec notre partenaire Welyft, expert dans le développement de stratégies CRO.

Au programme :

• des campagnes CRO menées par des marques incontournables comme Domitys, les enseignes Bricolage du groupement des Mousquetaires et bien d’autres encore.
• un moment amusant et instructif, lors duquel nous vous proposons de voter pour la variation que vous pensez gagnante.
• le dévoilement des résultats et les learnings à tirer pour chacune de ces campagnes.
• des best-practices et cas d’usages activables dès maintenant pour votre propre stratégie CRO.

À vous de voter pour découvrir les résultats et les insights cachés derrière chaque campagne : êtes-vous prêt à relever le défi ?

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Nous avons souvent discuté de la complexité de la compréhension des données pour alimenter votre programme d’expérimentation. Lorsque les entreprises ont affaire à d’énormes datasets, elles doivent trouver un moyen agile et efficace de permettre à ces informations d’enrichir leurs performances de test et d’identifier des modèles, des tendances et des idées.

Aller plus loin avec l’analyse des données

Google BigQuery est une solution d’hébergement de données cloud entièrement gérée, qui permet de stocker et d’analyser rapidement de grandes quantités de données. Cette plateforme serverless est hautement scalable, conçue pour aider les entreprises à analyser de vastes datasets afin de prendre des décisions éclairées.

Avec Google BigQuery, les utilisateurs peuvent exécuter sans effort des requêtes complexes SQL, en tirant parti de ses capacités intégrées de machine learning.

Cette intégration à la plateforme d’optimisation de l’expérience d’AB Tasty signifie que les clients disposant de grands datasets peuvent utiliser BigQuery pour stocker et analyser de grands volumes de données de test. En exploitant les capacités de BigQuery, vous pouvez rationaliser les processus d’analyse des données, accélérer les cycles d’expérimentation et favoriser l’innovation de manière plus efficace.

Voici quelques-uns des nombreux avantages de l’intégration de Google BigQuery à AB Tasty pour vous aider à mieux tester :

• BigQuery comme source de données

Avec l’intégration BigQuery, des données spécifiques d’AB Tasty peuvent être envoyées régulièrement à votre set BigQuery. Chaque tâche de collecte de données a un nom, une requête SQL pour obtenir ce dont vous avez besoin, et une fréquence de récupération des données. Ces informations permettent d’élaborer des publicités et des messages super ciblés, ce qui permet d’atteindre plus facilement les bonnes personnes.

• Stockage centralisé des données d’AB Tasty

L’intégration d’AB Tasty et de BigQuery simplifie également l’analyse des campagnes en éliminant le besoin d’outils BI ou SQL. Leur tableau de bord affiche une comparaison claire des métriques sur une seule page, ce qui améliore l’efficacité. Vous pouvez exploiter BigQuery pour l’analyse des expériences sans dupliquer le reporting dans AB Tasty, en tirant le meilleur des deux plateformes. Incorporez des métriques et des segments complexes en interrogeant notre ensemble de données d’événements enrichies et reliez les données d’événements à des données business provenant d’autres plateformes. Qu’il s’agisse d’expérimentation web ou de feature experimentation, cela signifie des expériences plus précises et scalable pour booster la croissance de l’entreprise.

• Machine learning

BigQuery peut également être utilisé pour le machine learning dans le cadre de programmes d’expérimentation, ce qui vous aide à prévoir les résultats et à mieux comprendre vos objectifs. BigQuery vous offre une analyse prédictive pilotée par l’IA pour développer des campagnes multicanal personnalisées, sans complexité ni incertitude en matière d’attribution. Accédez à des segments qui s’adaptent dynamiquement au comportement des clients en temps réel, débloquant ainsi des stratégies marketing flexibles, personnalisées et basées sur les données pour alimenter vos expériences.

• Segmentation améliorée et vision globale

La capacité de BigQuery à comprendre le comportement signifie que vous pouvez mieux segmenter. La segmentation des données permet de classer les utilisateurs en fonction de divers attributs ou de leur comportement. Grâce aux données envoyées à BigQuery par les expériences, vous pouvez créer un contenu personnalisé ou des fonctionnalités adaptées à des groupes d’utilisateurs spécifiques, ce qui permet d’optimiser les taux d’engagement et de conversion.

Enfin, l’avantage majeur de cette intégration est d’obtenir des rapports communs – des rapports entièrement automatisés et exploitables sur l’expérimentation, ainsi que la possibilité d’alimenter les données à partir d’autres sources pour obtenir une vue d’ensemble.

Un partenariat continu

Cette intégration intervient après que Google ait nommé AB Tasty partenaire officiel de Google Cloud l’année dernière, nous rendant disponibles sur Google Cloud Marketplace pour rationaliser les transactions sur la marketplace. Nous sommes également entièrement intégrés à Google Analytics 4 et nous avons été ravis d’être désignés comme l’un des fournisseurs privilégié de Google pour l’expérimentation après la fin de Google Optimize.

Nous continuons à travailler en étroite collaboration avec le géant de la technologie pour aider nos clients à toujours se développer, vous pouvez en savoir plus sur cette intégration ici.

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En effet, le coût d’une mauvaise expérience client est lourd. Selon une enquête de PWC, un tiers des consommateurs cesseraient d’utiliser une marque qu’ils aiment après une seule interaction négative.

Dans cet article, nous examinons certains défis courants auxquels les entreprises sont confrontées en matière d’EXO, ainsi que des stratégies pour les surmonter, notamment des conseils pratiques pour améliorer l’expérience client digital. En mettant en œuvre ces stratégies, vous pouvez vous assurer que votre entreprise adopte une approche centrée sur le client afin d’optimiser l’expérience client et de renforcer la fidélité à la marque.

Que signifie l’optimisation de l’expérience client ?

L’optimisation de l’expérience client désigne tout ce que votre entreprise fait pour améliorer l’expérience client à chaque point de contact de son parcours. Il s’agit de comprendre en profondeur les besoins et les préférences de vos clients et de tirer parti de ces informations pour élaborer des stratégies visant à améliorer leurs interactions avec votre marque.

Dans le paysage digital actuel, les clients sont submergés de choix dans la plupart des catégories de produits et de services. Par conséquent, si vous ne parvenez pas à leur offrir une expérience positive, ils se tourneront tout simplement vers une marque concurrente. Les stratégies EXO sont conçues pour maintenir la satisfaction et l’engagement des clients, renforcer la fidélité à la marque et réduire le taux de désabonnement.

Avec EXO, il est essentiel d’offrir une expérience qui dépasse les attentes des clients et leur fournit une expérience transparente à travers tous les points de contact et canaux, y compris les sites web, les applications mobiles, les réseaux sociaux et les emails.

Pourquoi l’optimisation de l’expérience client est importante pour la croissance des entreprises

Tout d’abord, l’EXO fluidifie le parcours du client jusqu’à l’achat. Offrir aux clients un parcours fluide et agréable qui leur permet d’obtenir facilement les informations dont ils ont besoin pour prendre leur décision d’achat augmente la probabilité d’une transaction réussie.

L’optimisation de l’expérience client est également un moyen idéal pour favoriser la fidélisation. Les clients qui vivent une expérience de qualité avec votre marque sont plus susceptibles de devenir des acheteurs réguliers. En fait, une étude de Deloitte montre qu’une expérience client de haute qualité fait qu’un client est 2,7 fois plus susceptible de continuer à acheter auprès d’une entreprise qu’une expérience médiocre. Non seulement les clients sont susceptibles de revenir, mais ils sont également prêts à payer jusqu’à 16 % de plus pour une expérience optimisée, en fonction de la catégorie de produits.

Les expériences positives déclenchent également le bouche à oreille, ce qui renforce la réputation de votre marque. Les recommandations n’entraînent pas les mêmes coûts d’acquisition que les méthodes de marketing traditionnelles, ce qui fait de l’EXO un moyen relativement rentable de stimuler les ventes et d’élargir votre clientèle.

Défis et solutions en matière d’optimisation de l’expérience client

Nous sommes conscients que certains défis associés à l’EXO peuvent vous empêcher d’offrir la meilleure expérience possible à vos clients. Voici quelques stratégies pour relever ces défis.

Rassembler les bonnes données pour obtenir des mesures précises

Grâce aux différentes technologies disponibles, nous pouvons aujourd’hui accéder à une multitude de données sur les clients. Si elles sont interprétées et utilisées correctement, ces données offrent des perspectives inestimables sur l’amélioration de l’expérience client. Cependant, le volume de ces mesures peut entraîner une surcharge d’informations. Il est facile de se laisser distraire ou de se concentrer sur les mauvaises mesures, y compris les mesures pièges qui aboutissent à des conclusions erronées lorsqu’elles sont considérées de manière isolée. Certaines mesures, comme le coût des ventes ou les ventes croisées, n’offrent pas d’indications significatives sur l’EXO.

La solution consiste à donner la priorité aux indicateurs qui comptent. Par exemple :

• Satisfaction des clients (CSAT)
• Taux d’attrition
• Taux de rebond
• Taux de rétention client
• Taux de confiance, taux de conversion
• Analyse du parcours client
• Achats répétés
• Segmentation des clients
• Persona des acheteurs
• La valeur vie clients (CLV)
• Net Promoter Score (NPS)

N’oubliez pas que ces données peuvent se trouver dans différents services de votre entreprise, au-delà des équipes commerciales, marketing et service client. La compilation de ces données diverses est essentielle pour obtenir une image complète et précise de l’expérience client au sein de votre entreprise.

Élaborer la bonne hypothèse

L’expérimentation est un outil puissant pour offrir une expérience client idéale. Néanmoins, en choisissant au hasard les hypothèses à tester, on risque de passer à côté d’opportunités d’optimisation. Par exemple, le simple fait de changer l’emplacement du bouton de paiement en réponse à un faible taux de conversion peut ne pas résoudre le problème sous-jacent.

Une expérimentation efficace nécessite une approche réfléchie pour développer la bonne hypothèse à tester. La première étape consiste à identifier le véritable problème à résoudre. Vous pouvez ensuite formuler une hypothèse à tester pour découvrir la cause profonde du problème et identifier une solution concrète.

Cette deuxième étape nécessite une analyse critique de votre site actuel et des améliorations potentielles du point de vue des clients. La collecte de données, y compris les analyses web, les tests d’utilisateurs et les commentaires des clients, peut vous aider à orienter votre analyse. Vous devez également tenir compte de la psychologie du client. En vous mettant dans son état d’esprit, vous pourrez vous orienter vers des solutions potentielles.

Si nous reprenons l’exemple du bouton de paiement, le problème principal peut aller au-delà des taux de conversion et concerner une question plus spécifique : le taux élevé d’abandon de panier. Une hypothèse avec une solution potentielle à ce problème pourrait être la suivante : « De nombreux clients quittent le processus de paiement à l’étape 5. En réduisant le nombre d’étapes de notre processus de paiement, nous réduirons les taux d’abandon de panier. » L’élaboration de la bonne hypothèse est une étape cruciale dans l’optimisation de l’expérience client.

Les contraintes de ressources

Dans l’idéal, les entreprises disposeraient de ressources illimitées pour optimiser l’expérience client. Toutefois, dans la réalité, l’EXO est généralement en concurrence avec de nombreuses autres priorités de l’entreprise, qui se disputent toutes le temps et les ressources humaines et financières. Investir dans l’infrastructure et la technologie pour l’EXO peut s’avérer coûteux. Le recrutement et la rétention des talents possédant les compétences nécessaires pour implémenter des stratégies d’optimisation efficaces peuvent également s’avérer difficiles. La disponibilité des données est un autre problème courant, en particulier pour les entreprises dont le site web est peu fréquenté et qui estiment avoir besoin de plus d’informations pour l’optimisation.

La bonne nouvelle, c’est que vous pouvez adapter votre approche de l’EXO à la situation de votre entreprise. Vous pouvez notamment commencer par des initiatives à petite échelle et étendre vos efforts au fur et à mesure que vos stratégies d’optimisation gagnent du terrain ou que des ressources supplémentaires sont disponibles. Une autre option consiste à externaliser l’EXO en faisant appel aux services d’une agence spécialisée dans l’optimisation de l’expérience.

Il est également important de noter qu’un trafic élevé sur le site n’est pas une condition préalable à l’identification et à la mise en œuvre de stratégies EXO efficaces. Bien qu’un niveau de confiance de 95 % soit souvent cité comme le chiffre magique pour tirer des conclusions significatives de vos données, vous pouvez toujours optimiser des sites web moins fréquentés en abaissant le seuil. Une autre stratégie utile pour les sites web à faible trafic consiste à se concentrer sur l’optimisation du haut de l’entonnoir, où les opportunités d’EXO peuvent être plus nombreuses.

En savoir plus : Comment faire face à un faible trafic en CRO

Vision étroite du ROI

Lorsqu’une entreprise s’efforce d’améliorer ses résultats opérationnels, elle se concentre souvent sur le ( ROI ) retour sur investissement immédiat de l’expérimentation, parfois au détriment d’autres indicateurs importants. Bien que le revenu soit pertinent pour toute stratégie business, le fait de se concentrer uniquement sur les résultats financiers de l’EXO peut conduire à une prise de décision à court terme, mettant en péril la stratégie à long terme.

Donner la priorité au gain immédiat de revenus peut avoir un impact négatif sur l’expérience client. Cela rend presque impossible pour une organisation d’adopter une approche centrée sur le client, une exigence fondamentale pour l’EXO.

L’expérimentation n’est pas toujours clairement quantifiable. Les expériences sont généralement menées dans des contextes complexes et sont influencées par divers facteurs. Si la mesure du retour sur investissement peut être un critère d’évaluation du succès de vos stratégies d’EXO, elle ne doit jamais être le seul ou le principal. Au lieu de cela, concentrez-vous sur les impacts plus larges de l’expérimentation, comme sa contribution à une prise de décision plus éclairée et de meilleure qualité.

Ne pas savoir ce que veulent vos clients

Une approche centrée sur le client est essentielle pour offrir une expérience client optimale. Cela nécessite une compréhension approfondie de l’identité de vos clients, de leurs besoins et de leurs préférences, et de la manière dont ils interagissent avec votre entreprise. Sans ces informations, vous ne savez pas ce que vos clients veulent et quand ils le veulent. Il est impossible de répondre aux attentes des clients, et encore moins de les dépasser.

Les souhaits et les besoins des clients sont aussi divers que votre clientèle. Il peut s’agir d’un désir de personnalisation accrue, d’interactions en ligne fluides, de méthodes de paiement flexibles, d’un support client plus rapide, d’une meilleure tarification, d’une plus grande transparence ou d’une version mobile optimisée. Les attentes des clients évoluent également au fur et à mesure de leur parcours. Si vos stratégies EXO ne parviennent pas à s’aligner sur les désirs de vos clients au bon moment, elles ont peu de chances de réussir.

S’il existe plusieurs façons de découvrir les besoins et les souhaits des clients, l’une des méthodes les plus efficaces consiste à aller directement à la source. Recueillir les feedback des clients à chaque étape de leur parcours, par le biais d’enquêtes, de solutions de gestion des commentaires, de la voix des clients et d’entretiens avec les utilisateurs. Cela vous permettra d’adapter vos stratégies EXO et d’apporter à vos clients les améliorations qu’ils souhaitent vraiment.

Le manque d’outils d’optimisation de l’expérience client

La réussite de l’EXO repose sur des données de qualité permettant de connaître le parcours, les besoins et les préférences de vos clients. Pour y parvenir, vous avez besoin des bons outils pour collecter et analyser des données précises en temps réel sur plusieurs canaux.

Ces outils peuvent être :

• Des CRM pour suivre l’historique des comportements et des relations avec les clients
• Les logiciels d’enquête et de feedback client pour collecter des commentaires individuels afin d’obtenir des informations détaillées sur les attentes de vos clients.
• Des outils d’analyse du comportement pour interpréter les interactions de vos clients et identifier les possibilités d’amélioration de leur expérience.
• Des plateformes d’optimisation de l’expérience, comme AB Tasty, pour concevoir et proposer des expériences client omnicanales digitales par le biais de l’expérimentation.

Il est important d’examiner les besoins de votre stratégie EXO et les outils disponibles pour choisir ceux qui correspondent le mieux aux besoins de vos clients et de votre entreprise.

Comment améliorer l’expérience client digital

• Observer les tendances du parcours utilisateur

Une base de données solide vous permet d’observer et de comprendre le comportement des clients individuellement et d’identifier des tendances plus larges. Ces informations servent de boussole et guident vos efforts en matière d’EXO.

Les informations sur les clients peuvent révéler des points de friction communs. Par exemple, un terme fréquemment recherché peut mettre en évidence un sujet sur lequel les clients souhaitent obtenir davantage d’informations. Ces informations vous aident également à comprendre comment les utilisateurs interagissent avec votre site, quel est l’impact sur leur parcours et quelles sont les améliorations possibles. Y a-t-il une page particulière sur laquelle les clients passent beaucoup de temps ? Doivent-ils naviguer d’une page à l’autre pour trouver les informations dont ils ont besoin ?

Les modèles comportementaux révèlent également les préférences des clients, ce qui vous permet de personnaliser les points de contact dans leur parcours et d’identifier ce qui incite les clients à terminer leurs achats. Ces informations constituent une base solide pour développer des stratégies EXO et des hypothèses pour les tests A/B.

• Créer une cartographie du parcours pour comprendre le parcours des utilisateurs

L’EXO consiste à optimiser chaque interaction du client avec votre entreprise. L’un des pièges les plus fréquents à éviter lorsque l’on débute l’EXO est de l’aborder de manière étroite à partir d’un point de contact spécifique plutôt que de considérer l’ensemble du parcours client. Une approche holistique permet d’obtenir des informations plus pertinentes qui vous aident à gérer les causes profondes des expériences négatives ou neutres des clients.

Un bon moyen de comprendre votre flux d’utilisateurs et la manière dont il affecte l’expérience client est de créer une cartographie du parcours, en définissant chaque point de contact au cours du processus d’achat. Naviguez sur votre site web comme un client potentiel, en suivant systématiquement le parcours de l’utilisateur et en notant vos conclusions.

En vous mettant à la place du client, vous vous assurez de ne pas négliger les possibilités d’optimisation de l’expérience client. Cette approche peut également vous aider à donner la priorité aux mesures qui rendent le parcours de l’utilisateur sans friction, améliorant ainsi l’expérience du client et les performances de votre site.

• Élaborer une roadmap et définir des paramètres pour mesurer le succès

La liste des mesures EXO disponibles est sans fin. L’alignement de votre stratégie sur vos objectifs commerciaux nécessite une approche réfléchie d’implémentation. Pour ce faire, élaborez une roadmap décrivant vos objectifs, vos priorités et vos étapes.

Une roadmap bien structurée donne à votre équipe une orientation claire et des échéances, tout en guidant la prise de décision afin d’assurer le plus grand impact possible sur l’expérience client. Chacun comprend son rôle, ce qui garantit la responsabilisation dans l’exécution de votre stratégie EXO. Elle vous aide également à hiérarchiser les initiatives et à allouer les ressources nécessaires, y compris les outils EXO.

Dans votre roadmap, vous pouvez dresser la liste des mesures et des KPI spécifiques qui vous permettront de mesurer et de suivre vos progrès. Cela vous permet d’évaluer vos mesures EXO, de réajuster celles qui ne donnent pas de résultats et de vous appuyer sur celles qui sont particulièrement efficaces.

• Expérimentez et remettez en question vos expériences passées

Il est peu probable que vous parveniez à percer le secret de l’EXO dans votre organisation du premier coup. Vous devrez plutôt mener des expériences continues en utilisant différentes hypothèses pour trouver la bonne combinaison de stratégies qui fonctionne pour votre entreprise.

L’expérience client est évolutive et vos stratégies EXO doivent être tout aussi adaptables. Continuez à examiner vos expériences précédentes pour voir ce que vous pouvez en apprendre de plus, en particulier en ce qui concerne les préférences des clients. Ce processus vous permet d’identifier les nouvelles possibilités d’amélioration et d’affiner les mesures qui ont le plus d’impact pour offrir une expérience client optimale.

L’EXO centrée sur le client

Reconnaître que votre entreprise doit donner la priorité à l’expérience client n’est qu’un début. En comprenant la définition de l’expérience client, les défis courants en matière d’EXO et les stratégies pour les surmonter, vous disposez des outils nécessaires pour offrir une meilleure expérience client. En intégrant une philosophie centrée sur le client à vos stratégies EXO, vous renforcerez non seulement les relations avec vos clients actuels, mais vous cultiverez également une fidélité durable à votre marque.

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Comment la validation d’hypothèses à l’aide de données tangibles peut-elle réduire les risques et guider le développement du produit vers le succès business ? Ce webinar offre une source d’inspiration pour les leaders CRO et Produit qui aspirent à instaurer une culture du « Test and Learn » en continu et à optimiser les ressources grâce à des résultats mesurables.

Durant ce webinar nous reviendrons sur :

• L’orchestration de l’expérience digitale et l’organisation des équipes Produit et CRO
• Les compétences fondamentales à maîtriser au sein des équipes
• La méthodologie et le RACI de l’expérimentation

Vous n’êtes pas disponible ? Il vous suffit de vous inscrire et nous vous enverrons le replay.

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ba&sh fait partie du marché hautement concurrentiel de la mode. Pour se démarquer, la marque doit proposer une expérience utilisateur optimale sur son site web et tirer partie de toutes les options de navigation, dont celle via la barre de recherche.

IDEE DE TEST

ba&sh a décidé de tester un nouveau design de barre de recherche afin de la rendre plus visible, réduisant ainsi la frustration des utilisateurs et maximisant son utilisation. 

Pour cela, l’icône de “recherche” a été transformée en barre de recherche sur la longueur de la page. Le test a été mené en France et aux États-Unis.

RESULTATS

Cette hypothèse a porté ses fruits. L’utilisation de la barre de recherche a augmenté de façon remarquable : + 540% en France et + 268% aux États-Unis.

TAKEAWAY

Grâce à ce test rapide et facilement implémenté via l’outil AB Tasty, ba&sh a connu des résultats spectaculaires pour l’optimisation de cette zone de navigation stratégique et sur deux de ses marchés clés.

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