Test A/B des pages d'atterrissage | Weboptim

Tests A/B dans Google Analytics

Il y a de nombreux enseignements à tirer d'un test A/B.
Il peut être utilisé pour déterminer s'il convient de se concentrer sur un seul objectif de conversion ou d'en viser plusieurs. Il peut vous aider à déterminer les éléments de conception et les messages les plus convaincants pour votre public.

Avant de commencer le test, vous devez en définir l'objectif.

Sélection de la cible expérimentale

L'opportunité d'expériences pour le Comportement/Expériences se trouve sous les rubriques du menu.
Cliquez sur l'icône „créer une expérience” option.
Tout d'abord, nous devons nommer l'expérience.

A „objectif de l'expérience”Si vous choisissez l'option " Indicateur ", vous devez spécifier l'indicateur que vous voulez utiliser pour évaluer les résultats, comme Adsense, e-commerce, objectifs, utilisation du site, etc.

• si vous souhaitez améliorer les clics ou l'affichage, sélectionnez l'option Adsense Opportunité
• si l'objectif est d'augmenter les recettes ou le nombre de transactions, alors Commerce électronique
• si nous avons une cible prédéfinie, telle que la durée, la participation à un événement ou les clics, alors la fonction Objectifs est utilisée
• si vous souhaitez améliorer l'expérience de l'utilisateur ou prolonger la durée d'affichage de la page, vous pouvez utiliser la balise Utilisation du site web est le meilleur choix

Mise en place d'une expérience

Ici, nous pouvons définir la valeur „Kle pourcentage de chiffre d'affaires testé dans l'expérience”. Vous saurez ainsi combien de visiteurs verront la page de test et combien verront la page originale.

- Pour un résultat rapide, nous pouvons également ajouter des visiteurs.

- Toutefois, si l'expérience est risquée, ne donnez qu'un petit pourcentage.

Vous pouvez également activer une notification par e-mail pour le test.

A Paramètres avancés vous pouvez définir si le trafic doit être réparti de manière égale entre les variantes. Si l'option est désactivée, l'expérience suit le comportement par défaut, c'est-à-dire qu'elle modifie dynamiquement les variantes pour tenir compte du trafic.
Ici, vous pouvez entrer un autre „durée minimale de fonctionnement”3 jours, 1 semaine, 2 semaines.
Il est possible de „Seuil de fiabilité” à spécifier. Il s'agit du niveau minimum qui doit être atteint pour déterminer le gagnant. Plus le seuil est élevé, plus nous pouvons être sûrs que la page déclarée gagnante par Google Analytics est bien meilleure que l'autre.

Pour accompagner ledéfinir le code rlet

L'étape suivante consiste à spécifier la page d'origine et la page de test. Il suffit de saisir l'URL. Vérifiez les aperçus de la page pour vous assurer que vous avez saisi la bonne URL.
A prochaine étape pour obtenir le code.
Si le code de suivi GA est correctement installé sur le site web, un code d'expérience s'affichera dans la case.
Ce code est placé immédiatement après l'étiquette d'ouverture. Enregistrez et passez à l'étape suivante.

Voir et démarrer

Une fois le code ajouté, l'AG le valide et s'il trouve une erreur, il l'imprime.
Il arrive que vous ne trouviez pas le code. Dans ce cas, sautez l'étape de validation, mais seulement si vous êtes sûr que le code est correctement défini.

Vérification des résultats

À l'issue de l'expérience, Google Analytics annonce le gagnant sur la base des paramètres définis précédemment et du seuil de confiance.

Cela semble simple. Mais cela fonctionne-t-il ?
Google Analytics est un outil gratuit très facile à configurer.
Il y a un inconvénient : Il ne prend pas en charge les tests multivariés, qui sont une méthode de test bien connue. Il ne peut pas non plus être utilisé pour tester des campagnes de courrier électronique. Mais il reste le meilleur choix pour réaliser des tests A/B.

Quelques lignes directrices

Exécuter un seul test à la fois
Tester plus d'une chose à la fois peut brouiller les résultats. Si vous effectuez un test A/B sur une campagne de courrier électronique qui dirige les utilisateurs directement vers la page de destination en même temps que vous effectuez un test A/B sur cette dernière, les résultats peuvent être désordonnés. Comment savoir quel changement a provoqué l'augmentation ?

Tester une variable à la fois
Même principe que le précédent. Afin d'évaluer l'efficacité de 1-1 élément sur la page, nous devons séparer la variable dans le test A/B. Ne modifiez et ne testez qu'un seul élément à la fois.

Test A/B de l'ensemble de la „batterie”
Cela vaut certainement la peine de tester différentes couleurs de boutons ou de tons d'arrière-plan, mais vous devriez également envisager de tester l'ensemble de la page d'atterrissage, la version de l'appel à l'action. Au lieu de vous contenter de simples éléments de conception tels que le titre ou l'image, concevez deux pages d'atterrissage complètement différentes et testez-les l'une par rapport à l'autre. Ce type de test peut apporter les plus grandes améliorations.

Testons de petites modifications
Bien que nous pensions souvent que seuls des changements importants et révolutionnaires peuvent augmenter le nombre de prospects, les petits détails sont souvent tout aussi importants. Lors de l'élaboration de notre test, rappelez-vous que de petits changements, comme les images de la page de destination ou la couleur du bouton CTA, peuvent faire une grande différence. Ces types de changements sont généralement beaucoup plus faciles à mesurer que les changements plus importants.

Mesurez également la profondeur du canal, si possible.
Certes, le test A/B peut avoir un impact positif sur les taux de conversion de la page d'atterrissage, mais qu'en est-il des chiffres de vente ? Nous pourrions constater que la page de renvoi que nous avons convertie génère plus de ventes.

Décidez ce que vous voulez tester
De nombreuses variables peuvent être testées. Il n'est pas nécessaire de se limiter aux images ou au texte. Il peut s'agir de la conception, de la formulation ou de la mise en page. En fait, dans certains domaines, les tests peuvent ne pas être immédiatement reconnaissables. Par exemple, vous pouvez tester différents publics, différents moments, etc.

Diviser l'échantillon en groupes aléatoires
Pour obtenir des résultats concluants, il convient de tester au moins deux publics équivalents.

Test „en même temps”
Le timing joue un rôle majeur dans les résultats d'une campagne de marketing, qu'il s'agisse du moment de la journée, de la semaine ou du mois de l'année. Si vous effectuez le test A pendant un mois, puis le test B un mois plus tard, vous ne savez pas si le taux de réponse est le résultat d'un modèle différent ou d'un mois différent. Les tests A/B vous permettent d'effectuer deux variantes ou plus en même temps.

Décider du besoin avant de tester
Avant de commencer le test, réfléchissons aux résultats significatifs que nous attendons, suffisamment pour que le changement soit effectif.

Autres outils de test A/B

unbounce.com - Il vous permet de créer, de publier et de tester des pages d'atterrissage réactives sans aucune connaissance en HTML.

vwo.com - L'un des outils de test A/B les plus simples, vous pouvez modifier les titres, les boutons, les images ou d'autres éléments.

fivesecondtest.com - Le test des 5 secondes vous permet d'affiner les pages d'atterrissage et les éléments d'appel à l'action en déterminant ce que les gens retiennent de la conception après avoir consulté la page pendant 5 secondes.

convertir.com - Il permet de réaliser des tests A/B sur plusieurs domaines à l'aide d'outils de développement tels que jQuery, Javascript et CSS.

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