Le guide ultime des tests A/B pour le commerce électronique : stratégie, tactiques, outils, science des données et études de cas

Tout le monde dans l'espace en ligne a entendu l'expression « test fractionné A/B ». Mais de nombreux commerçants et détaillants hésitent à effectuer leurs propres tests.

Ils ne savent pas comment coordonner toutes les différentes parties du processus de test fractionné, du brainstorming à la sélection de logiciels en passant par l'analyse des résultats.

Et bien que les tests fractionnés A/B ne soient pas aussi faciles que la plupart des gens le pensent, ils sont loin d'être difficiles. Passer du temps à mettre en œuvre des processus de test fractionné A/B bien structurés et testés sera extrêmement positif pour votre boutique en ligne.

Dans ce guide, vous recevrez une formule simple pour effectuer des tests fractionnés. Vous découvrirez également les erreurs courantes, verrez des études de cas réels et recevrez des conseils pratiques et spécifiques sur les éléments sur site et hors site à tester.

Ce que vous trouverez dans cet article :

Qu'est-ce que le test A/B ?
Comment faire des tests A/B : un aperçu
1. Analyse
2. Recommandations
3. Prototype et conception
4. Coder et tester
5. Résultats
Comment calculer la taille de votre échantillon de test fractionné A/B
Quels éléments de la page produit devriez-vous fractionner le test ?
Top 11 des erreurs de test fractionné A/B du commerce électronique à éviter
Un examen des meilleurs outils de test fractionné A/B pour le commerce électronique
Exemples d'études de cas de test A/B de commerce électronique
1. Budapester
2. Réservé
3. 4F
Conclusion

Commençons!

Qu'est-ce que le test A/B ?

Les tests A/B consistent à générer du trafic vers deux éléments de contenu différents - comme des publicités, des e-mails, des pages Web, etc. - pour voir lequel est le plus performant. Souvent, la seule différence entre les sujets de test est un seul élément tel qu'un titre, un CTA (Call to Action), une image, une copie, etc. Alternativement, les tests fractionnés peuvent être entre deux types de contenu complètement différents, tels que Facebook des publicités, des e-mails marketing ou même des entonnoirs de vente entiers.

Alors, que représentent généralement les variantes « A » et « B » dans les tests A/B ? Chaque fois que vous exécutez un test, vous avez besoin d'un ensemble de résultats « au niveau du sol » ou de « contrôle ». « A » comprend généralement vos résultats actuels ou la première itération de votre variante de test. « B » est la variation à laquelle vous comparerez les résultats de « A ».

Un exemple générique de test A/B. (La source)
Disons par exemple qu'une page produit reçoit plusieurs centaines de visiteurs par jour. Vous décidez d'effectuer un test fractionné dans lequel vous ajoutez une notification concernant la livraison le lendemain à côté du bouton « Ajouter au panier ». Ainsi, à l'aide de votre logiciel de test A/B, vous créez une page similaire et répartissez le trafic de manière égale entre les deux pages et mesurez les résultats. La page actuelle est le sujet de test « A ». La variante est le sujet de test « B ».

Alternativement, vous vous préparez peut-être pour une campagne promotionnelle par e-mail dans laquelle vous dirigez vos abonnés vers une page de destination pour participer à un cadeau gratuit. Vous avez créé deux pages de destination – « A » et « B » – mais vous voulez voir laquelle attire le plus de participants. Encore une fois, en utilisant votre logiciel de test fractionné, vous dirigez la moitié du trafic de courrier électronique vers la page « A » et l'autre moitié vers la page « B ». Même si vous n'avez pas encore de résultats, « A » est la page de contrôle et « B » est le challenger.

Les « tests multivariés » fonctionnent sur le même principe, mais impliquent de tester des variantes qui incluent plusieurs modifications. L'objectif est de déterminer quelle combinaison de variables fonctionne le mieux. Dans un split-test A/B, par exemple, vous pouvez tester un bouton CTA vert contre un bouton rouge. Dans un test à plusieurs variables, vous pouvez modifier à la fois la couleur et le texte du CTA. Dans un test avec deux modifications sur la page, cela créerait quatre variantes :

1. couleur un et texte un,
2. couleur un et texte deux,
3. couleur deux et texte un,
4. et la couleur deux et le texte deux.

L'avantage des tests multivariés est qu'ils éliminent le besoin d'exécuter de nombreux tests fractionnés les uns après les autres. L'inconvénient est qu'il nécessite beaucoup de trafic.

Comment faire des tests A/B : un aperçu

Examinons une formule de base pour effectuer des tests fractionnés A/B. Ne vous inquiétez pas trop de l'aspect technique des tests A/B à ce stade. Il existe une gamme d'outils disponibles pour rationaliser et automatiser tout, de la création de pages à l'interprétation des résultats, et nous vous présenterons les meilleures applications et solutions dans un instant.

Les tests fractionnés A/B sont généralement effectués sur site ou hors site. Les tests sur site couvrent des éléments tels que les pages de produits, les pages de destination, les formulaires de paiement, etc. Des tests sur site peuvent également être effectués sur les pages d'une application - si, par exemple, vous disposez d'une application de shopping mobile ou d'un programme de fidélité. Fondamentalement, les « tests sur site » concernent toute page de votre site qui a un objectif singulier et un CTA principal correspondant.

Les tests hors site concernent les variantes d'annonces (en particulier les annonces payantes), les e-mails, les publications sur les réseaux sociaux, les notifications push, etc.

Il est essentiel d' exécuter des tests en même temps avec le même échantillon de trafic. Le trafic et la période de temps constituent les deux plus grandes variables qui peuvent fausser les résultats. Il n'y a absolument aucun avantage, par exemple, à comparer les résultats de deux variantes si l'une a été testée à Halloween et l'autre à la fête des mères.

Utilisez le processus suivant pour structurer vos propres tests A/B :

1. Analyse

À cette étape, vous déterminez vos objectifs et hiérarchisez les éléments de la page à tester en deux parties.

Les objectifs seront centrés sur l'amélioration de vos mesures de conversion clés et les « conversions » peuvent être des clics, des inscriptions ou des ventes. Vous pouvez même opter pour des mesures de réussite « plus larges » comme l'engagement ou la portée, en particulier lors du test des publicités. Quel que soit le cas, vous avez besoin d'une métrique claire pour mesurer le succès ou l'échec relatif des variantes.

Une fois que vous avez défini des objectifs, vous pouvez rechercher et hiérarchiser les tests à exécuter. Vous devez rechercher les modèles de page (pages de produits, pages de catégories, formulaires de paiement, etc.) qui sont les plus importants pour vos objectifs, puis déterminer ceux qui ont le plus grand potentiel d'amélioration. Regardez les pages avec des taux de rebond élevés, des conversions inhabituellement faibles, un faible engagement, un taux d'abandon élevé, etc.

Une fois que vous avez identifié les pages à la fois importantes et potentielles, vous devez les classer en fonction de la facilité avec laquelle vous pouvez effectuer des tests. Il est préférable, en particulier lors de la mise en œuvre d'une nouvelle stratégie, d'opter pour le fruit le plus bas, de passer à des tests plus complexes à mesure que vous acquérez plus de données. Cette méthodologie offrira les meilleurs rendements sur la plus courte période de temps.

L'élément de test que vous avez choisi peut être une incitation à l'action, un titre dans un texte publicitaire, une image sur une page de destination, une ligne d'objet dans un e-mail ou une publication sur les réseaux sociaux annonçant une remise. La chose essentielle à retenir est que les sujets de test doivent généralement constituer un élément, tout le reste restant le même. L'exception à cette règle est lorsque vous testez deux variantes distinctes, telles que des pages de destination ou des entonnoirs de vente composés d'e-mails et de pages uniques.

2. Recommandations

Après avoir identifié les tests que vous souhaitez exécuter, vous devez réfléchir aux variations et formuler des hypothèses.

Posez la question : « Quels changements pourraient conduire à de meilleurs résultats pour les pages et pourquoi ? »

Une hypothèse est une évaluation des raisons pour lesquelles une page ou un élément ne fonctionne pas aussi bien qu'il le pourrait et comment vous pourriez l'améliorer. Lorsque vous exécutez un test A/B, vous testez essentiellement une hypothèse.

Vous pourriez en conclure, par exemple, que les CTA de votre page produit actuelle ne se démarquent pas assez et que les visiteurs ont du mal à les trouver. La façon de résoudre ce problème serait d'utiliser une couleur plus vive pour le bouton CTA.

La meilleure façon de formuler des hypothèses est d'utiliser le modèle simple suivant : Si…, alors…, parce que….

Regardons un exemple :

Si des informations sur faible stock est ajouté aux pages de produit à côté du CTA, l'add-to-cart taux (et donc le taux de conversion) augmentera, parce que les éléments de renforcement des visiteurs urgence invite à prendre des mesures.

3. Prototype et conception

Après avoir formulé des hypothèses, de nombreuses personnes se lancent et commencent à organiser le test. Mais il est essentiel de bien réfléchir et de vérifier les différentes options de conception, en s'assurant que toute l'équipe est à bord et que toutes les idées sont prises en compte.

Vous devriez commencer par créer des wireframes lâches des changements proposés, en réfléchissant à autant de possibilités que possible. Après avoir vérifié ceux qui semblent les plus prometteurs, vous pouvez créer des prototypes complets à des fins de mise en œuvre.

4. Coder et tester

Commencez par calculer la taille de votre échantillon. Votre « taille d'échantillon » est la quantité de trafic dont vous avez besoin pour affirmer de manière concluante que les différences de résultats ne sont pas dues au hasard. Nous abordons ce sujet en profondeur dans la section suivante. Si vous ne générez pas actuellement des niveaux élevés de trafic vers une page spécifique ou si votre site est en phase de développement, vous pouvez toujours acheter du trafic. De nombreux services existent à cet effet.

Ensuite, une fois les bases en place, vous pouvez sélectionner les bons outils et commencer le test. Différents outils répondent à différents besoins de test. Pour les éléments de page individuels, un simple éditeur Web suffit. Pour des tests fractionnés plus complexes, tels qu'une comparaison de différents entonnoirs de vente, des outils sophistiqués peuvent être nécessaires. Un logiciel dédié est également disponible pour le marketing par e-mail et les campagnes publicitaires.

Si vous disposez d'une équipe de développement dédiée à la mise en œuvre du code sur site, les conceptions que vous avez créées à l'étape précédente s'avéreront inestimables ici.

5. Résultats

Une fois le test terminé, vous pouvez évaluer les résultats et formuler de nouveaux tests fractionnés. L'évaluation a deux objectifs : déterminer un gagnant et générer de nouvelles idées pour les tests futurs. Parfois, les résultats ne seront pas concluants, ce qui vous obligera à réviser ou à abandonner vos hypothèses initiales. Dans d'autres cas, les résultats seront si importants qu'ils déclencheront des tests similaires sur d'autres pages connexes ou essayeront des variantes encore plus avancées de votre modification d'origine.

Il est préférable d'effectuer des tests fractionnés dans le cadre d'une stratégie à plus long terme. Vous devriez viser à faire beaucoup de petits changements sur plusieurs semaines et plusieurs mois. Tous ces changements contribueront à améliorer considérablement et constamment votre taux de conversion global.

Comment calculer la taille de votre échantillon de test fractionné A/B

Le calcul de la taille minimale de votre échantillon est relativement facile une fois que vous comprenez les concepts sous-jacents.

Voici quelques termes que vous devez connaître :

• Conversion de référence – Le taux de conversion de votre page actuelle.
• Effet détectable minimum – L'effet détectable minimum est le pourcentage de changement minimum par rapport au taux de conversion de base qui vous enthousiasme : il peut être de 2 %, 3 %, 5 % ou 10 %. Dans les tests A/B, il devrait rarement être supérieur à 10 %. Bien sûr, les petites augmentations sont plus faciles à réaliser mais plus difficiles à prouver car vous aurez besoin de plus d'utilisateurs. D'un autre côté, des augmentations plus importantes sont plus faciles à prouver avec moins d'utilisateurs. Mais il est généralement difficile de trouver une idée de test qui va avoir un impact aussi profond.
• Signification statistique – La signification statistique est le degré auquel vous êtes « sûr » de vos résultats. Dans un environnement de commerce électronique, vous devez viser une signification statistique de 80 à 95 %.
• Niveau de signification – Le niveau de signification est l' inverse de la signification statistique. Un niveau de signification de 5 %, par exemple, signifie qu'il y a 5 % de chances que les résultats soient dus au hasard. Un niveau de signification de 5 à 20 % est normal.
• Puissance statistique – Souvent mise à l'écart par les testeurs fractionnés A/B, la « puissance statistique » est le pourcentage qui décrit la probabilité qu'un test trouve l'effet détectable minimum, en supposant qu'il existe. Par exemple, disons que vous définissez l'effet détectable minimum à 5 % et la puissance statistique à 80 % et, à la fin du test, votre version alternative ne gagne pas. Vous avez 80% de certitude que la version perdante n'est pas meilleure de 5% ou plus.

Utilisez cette calculatrice d'Evan Miller pour calculer votre échantillon minimum et lisez cet article sur la signification statistique si vous voulez en savoir plus

Quels éléments de la page produit devriez-vous fractionner le test ?

Les pages de produits correspondent parfaitement aux critères de sélection des candidats aux tests. Elles font partie des pages les plus importantes et les plus fréquentées d'un site de commerce électronique. Ils sont également faciles à diviser.

Voici quelques-uns des éléments de la page produit qui peuvent avoir le plus d'effet sur les conversions :

• Titre – Le titre est la première chose que les clients voient lorsqu'ils arrivent sur une page de produit. Il identifie l'article et le distingue des autres produits. Vous pouvez expérimenter en incluant (ou en excluant) des noms de marque, des fonctionnalités clés et des USP, et en échantillonnant différentes versions du nom de produit générique.
• Images – Les images de produits peuvent affecter considérablement les conversions. En particulier, l'image du produit phare – celle que les clients voient en premier avant de faire défiler les images suivantes – a beaucoup de poids. Exécutez différentes variantes de cette image pour voir laquelle les clients trouvent la plus attrayante.
• Description – Les descriptions persuasives obligent les clients à cliquer sur le CTA principal. Expérimenter avec des descriptions en ajoutant des éléments persuasifs à votre copie peut donner des résultats intéressants. Pensez à citer des récompenses, des mentions dans les médias, des mentions de célébrités, des critiques remarquables, etc.
• Prix – Pratiquement chaque visiteur d'une page examinera le prix. De nombreux changements peuvent être testés, y compris la couleur, la taille, l'emplacement et toute information incluse immédiatement à côté du prix - comme le prix barré d'origine avant les remises ou une date limite pour un prix promotionnel.
• Options de fonctionnalités – Souvent, les visiteurs devront sélectionner les caractéristiques de l'article comme la couleur et la taille avant d'acheter. Si ces options ne sont pas claires ou difficiles à utiliser, cela peut créer beaucoup de frictions pour les acheteurs. Des niveaux de stock ambigus peuvent également conduire à l'incertitude.
• Informations de livraison – Le temps et le coût d' expédition sont un autre facteur important dans le processus de prise de décision. Vous pouvez éliminer le doute en affichant correctement les informations de livraison, et même augmenter la volonté d'acheter en affichant bien en évidence la livraison gratuite, le jour même ou le lendemain.
• CTA - C'est un gros problème. Trois caractéristiques sont les plus importantes en ce qui concerne les CTA : la forme, la taille et la couleur. Les CTA doivent se démarquer des autres éléments de la page et être faciles à cliquer, en particulier sur mobile.
• Note par étoiles – Les acheteurs en ligne adorent les avis. Envisagez de tester des variantes d'une note affichée sous votre titre et facilitez la navigation des clients dans la section des pages de produits dédiée aux avis.
• Fonctionnalités de création d' urgence - Les éléments de création d'urgence - tels que les comptes à rebours, la livraison limitée dans le temps, les remises spéciales, etc. - peuvent considérablement augmenter les conversions d'une page. En savoir plus sur la création d'urgence sur les pages de produits.

Si vous souhaitez voir quelques exemples de pages de produits les plus performantes, ainsi que des idées sur la façon d'augmenter les conversions, consultez notre article sur le sujet.

Si vous recherchez d'autres sources d'inspiration pour les tests, nous avons rédigé la liste de contrôle d'optimisation du commerce électronique la plus complète disponible sur le Web (ou n'importe où, d'ailleurs). Téléchargez-le gratuitement dès maintenant!

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Top 11 des erreurs de test fractionné A/B du commerce électronique à éviter »

Lorsqu'ils ne sont pas effectués correctement, les tests fractionnés peuvent être une perte de temps et d'argent colossale.

Évitez de commettre les erreurs suivantes :

1. Pages de test fractionné qui n'affectent pas les conversions - Il n'y a aucune utilité à des pages de test fractionné qui n'affectent pas les conversions de manière significative. Avec un temps et des ressources limités, il est crucial de rechercher et de hiérarchiser les meilleurs candidats pour les tests.
2. Test fractionné de plusieurs éléments dans un seul test – Si vous exécutez des tests avec plusieurs éléments, vous n'avez aucun moyen de savoir quelles variations sont responsables des résultats positifs. Cela affecte négativement votre capacité à formuler des hypothèses à l'avenir et est également susceptible de conduire à des résultats moins qu'optimaux pour les pages sur lesquelles vous avez effectué les tests.
3. En utilisant une petite taille d'échantillon - Si vous n'adhérez pas à une bonne science des données - en calculant une taille d'échantillon avec une signification statistique comprise entre 80 % et 95 % - vos résultats ne seront pas concluants. À long terme, cela entraînera plus que probablement des changements négligeables dans vos objectifs.
4. « Emprunter » toutes vos idées de test – La recherche de concurrents et l'utilisation d'études de cas pour éclairer vos hypothèses sont une bonne pratique. C'est une erreur lorsque vous ne générez que des idées de test à partir d'eux. Bon nombre de vos meilleurs résultats proviendront probablement de tests que vos concurrents n'ont pas effectués.
5. Tests fractionnés sporadiques – Comme le dit le vieil adage : les tests fractionnés sont pour la vie, pas seulement pour Noël. Pour les gains de conversion les plus importants, et pour une stratégie capable de s'adapter à l'évolution du comportement des consommateurs, les tests doivent être menés de manière pérenne sur le long terme.
6. Manque de séparation entre les processus de conception et de développement – Il devrait y avoir une distinction claire entre les tâches lorsqu'il s'agit de réfléchir aux idées (conception) et de les mettre en œuvre (développement et codage). Souvent, les détaillants confondront ces rôles, ce qui entraînera un brainstorming inefficace ou une mise en œuvre de mauvaise qualité. Même si une seule personne est responsable des deux emplois, il est essentiel de s'assurer qu'elle possède les compétences appropriées.
7. Fonder des hypothèses sur des intuitions et des hypothèses – Chaque équipe de test fractionné aura un ensemble d'hypothèses sur ce qui constitue une « bonne idée de test ». Mais il est important d'être aussi ouvert d'esprit que possible et de créer des hypothèses qui peuvent sembler contre-intuitives. Le but du test fractionné est d'identifier les changements originaux positifs. Les processus doivent remettre en question autant que possible les hypothèses sous-jacentes et encourager les concepteurs à sortir des sentiers battus.
8. Défaut de formuler des hypothèses appropriées – Il est important de connaître les raisons des changements positifs. Si vous générez des idées sans aucune prévoyance, vous vous mettez dans une situation désavantageuse. Comprendre la base des résultats positifs vous permet de formuler une compréhension plus claire du comportement de votre clientèle au fil du temps et de générer des hypothèses solides pour l'avenir.
9. Analyse inadéquate des résultats – Ainsi, le CTA « B » convertit à 10 % alors que le CTA « A » ne convertit qu'à 5 %. C'est la fin de l'histoire, non ? Non! Les données de test contiennent des informations utiles sur les clients, notamment des informations sur les segments à forte conversion, les pics de conversion, les obstacles sur la page, etc. Utilisez une plate-forme d'analyse comme Google Analytics pour vraiment explorer les résultats des tests.
10. Surplombant les petits gains – Les détaillants s'attendent souvent à des résultats massifs et considèrent souvent les changements de 2 ou 3 % comme insignifiants. D'une certaine manière, c'est compréhensible. La prépondérance des études de cas ultra-réussies sur le web nous a conditionnés à essayer de reproduire les mêmes résultats. Mais c'est une erreur. De petites augmentations, lorsqu'elles ont une signification statistique robuste, sont tout aussi valables que des résultats plus importants. Les tests qui ont une puissance statistique élevée peuvent détecter un petit effet et sont tous également valables.
11. « Regarder » dans les résultats – Arrêter prématurément les tests fractionnés (avant d'avoir atteint le nombre souhaité d'utilisateurs testés) est un gros non-non. Souvent, les testeurs concluront à l'efficacité d'une variante par rapport à une autre en fonction des résultats à mi-test. Lorsque vous faites cela, vous ignorez la variance qui peut se manifester au cours d'un test, et il est courant que les variations se surpassent arbitrairement à certains moments.
    

    Un examen des meilleurs outils de test fractionné A/B pour le commerce électronique

    Les tests fractionnés A/B devraient englober la plupart des aspects de vos activités de marketing et de vente. Cela ne devrait pas être limité à votre site. La plupart des applications dédiées, telles que celles pour votre marketing par e-mail, votre publicité Facebook, vos réseaux sociaux, etc., seront livrées avec leurs propres outils de test fractionné A/B.

Cette liste présente les meilleurs outils pour exécuter des tests fractionnés sur votre site de commerce électronique . De plus, il n'existe pas de « meilleur » outil complet en matière de test fractionné A/B. Différentes solutions sont conçues pour différents types de boutiques en ligne, et le meilleur choix de logiciel dépend d'une série de facteurs, notamment la taille, le secteur, les méthodes de marketing préférées, etc.

Voici notre récapitulatif des cinq meilleurs outils de test fractionné A/B pour le commerce électronique :

1. VWO - VWO est l'un des outils de commerce électronique les plus populaires sur le Web pour effectuer des analyses, développer de nouvelles idées et exécuter des tests. En tant que plate-forme, il possède toutes les fonctionnalités nécessaires pour exécuter des campagnes d'optimisation et est très polyvalent - avec une gamme d'options pour les entreprises et les petites entreprises (et tout le reste). VWO inclut eBay dans sa liste de clients.
2. Optimizely - Un autre grand nom dans l'espace international du commerce électronique, Optimizely est un favori parmi les détaillants en ligne « grands noms » . Le logiciel comprend un ensemble puissant de fonctionnalités pour effectuer des tests A/B, permettant la segmentation des échantillons, la prévision, le ciblage et l'analyse. Il est parfait pour une utilisation sur mobile et sur ordinateur de bureau.
3. Google Optimize – L'un des principaux arguments de vente de Google Optimize est son intégration transparente avec Google Analytics, bien que « argument de vente » ne soit peut-être pas le bon mot car il est gratuit. Optimize est une plate-forme de test A/B complète et possède son propre éditeur visuel. Il trouve un large public principalement parmi les petites entreprises, ce qui est compréhensible étant donné qu'il manque de nombreuses fonctionnalités au niveau de l'entreprise des concurrents. Il existe une version payante, Optimize 360, vers laquelle les utilisateurs peuvent effectuer une mise à niveau à une date ultérieure.
4. AB Tasty – AB Tasty a été conçu pour les grandes entreprises et est livré avec un ensemble complet d'outils de test, notamment une plate-forme d'analyse riche en fonctionnalités, un éditeur visuel et une fonctionnalité de mise en œuvre automatisée pour l'exécution de tests.
5. Swiftswap - Nous ne pouvions pas compiler une liste des meilleurs outils de test sans inclure le logiciel de Growcode, Swiftswap. Ce qui rend Swiftswap unique, c'est son utilisation de l'IA pour informer et rationaliser le processus de test. Il s'intègre à toutes les plateformes de commerce électronique. Il est également conçu pour apporter des modifications d'optimisation rapides et cohérentes aux magasins de commerce électronique et est disponible dans le cadre du package d'optimisation externalisé de Growcode.

Exemples d'études de cas de test A/B de commerce électronique

Alors, à quoi ressemble un split-test A/B dans la pratique ?

Voici trois exemples tirés des propres dossiers de Growcode :

1. Budapester

Budapester est un grand détaillant en ligne qui vend des sacs, des chaussures et des accessoires de créateurs. L'entreprise souhaitait mettre en œuvre un plan de test à long terme rentable. L'analyse a montré que les pages produits et le panier avaient le plus grand potentiel d'amélioration.

Lisez l'étude de cas complète ici.

Résultat : Le taux de conversion a augmenté de 12,5%.

Les hypothèses suivantes ont été formulées et testées :

Hypothèse 1 : une communication plus claire de l'USP sur toutes les pages augmenterait les conversions.

Avant : L'USP, qui inclut la livraison gratuite et la disponibilité immédiate des produits, n'était pas affiché sur les pages de produits.

Après : L'USP a été inclus sous la description du produit et dans l'en-tête.

Deuxième hypothèse : l'en-tête prenait trop de place et distrayait les visiteurs avec des liens et des informations inutiles.
Avant : L'en-tête n'était pas clair, avec beaucoup de petits boutons, du texte difficile à lire et des liens inutiles.

Après : L'en-tête a été simplifié et les boutons principaux ont été rendus plus clairs.

Troisième hypothèse : un panier rationalisé réduirait les abandons de panier.
Avant : Sur la page de confirmation d'achat, les informations sur la livraison gratuite n'étaient pas affichées et les prix réduits n'étaient pas mis en évidence.

Après : la livraison gratuite, la disponibilité et les remises étaient toutes incluses dans des couleurs vives pour les rendre visibles.

2. Réservé

Reserved est le plus grand détaillant de mode de la région CEE. La boutique en ligne a été lancée en 2013.

Résultat : augmentation du taux de conversion de 4,6%.

Lisez l'étude de cas complète ici.

Les hypothèses suivantes ont été formulées et testées :

Hypothèse 1 : ajouter l'USP aux pages principales (page d'accueil, pages de produits et pages de catégories) aiderait à persuader les visiteurs des avantages uniques du shopping avec Reserved.

Avant : aucun USP clair n'était affiché sur la page d'accueil.

Après : les USP étaient affichés sur la page d'accueil juste en dessous de l'en-tête.

Hypothèse 2 : L'inclusion de l'USP sur les pages de panier d'achat réduirait l'abandon de panier.
Avant : Certains USP étaient montrés, mais ils n'étaient pas clairement expliqués. Les informations sur la livraison gratuite et la livraison gratuite par coursier pour les achats supérieurs à 50 $ n'étaient pas affichées.

Après : une section affichant des informations sur les USP a été incluse à droite de la page.

3. 4F

4F vend des vêtements de sport et des accessoires de sport. L'entreprise s'est bâtie une réputation de qualité en mélangeant des processus de fabrication traditionnels avec des conceptions modernes.

Résultat : 8 % d'augmentation du taux de conversion global.

Lisez l'étude de cas complète ici.

Les hypothèses suivantes ont été formulées et testées :

Hypothèse 1 : L'inclusion de descriptions détaillées sur les pages de produits dissipera les doutes et incitera davantage de visiteurs à ajouter des produits au panier.

Avant : les informations sur les produits étaient dispersées, difficiles à numériser et éloignées du CTA.

Après : les détails du produit, y compris les informations de livraison, ont été écrits pour être numérisables et placés à côté du CTA.

Deuxième hypothèse : afficher les remises en pourcentage incitera davantage de clients à ajouter des produits au panier.
Avant : le prix réduit était barré et affiché à côté du prix actuel, sans autre information.

Après : un chiffre indiquant le prix réduit en pourcentage a été inclus à côté du prix actuel.

Troisième hypothèse : afficher des informations sur la livraison en magasin augmenterait les conversions, car elles sont très pertinentes pour les clients et 4F possède une chaîne de magasins locaux bien connue.
Avant : les informations sur la livraison en magasin se trouvaient assez loin en bas de la page.

Après : les détails de la livraison directe et de la livraison en magasin étaient affichés côte à côte au-dessus du CTA.

Comme vous pouvez le voir, la plupart des éléments de page qui ont été testés sont des exemples de tests A/B assez génériques. Bien qu'ils puissent sembler « sûrs », ils peuvent toujours augmenter considérablement les taux de conversion.

Conclusion

Armé des informations décrites dans cet article, vous pouvez commencer à effectuer des tests qui génèrent des résultats réels et vous rapprochent de vos objectifs de conversion et de revenus.

Mais il y a un point important à garder à l'esprit.

N'oubliez pas l'importance des tests fractionnés continus et cohérents.

La mise en œuvre d'une campagne d'optimisation qui implique de faire beaucoup de petits changements au fil du temps vous placera bien au-dessus de vos concurrents. C'est la stratégie que les grands acteurs comme Amazon utilisent pour atteindre des taux de conversion bien supérieurs à la moyenne du secteur.

Soit dit en passant, si vous cherchez de l'inspiration pour les tests, nous avons rédigé la liste de contrôle d'optimisation du commerce électronique la plus complète disponible sur le Web (ou n'importe où, d'ailleurs). Téléchargez-le gratuitement dès maintenant!

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