Comment la psychologie comportementale peut servir le marketing ?
Intermédiaire
Comment la psychologie comportementale peut servir le marketing ?
Mais baser ses décisions marketing sur une intuition ou un sentiment peut être préjudiciable en matière de résultats dans le domaine du e-commerce. Plutôt que de vous fier à des suppositions ou à des hypothèses pour prendre des décisions importantes au sujet de votre site de e-commerce, que ce soit au niveau de ses fonctionnalités ou du contenu, il vaut mieux exécuter un test A/B.
Voici donc un guide complet sur tout ce que vous devez savoir sur l’A/B testing.
En quoi consiste l’A/B testing ?
L’A/B testing, également connu sous le nom de split testing, est un processus qui consiste à montrer deux versions ou variantes de la même page web à différents segments de visiteurs du site en question, afin de trouver la variante qui génère le plus de conversions, le plus de clics, c’est-à-dire celle qui fonctionne le mieux.
Pourquoi faire de l’A/B testing ?
Voyons maintenant les principales raisons qui devraient vous pousser à réaliser des tests A/B pour votre site de e-commerce.
- Résoudre les « pain points » de vos visiteurs
Les internautes viennent sur votre site web en vue d’un objectif spécifique, par exemple en savoir plus sur votre produit ou service, l’acheter, ou simplement parcourir votre page d’accueil. Quel que soit l’objectif de l’utilisateur, il peut être confronté à certains problèmes, obstacles (pain points) avant de pouvoir réaliser son objectif : il peut s’agir d’explications peu claires, de la façon dont vous avez organisé telle ou telle page, ou bien de la difficulté à trouver le bouton CTA pour passer à la phase d’achat ou demander une démo.
La difficulté ou l’impossibilité d’atteindre un objectif facilement démontre que votre site web ne procure pas aux visiteurs une expérience utilisateur optimale. Et toutes ces frictions que l’utilisateur rencontre sur son chemin ont au final un impact négatif sur vos taux de conversion. En utilisant les données collectées via des outils capables d’analyser les comportements des visiteurs tels que des cartes thermiques, Google Analytics, et des sondages web, vous serez capables de résoudre les principaux obstacles rencontrés par vos visiteurs et de rendre votre site web plus efficace.
- Obtenir un meilleur retour sur investissement du trafic existant
La plupart des spécialistes du marketing digital l’ont compris depuis longtemps : le coût d’acquisition d’un trafic de qualité peut être énorme. Les tests A/B vous permettent de tirer le meilleur parti de votre trafic existant et peuvent vous aider à augmenter vos taux de conversions sans avoir à débourser un seul centime pour acquérir du nouveau trafic. L’A/B testing offre ainsi un retour sur investissement élevé, car parfois, même les modifications les plus mineures peuvent entraîner une augmentation significative des taux de conversions.
- Réduire le taux de rebond
L’un des indicateurs de performance les plus importants à suivre pour analyser les performances de votre site web, c’est son taux de rebond. Un taux de rebond élevé pour un site web donné peut s’expliquer par de nombreuses raisons, telles qu’un trop grand nombre d’options et de choix offerts, un décalage entre les attentes des visiteurs et ce que propose votre site, etc. L’A/B testing est une excellente méthode pour lutter contre un taux de rebond trop important, car elle vous permettra de tester plusieurs variantes de votre site web, plusieurs versions d’une page, jusqu’à ce que vous trouviez la meilleure version possible. En améliorant l’expérience utilisateur, vous incitez les internautes à passer plus de temps sur votre site et réduisez automatiquement le taux de rebond.
- Effectuer des modifications à faible risque
Grâce à l’A/B testing, vous pouvez apporter des modifications mineures et incrémentielles à votre page web, au lieu de repenser et de créer de nouvelles pages entières. Cela peut éviter de compromettre vos taux de conversion actuels. L’A/B testing vous permet d’obtenir des résultats optimaux avec un minimum de modifications, ce qui entraîne un retour sur investissement accru. Par exemple, vous pouvez effectuer un test A/B lorsque vous prévoyez de supprimer ou de mettre à jour vos descriptions de produits, afin de voir comment vos visiteurs vont réagir au changement.
Ainsi, l’A/B testing est un moyen pour vous de déterminer de quel côté la balance va pencher, et de prendre les décisions en conséquence, en choisissant parmi les différentes versions testées celle qui est la plus performante. Vous pouvez aussi utiliser cette méthode lors de l’introduction d’un nouveau changement de fonctionnalité. Avant d’introduire une nouvelle fonctionnalité de manière définitive, un lancement d’essai en tant que test A/B sur la page web concernée pourra vous procurer des informations précieuses sur la pertinence de ce changement. Les changements effectués sans A/B testing peuvent s’avérer fructueux, ou pas. Mais tester avant d’apporter des modifications procure beaucoup plus de certitudes et sert à confirmer votre hypothèse de départ.
- Réaliser des améliorations significatives basées sur les données
L’A/B testing est entièrement basés sur les données, et ne laisse aucune place aux conjectures ou à l’instinct. Vous pouvez ainsi déterminer facilement et de manière scientifique une version « gagnante » et une autre « perdante » en fonction d’indicateurs de performance comme le temps passé sur une page donnée, le nombre de demandes pour le téléchargement d’un guide, le taux d’abandon de panier, le taux de clics, le taux d’ouverture d’emails, etc.
- Effectue une refonte de votre site web à moindre coût
La refonte d’un site de e-commerce peut aller d’une modification mineure comme le changement de caractère ou de la couleur du texte à l’intérieur d’un bouton CTA à la transformation complète d’une page web. La décision de mettre en place une version par rapport à une autre doit toujours être basée sur des tests A/B qui exploitent des données.
Comment faire de l’A/B testing ?
La plupart des grands sites web et agences de marketing digital optent pour une approche continue et par étapes de l’A/B testing. Cette stratégie itérative vous permet de tirer parti de chaque test réussi, tout en optimisant systématiquement votre site web.
Voici une stratégie d’A/B testing en 5 étapes :
- Étape 1 : Analyse de l’entonnoir
Avant même de commencer à réfléchir aux éléments à tester, vous devez savoir quelles parties ou éléments de votre site web peuvent être améliorés. Des outils d’analyse tels que Google Analytics, par exemple, vous montrent comment les visiteurs se déplacent à l’intérieur de votre site. En examinant ces données et en découvrant les faiblesses de votre entonnoir de conversion, vous pouvez facilement identifier où les modifications doivent être apportées.
- Étape 2 : Création et hiérarchisation de vos hypothèses
Il existe une large gamme d’outils de CRO (Conversion Rate Optimisation) qui peuvent vous aider à formuler vos hypothèses. Cela va des outils de type carte thermique, comme Hotjar et CrazyEgg, à des solutions de sondage comme Typeform. Une bonne hypothèse de test A/B doit être clairement définie et basée sur des données. Elle doit également être étroitement liée à vos KPI et avoir de bonnes chances de produire des résultats.
Notez vos hypothèses par rapport à une checklist de priorités vous aidera à décider quelles idées il faut tester en premier.
- Étape 3 : Conception du test
Il est important d’être précis concernant les paramètres de votre test. Avant de lancer un test A/B, vous devez décider d’un objectif, des pages à cibler et de la manière dont vous aller diviser votre trafic. La plupart des outils d’A/B testing utilisent la théorie de probabilité dite du bandit manchot (Multi-armed Bandit) afin de répartir les visiteurs entre vos différentes pages.
En gros, cette méthode du bandit manchot s’effectue via un algorithme qui décide comment répartir votre trafic au sein de vos pages de test.
Vous devez également décider du niveau de confiance (Confidence Level) que vous espérez atteindre. Un niveau de confiance d’environ 95 % est la norme pour la plupart des agences de marketing digital.
Définir un niveau de confiance de 95 % signifiera qu’il n’y a que 5 % de chances que vos résultats soient le fruit du hasard.
- Étape 4 : Exécution du test
Au cours de votre test A/B, il est important que vous évitiez de biaiser vos résultats en interférant avec le trafic qui atteint votre page de test. Ainsi, l’utilisation de publicité payante pour booster le nombre de visiteurs changera la nature de vos leads, et donnera une fausse impression en matière de résultats. De même, il est préférable de ne pas modifier vos scénarios ou paramètres pendant l’exécution du test.
L’un des problèmes les plus courants rencontrés par les débutants, c’est de ne pas savoir quand terminer un test. La signification apportée par les statistiques n’est pas toujours suffisante pour garantir que les résultats sont fiables, et tous les tests ne doivent pas être forcément être exécutés jusqu’à ce qu’ils atteignent un niveau de confiance de 95 %.
- Étape 5 : Interprétation de vos résultats
Même si vous obtenez une augmentation impressionnante et statistiquement significative, il est toujours bon de changer les choses progressivement. En effet, les modifications apportées à un site web ont souvent des effets inattendus. Par exemple, votre version B peut inciter les visiteurs à effectuer des achats plus fréquemment, mais elle peut également réduire le montant moyen par panier dépensé par les clients.
Enfin, il ne vous reste qu’à mettre en application les conclusions obtenues. Mais l’A/B testing ne s’arrête en réalité jamais, et chaque test effectué soulève de nouvelles questions. Par exemple, après avoir testé la couleur d’un bouton CTA, vous voudrez sûrement voir si un changement d’emplacement serait également bénéfique.
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