Comment réussir les tests d’A/B testing grâce aux données ? [Infographie] #Analytics

Bonjour tout le monde !

C’est en effectuant ma veille informationnelle stratégique avec mon logiciel de veille que je suis tombée sur une nouvelle infographie très intéressante de Neil Patel. Cette dernière porte sur la réussite des tests d’A/B testing grâce aux données auxquelles on peut y accéder comme les éléments de Google Anaytics, la rapidité d’un site, les sondages de qualité mis en place, etc.

Lorsqu’on met en place un A/B testing, il ne faut pas penser aux tactiques comme changer un bouton, changer un titre, etc. mais il faut avoir une mentalité portant sur le changement du procédé en général, sur notre façon de faire actuelle, et sur celle qu’on voudrait mettre en place demain.

L’auteur nous donne également des astuces pour collecter les données qui vont nous servir pour mesurer l’efficacité du test et créer un plan d’action :

1. Faire des analyses heuristiques (malgré que les expériences vont être réalisées dans un cadre le plus optimal possible, il n’est pas garanti que les résultats seront ceux attendus). Il faut se poser les questions suivantes lors ces analyses :

  • Pertinence : est-ce que la page web correspond aux attentes des utilisateurs ?
  • Clarté : est-ce que les informations données sur cette page sont très claires ?
  • Valeur : est-ce que les informations communiquées apportent quelque choses aux internautes ?
  • Doute : quels éléments pourraient mettre en doute la confiance des visiteurs sur cette page ?
  • Distraction : qu’est ce qui empêcherait l’internaute à passer à l’action sur la page ?

2. Faire des analyses techniques (si les problèmes techniques sont réglés, le trafic peut exploser et générer une tonne de ventes)

  • Regardez dans Google Analytics où est-ce que les internautes arrivent, depuis quels appareils et navigateurs
  • Analysez pour voir si un navigateur pourrait moins bien convertir qu’un autre (IE8 VS Firefox, par exemple)
  • Utilisez des services comme CrossBrowserTesting et BrowserStack pour trouver les problèmes
  • Mesurez le temps de chargement des pages et comparez

3. Faire des analyses web-analytics (les données en elles-même n’ont pas de sens, il faut les contextualiser en se posant des questions comme « quoi ? », « où ? », « quand ? » et « combien ? »

Avec Analytics, vous devez trouver ce que les gens viennent faire sur votre site, l’impact de la performance d’un widget, d’une page, etc. pour votre site et quelle page ne génère pas assez de revenus.

4. Faire des analyses de « mouse tracking » pour voir où est-ce que les internautes cliquent le plus souvent

5. Faire des sondages de qualité (cela va permettre de voir concrètement quels sont les doutes, les craintes, les hésitations des internautes sur votre site ou sur une page spécifique)

6. Faire des tests d’expérience utilisateur (il faut observer ce que les gens font actuellement sur votre site et comment ils interagissent avec ce dernier)

7. Centraliser toutes les informations ci-dessus et en faire un plan d’action 🙂 !

Voici l’infographie de Neil Patel en question :

Réussir son A/B testing avec des données accessibles - AUTOVEILLE

J’aurais quelques questions pour mes lecteurs : avez-vous déjà fait de l’A/B testing ? Est-ce que vos tests ont fonctionné ? Avez-vous suivi des étapes similaires à celles citées dans cet article et l’infographie ?

N’hésitez pas à commenter et à partager votre expérience, je serais ravie de vous lire !

Bon courage à tous,

Véronique Duong – autoveille@gmail.com

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