Nos conseils pour obtenir des résultats fiables en test A/B Cholet

Astuce n°1 : Testez les pages potentielles et à fort trafic

Nous observons souvent des équipes qui ont tendance à tester sur des pages à faible trafic ou des unités secondaires qui n’ont pas de but réel. Pour réussir le test A/B, vous devez cibler les pages qui génèrent un trafic élevé, c’est-à-dire au moins 10 000 visiteurs mensuels et 300 à 1 000 conversions. Votre test A/B doit avoir le potentiel et s’inscrire dans une démarche de résolution de problèmes basée sur des tests qualitatifs ou des retours d’expérience des équipes commerciales pour augmenter les performances des pages ou les conversions. Un bon test A/B Cholet doit allier les compétences d’un UX designer et d’un data analyst dans le sens où la prochaine étape après avoir réalisé les tests est de se projeter dans une solution in-page. testé.

Conseil n°2 : Un bon test A/B Cholet doit être structurant et avoir un réel impact sur l’utilisateur

Il ne s’agit pas de changer la couleur ou simplement de changer l’étiquette de la page. Lorsque nous exécutons des tests A / B, ils doivent finalement permettre à l’utilisateur d’apporter des modifications efficaces. Le mythe selon lequel Google expérimente des dizaines de tons bleus dans votre logo fait mal en pratique, car le simple fait de changer la couleur d’un bouton ne modifie pas les performances de votre site. Au début, vous faites des tests assez neutres. En appliquant l’A/B testing autour de la vraie méthode, vous pouvez mieux prédire les résultats qui auront un réel impact. Car un bon test A/B Cholet est complexe, structurant, et nécessite un travail préalable. Cela peut impliquer différents domaines, tels que la conception, l’édition, pour bien comprendre comment l’élément graphique ou le contenu d’une page est assemblé.

Conseil n°3 Exécutez le test suffisamment longtemps pour obtenir des résultats fiables

Lorsque nous faisons un test A/B, nous sommes souvent impatients avec des résultats inconnus. Il est recommandé de l’utiliser en fonction du cycle de vie du produit et de votre marché. Si vous êtes dans l’industrie de la mode, vous devrez prendre en compte des critères saisonniers, contrairement aux ventes de box en ligne, qui peuvent avoir un cycle de vie assez long. Votre test A/B devrait durer suffisamment longtemps pour compter 1 à 2 cycles de vente. Par défaut, on part au moins deux semaines voire un mois, notamment pour aplanir les différences de comportement entre la semaine et le week-end.

Vous devez également disposer de suffisamment d’échantillons pour obtenir des résultats statistiquement fiables qui ont quelque chose à dire. Si la solution testée est gagnante et permet d’économiser sur vos conversions, vous pouvez la déployer directement ou commencer à développer une nouvelle fonctionnalité connexe. Avec des moyens techniques, il est possible de basculer 100% du trafic vers la variante qui a remporté le test A/B.

Conseil n°4 : évitez de faire plusieurs tests à la fois pour ne pas changer le même objectif

Alors que je travaillais aux routes, je n’ai pas pu réaliser à la fois la fiche de présentation et le reste des expérimentations du tunnel de transformation, car les deux peuvent entrer en collision. Pour prévenir cette infection, il est préférable d’éviter de passer plus d’un test à la fois, mais cela dépend aussi de la taille et de la portée de vos tests. Lors du pilotage d’un plan d’action d’A/B testing, les équipes veulent faire beaucoup de tests, mais ne réalisent pas qu’elles peuvent s’influencer mutuellement. C’est une vigilance importante.

Conseil n°5 : Vérifiez et confirmez les résultats du test A/B Cholet avec la solution analytique

N’oubliez pas la phase d’analyse. Pour cela, il est recommandé de vérifier les conclusions du test A/B Cholet avec les résultats de votre solution analytique. Cela vous permettra d’une part de valider votre analyse et d’autre part de prédire l’évolution du taux de clics de votre page, afin qu’elle n’ait pas d’autres conséquences, comme la suppression d’un rebond de 3 ou 4 pages. plus tard. À première vue, le test peut être gagnant, mais vous vous rendez compte ensuite que vous perdrez des utilisateurs en général tout au long du parcours. Il est important de ne pas se concentrer uniquement sur l’objet testé.

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