AB testing : comment bien interpréter les résultats de ses tests ?

AB testing

Fort taux de rebond, taux d’abandon de panier élevé, taux d’ouverture de mailing très bas…dans le domaine du marketing digital, l’acquisition de trafic reste l’étape la plus simple. Ce qui est surtout difficile, c’est la conversion. Pour espérer une meilleure conversion et un ROI élevé, l’une des méthodes qui fonctionnent le plus, c’est le recours à l’AB testing. Malgré le fait que ce soit un process infaillible, nombreux se demandent toutefois comment faire pour bien interpréter les résultats.

AB testing : c’est quoi exactement ?

Par définition, un test A/B vise à comparer la performance de plusieurs variantes de page web. Prenant en compte différents paramètres, au terme du test, on peut facilement conclure le modèle économique et le design le mieux adapté pour son site web. À élaborer par des professionnels expérimentés, dans l’idéal, pour mieux le réussir, l’équipe doit être constituée d’expert en SEO, d’UX designer, de webdesigner et de spécialiste en marketing digital.

Comment réaliser un AB testing ?

Pour réaliser un AB testing, chaque page concernée devrait faire l’objet d’un audit UX. Permettant d’analyser l’interface utilisateur, il vise également à bien élaborer la structure de la page (Bouton call to action, disposition des textes et images, l’affichage des prix…).

À part cela, pour que les résultats des tests soient entièrement fiables, il faut éviter de l’effectuer uniquement sur les pages à faible trafic. Ne permettant pas d’avoir en main, des données concluantes, même s’il est plus risqué de tester des pages qui génèrent beaucoup de trafic, cela pourrait éviter les mauvaises surprises dans le futur. Par ailleurs, il convient également de ne pas oublier qu’il est aussi capital de faire les tests sur des périodes décalées, surtout si vous faites des ventes saisonnières.

Comment interpréter les résultats de ses tests ?

Afin de bien interpréter les résultats des tests après un AB testing, il faut préalablement se baser sur les données analytiques de chaque page sur Google Analytics ou autres outils du même genre. En plus d’estimer le taux de conversion, le taux de rebond et le taux d’abandon de panier, il est également important d’analyser le schéma navigationnel des visiteurs. À partir de cet indicateur, si l’on constate des anomalies, on peut plus facilement remodeler le modèle économique de la page concernée ou du site web lui-même.

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