1. Analyse des statistiques du site Web
Vous pouvez utiliser les tests A/B pour analyser presque tous les éléments de votre site Web, mais en pratique, cela prendrait beaucoup de temps. Il n’est pas nécessaire de tout tester. Par conséquent, prenez d’abord le temps d’analyser les données de Google Analytics, regardez les cartes thermiques, par ex. de HotJar et d’autres sources. Fiez-vous aux données, pas aux hypothèses.
Pouvez-vous voir à partir des statistiques que les visiteurs de votre site Web effectuent l’action que vous souhaitez (par exemple, remplir un formulaire) ? Parfaitement! Au début, ne vous concentrez pas sur le formulaire, mais sur les éléments du site Web qui peuvent entraîner une faible conversion chez les clients actuels et futurs. Revenez au formulaire lorsque vous résolvez des problèmes plus urgents – après tout, vous pouvez toujours l’améliorer et amener encore plus de personnes à le remplir.
2. Identification du problème
Les tests A/B seront utiles si vous savez quel problème vous souhaitez résoudre. Par conséquent, au tout début, identifiez-le et définissez-le en détail. « Petite conversion » est trop général. Réfléchissez à quel élément de votre site Web peut influencer cela. Par exemple, vous pouvez voir à partir des statistiques que peu de personnes cliquent sur la bannière contenant des informations sur la promotion. Peut-être que le problème vient de son contenu lui-même ou de son emplacement sur la page ?
3. Définir l’hypothèse
Il est maintenant temps de restreindre encore plus le sujet. A ce stade, réfléchissez bien à quel élément de page vous souhaitez tester et comment. Ensuite, identifiez comment la modification de l’élément pourrait résoudre le problème auquel vous êtes confronté. Revenons à l’exemple d’une bannière inefficace sur la page : peut-être que changer la couleur, le texte ou son emplacement sur la page incitera les visiteurs à cliquer dessus, ce qui augmentera le taux de conversion.
Apres avoir pris en compte ces 3 points, vous pourrez essayer de prendre une decision pour ajuster ou optimiser en fonction des résultat du test A-B.
