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Vous avez déjà vu ces quickwnins de tests A/B qui promettent d’augmenter rapidement votre taux de conversion ? Ce cases study de CTA magique qui augmente le volume de clics (l’auteur a oublié de préciser si le taux de leads avait augmenté) et d’autres : « 3 astuces pour la fiche produit parfaite ! » ou « Augmenter de 5% la conversion de son tunnel de commande avec des boutons orange. », …etc. Des titres racoleurs et c’est souvent du bullshit peu recommandé.

En plus de ces articles, vous avez peut-être déjà entendu lors d’une réunion de projet, la citation de ces articles qui ressemblent à des légendes…bien ancrées dans les esprits de chacun.

Pourquoi est-ce du bullshit ? Comment en tirer un avantage ?

Test A/B et la couleur du CTA

Tester la couleur de son CTA est probablement le test le plus simple en débutant dans l’optimisation. Il y a de nombreux articles comme celui de Hubspot qui compare 2 couleurs de bouton sur une landing page, vert VS rouge. La couleur rouge augmente le taux de clic de +21% :

red_green_button

 

Ces optimisations s’expliquent par des règles d’ergonomie : la lisibilité et la charge de travail. Dans ces exemples, le bouton vert est entouré d’autres éléments d’une couleur proche, ce qui réduit sa visibilité. Le bouton rouge a un taux de contraste beaucoup plus important (le rouge étant opposé au vert). Basique mais efficace.

Comment augmenter visibilité CTA test ab

A la lecture du case study, on peut aussi imaginer qu’il y a une augmentation du taux de conversion puisqu’il y a plus de clics sur le CTA (+21%). C’est impossible de l’affirmer sans données précises sur le taux de conversion. C’est une erreur courante de parler d’un KPI secondaire, comme le taux de clic ou le taux de passage à l’étape suivante.

Vous avez déjà entendu vos collègues parler de la règle des 3 clics ou de réduire le nombre d’étapes pour augmenter le taux de conversion ? Voici un exemple de la banque Australienne NAB qui a testée 2 landing pages avec une offre plus ou moins détaillée :

ab testing parcours utilisateur banque lead

Dans ce test A/B, c’est le parcours le plus long et le plus détaillé qui optimise le taux de conversion de +23,6% !

Accélérer ou réduire la vitesse d’un parcours ne signifie pas que l’utilisateur soit plus engagé avec votre service. Faites le test en ajoutant le mot « Gratuit » à vos CTAs et vous augmenterez le taux de passage, succès garanti !

Comprendre l’hypothèse d’optimisation

Le plus intéressant dans un case study est de comprendre l’hypothèse de départ du test A/B. Quelles sont les constats qui ont poussés à créer ce test A/B ? Quels sont les enseignements ? Retrouvez-vous des constats similaires ?

Lorsque j’ai démarré mes premiers tests A/B, j’avais 2 clients très proches (retail, maturité du site, …). J’avais d’excellents résultats avec le premier et notamment sur une optimisation des filtres en page liste (+20%). J’ai réutilisé très rapidement ce test sur le second et le résultat fut dramatique : -8% !

Ouch.. douche froide.

J’ai appris à mes dépends que les sites sont tous proches mais pas ses utilisateurs, ses produits ou sa stratégie.

Ces articles ou retours d’expériences sont (souvent) de très bonne qualité, mais il faut avoir conscience que tout est propre à une marque, un site et à ses utilisateurs ! Si votre concurrent passe son bouton en jaune, et qu’il annonce plus de résultats, faut-il le suivre ? Non, pourtant je vous l’accorde c’est assez tentant.

Analyse heatmap, session recording et data

Concevoir un test A/B démarre par la création d’une hypothèse d’optimisation. Pour cela, vous devez mettre en place une démarche de recherche quanti et quali. Vous pourrez détecter les points de friction dans vos parcours utilisateurs et leurs attentes.

Vous pensez que votre CTA n’est pas assez cliqué ? Quel est le problème ? Sa visibilité dans la page, la pertinence du label ou la proposition de valeur de votre service / produit ? Pour répondre à ces question, vous pouvez utiliser des outils d’analyse qualitative très rapidement.

L’enregistrement de session permet de visualiser le parcours de l’utilisateur, ses aller-retours dans la page et si il semble chercher une information.

Il y a différentes formes de heatmaps qui pourront répondre à ces questions. La clickmap permet de voir si l’utilisateur s’intéresse à une information précise et qui n’est pas cliquable. A quels liens sortant s’intéressent-ils ?

La scrollmap pourra vous indiquer si l’utilisateur est engagé. Peu d’utilisateurs scoll ? Vous avez probablement un problème dans la structure de la page ou une proposition de valeur peu engageante.

L’attention map calcul le niveau d’engagement sur chaque contenu et permet de comprendre ce qui intéresse réellement vos utilisateurs. C’est très complémentaire aux 2 premières.

Comprendre l'engagement utilisateur scrollmap

Source: https://www.crazyegg.com/blog/understanding-using-heatmaps-studies/

Vos données analytics permettront de compléter ces recherches et d’affiner votre compréhension du problème en fonction de la source du trafic, du device et du type d’utilisateur.

De nombreux outils sont disponibles aujourd’hui avec leurs avantages et inconvénients :

  • Hotjar
  • Content Square
  • LuckyOrange
  • Mouseflow
  • Full Story
  • CrazyEgg

Conclusion

Ces cases studies doivent vous inspirer dans vos recherches, nourir vos réfléxions et ouvrir votre vision.  Néanmoins, ces exemples ne remplaceront jamais vos recherches. Sans cette phase, vous testerez des hypothèses basées sur des opinions (personnel ou externes) au lieu de répondre à des problèmes utilisateurs réels. L’impact direct est un faible taux de réussite, compris entre 10% à 20% de tests A/B ou MVT gagnants.

Pour finir, voici un site qui documente plutôt bien ses exemples de tests A/B et que je recommande : GoodUI

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