Quelles sont les étapes de l'optimisation de la conversion - Un cadre de conversion

"Nous devons améliorer nos conversions."

"Ce taux de conversion est un faible de l'industrie."

« Que pouvons-nous faire pour convertir davantage de clients en acheteurs premium ? »

Les phrases ci-dessus sont devenues omniprésentes dans le monde du commerce électronique. Obtenir des conversions plus élevées est devenu une obsession.

Le problème avec cette obsession est qu'il y aura toujours des personnes à la recherche de raccourcis et de la voie la plus rapide vers les conversions. Peu de gens savent que l'amélioration constante de votre taux de conversion est un processus qui nécessite de la patience et des efforts constants.

Dans cet article, nous aborderons le processus d'optimisation du taux de conversion et tout ce qui l'accompagne.

Allons-y !

Un bon taux de conversion dépend de beaucoup de facteurs. Cela peut être un objectif individuel que vous avez défini, une référence utilisant les taux de conversion moyens de votre secteur ou quelque chose de complètement arbitraire.

Gardez à l'esprit qu'il existe des facteurs supplémentaires qui pèsent sur les taux de conversion tels que l'appareil utilisé pour l'achat, l'emplacement géographique, la source de trafic, etc.

Shippypro a rassemblé les résultats d'une variété de niches de commerce électronique allant des fournitures agricoles, de la nourriture et des boissons, du bébé et de l'enfant, et bien plus encore.

Les taux de conversion peuvent aller de 0,87% à 1,50% et plus.

Source : Blog ShippyPro

Le taux de conversion indique le pourcentage de visiteurs qui accèdent à votre site et qui deviennent de véritables clients.

L'optimisation du taux de conversion consiste à augmenter le nombre de visiteurs qui deviennent des clients en utilisant une variété de méthodes.

Si vous êtes propriétaire d'une entreprise de commerce électronique ou dirigez tout type d'entreprise en ligne, il est essentiel de se renseigner sur l'optimisation du taux de conversion (CRO).

Pourquoi?

Eh bien, parce que nous vivons à une époque de choix écrasants. Cela signifie qu'il y a des milliers, voire des millions d'autres clients professionnels auxquels vous pouvez vous adresser si vous ne répondez pas à leurs besoins.

En parlant de besoins, ils sont aussi volages que les clients eux-mêmes. Tout, de la vitesse de chargement de votre boutique en ligne aux couleurs que vous utilisez, peut augmenter ou réduire vos conversions.

Avoir une boîte à outils de techniques d'optimisation du taux de conversion puissantes et éprouvées que vous pouvez utiliser à n'importe quelle étape du parcours d'achat vous donne un avantage significatif.

Le cycle d'optimisation du taux de conversion comporte 5 étapes . Voici ce qui se passe à chaque étape :

1. Phase de recherche : C'est là que vous découvrez les parties de votre entonnoir de conversion qui doivent être peaufinées.

2. Phase d'hypothèse : C'est là que vous formez une hypothèse de travail basée sur vos mesures et vos recherches.

3. Phase de priorisation : c'est là que vous déterminez ce qu'il faut attaquer en premier pour votre optimisation.

4. Phase de test : C'est là que vous confrontez votre hypothèse à la version existante de votre site Web.

5. Phase d'apprentissage : vous déployez l'hypothèse gagnante et recueillez des informations pour les tests et la planification futurs.

Étape 1 : Recherche et collecte de données

La toute première partie du CRO vous oblige à collecter correctement des données pour éclairer vos tests.

Bien que cette étape puisse être un long processus, cela vaut la peine de le faire correctement pour vous épargner beaucoup de temps et des maux de tête sur la route.

Commencez votre collecte de données en consultant les indicateurs de performance clés tels que le coût d'acquisition client, la valeur à vie du client, les revenus récurrents mensuels et la durée du cycle de vente.

Les chiffres froids et concrets, également connus sous le nom de données quantitatives, peuvent donner une image claire des taux de clics de vos clients, des temps passés sur les sites et bien plus encore.

Ce type de données peut être collecté via des cartes thermiques, des enquêtes, des analyses KPI et des tests A/B.

Les chiffres durs et froids sont excellents mais ne brossent pas nécessairement le tableau le plus clair. C'est alors qu'interviennent les données qualitatives. Le type de données laisse plus de place à l'interprétation et peut être analysé subjectivement.

Au lieu de simplement accepter ce que disent les chiffres, les données qualitatives demandent « pourquoi ».

• Pourquoi le trafic est-il si bas ?

• Quels problèmes les utilisateurs peuvent-ils rencontrer sur le site ?

• Pourquoi les taux d'abandon de panier sont-ils si élevés ?

Ce sont des questions auxquelles les données qualitatives peuvent répondre.

Parmi les moyens populaires de collecter ces données, citons : les entretiens avec les clients, les groupes de discussion et d'autres méthodes d'observation.

Lorsque vous aurez effectivement collecté ces données, vous devrez comprendre ce que cela signifie réellement. Prenons par exemple les sondages auprès des clients. Une fois que vous avez collecté les réponses aux enquêtes, vous voudrez examiner les modèles, les objections et le langage utilisé dans celles-ci.

Notez les mots répétés, les mots accentués, les « points de résistance » ou les endroits qui ont rendu la navigation ou les achats difficiles chez vous.

Enfin, analysez bien le ton du langage utilisé dans ces enquêtes. Ils peuvent servir d'outils puissants pour la preuve sociale, la copie de vente et d'autres messages personnalisés.

Presque tout peut être suivi avec Google Analytics de nos jours.

Chaque entreprise a ses propres indicateurs de performance clés et différentes priorités, mais il existe des mesures de conversion qui sont plus ou moins les mêmes, quel que soit le secteur/la niche. Consultez cet article pour vous aider à identifier les mesures de conversion qui méritent d'être suivies.

Bien que Google Analytics soit un outil incroyable, il n'est pas parfait.

Vous souvenez-vous de ces maux de tête que j'ai mentionnés plus tôt ? Eh bien, cela peut arriver lorsque vous avez passé du temps à collecter toutes les mauvaises données (ce qui est absolument nul mais qui arrive le plus souvent).

Évitez de faire de mauvais choix et d'être induit en erreur par vos données et rendez-vous ici pour savoir comment exécuter un audit Google Analytics.  

Étape 2 : Hypothèses

Une hypothèse est une hypothèse provisoire pour tester les conséquences logiques et empiriques d'une action.

Dans le discours CRO, cela signifie une théorie de travail (basée sur vos recherches et vos données) de "Si je change X, cela aura un effet Y".

Une fois que vous avez construit votre liste d'hypothèses, vous devez hiérarchiser cette liste, de la plus urgente à la moins urgente. Nous approfondirons cela dans le chapitre suivant. Avant cela, regardons les composants d'une hypothèse.

Source : Blog Optimizely

Composante 1 : La variable (IF)

• Il s'agit d'un élément de site Web qui peut être modifié, ajouté ou supprimé pour aboutir au résultat souhaité.

Composante 2 : Le résultat (ALORS)

• Le résultat prévu (par exemple : plus de clics sur un appel à l'action, plus d'inscriptions sur une page de destination, etc.).

Composante 3 : Justification (EN RAISON DE)

• C'est là que vous montrez que le résultat s'est produit parce qu'il a été informé par la recherche (quantitative et qualitative).

Cela semble être une chose assez simple à faire - et peut l'être lorsqu'elle est bien faite, mais de nombreux propriétaires d'entreprises de commerce électronique ne donnent pas suffisamment de détails dans leurs hypothèses pour vraiment faire avancer leur processus CRO.

Voici un exemple d'hypothèse plus faible et bien trop courante :

"Si je rends la copie de notre page de destination plus impersonnelle, nous obtiendrons plus de clics car les clients déclarent dans les sondages qu'ils ont trouvé que la copie précédente était trop générique et froide".

Maintenant, une hypothèse plus forte et plus détaillée ressemble à ceci :

"Sur la base de nos cartes thermiques, des résultats de l'enquête et des données quantitatives, la page de produit #3 est trop longue et les visiteurs ne convertissent pas car ils ne font pas défiler vers le bas pour voir l'appel à l'action. Si nous réduisons la copie, mettons en évidence les fonctionnalités clés et plaçons l'incitation à l'action au-dessus du pli, nous verrons les conversions passer de 0,8 % actuellement à la moyenne du site de 2,6 %.

Étape 3 : Hiérarchiser les idées

Priorités, priorités, priorités. Ils nous aident à prendre de bonnes décisions et à guider nos choix de vie. Ce que nous priorisons fait de nous ce que nous sommes. Dans le processus CRO, cela s'applique également.

Non seulement la hiérarchisation des idées et des hypothèses vous aide à résoudre les problèmes les plus urgents de votre entreprise, mais elle crée également un précédent que vous pouvez suivre pour les futures pratiques d'optimisation.

Fait correctement, vous aurez un système de test efficace prêt à tout.

La priorisation n'est-elle pas merveilleuse ? Regardons quelques frameworks de priorisation bien connus !

Cadre PIE

Ce n'est pas le dessert délicieux, mais l'abréviation de Potentiel d' amélioration , Importance et Facilité .

Source : Commerce électronique pratique

L'aspect « Potentiel d'amélioration » examine la probabilité que l'hypothèse entraîne une amélioration globale. « Importance » fait référence à la gravité du problème observé, et « Facilité » regarde bien, combien d'effort est nécessaire pour mettre en œuvre l'hypothèse (heures, jours, semaines, etc.).

Sur une échelle de 1 à 10, les hypothèses sont classées de la plus faible à la plus élevée.

Les problèmes de ce modèle ?

La partie Potentiel est souvent difficile à quantifier/estimer. Deuxièmement, l'échelle de priorisation de 1 à 10 peut amener certaines entreprises à prioriser des problèmes mineurs dans l'espoir d'obtenir des résultats significatifs.

Cadre HotWire

Le site Web de voyage HotWire a une méthode de priorisation additive qui élimine l'émotion des tests A/B.

Si une idée répond à une exigence, elle reçoit 1 point. S'il ne répond pas à une exigence, il obtient zéro.

Ces points sont ensuite additionnés dans un tableur pour donner à chaque idée une note globale sur 10. Ces idées sont ensuite classées en fonction de la note globale. Pour en savoir plus sur ce framework et en créer un similaire, consultez cet article de blog.

Cette méthode fonctionne mieux pour les grandes entreprises qui ont des centaines et des milliers d'idées d'optimisation en attente, mais aussi pour les petites entreprises qui souhaitent mettre en œuvre rapidement des idées.

Cadre PXL

Créé par Peep Laja du blog de conversion populaire ConversionXL, ce cadre se concentre sur la pose d'un ensemble de questions sur le comportement des utilisateurs afin de mieux hiérarchiser les idées.

Le but de cette méthode est de rendre plus objective toute notation de « potentiel » ou « d'impact », de favoriser une culture basée sur les données et de rendre plus objective la notation de « facilité de mise en œuvre ».

Les questions dans le cadre ressemblent à ceci :

• Le changement est-il au-dessus du pli ? → Les changements au-dessus du pli sont remarqués par plus de personnes, augmentant ainsi la probabilité que le test ait un impact.
• Le changement est-il perceptible en moins de 5 secondes ? → Montrez à un groupe de personnes le contrôle puis la ou les variation(s), peuvent-ils faire la différence après l'avoir vu pendant 5 secondes ? Si ce n'est pas le cas, cela aura probablement moins d'impact.
• Ajoute-t-il ou supprime-t-il quelque chose ? → Des changements plus importants comme la suppression des distractions ou l'ajout d'informations clés ont tendance à avoir plus d'impact.
• Le test s'exécute-t-il sur des pages à fort trafic ? → Une amélioration relative sur une page à fort trafic se traduit par plus de dollars absolus.

Un aspect solide de ce cadre est qu'il est fondamentalement ancré dans les données.

Il demande si chaque problème observé a été découvert dans les tests utilisateur, le suivi cartographique/thermique ou tout autre outil d'analyse. Cela passe de "Je pense que nous devrions nous concentrer sur X" à "Les chiffres indiquent que Y et Z sont les deux causes les plus probables de notre faible taux de conversion" .

Cadre TIR

TIR signifie Temps, Impact et Ressources. Le système de classement dans le modèle TIR, à l'exception de l'échelle, va de 1 à 5.

Temps – Combien de jours calendaires, d'heures de travail, d'heures de développement, etc. seront nécessaires pour que ce test ait un impact maximal ?

"Une note de 5 serait attribuée à un projet qui prend le moins de temps à exécuter et à réaliser l'impact."

Impact - Le montant des revenus (ou des coûts réduits) qui changera en cas de réussite d'un test. Testez-vous sur l'ensemble de la clientèle ou seulement sur un segment ? Envisagez-vous une augmentation de 3 % ou de 15 %?

"Une note de 5 serait attribuée à un projet qui prend le moins de temps à exécuter et à réaliser l'impact."

Ressources - Combien coûteront les outils, les personnes et tout le reste associé à ce test ?

"Une note de 5 est donnée lorsque les ressources nécessaires sont peu nombreuses et disponibles pour le projet."

Fondé par le vétéran de l'optimisation du taux de conversion Bryan Eisenberg, le modèle TIR vous encourage à approfondir l'aspect humain de l'optimisation du taux de conversion.

Ce modèle vous fait réfléchir à trois questions importantes avant de tester :

1. Qui essayons-nous de convaincre ?

2. Quelle action particulière voulons-nous qu'ils entreprennent ?

3. Quelle action veulent-ils réellement entreprendre ?

Ce que vous constaterez souvent, c'est que l'action que vous souhaitez que les visiteurs entreprennent n'est pas nécessairement la même qu'ils souhaitent entreprendre. C'est là que les vrais commentaires des clients sont utiles.

Lorsque vous creusez vraiment profondément et exploitez ces points exploitables à partir de vos sondages auprès des clients et d'autres outils de collecte de données, vous pouvez apporter des améliorations plus puissantes à une page particulière, un entonnoir de messagerie, etc.

Étape 4 : Implémentation et test

Maintenant que vous avez hiérarchisé vos hypothèses et que vous savez quels tests sont les plus urgents, il est temps de mettre ces hypothèses en action.

Les tests potentiellement révolutionnaires nécessitent que vous disposiez des meilleurs outils. Pour vous aider à le faire, voici une liste des meilleurs outils à utiliser pour votre expérimentation :

1) De manière optimale

Optimizely est l'une des principales plateformes d'expérimentation au monde, permettant aux équipes marketing et produit de tester, déployer, réviser et déployer toutes sortes d'expériences numériques. Plus précisément, Optimizely vous donne accès à une suite d'outils de test A/B qui vous permettent de cibler efficacement votre messagerie et de lancer des campagnes plus personnalisées.

2) Rebondir

Qu'il s'agisse de votre page d'accueil ou de votre page d'inscription, vous avez besoin d'un outil solide qui peut vous aider à "extraire le plus de jus" de cette page. Unbounce est un leader dans l'optimisation des pages de destination et vous permet de personnaliser et de tester facilement différentes versions de vos pages les plus importantes. Vous pourrez ensuite étudier quelles versions fonctionnent le mieux (et pourquoi) pour améliorer votre taux de conversion.

Si vous êtes quelqu'un qui ne veut pas s'occuper de codage ou de conception graphique, Unbounce devient encore plus attrayant car vous pouvez obtenir de belles pages réactives en quelques minutes.

3) Centre d'utilisabilité

Usability Hub est une plate-forme de recherche d'utilisateurs à distance qui élimine les conjectures des décisions de conception en les validant avec des utilisateurs réels. Également connu sous le nom de couteau suisse de la recherche utilisateur, vous pouvez effectuer une variété de tests tels que des tests de premier clic, des tests de préférence et des tests de cinq secondes pour confirmer vos hypothèses.

Avec cet outil, il n'y a plus de "je pense que c'est la couleur que les utilisateurs aiment " et plus de "les recherches et les tests que nous effectuons prouvent que les utilisateurs sont les plus réactifs à cette palette de couleurs" .

Avez-vous déjà repris le thème général de cet article ? Il s'agit de se rapprocher le plus possible de la certitude dans vos décisions car vos sources de données soutiennent vos idées !

4) AB savoureux

AB Tasty est une plateforme tout-en-un d'optimisation du taux de conversion qui vous permet d'effectuer une multitude de tests sur à peu près n'importe quoi. Grâce à la mise en œuvre et à la personnalisation basées sur l'IA, vous pouvez rapidement obtenir des informations sur les utilisateurs, expérimenter, personnaliser et augmenter l'engagement et les conversions.

Avec certains des plus grands noms de divers secteurs utilisant AB Tasty comme plateforme de test, vous pouvez être sûr d'utiliser l'un des meilleurs produits du marché en matière d'optimisation du taux de conversion.

5) Google Optimiser

Google Optimize est une plateforme d'optimisation basée sur Google Analytics. Cela signifie que vous pouvez utiliser vos données GA existantes pour voir rapidement ce qui peut être amélioré. Vous pouvez également bénéficier d'un outil de modélisation statistique avancé ainsi que d'une suite d'outils de ciblage sophistiqués.

6) VWO

VWO est une autre plate-forme tout-en-un pour l'optimisation du taux de conversion qui vous aide à effectuer des recherches sur les visiteurs, à créer une feuille de route d'optimisation et à exécuter des expériences continues.

Nous avons parlé de l'importance de créer un système d'expérimentation de conversion solide afin que vous n'ayez pas toujours à repartir de zéro pour les expériences futures. Eh bien, vous serez heureux de savoir que VWO est ancré dans l'optimisation axée sur les processus et peut vous aider à trouver des moyens d'améliorer constamment votre expérience utilisateur.

De plus, vous pouvez exécuter des tests A/B à grande échelle sans réduire les performances, car VWO est conçu pour gérer les tests au niveau de l'entreprise.

7) Renommer

Rebrandly est une plate-forme bien connue pour créer et gérer des URL courtes personnalisées. C'est également un puissant outil d'analyse qui peut vous aider à exécuter des tests d'optimisation du taux de conversion sur votre site Web.

Des URL courtes personnalisées (ou des liens de marque) peuvent être utilisées pour collecter une tonne de données sources basées sur les clics - des données que vous pouvez utiliser pour tester des éléments petits mais importants sur n'importe quelle page que vous créez, des boutons aux options du menu de navigation, et bien plus encore.

Test A/B vs test fractionné vs test multivarié

Source : Wingate Media

Le test A/B consiste à comparer deux versions ou plus de la même page en examinant les taux de conversion et les mesures qui comptent pour votre entreprise (telles que les clics, les vues, les inscriptions, etc.).

Par exemple : si vous modifiez le titre d'une page de destination, vous pouvez cibler toutes les pages de destination à la fois et elles seront considérées comme des variantes du même groupe. Ce groupe est un nom ou un titre d'observation que vous attribuez à un test particulier (exemple : groupe de test du titre de la page d'accueil1). J'espère que vous avez un nom de groupe beaucoup plus cool, mais vous obtenez l'image.

Enfin, les tests A/B sont un excellent moyen d'obtenir des résultats rapides et d'atteindre et de maximiser le temps de test.

Si vous avez beaucoup de trafic sur votre site et que vous souhaitez tester les sections clés d'une page, c'est ici que vous exécutez des tests multivariés. Les tests A/B visent à apporter des modifications à une page entière, tandis que les tests multivariés examinent les sections clés d'une page et la manière dont elles interagissent les unes avec les autres.

Cela étant dit, les tests multivariés sont plus compliqués que les tests A/B car il y a plus de couches impliquées. Lorsque vous testez différentes sections clés, vous pouvez obtenir un grand nombre de combinaisons possibles qui peuvent s'avérer trop difficiles à gérer si vous n'êtes pas un spécialiste du marketing expérimenté.

Consultez cet article pour avoir une idée de ce à quoi ressemble une multivariée.

Le test fractionné consiste à tester un élément sur une page et à voir en quoi les résultats de cette page sont différents de la version d'origine. Cela peut ressembler à un test A/B, car c'est la même chose.

La différence entre les tests A/B, c'est-à-dire les tests fractionnés, et les tests multivariés est que le premier teste une variation tandis que le second teste plusieurs combinaisons à la fois.  

Principaux éléments du test A/B

Décider des principaux éléments à tester peut être difficile. Tester chaque aspect aléatoire de votre site Web est évidemment contre-productif (sauf si vous avez le temps et les ressources pour le faire). Reportez-vous aux méthodes de hiérarchisation dans le chapitre ci-dessus pour vous aider.

Pour vous donner une longueur d'avance sur les endroits évidents pour commencer à tester sur une page, voici une liste utile du gourou du marketing, Neil Patel. S'il y a un « gourou du marketing » dont vous devriez suivre les techniques d'optimisation du taux de conversion, c'est bien lui.

Dans cet article, vous découvrirez la logique derrière les tests de typographie, de couleurs, de positionnement, de tarification, de vidéo, d'images et bien plus encore !

N'oubliez pas que même si Neil est un spécialiste du marketing très respecté et axé sur les données, certains des éléments qu'il mentionne peuvent ne pas correspondre à vos objectifs commerciaux particuliers. C'est parfaitement bien.

N'oubliez pas qu'une grande partie de l'optimisation du taux de conversion est subjective et que chaque entreprise a des objectifs différents !

Combien de temps doivent durer les tests A/B ?

C'est une question délicate car beaucoup de facteurs y jouent un rôle. Des facteurs tels que la taille de l'échantillon , la confiance statistique, la saisonnalité, la représentativité de votre échantillon et le moment. Il n'y a pas de réponse claire quant à la durée d'un test A/B parce que… roulement de tambour… cela dépend de votre secteur parmi une foule d'autres facteurs.

Cependant, cela ne veut pas dire que faire un test pendant 1 ou 2 jours est suffisant. Généralement, une plage de quelques semaines à un mois peut être considérée comme un territoire sûr pour un test étant donné que la collecte de données a été effectuée correctement, les conditions n'étaient pas hors de l'ordinaire, le test a été effectué par des spécialistes du marketing expérimentés.

Déterminer le gagnant et les erreurs commises par les experts

La détermination de la validité d'un test peut se faire en 3 étapes :

Étape 1 : Calculer la taille minimale de l'échantillon

Définissez le niveau de confiance que vous souhaitez dans vos résultats de test (par exemple : 90-95 % est largement considéré comme une cible solide à viser) et calculez une taille d'échantillon en fonction de ce nombre. Cela vous donnera le nombre minimum de visiteurs dont vos variantes ont besoin.

Étape 2 : Vérifiez les écarts dans les segments

Avant de réaliser le test, vous devez savoir comment segmenter vos visiteurs. Avec l'échantillon et les segments minimum, vérifiez les écarts majeurs et s'il n'y en a pas, laissez le reste fonctionner.

Étape 3 : Évaluez votre cycle économique

Comme mentionné ci-dessus, les cycles économiques et la saisonnalité peuvent jouer un rôle important dans la validité des tests d'optimisation. Exécutez le test dans différents cycles et comparez leurs résultats les uns par rapport aux autres (par exemple : les visiteurs et les ventes sont-ils les mêmes au quatrième trimestre avec Noël/Nouvel An que le reste de l'année ?)

Même avec tous les bons chiffres du monde, il y a des erreurs à faire. Voici un résumé des principales erreurs de test que même les pros commettent :

• Faire des tests A/B sans assez de trafic ou de conversions
• Ne pas fonder les tests sur une hypothèse
• Ne pas envoyer de données à Google Analytics
• Abandonner après l'échec des premiers tests
• Ne pas comprendre les faux positifs
• Ne pas exécuter de tests régulièrement

Ce ne sont là que quelques-unes des nombreuses erreurs courantes dans les tests A/B.

C'est un processus perpétuel qui vous bottera le cul plusieurs fois, mais qui fera également passer votre entreprise au niveau supérieur si vous apprenez à l'adopter. Cela vaut pour les débutants comme pour les professionnels.

Analyse de vos résultats

Si vous cherchez à augmenter le nombre de personnes qui s'inscrivent pour un essai gratuit d'un produit, vous pouvez définir des objectifs pour les personnes qui se rendent sur la page d'inscription et les personnes qui franchissent la ligne et s'inscrivent. .

Quelle que soit la plate-forme de test que vous utilisez, vous devriez voir le test en cours et une sorte d'indication indiquant si cette nouvelle variante a amélioré ou non les conversions. Regardez attentivement les deux chiffres (variation originale vs nouvelle variation) et regardez le pourcentage de croissance ainsi que le potentiel qu'il a (également en pourcentage) pour battre l'original. Si ce pourcentage est inférieur à l'objectif idéal de 90 à 95 %, continuez à optimiser et continuez à effectuer des tests pour atteindre cet objectif.

Si vous vous retrouvez avec des résultats non concluants, voici quelques mesures que vous pouvez prendre :

1) Segmenter les données

Les segments individuels révèlent souvent des données plus claires que les segments groupés. Examinez des segments tels que les sources de trafic, les appareils et d'autres éléments pertinents pour votre entreprise. Parfois, vous devez creuser encore plus profondément dans les chiffres pour trouver la clarté, en particulier avec les tests A/B.

2) Ne testez pas des choses qui n'ont pas d'importance

Une autre raison des résultats non concluants est souvent que les tests ont été exécutés sur des choses qui n'avaient pas vraiment d'importance pour l'entreprise. Assurez-vous que tous vos tests sont étayés par des hypothèses et qu'ils sont clairement hiérarchisés avant d'avoir les doigts qui piquent pour tester chaque élément de votre page.

3) Contestez votre hypothèse

Si vous suivez un processus et que vous obtenez toujours des résultats non concluants, il est peut-être temps de réviser votre hypothèse et même de la supprimer complètement. Vous pouvez tester de nouvelles variations sur la même hypothèse ou revenir à la planche à dessin pour mieux comprendre les données que vous avez recueillies et former une hypothèse plus solide.

Dans cet article, vous avez découvert les 5 étapes du processus d'optimisation des conversions.

Vous avez appris les meilleures façons de collecter des données, vous avez découvert comment formuler des hypothèses basées sur les données, vous avez déniché les meilleurs formats pour hiérarchiser vos hypothèses, puis vous avez appris à prendre ces idées et à les tester à l'aide des meilleurs outils du marché. monde. Enfin, vous avez appris à tirer des conclusions de vos recherches et à remettre en question vos hypothèses.

N'oubliez pas : l'optimisation du taux de conversion est un processus évolutif.

Il y a une énorme courbe d'apprentissage à presque toutes les étapes du processus CRO et cela peut parfois être écrasant. Engagez-vous à apprendre le processus, engagez-vous à optimiser régulièrement et à toujours viser de meilleurs résultats, engagez-vous à grandir.

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