Test A / B du commerce électronique - Guide en 5 étapes

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Je serai franc Les tests A / B sur les sites Web de commerce électronique sont surchargés.

Contrairement à la plupart des «CRO», changer les couleurs et peaufiner les polices ne vous apportera que des améliorations très marginales dans les conversions et les taux de clics. Il faut beaucoup d'essais et d'erreurs pour comprendre ce qui crée une expérience positive pour les utilisateurs sur les sites Web de commerce électronique.

Il faut encore plus d'efforts pour identifier les éléments standard sur les sites de commerce électronique et déterminer comment ils peuvent être testés A / B pour essayer d'améliorer les conversions.

Vous êtes dans un festin aujourd'hui.

J'ai fait tout le travail pour vous. Je vais vous montrer des idées de test A / B 5 eCommerce qui ont le plus de potentiel pour augmenter vos taux de conversion, et donc vos revenus.

À la fin de ce post, vous aurez une bonne idée de ce qu'il faut tester A / B sur les sites de commerce électronique, comment le faire, et peut-être même suffisamment d'idées pour offrir cela en tant que service à vos clients de commerce électronique!

Comprendre les points de douleur

Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi les tests A / B sont si importants pour les sites de commerce électronique? C'est parce que les éléments du site ont un impact direct sur les ventes qui se traduisent par des revenus réels, contrairement à la publicité. inscriptions à la newsletter ou pages vues.

L’objectif le plus important des sites de commerce électronique de tests A / B est d’identifier points douloureux. Les Points de Douleur sont simplement des éléments de l'entonnoir de vente qui découragent les visiteurs ou offrent une expérience d'achat médiocre.

Quelques exemples peuvent être l'interface utilisateur confuse, trop de CTA et même des pages de chargement lentes. Tout au long de cet article, nous parlerons de la manière dont vous pouvez identifier les points sensibles qui entraînent la perte de visiteurs et d'utilisateurs lors des tests A / B, puis nous travaillons à les résoudre.

Tout d'abord, examinons le moyen le plus simple, gratuit et simpliste de trouver des points sensibles dans votre magasin. J'espère que vous avez entendu parler de Google Analytics ???? C'est gratuit, facile à configurer et l'une des plates-formes d'analyse les plus robustes. Si vous avez déjà configuré Google Analytics sur votre boutique, ignorez la configuration ci-dessous.

Configurer Google Analytics sur votre boutique

C'est assez simple, mais si vous êtes un débutant, cela devrait vous aider à tout configurer en quelques minutes.

Cliquez sur https://www.google.com/analytics/web/#home et inscrivez-vous pour un compte Google Analytics. C'est assez simple si vous avez déjà un compte Gmail.

Lorsque vous cliquez Inscription, vous serez invité à remplir un formulaire qui ressemble à ceci :Nous sommes en train de créer le compte pour notre site Web, alors choisissez Site Internet. Ensuite, entrez simplement Nom du compte et Nom du site Web de votre choix.

Entrez ensuite l'URL du site Web dans le bon format. Juste pour que vous le sachiez, vous pouvez avoir tout un tas de comptes dans un seul compte Analytics.

Il suffit de choisir lequel vous souhaitez ajouter votre propriété (la propriété Analytics de votre boutique), et cliquez sur Créer une nouvelle propriété

Choisissez un créneau approprié dans le menu déroulant pour Industrie, Et pour Reporting Time Zone, choisissez simplement votre propre fuseau horaire. Cliquez ensuite sur «Get Tracking ID». Copiez le code dans la case ci-dessous Suivi du site.

Vous devez maintenant ajouter ce code à toutes les pages de votre site que vous souhaitez suivre. C'est toujours une bonne idée de déléguer cela à votre concepteur ou développeur.

Mais c'est simple si vous utilisez WordPress (avec WooCommerce), Shopify or Magento. Tous ces CMS ont des fichiers de modèle de page dans lesquels vous ajoutez ce code.

Assurez-vous simplement d'ajouter le code dans la zone d'en-tête afin que le code de suivi ou le pixel de Google Analytics se déclenche dès le chargement de la page. Juste pour que vous le sachiez, vous aurez besoin de quelques mois de données après avoir tout configuré pour continuer. Il n’y a aucun moyen de contourner ce problème.

Juste pour que vous le sachiez, vous aurez besoin de quelques mois de données après avoir tout configuré pour continuer. Il n’y a aucun moyen de contourner ce problème.

Tout type de test nécessite une hypothèse ou une théorie:

L'hypothèse du test e-commerce A / B

En termes simples, il s'agit du processus étape par étape que nous utilisons pour tous les processus de tests A/B. Et c'est assez simple :

  1. Les statistiques ou les données impliquent quelque chose
  2. Nous prédisons que ce changement entraînera cet effet désiré
  3. Nous identifions quels indicateurs ou indicateurs de performance pour mesurer l'efficacité du changement ou la validité de la prédiction

Les statistiques ou les données pour l'implication

Je vais être franc. Je n'aime pas réinventer la roue. Il existe des tonnes de statistiques, de données et de suppositions éprouvées sur les changements qui affectent les conversions.

Par exemple, le taux moyen d’abandon de panier est de 65.23 %. Il s’agit des personnes qui visitent votre site Web, ajoutent un produit à leur panier et n’achètent pas.

Et données montre que 44% de tels cas surviennent en raison des coûts d'expédition élevés. Maintenant, c'est la statistique ou les données que nous avons.

Nous pouvons également le confirmer à partir de nos données Google Analytics.

Pour cet exemple, jetons un coup d'œil aux analyses du véritable magasin de marchandises Google, auquel Google a donné accès publique.

Une fois que vous avez accès au compte (instructions sur le lien ci-dessus), allez à Comportement d'achat in Conversions

Et définir la date pour autant de mois que vous le pouvez (je préfère six).

Comme vous pouvez le constater, une session 16,753 énorme se termine par un abandon de panier et les sessions 6,345 se terminent par un abandon de paiement.

Nous venons d'identifier un point sensible ici. Notez que les statistiques ou les données ne concernent pas uniquement les points sensibles de votre site Web, mais peuvent également concerner des fonctionnalités qui améliorent l'expérience utilisateur, comme l'ajout de confiance ou l'attribution de badges (les montres Express ont tiré parti de cette technique pour augmenter leurs ventes par 58.29%), ou en offrant une assistance par chat en direct (44% des acheteurs en ligne aimeraient avoir une assistance en ligne lors de leurs achats, selon this Étude de Forrester).

La prédiction

Sur la base des données ci-dessus, nous prévoyons que les taux d'abandon du panier d'achat diminueront et les taux de contrôle augmenteront si nous offrons la livraison gratuite aux utilisateurs. Évidemment.

Les métriques ou les KPI à mesurer

Maintenant que nous avons les statistiques et les prévisions en place, nous devons identifier les mesures dans les analyses qui valideront cette prédiction lorsque nous exécutons le test.

Puisque nous cherchons à augmenter le pourcentage d'utilisateurs qui ajoutent des produits à leur panier puis les achètent, le KPI que nous devrions mesurer serait le pourcentage de sessions avec transactions.

Exécution du test A / B

Il existe deux types d'outils de test A / B.

Certains sont côté client et d’autres côté serveur. En termes simples, les outils côté client utilisent des superpositions Javascript sur les sites Web afin que le navigateur donne à la même page un aspect différent pour l'utilisateur. Pensez à ajouter du « maquillage » sur votre page Web.

Les outils côté serveur envoient des versions différentes de la page Web. Ils sont beaucoup plus robustes, mais requièrent un support pour les développeurs, ce qui les rend inadaptés aux petites équipes (comme la mienne).

Les outils côté client sont faciles à utiliser et la plupart d’entre eux sont simplement des glisser-déposer. VWO, Optimizely, Google Optimize et Adobe Target sont tous des outils côté client.

Et la configuration est aussi simple que possible : il vous suffit d'ajouter un extrait de code Javascript sur votre site Web (similaire au code de suivi de Google Analytics) et le tour est joué.

Mais nous aimons tous être nourris à la cuillère, hein?

Permettez-moi de vous montrer comment mettre en place pas à pas l’outil Google Optimize gratuit.

Exécution d'une campagne de test e-commerce A / B à l'aide de Google Optimize

Tout d'abord, inscrivez-vous au compte Google Optimize ici.

Après vous être inscrit et avoir donné toutes les autorisations du compte, vous arriverez sur le tableau de bord, à partir duquel vous pourrez commencer à créer des « Expériences ».

Allez-y et remplissez tous les détails de l'expérience:

Entrez un nom pour le test et l'URL de la page que nous wish au test A/B. Dans notre exemple, c'est le checkout page (https://shop.googlemerchandisestore.com/basket.html).

Selectionnez Test A / B, puis cliquez sur « Créer ».

L'étape suivante consiste à associer votre propriété Google Analytics à l'expérience. Cliquez sur « Aller à la page du conteneur » dans la barre latérale droite.

Sur la page Conteneur, cliquez sur « Propriété du lien ».

Sélectionnez la propriété associée au site Web sur lequel vous envisagez de lancer la campagne de tests A/B dans la liste déroulante de la fenêtre contextuelle qui apparaît, puis cliquez sur « Lien » (notez que vous devez accéder en modification à la propriété que vous liez. avec Google Optimize).

Vous serez ensuite invité à ajouter un court extrait de code à votre site pour exécuter des tests Optimize. Cliquez sur « Obtenir un extrait ».
Vous verrez maintenant un shortcode qui ressemble à ceci (étape 2) :

C'est assez simple : insérez simplement ce code dans le code de suivi Google Analytics, comme indiqué. Ne vous inquiétez pas si le code est le plus haut possible dans l'en-tête. Assurez-vous simplement qu'aucun JS ne se charge au-dessus dans l'en-tête.

Cliquez ensuite sur « Suivant ».

Maintenant, vous serez invité à ajouter un autre code :

Rappelez-vous que Google Optimize est un outil côté serveur et utilise une superposition Javascript pour afficher deux versions de la même page. Eh bien, ce code sert simplement à s'assurer que les utilisateurs ne voient pas une version avant le chargement du code javascript. Collez-le simplement dans votre modèle de page (ou dans la page HTML de votre panier d'achat) juste au-dessus du code de suivi Analytics dans l'en-tête.

Après avoir ajouté les extraits de code, revenez à la Expériences page, et cliquez sur notre expérience en cours dans la liste.

La mise en place de l'expérience se fait en trois étapes:

  1. Créer une autre variante
  2. Sélectionner un objectif principal
  3. Définition du ciblage en créant une URL ou une règle de chemin

Commençons par créer une variante.

Vous pouvez prévisualiser la version originale ou apporter des modifications directement à partir de cette page.

L’une des fonctionnalités les plus intéressantes et les plus utiles de Google Optimize est la Google Optimiser Chrome plugin qui vous permet de créer des variations par glisser-déposer et d'effectuer facilement des modifications. Allez-y et installez le plugin en ce moment.

Vous pouvez cliquer sur l'original pour apporter des modifications ou des modifications à la version de la page d'origine (version A).

Créons maintenant la version variante (version B). Retournez sur Google Optimize et cliquez sur « NOUVELLE VARIANTE ».

Nommez cette version comme vous le souhaitez et cliquez dessus pour ouvrir le checkout page (notre exemple) et apportez des modifications ou des modifications.

Pour éditer ou modifier un élément, sélectionnez simplement un élément et cliquez sur l'icône marquée en rouge.

Cela ouvre une fenêtre contextuelle où vous pouvez modifier la police et la taille, l'alignement, la couleur, l'arrière-plan, la bordure, etc.

Par exemple, puisque nous prévoyons d'offrir la livraison gratuite et de tester comment cela pourrait contribuer à réduire les abandons du checkout page, ajoutons une ligne sous le prix indiquant "Votre commande est éligible à la livraison gratuite aux États-Unis et au Canada".

Cliquez sur « Modifier l'élément » dans la fenêtre contextuelle, cliquez sur « Modifier le HTML », saisissez le texte dans l'éditeur contextuel et cliquez sur « Appliquer ». C'est ça. Cliquez sur « Enregistrer » pour enregistrer toutes les modifications que vous avez apportées à la version variante.

Avec un peu de compétences en codage HTML, vous pouvez modifier des conceptions entières et ajouter de nouveaux éléments visuels à votre guise. Et vous pouvez ainsi créer autant de variantes que vous le souhaitez.

Maintenant que nous avons créé une variante, passons à l'étape suivante : fixer un objectif.

Sous la table des variantes, vous pouvez voir une table pour Objectifs et Ciblage

Sélectionnez un objectif dans la liste déroulante:

Dans notre cas, puisque nous essayons de réduire les abandons (ou rebonds) du checkout page en raison des frais d'expédition élevés, l'objectif est Rebonds.

Vous pouvez également ajouter des objectifs secondaires si vous le souhaitez.

Vous pouvez ensuite ajouter des hypothèses simples - quelque chose qui ressemble à ceci : "Nous prévoyons de réduire les taux de rebond de la checkout page en offrant la livraison gratuite ».

Cliquez ensuite sur la troisième étape: précis (l'autre onglet dans la même table)

Dans le  précis onglet, il y a beaucoup de paramètres que vous devez configurer.

Pourcentage de visiteurs: Il s'agit simplement de la part du trafic net vers cette page sur laquelle vous souhaitez exécuter le test. Ceci est utile dans les cas où l’exécution du test sur l’ensemble du trafic peut entraîner des frais généraux ou des dépenses supplémentaires. Par exemple, offrir la livraison gratuite pour toutes les commandes n’est probablement pas une bonne idée au début d’une expérience.

Fixons donc ce chiffre à 5 % afin que les variations ne soient présentées qu'à un petit pourcentage d'acheteurs.

Pondération des visiteurs à cibler: C'est le pourcentage de visiteurs (dans notre cas, 5% de tout le trafic sur la page) auquel chaque variante est servie.

W le définit généralement comme 50% pour chaque variante, mais si vous avez, par exemple, des variantes 3 de la page, vous pouvez définir le pourcentage de trafic 33.33%.

Ensuite, nous avons les paramètres « Quand » qui déterminent quand l'expérience est affichée :

Evaluer sur: Ce paramètre peut être utilisé pour décider quand l'expérience est chargée, au chargement de la page ou après un événement personnalisé. Cela peut être utile pour les expériences qui impliquent, par exemple, de tester ce qui est montré aux utilisateurs après un partage social (après un événement personnalisé).

Conditions additionnelles: Celles-ci impliquent des correspondances d'URL et des paramètres de ciblage supplémentaires.

"Correspondances d'URL" est l'endroit où vous configurez où exécuter l'expérience. Et pour ceux d'entre vous qui se demandent depuis le début comment définir les URL dynamiques qui sont très courantes sur les sites de commerce électronique, c'est ici que vous les configurez.

Il suffit de définir le chemin de l'URL comme L'URL contient https://shop.googlemerchandisestore.com/basket

Dans notre exemple, la page cible était https://shop.googlemerchandisestore.com/basket.html

Cela garantit que le test est exécuté pour toutes les URL dynamiques telles que https://shop.googlemerchandisestore.com/basket.html?vid=20160512512 qui sont courantes sur la boutique Google Merchandise. Cliquez ensuite sur « Enregistrer ».

D'autres paramètres de ciblage supplémentaires incluent toute une gamme de données démographiques et d'autres options de ciblage:

Je sais que cela semble trop complexe pour vous.

Mais voici un exemple simple de la façon dont nous pouvons utiliser cela.

Puisque nous prévoyons d'offrir la livraison gratuite uniquement aux États-Unis et au Canada, ne pensez-vous pas que ce serait une bonne idée de cibler uniquement les utilisateurs des États-Unis et du Canada ?

Définissons les paramètres géographiques sur Pays égal États-Unis et Canada.

Cliquez ensuite sur « Ajouter » pour enregistrer cette option de ciblage. Nous sommes tous prêts avec Ciblage

Remarque: Juste avant de continuer, assurez-vous que la variante est affichée correctement sur toutes les tailles de périphérique.

Cliquez maintenant sur « Enregistrer » pour enregistrer le Variantes, Objectifs, et  précis paramètres. Cliquez ensuite sur « Démarrer l'expérience » pour lancer votre campagne de tests A/B.

C'est ça. Vous venez de mettre en place votre première campagne de tests A/B eCommerce.

Ce n'était pas si difficile, n'est-ce pas?

Maintenant que nous avons appris les bases de la configuration des tests A/B (oui, ce n'était que les bases), jetons un coup d'œil rapide aux méthodes les plus avancées et évolutives pour y parvenir.

Tests multivariés et algorithmes de bandit

Les premières choses d'abord Considérez MVT seulement si vous obtenez beaucoup de trafic. Vous avez peut-être deviné le nom - MVT implique

Vous l'avez peut-être déjà deviné, MVT teste plusieurs combinaisons d'éléments sur une page pour trouver la meilleure combinaison d'éléments répondant à vos objectifs de conversion.

Cela semble déroutant?

Je vais t'expliquer!

Supposons que vous ayez besoin de tester votre image d'en-tête, votre logo, votre barre latérale et votre pied de page et que vous souhaitiez trouver la meilleure combinaison de ces éléments pour générer le nombre maximal de clics sur vos annonces de la barre latérale. Ceci est presque impossible avec les tests A / B normaux, mais un objectif assez commun avec les tests multi-variables. Presque tous les outils de test A / B, y compris Google Optimize, vous offrent la possibilité d’exécuter des campagnes de test multi-variables.

Les algorithmes Bandit sont simplement un moyen automatisé de lancer des campagnes à grande échelle et de réduire automatiquement les « regrets ». Le « Regret » correspond aux revenus ou aux conversions perdus en raison d'une faible variation de conversion.

En termes plus simples, supposons que nous exécutions un test A / B / n pour une page qui reçoit un trafic considérable. Vous pouvez utiliser un algorithme de bandit pour définir automatiquement la variation de gain (la page qui présente les résultats ou objectifs de conversion les plus positifs).

Les algorithmes Bandit sont les plus couramment utilisés dans les tests multivariés à grande échelle, où la mise à jour en temps réel basée sur les résultats est nécessaire pour limiter les pertes de revenus.

Maintenant que nous avons expliqué comment configurer et exécuter des campagnes de tests A/B, laissez-moi vous donner quelques idées pour mener vos propres campagnes.

Idées de test éprouvées A / B de 5 pour augmenter vos résultats nets 

1. Rendez la barre de recherche aussi visible que possible

Ok, je suis partial sur celui-ci. Mais soyons francs. Combien de fois êtes-vous tombé sur une boutique en ligne et wished qu'il y avait une barre de recherche?

De toutes les boutiques en ligne que j'ai rencontrées, à part Amazon, je me souviens à peine d'une qui avait des barres de recherche bien visibles.

Amazon la tue à cet égard.

Essayez de tester votre page d'accueil ou les pages de la catégorie principale avec une variante dotée d'une barre de recherche bien en vue. Expérimentez comment cela augmente les vues vers d'autres pages de produits et réduit les taux de rebond.

2. Ajouter des badges de confiance

Avec les centaines de milliers de sites Web utilisant cette tactique, cela aurait dû être #1 dans cette liste.

Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi de plus en plus de sites Web affichent le widget sécurisé McAfee?

C'est une astuce psychologique simple : en associant une marque de confiance bien connue à la vôtre, vous gagnez un peu de cette confiance. Et c'est une astuce séculaire.

Voici les badges de confiance les plus utilisés:

McAfee Secure et VeriSign sont considéré comme les plus fiables.

3. Ajouter des vidéos de produits

En plus de fournir un canal de promotion supplémentaire, il s'agit d'une tactique intéressante pour donner aux utilisateurs une idée claire des produits que vous vendez.

Zappos utilise cette tactique avec brio et a des vidéos pour presque tous leurs produits.

Appliances Online a constaté que les utilisateurs qui regardent leurs critiques vidéo sont plus susceptibles d'acheter 120.5, de dépenser 9.1% par commande et de dépenser 152.7% plus longtemps sur le magasin.

Il vous suffit de prendre une vidéo rapide de votre inventaire et de l’afficher sur la page du produit. Essayez de tester cette variante par rapport à l'original.

4. Offre le lendemain ou livraison gratuite

Je sais que j'en ai déjà parlé, mais je n'aurais pas pu ne pas l'inclure.

Les statistiques sont des statistiques. Ce L'étude comScore montre que 47 % des clients abandonnent tout simplement leur panier s'ils constatent que des frais supplémentaires leur sont facturés pour l'expédition.

Même si offrir la livraison gratuite peut coûter cher, c'est toujours une bonne idée de tester une variante qui offre la livraison gratuite (comme nous l'avons fait dans l'exemple ci-dessus) et de voir si vous pouvez augmenter suffisamment la valeur moyenne de votre commande pour la rendre rentable. Rien ne vaut la livraison gratuite !

5. Ajouter un sentiment d'urgence

Si vous pensez que l'affichage des minuteries et des avis d'expiration des offres sur les pages de produits est effectué uniquement par des spécialistes du marketing affilié frauduleux, détrompez-vous.

Même Amazon fait cela:

La pratique de l'industrie consiste à attirer les utilisateurs avec le lendemain ou la livraison gratuite s'ils commandent dans un délai donné. Vous pouvez également expérimenter en offrant des codes promotionnels et des cadeaux avec le produit.

C'est tout de moi ! En voici plusieurs autres et idées cadeaux si vous souhaitez continuer à lire.

N'était-ce pas un conseil pratique ?

Lancez une campagne simple avec l’une des idées ci-dessus. Et comme Google rend Google Optimize gratuit pour tout le monde, plus rien ne vous arrête ! Partagez vos résultats dans les commentaires ci-dessous !

Adi Suja

Adi est le fondateur et le Chief Growth Officer chez Growthetics, une agence de marketing de contenu axée sur la croissance. Il contribue à la croissance du blog des plateformes de commerce électronique.