Ebook Webmarketing : Comment optimiser facilement les conversions de son site WEB ?

Publié par : Nicolesq

L'A/B Testing intervient après la SEO (Search Engine Optimization) et est pertinent tout au long du cheminement de l'internaute dans le site internet jusqu'à ce qu'il en sorte, par un achat ou non.


Consulter un extrait ci-dessous

L'intervention des moteurs de recherche dans l'organisation et la hiérarchisation des informations a considérablement changé les moyens mis à disposition pour les professionnels pour toucher leur clientèle. La démocratisation des solutions clef en main a aussi élargi l'offre produit/service disponible aux prospects. La généralisation de ces deux aspects a démultiplié la pression sur les professionnels en offrant aux amateurs et semi-professionnels des outils directement concurrents. Pendant un temps, les professionnels ont cru s'en sortir par l'acquisition du trafic et de la SEO (Search Engine Optimization), mais l'environnement de plus en plus fortement concurrentiel a induit une augmentation des coûts d'acquisition, remettant en cause la pérennité d'une telle réponse sur le long terme.


Partant d'un coût d'acquisition de plus en plus cher, la question pour les professionnels s'est donc transformé en : "faire mieux avec moins !" . En d'autres termes, améliorer le taux de conversion a trafic égal plutôt que d'augmenter le trafic à taux de conversion égal. L'avantage indéniable de l'amélioration du taux de conversion est l'arrêt de l'acquisition sans limite de trafic, poste de dépense de plus en plus cher et non pérenne. L'acquisition de trafic n'a d'ailleurs pas beaucoup de sens lorsque sa conversion est proche de 0, à fortiori lorsque cette acquisition est de plus en plus chère.


Pour améliorer la visibilité d'un site internet, beaucoup de services clef en main ont été développés aux États-Unis comme en France et leur utilisation massive (Google AdWords notamment) est le principal facteur d'augmentation des coûts d'acquisition. La mesure des taux d'audience est aussi entré dans les moeurs et on peut dire que la France l'a largement adoptée même si en matière d'édition de logiciels, l'offre autochtone n'est pas très développée. Le principal éditeur est bien évidemment Google avec Analytics, mais Xiti est aussi bien présent sur le marché français.


En revanche, l'amélioration du taux de conversion n'a pas encore atteint le même niveau de maturité, loin de là. On peut même affirmer que ce concept, pourtant bien intégré dans d'autres secteurs, comme l'industrie où le rendement est primordial -, est largement ignoré par le secteur de l'Internet et du e-commerce.


L'A/B Testing1 intervient après la SEO (Search Engine Optimization) et est pertinent tout au long du cheminement de l'internaute dans le site internet jusqu'à ce qu'il en sorte, par un achat ou non. Pour rappel, le taux de conversion de la distribution traditionnelle est de l'ordre de 40-50% alors que celui des magasins internet est de l'ordre de 2%. La marge de progression est donc considérable.


L'A/B Testing consiste à tester une variante d'un site internet par rapport à un original donné et à retenir en production la plus performante des deux. Sur ce principe, de nombreuses variantes peuvent être en même temps mises en production sur lesquels l'internaute est redirigé. Ce processus est itératif et conduit progressivement à l'amélioration globale du taux de conversion. Plus le nombre de variables testées et optimisées est important, plus le test apportera un bénéfice au taux de conversion. Il convient bien évidemment de prioriser en fonction du niveaux de perte de prospects à chaque étape du processus de vente.


L'A/B Testing se base sur le cheminement des visiteurs dans le site. À ce titre chaque visiteur peut contribuer au test et à l'amélioration de la connaissance de leur comportement, et donc à la performance réelle et non supposée du site en question. Le nombre potentiellement important de visiteurs d'un site est un élément à ajouter au crédit de l'A/B Testing. En effet, mesurer des comportements réels, achat, abandon de panier etc. sur l'ensemble des visiteurs est bien plus représentatif qu'un simple test utilisateur sur un panel de testeurs limité comme on peut le tester en Eye Tracking.



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Date :

19/10/2012


Langue :

Français


Pages :

36


Consultations :

4936


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Résumé
Tags : Mesures statistiques de l'A/B Testing, Création de variantes, google a/b testing, analytics
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