Comment savoir si votre boutique e-commerce fonctionne aussi bien qu’elle le pourrait ?

Vous avez peut-être des idées sur la façon d’améliorer votre site, mais faites attention ! Chaque changement ou nouvelle fonctionnalité peut avoir un impact sur les revenus générés par une page. Et ce changement peut être positif ou négatif.

Si vous ne disposez pas d’une solide méthode de test, vous ne pourrez pas mesurer l’impact des améliorations que vous avez choisies, ni apprendre comment les changements affectent le comportement de vos clients.

Une bonne expérience client entraîne des conversions. Mais si vous voulez vraiment savoir si vos clients bénéficient de la meilleure expérience possible, que ce soit sur mobile ou sur ordinateur, vous devez effectuer des tests.

Vous pouvez utiliser un A/B test pour tester de nouveaux changements et comparer le comportement d’achat sur les nouvelles versions de votre page web avec l’original.

Cela vous permet d’optimiser les performances de votre boutique en n’apportant que des modifications éprouvées qui améliorent votre taux de conversion ou toute autre mesure souhaitée.

Vous voulez en savoir plus sur la façon de mettre cela en pratique ? Voici un guide rapide sur la façon d’effectuer des A/B tests sur votre boutique Shopify.

Qu’est-ce que l’A/B testing et comment ça fonctionne ?

L’A/B testing est une forme de split testing. Il peut être effectué sur une page web, une application mobile ou une publicité, afin de tester les performances d’une variante, ou de plusieurs variantes, par rapport à la version originale.

Le trafic vers la page testée est divisé en deux, un groupe visualisant la version originale de la page – le contrôle – et l’autre visualisant la variante. Les visiteurs sont répartis au hasard et ne savent pas s’ils regardent l’un ou l’autre.

Les résultats de chaque page – des paramètres tels que le taux de conversion, le taux de rebond ou le revenu par utilisateur – peuvent ensuite être mesurés, afin de déterminer quelle version de la page est la variante gagnante.

L’A/B testing en action

Supposons que vous cherchiez à augmenter le revenu par utilisateur (RPU) sur l’une de vos pages produit. Voici un exemple de test que nous avons réalisé pour l’un de nos clients et qui visait à encourager les achats groupés, afin d’augmenter le RPU.

Sur la page produit, nous avons testé deux variantes qui mettaient en avant la nécessité d’une housse de rechange pour le produit et permettaient au client d’en ajouter une rapidement et facilement à son panier. Les visiteurs du site se voyaient présenter soit le contrôle, soit l’une des deux variantes lorsqu’ils visitaient la page.

Contrôle

 

Variante 1

 

Variante 2

Par rapport au contrôle, nous avons constaté que le taux de conversion a augmenté pour la variante 1, suivie de la variante 2. Le RPU était également plus élevé pour la variante 1, mais la valeur moyenne des commandes (VMC) est restée plus élevée avec le contrôle. Pendant la période de test, les ventes de housses de rechange ont augmenté de 50 %.

Ainsi, le test avait pour résultat l’augmentation du chiffre d’affaires lorsque nous avons mis en œuvre la variante 1 de cette page produit, malgré les variations des paramètres individuels. Cela nous donne des données précieuses sur l’impact des modifications apportées au site web de notre client. Et lorsque ces données (et des A/B tests supplémentaires) sont appliquées à l’ensemble de sa boutique Shopify, cela peut entraîner une augmentation très importante des performances et des revenus.

Vous pouvez voir d’autres exemples de split testing dans cette étude de cas sur notre programme d’expérimentation avec Loop Earplugs (un programme qui a créé une opportunité de croissance du chiffre d’affaires annuel de 1 million d’euros !)

L’approche du split testing de Swanky, centrée sur le client : un guide étape par étape

Nous savons donc ce qu’est le split testing et comment il fonctionne. Nous allons maintenant explorer l’approche de Swanky, axée sur le client, pour ce type d’expérimentation.

Nous considérons que le processus de split testing se compose de quatre parties :

• Apprendre à connaître vos clients ;
• Formuler des hypothèses sur ce qui pourrait améliorer les performances ;
• Hiérarchiser vos tests ;
• Analyser vos résultats.

Examinons chaque étape plus en détail.

1. Apprendre à connaître vos clients

Chez Swanky, notre approche est stratégique et basée sur les données clients, ce qui signifie que nous comprenons les obstacles au succès que les clients rencontrent sur le site, ainsi que les opportunités qui se présentent lorsque nous écoutons les clients nous dire ce qu’ils veulent.

Afin d’optimiser vos pages web, vous devez savoir ce qui détermine les taux de conversion. Quelle expérience les clients attendent-ils de votre site ? Qu’est-ce qui pourrait les amener à abandonner leur achat en cours de route ?

En règle générale, les clients en ligne recherchent la rapidité et la commodité, entre autres facteurs. Mais chaque secteur d’activité et chaque marque a une clientèle unique, et la compréhension des besoins et des attentes de vos clients est la clé de tout programme d’optimisation du taux de conversion (CRO).

En utilisant les statistiques de votre boutique Shopify Plus ou de Google Analytics, vous pouvez vous faire une idée de l’identité de vos clients, de la façon dont ils arrivent sur votre boutique et des pages qui se transforment en ventes – ou pas !

Les experts en CRO de Swanky effectuent ensuite des recherches plus approfondies en utilisant des enquêtes sur les intentions de sortie et des heat maps pour obtenir des informations sur le comportement des clients lorsqu’ils sont sur votre site.

2. Formuler des hypothèses

L’étape suivante consiste à formuler des hypothèses sur les changements qui pourraient avoir le plus grand impact sur votre site, en utilisant les informations que nous avons recueillies. Nos stratèges examinent ce qui pousse les clients à faire des achats et élaborent ensuite des stratégies pour tester chaque hypothèse.

Par exemple, si nous constatons que vous avez beaucoup d’utilisateurs européens mais qu’ils abandonnent sur la page de paiement, nous pouvons vous recommander d’ajouter plus d’options de devises sur votre site, afin de réduire les obstacles aux achats depuis l’étranger.

Qui plus est, notre capacité à formuler des hypothèses s’améliore au fil du temps, car nous disposons d’un plus grand nombre de données issues de tests antérieurs, ce qui crée un cycle vertueux de test, d’apprentissage et d’amélioration continue.

3. Hiérarchiser vos tests

Nous classons ensuite ces changements par ordre de priorité commerciale, en commençant par les possibilités de générer la plus grande augmentation de revenus.

Il existe probablement des centaines de modifications potentielles que vous pourriez apporter à votre boutique. Chaque split test demande du temps et de l’investissement, il est donc important de donner la priorité aux éléments qui auront le plus grand impact commercial.

Par exemple, si la majorité de vos clients sont des utilisateurs de téléphones portables, votre priorité sera de vous assurer que votre site est entièrement optimisé pour les téléphones portables, afin d’offrir une expérience utilisateur transparente à ces clients.

4. Analyser vos résultats

Nous documentons et enregistrons tout, et nous racontons une histoire pour chaque test, afin de nous rappeler en permanence ce que nous testons, comment et pourquoi, et bien sûr les résultats. C’est notre processus minutieux qui facilite l’apprentissage et la croissance pour nous-mêmes et pour nos clients.

De multiples paramètres entrant en jeu dans chaque test, les résultats peuvent ne pas être aussi simples que de constater qu’une variante est clairement gagnante.

Disons que dans la variante, vous avez ajouté des suggestions de produits sur une page de produits. Peut-être cela aura-t-il un impact négatif sur le taux de conversion, mais le revenu par utilisateur sera nettement plus élevé pour ceux qui convertissent. Le résultat général peut tout de même être une augmentation du revenu global de la variante.

Chaque test effectué vous permettra d’apporter de nouvelles améliorations à votre site. Même si une variante se révèle moins réussie que le contrôle, cela vous permettra de mieux comprendre le comportement de vos utilisateurs.

Kameleoon : Outil de split testing pour Shopify

Pour effectuer un A/B test sur un site web, Swanky utilise un outil d’ A/B testing fourni par l’un de nos partenaires technologiques. La plateforme que vous utiliserez dépendra de la taille de votre entreprise et de ce que vous cherchez à réaliser.

L’une de nos plateformes préférées est Kameleoon, une plateforme d’A/B testing destinée aux entreprises de taille moyenne et aux grandes entreprises disposant déjà de programmes d’optimisation ou de personnalisation. Ses fonctionnalités permettent aux détaillants en ligne de créer de meilleures expériences pour les clients, ce qui augmente les conversions et transforme les visiteurs en acheteurs fidèles.

Nous avons demandé à Fred de Todaro, chef de produit chez Kameleoon, des conseils sur la manière d’améliorer vos résultats en segmentant votre public dans le cadre des tests.

« Grâce à des fonctionnalités telles que les indicateurs clés de performance et les segments intégrés, vous pouvez non seulement tester plusieurs variantes d’une page web, mais aussi segmenter le public au sein du test. Cela nous permet de comparer la réaction de différents utilisateurs à différentes variantes.

Par exemple, nous pouvons constater qu’une modification de la mise en page stimule le taux de conversion chez les utilisateurs mobiles, mais n’a que peu d’effet sur les utilisateurs de bureau.

Cette segmentation facilite également la personnalisation de la boutique. Cela signifie que vous pouvez servir chaque client avec une expérience sur mesure en fonction de sa localisation, de son appareil, etc.

En outre, les équipes qui souhaitent faire évoluer leur expérimentation peuvent utiliser le ciblage prédictif.

Kameleoon dispose de capacités d’apprentissage automatique pour prédire l’intention et augmenter les conversions grâce à des messages et à des expériences soigneusement programmés qui répondent au comportement des utilisateurs. Les programmes peuvent expérimenter la sensibilité au prix, les types de pages que les utilisateurs visitent, la couleur ou la taille d’un produit, etc. »

L’A/B testing avec Swanky

Swanky dispose d’une méthodologie éprouvée qui facilite l’apprentissage et fournit des résultats à nos clients, sur la base de données.

Notre équipe est multidisciplinaire, ce qui signifie qu’elle comprend bien plus que les A/B tests. Elle comprend l’impact et l’influence des changements sur l’ensemble du parcours client. Elle peut donc en tenir compte dans ses hypothèses, mais, plus important encore, elle peut intégrer les enseignements tirés des CRO dans une stratégie commerciale plus large.

Nous prenons le temps de comprendre nos commerçants et leurs clients, ce qui alimente ensuite notre stratégie de CRO. Et pour Swanky, le CRO ne se limite pas à la visite des sites. Nous savons que des changements mineurs dans la stratégie marketing ou les opérations commerciales peuvent avoir un impact sur le chiffre d’affaires.

Nous faisons également appel à l’expertise de notre équipe interne d’UX et de développeurs pour nous assurer que nous ne nous contentons pas de réfléchir à la manière d’augmenter le taux de conversion, mais que nous améliorons également l’expérience de la marque tout au long de notre travail.

L’agence CRO par excellence

Notre équipe d’experts en CRO se passionne pour la recherche et l’analyse de données commerciales afin de trouver des moyens créatifs et innovants d’augmenter les revenus de nos clients de l’e-commerce. C’est pourquoi nous avons été élus Agence d’Optimisation du Taux de Conversion de l’année lors des European Agency Awards 2022 !

Pour en savoir plus sur nos services de CRO et sur la façon dont nous pourrions vous aider à libérer votre potentiel d’e-commerce, contactez dès aujourd’hui notre équipe d’experts Shopify Plus.