Test A / B - Guide rapide

Test A / B (également appelé Split testing) définit un moyen de comparer deux versions d'une application ou d'une page Web qui vous permet de déterminer laquelle est la plus performante. C'est l'un des moyens les plus simples d'analyser une application ou une page Web pour créer une nouvelle version. Par la suite, ces deux versions peuvent être comparées pour trouver leconversion rate, ce qui aide en outre à trouver le meilleur interprète de ces deux éléments.

Exemple

Supposons qu'il existe une page Web et que tout le trafic est dirigé vers cette page. Maintenant, dans le cadre des tests A / B, vous avez apporté des modifications mineures telles que les titres, la numérotation, etc. sur la même page et la moitié de son trafic est dirigée vers la version modifiée de cette page Web. Vous avez maintenant la version A et la version B de la même page Web et vous pouvez surveiller les actions du visiteur à l'aide de statistiques et d'analyses pour déterminer la version qui génère un taux de conversion plus élevé.

Un taux de conversion est défini comme l'instance, lorsqu'un visiteur de votre site Web effectue une action souhaitée. Les tests A / B vous permettent de déterminer le meilleuronline marketing strategypour votre entreprise. Jetez un œil à l'illustration suivante. Il montre que la version A donne un taux de conversion de 15% et la version B un taux de conversion de 22%.

Vous pouvez surveiller les actions du visiteur à l'aide de statistiques et d'analyses pour déterminer la version qui génère un taux de conversion plus élevé. Les résultats des tests A / B sont généralement donnés en fantaisiemathematical and statistical terms, mais la signification des chiffres est en fait assez simple. Il existe deux méthodes importantes par lesquelles vous pouvez vérifier les taux de conversion à l'aide des tests A / B -

  • Échantillonnage des données
  • Intervalles de confiance

Laissez-nous discuter de ces deux méthodes en détail.

Échantillonnage des données

Le nombre d'échantillons dépend du nombre de tests effectués. Le décompte du taux de conversion est appelé un échantillon et le processus de collecte de ces échantillons est appelé échantillonnage.

Exemple

Supposons que vous ayez deux produits A et B, vous souhaitez collecter des échantillons de données en fonction de sa demande sur le marché. Vous pouvez demander à quelques personnes de choisir parmi les produits A et B, puis leur demander de participer à une enquête. À mesure que le nombre de participants augmente, il commencera à afficher unrealistic conversion rate.

Il existe divers outils qui peuvent être utilisés pour déterminer le nombre correct de taille d'échantillon. Un tel outil gratuit disponible est -

http://www.evanmiller.org

Intervalles de confiance dans les tests A / B

L'intervalle de confiance est la mesure de l'écart par rapport à la moyenne sur le nombre multiple d'échantillons. Supposons que 22% des personnes préfèrent le produit A dans l'exemple ci-dessus, avec ± 2% d'intervalle de confiance. Cet intervalle indique la limite supérieure et inférieure des personnes, qui optent pour le produit A et est également appelé marge d'erreur. Pour de meilleurs résultats dans cette enquête moyenne,the margin of error should be as small as possible.

Exemple

Supposons que dans le produit B, nous avons ajouté une modification mineure, puis effectué des tests A / B sur ces deux produits. Les produits d'intervalle de confiance A et B sont respectivement de 10% avec ± 1% et 20% avec ± 2%. Cela montre donc qu'un changement mineur a augmenté le taux de conversion. Si nous ignorons la marge d'erreur, le taux de conversion pour la variation de test A est de 10% et le taux de conversion pour la variation de test B est de 20%, soit une augmentation de 10% de la variation de test.

Maintenant, si nous divisons la différence par le taux de variation de contrôle 10% ÷ 10% = 1,0 = 100%, cela montre une amélioration de 100%. Par conséquent, nous pouvons dire que les tests A / B sont une technique basée sur des méthodes et des analyses mathématiques. Il existe divers outils en ligne qui peuvent être utilisés pour calculer la signification A / B.

http://getdatadriven.com

Le test A / B est utilisé pour faire business decisionsbasé sur les résultats dérivés des données, au lieu de simplement faire des prédictions. Il vous permet de créer des variantes de votre site Web ou de votre application, puis vous aide à confirmer ou à rejeter votre décision d'apporter des modifications.

Ce test vous permet d'optimiser votre site ou votre application de manière à augmenter les taux de conversion. Un taux de conversion plus élevé signifie obtenir plus de valeur auprès de vos utilisateurs existants au lieu d'avoir à payer plus pour l'acquisition de trafic. Les tests A / B peuvent également vous aider à changer d'autres facteurs dans l'entreprise comme le changement de culture de travail, etc. Il vous aide à utiliser des données mathématiques et des statistiques pour déterminer la direction des variations de vos produits.

Que vous soyez un concepteur, un analyste commercial ou un développeur, les tests A / B offrent un moyen simple d'utiliser la puissance des données et des statistiques pour réduire les risques, améliorer les résultats et devenir plus axé sur les données dans votre travail.

Pour exécuter un test A / B, vous devez tenir compte des points suivants -

  • Effectuez toujours des tests A / B s'il y a une probabilité de battre la variation d'origine de> 5%.

  • Le test doit être exécuté pendant une durée considérable, de sorte que vous ayez suffisamment de données d'échantillonnage pour effectuer des statistiques et des analyses.

Les tests A / B vous permettent également de tirer le meilleur parti de votre trafic existant sur une page Web. Le coût de l'augmentation de votre conversion est minime par rapport au coût de configuration du trafic sur votre site Web. leROI (return on investment) sur A / B Testing est énorme, car quelques changements mineurs sur un site Web peuvent entraîner une augmentation significative du taux de conversion.

Le test A / B consiste à créer plusieurs variantes d'une application ou d'un site Web, puis à comparer toutes ces versions à l'aide d'exemples pour déterminer la meilleure variation qui a le taux de conversion maximal. Il existe différents types de variantes, qui peuvent être appliquées à une page Web ou à une application. Les tests A / B ne se limitent pas à une application ou à une page Web, car vous pouvez également créer des variantes pour d'autres produits. Tout ce qui se trouve sur une page Web qui peut affecter le comportement d'un visiteur lors de la navigation sur le site peut être testé à l'aide des tests A / B.

Voici une liste de variantes de tests A / B qui peuvent être appliquées sur une page Web -

  • Headlines
  • Titres secondaires
  • Images
  • Texts
  • Texte et bouton du CTA
  • Links
  • Badges
  • Mentions aux médias
  • Mention sociale
  • Promotions et offres de vente
  • Structure des prix
  • Options de livraison
  • Options de paiement
  • Navigations du site et interface utilisateur

Il existe différents outils qui peuvent être utilisés pour create variations que vous lirez en détail plus loin dans ce tutoriel.

Le test A / B comprend un ensemble de processus que l'on doit suivre séquentiellement pour arriver à un realistic conclusion. Dans ce chapitre, nous discuterons en détail des étapes du processus de test A / B que vous pouvez utiliser pour exécuter des tests sur n'importe quelle page Web -

Recherche en arrière plan

La recherche de fond joue un rôle essentiel dans les tests A / B. La première étape consiste à connaître le taux de rebond du site Web. Cela peut être fait à l'aide de plusieurs outils de recherche de base largement disponibles tels que Google Analytics et autres.

Collecter des données

Les données de Google Analytics peuvent vous aider à trouver les comportements des visiteurs sur les sites Web. Il est toujours conseillé de collecter suffisamment de données sur le site. Essayez de trouver les pages avec des taux de conversion faibles ou des taux d'abandon élevés qui peuvent être encore améliorées. Calculez également le nombre de visiteurs par jour requis pour exécuter ce test sur le site Web.

Définir des objectifs commerciaux

L'étape suivante consiste à définir vos objectifs commerciaux ou de conversion, ce qui vous aidera à comprendre quel est l'objectif. Une fois que cela est fait, vous pouvez trouver les métriques qui déterminent si une nouvelle version réussit mieux que sa version originale.

Construire une hypothèse

Une fois que l'objectif et les mesures ont été définis pour les tests A / B. L'étape suivante consiste à trouver des idées sur la manière d'améliorer la version originale et de la rendre meilleure que la version actuelle. Une fois que vous avez une liste d'idées, hiérarchisez-les en termes d'impact attendu et de difficulté de mise en œuvre.

Par exemple, l'une des choses les plus efficaces est d'ajouter des images à un site, ce qui aidera à réduire le taux de rebond dans une certaine mesure.

Créer des variations / hypothèses

Il existe de nombreux outils de test A / B sur le marché qui disposent d'un éditeur visuel pour effectuer ces modifications efficacement. La décision clé pour réussir les tests A / B est de sélectionner le bon outil. Certains des outils les plus couramment disponibles sont:

  • Optimiseur visuel de site Web (VWO)
  • Expériences de contenu Google
  • Optimizely

Il existe différents types de variations qui peuvent être appliquées à un objet, comme l'utilisation de puces, la modification de la numérotation des éléments clés, la modification de la police et de la couleur, etc.

Exécution des variations

Présentez toutes les variantes de votre site Web ou de votre application aux visiteurs. Leurs actions seront surveillées pour chaque variation. De plus, cette interaction du visiteur pour chaque variation est mesurée et comparée afin de déterminer comment une variation particulière fonctionne.

Analyser les données

Une fois cette expérience terminée, l'étape suivante consiste à analyser les résultats. L'outil de test A / B présentera les données de l'expérience et vous indiquera la différence entre les performances et l'efficacité des différentes versions d'une page Web. Il montrera également s'il existe une différence significative entre les variations à l'aide de méthodes mathématiques et de statistiques.

Par exemple, si les images de la page Web ont réduit le taux de rebond, vous pouvez ajouter d'autres images pour augmenter la conversion. Si vous ne voyez aucun changement du taux de rebond à cause de cela, revenez à l'étape précédente pour créer une nouvelle hypothèse / variation pour effectuer un nouveau test.

Les données de Google Analytics peuvent vous aider à trouver les comportements des visiteurs. Il est toujours conseillé de collecter suffisamment de données sur le site. Essayez de trouver les pages avec des taux de conversion faibles ou des taux d'abandon élevés qui peuvent être améliorées. Dans ce chapitre, nous discuterons de quelques outils qui peuvent être utilisés pour collecter des données pour les tests A / B.

Google Analytics / Panneau de mixage (outil d'analyse)

La plupart des sites Web ont Google Analytics installé pour avoir une idée de la façon dont les visiteurs interagissent avec le site. Si Google Analytics n'est pas installé pour surveiller le trafic, vous pouvez l'installer à partir d'Internet. Google Analytics est l'un des meilleurs outils d'analyse disponibles gratuitement.

Pour installer Google Analytics sur votre site Web, vous pouvez simplement copier le code et le déployer sur votre site et vous obtiendrez une bonne quantité de données avec lesquelles travailler. Vous pouvez également appliquer la personnalisation de l'outil pour atteindre vos objectifs commerciaux.

Mouse Flow / Crazy Egg (outils de relecture)

Les outils de relecture sont utilisés pour avoir un meilleur aperçu des actions des utilisateurs sur votre site Web. Il vous permet également de cliquer sur des cartes et des cartes thermiques des clics des utilisateurs pour vérifier dans quelle mesure les utilisateurs naviguent sur le site Web.

Les outils de relecture comme Mouse Flow vous permettent de visualiser la session d'un visiteur d'une certaine manière, comme si vous étiez avec le visiteur lui-même. Les outils de relecture vidéo donnent un aperçu plus détaillé de ce que ce serait pour ce visiteur naviguant sur les différentes pages de votre site Web.

WebEngage (outils de sondage)

Les outils d'enquête sont utilisés pour recueillir des commentaires qualitatifs sur le site Web. Cela implique de poser des questions d'enquête aux visiteurs qui reviennent. Cette enquête leur pose des questions générales et leur permet également de saisir leurs points de vue ou de choisir parmi des choix pré-fournis.

Autres outils - Chat, Email

La fonction de chat en direct permet aux visiteurs d'obtenir des réponses rapides de l'équipe du service client et d'aider à résoudre la situation plus rapidement. Cela vous aide également à obtenir les questions générales des visiteurs et à collecter des données pour les tests.

La prochaine étape consiste à définir vos objectifs de conversion. Recherchez les métriques qui déterminent si la variante réussit mieux que la version d'origine. Les objectifs viennent de vos objectifs commerciaux, donc à titre d'exemple, si vous devez augmenter la vente de vêtements en termes d'objectifs, cela peut être comme -

  • Images claires des produits.
  • Augmentez les taux de visite du site.
  • Réduisez le taux d'abandon du panier.

Ensuite, définissez des métriques qui répondent à vos objectifs commerciaux. Une métrique devient unKPI (Key Performance Indicator) seulement quand il mesure quelque chose lié à vos objectifs.

Exemple 1

L'objectif commercial de votre magasin de vêtements est de vendre des vêtements, le KPI de cet objectif commercial pourrait donc être le nombre de vêtements vendus en ligne. Vous devez avoir vos objectifs commerciaux clairement définis, sinon vous ne pourrez pas identifier vos KPI. Si vous définissez correctement les KPI et que vous les mesurez périodiquement, vous maintiendrez votre stratégie sur la bonne voie pour créer des variations et effectuer des tests A / B. La prochaine étape consiste à trouver les mesures cibles pour vos objectifs commerciaux.

Exemple 2

Votre magasin de vêtements a vendu 100 produits la semaine dernière. Est-ce que c'est bon ou mauvais? Pour que vos KPI signifient quelque chose pour vous, ils ont besoin de mesures cibles. Définissez une cible pour chaque KPI qui est important pour vous. Une fois que vous avez défini les objectifs commerciaux et les mesures cibles, vous disposez d'un cadre qui vous aidera à déterminer si le travail que vous effectuerez est pertinent ou non par rapport à vos objectifs commerciaux.

Test A / B - Générer une hypothèse

Après avoir identifié vos objectifs commerciaux, l'étape suivante consiste à générer des idées et des hypothèses de test A / B pour expliquer pourquoi vous pensez qu'elles seront meilleures que la version actuelle. Créez une liste de toutes les hypothèses que vous pensez pouvoir créer, hiérarchisez toutes les variations en termes d'impact attendu et comment les mettre en œuvre à l'aide de divers outils.

Exemple

Vous pouvez réduire le taux de rebond en ajoutant plus d'images en bas. Vous pouvez également ajouter des liens vers divers sites sociaux pour augmenter le taux de conversion.

Le test A / B consiste à créer de nouvelles versions d'une application ou d'une page Web, puis à comparer toutes les versions pour voir le taux de conversion. Vous pouvez améliorer le taux de conversion en analysant les statistiques pour vérifier les nouvelles variations.

Il existe différents types de variations qui peuvent être appliquées à un objet, telles que l'utilisation de puces, la modification de la numérotation des éléments clés, la modification de la police et de la couleur, etc. Il existe de nombreux outils de test A / B sur le marché qui disposent d'un éditeur visuel. ces changements efficacement. La décision clé pour réussir les tests A / B est de sélectionner le bon outil. Certains des outils les plus couramment disponibles sont:

  • Optimiseur visuel de site Web (VWO)
  • Expériences de contenu Google
  • Optimizely

Optimiseur de site visuel (VWO)

L'optimiseur de site visuel vous permet de tester plusieurs versions d'une même page. Il contient également l'éditeur `` ce que vous voyez est ce que vous obtenez '' (WYSIWYG) qui vous permet d'effectuer les modifications et d'exécuter des tests sans changer le code HTML de la page. Vous pouvez mettre à jour les titres, la numérotation des éléments et exécuter un test sans apporter de modifications aux ressources informatiques.

Pour créer des variantes dans VWO pour les tests A / B, ouvrez votre page Web dans l'éditeur WYSIWYG et vous pouvez ensuite appliquer les modifications ci-dessous à la page Web -

  • Modifier le texte
  • Modifier l'URL
  • Modifier / Modifier le HTML
  • Rearrange
  • Move
  • Resize
  • Hide
  • Remove
  • Changer le CSS

Expériences de contenu Google

Cela vous permet de créer jusqu'à cinq variantes de n'importe quelle page Web, puis de charger toutes les pages dans Google Analytics pour effectuer des tests A / B. Google Content Experiment est utilisé pour mesurer les résultats de toutes les variantes et pour décider de la variante avec le taux de conversion maximal. Le principal avantage de l'utilisation de Google Content Experiments est qu'il s'agit d'un logiciel gratuit de Google, mais vous devez charger les variantes dans Google Analytics pour effectuer le test.

De manière optimisée

Optimizely est un outil utilisé pour effectuer des tests A / B, des tests multivariés sur une page Web ou sur une application mobile et vous permet de comparer différentes versions d'une page Web ou d'une application pour déterminer quelle variante offre un meilleur taux de conversion pour votre entreprise. .

Ce logiciel peut s'exécuter sur votre page Web en exécutant un extrait de code JavaScript d'une seule ligne. L'extrait de code est défini comme un code sur une seule ligne qui se chargera de manière optimisée sur votre site et modifiera l'expérience des visiteurs sur votre site.

Pour tester une application mobile avec Optimizely, elle s'exécute via un kit de développement logiciel pour iOS et / ou Android. L'exécution optimisée sur votre page Web collecte les données des visiteurs du site et du taux de conversion et les exécute sur Stats Engine pour déterminer quelle variante est un gagnant ou un perdant. Une fois que ces statistiques sont comparées aux objectifs cibles et aux mesures définies, elles vous aident à prendre des décisions concernant la variation à appliquer sur le site Web.

Optimizely vous permet d'effectuer ces tests -

  • Test A / B qui compare différentes URL.
  • Test A / B qui s'exécute sur plusieurs pages, flux, etc.
  • Exécutez différentes variantes pour différents types d'audience.
  • Pour appliquer des correctifs sur une page Web pour tous les visiteurs.

Il s'agit de présenter toutes les variantes de votre site Web ou d'une application aux visiteurs et leurs actions sont suivies pour chaque variation. L'interaction des visiteurs pour chaque variation est mesurée et comparée pour déterminer comment cette variation fonctionne.

Comme discuté dans le chapitre précédent, il existe différents outils qui peuvent être utilisés pour générer des hypothèses et exécuter les variations -

  • Optimiseur visuel de site Web (VWO)
  • Expériences de contenu Google
  • Optimizely

Optimiseur de site visuel

Il existe divers outils de test A / B qui permettent aux professionnels du marketing de créer plusieurs variantes de leurs pages Web à l'aide d'un éditeur pointer-cliquer. Il ne nécessite aucune connaissance HTML et vous pouvez vérifier quelle version produit le taux de conversion ou les ventes maximum.

L'exécution du logiciel de test fractionné VWO est très simple car il vous suffit de copier-coller l'extrait de code dans votre site Web et de le rendre facilement disponible pour les visiteurs. L'optimiseur de site visuel fournit également une option de test multivarié et contient d'autres outils pour effectuer un ciblage comportemental, des cartes thermiques, des tests d'utilisabilité, etc.

Il existe plusieurs fonctionnalités dans VWO qui garantissent que toutes vos activités d'optimisation du taux de conversion sont couvertes par cet outil. De nombreuses entreprises et boutiques en ligne à petite échelle utilisent le logiciel A / B Testing VWO pour l'optimisation des pages de destination et pour augmenter les ventes de leur site Web et améliorer les taux de conversion.

La société propose également un essai de 30 jours qui peut être téléchargé gratuitement à partir de - https://vwo.com/.

Certaines des principales caractéristiques de VWO sont les suivantes:

  • Test et expérimentation
  • Éditeur visuel
  • Analyse et reporting
  • Cartes thermiques et cartes Click
  • Plateformes et intégrations

Comment ça fonctionne?

L'exécution optimisée sur votre page Web collecte les données des visiteurs du site, le taux de conversion et les exécute sur Stats Engine pour déterminer quelle variante est gagnante et laquelle est perdante. Une fois que ces statistiques sont comparées aux objectifs cibles et aux mesures définies, elles vous aideront à prendre des décisions concernant la variation à appliquer sur le site Web.

Expériences de contenu Google

Il vous permet de créer jusqu'à cinq variantes d'une page Web, puis de charger toutes ces pages dans Google Analytics pour effectuer des tests A / B.

Pour commencer avec Google Analytics, vous devez disposer d'un Google Analytics accountet un code de suivi à installer sur votre site Web. Si vous n'avez pas de compte, vous pouvez vous inscrire à l'aide de l'outil suivant -http://www.google.com/analytics/

Adding tracking code directly to a website

Pour terminer ce processus, vous devez avoir accès au code source de votre site Web, vous devez également être à l'aise avec l'édition HTML (ou avoir un webmaster / développeur, qui peut vous aider), vous devez également avoir un compte Google Analytics et une propriété déjà définis vers le haut.

To set up tracking code into your webpage

  • Recherchez l'extrait de code de suivi et connectez-vous à votre compte Google Analytics, puis sélectionnez l'onglet Admin en haut.

  • Accédez à l'onglet COMPTE et PROPRIÉTÉ, sélectionnez la propriété avec laquelle vous travaillez. Cliquez sur Tracking Info → Tracking Code. Image de l'endroit où vous trouvez votre code de suivi dans votre compte Analytics → Cliquez pour développer cette image et voir où ces options apparaissent dans l'interface.

  • Trouvez votre extrait de code de suivi. Il est dans une boîte contenant plusieurs lignes de JavaScript. Tout ce qui se trouve dans cette zone est votre extrait de code de suivi. Il commence par <script> et se termine par </script>.

  • Le code de suivi contient un identifiant unique qui correspond à chaque propriété Google Analytics. Ne mélangez pas les extraits de code de suivi de différentes propriétés et ne réutilisez pas le même extrait de code de suivi sur plusieurs domaines.

  • Copiez l'extrait et collez-le dans chaque page Web que vous souhaitez suivre. Collez-le juste avant la balise de fermeture </head>.

  • Si vous utilisez des modèles pour générer dynamiquement des pages pour votre site, vous pouvez coller l'extrait de code de suivi dans son propre fichier, puis l'inclure dans l'en-tête de votre page.

Verify if the tracking code is working

Vous pouvez vérifier si le code de suivi fonctionne, vérifier les rapports en temps réel, vous pouvez également surveiller l'activité des utilisateurs au fur et à mesure. Si vous voyez des données dans ces rapports, cela signifie que votre code de suivi collecte actuellement les données.

Expériences de contenu

Les expériences de contenu sont l'une des quickest methodpour tester les pages Web - pages de destination, page d'accueil, pages de catégorie et cela nécessite moins d'implémentations de code. Il peut être utilisé pour créer des tests A / B dans Google Analytics.

Certaines des fonctionnalités les plus courantes des tests de contenu sont:

  • Vous devez utiliser le script de page d'origine pour exécuter les tests, le code de suivi Google Analytics standard sera utilisé pour mesurer les objectifs et les variations.

  • Les objectifs cibles définis dans Google Analytics peuvent être utilisés comme objectif du test, y compris les revenus AdSense.

  • Le générateur de segments Google Analytics peut être utilisé pour segmenter les résultats en fonction de n'importe quel critère de segmentation.

  • Il vous permet de définir des tests qui expirent automatiquement après 3 mois pour éviter de laisser les tests en cours d'exécution, s'il est peu probable qu'ils aient un gagnant statistiquement significatif.

How to use Content Experiments to create A/B Tests?

Allez dans la section Comportement et cliquez sur le lien Expériences. Il vous montrera également un tableau avec toutes les expériences existantes. Cliquez sur l'option "Créer une expérience" en haut de ce tableau.

Entrez → Nom de l'expérience, objectif de l'expérience, pourcentage de trafic du site à participer, toute notification par e-mail pour les changements importants, pour la distribution du trafic vers toutes les variantes, l'heure de configuration de l'expérience et également les valeurs de seuil.

Vous pouvez ajouter des URL de la page d'origine et toutes les variantes que vous souhaitez créer et cliquer sur le bouton suivant. Sélectionnez la méthode d'implémentation et cliquez sur le bouton suivant → Cliquez sur validation (si vous avez un code implémenté, il validera. S'il n'y a pas de code, il affichera un message d'erreur) → Démarrer l'expérience.

Une fois cette expérience exécutée, vous verrez les options suivantes -

  • Taux de conversion

  • Arrêter l'expérience

  • Re-validate

  • Désactiver la variation

  • Segmentation - Il vous permet de voir comment chaque variante a fonctionné pour chaque segment de visiteurs sur votre page Web.

Une fois l'expérience terminée, l'étape suivante consiste à analyser les résultats. L'outil de test A / B présentera les données de l'expérience et vous indiquera la différence entre les performances des différentes variations sur une page Web, ainsi que s'il existe une différence significative entre les variations, à l'aide de méthodes mathématiques et de statistiques.

Exemple

Si les images sur une page Web ont réduit le taux de rebond, vous pouvez décider si elle a une bonne conversion ou non, une fois que vous téléchargez plus d'images sur une page Web. Si vous ne voyez aucun changement dans le taux de rebond à cause de cela, revenez à l'étape précédente et créez une nouvelle hypothèse / variation pour effectuer un nouveau test.

Des outils tels que VWO et Optimizely sont utilisés pour exécuter des tests, mais Google Analytics est le mieux adapté pour exécuter une analyse post-test. Cette analyse est utilisée pour décider de la voie à suivre. Les outils de test A / B renseignent sur le résultat d'un test, mais il est également nécessaire d'effectuer une analyse postérieure. Pour effectuer une analyse des publications, vous devez intégrer chaque test à Google Analytics.

VWO et Optimizely fournissent tous deux une capacité d'intégration intégrée à Google Analytics. Les données de chaque test de ces deux outils doivent être envoyées à Google Analytics. Ce faisant, il améliore vos capacités d'analyse et garantit les données de test. Il est possible que votre outil de test enregistre les données de manière incorrecte, et si vous n'avez pas d'autre source pour vos données de test, vous ne pouvez jamais être sûr de lui faire confiance ou non.

Il existe divers outils qui peuvent être utilisés pour générer des hypothèses et pour exécuter les variations, notamment:

  • Optimiseur visuel de site Web (VWO)
  • Expériences de contenu Google
  • Optimizely

Tous ces outils sont capables d'exécuter des tests A / B et de trouver le gagnant, mais pour effectuer une analyse postérieure, ces outils doivent être intégrés à Google Analytics.

Test A / B - Google Analytics

Google Analytics propose deux options pour analyser les données -

  • Analyse universelle
  • Google Analytics classique

La nouvelle fonctionnalité Universal Analytics vous permet d'utiliser 20 tests A / B simultanés pour envoyer des données à Google Analytics, mais la version classique n'en autorise que cinq.

Intégration Optimizely avec Google Universal Analytics

Pour intégrer Optimizely à Universal Google Analytics, sélectionnez d'abord le bouton ON sur son panneau latéral. Ensuite, vous devez disposer d'une personnalisation disponible pour alimenter les données de test Optimizely. Ensuite, le code de suivi doit être placé en bas de la section <head> de vos pages. L'intégration de Google Analytics ne fonctionnera pas correctement à moins que l'extrait Optimizely ne se trouve au-dessus de cet extrait Analytics.

Etapes de configuration

Optimizely utilise les "dimensions personnalisées" d'Universal Google Analytics pour marquer vos visiteurs avec les tests et les variantes auxquels ils ont été ajoutés. La configuration d'Optimizely pour commencer à envoyer ces informations à Universal Analytics nécessite quatre étapes:

Step 1

Ajoutez le code JavaScript suivant à votre site partout où le code Universal Analytics existe après le déclenchement de la fonction ga ('create' ...) et avant le déclenchement de la fonction ga ('send', 'pageview') d'Universal Analytics et l'appel de suivi est effectué (voir détails dans la section suivante) -

// Optimizely Universal Analytics Integration
window.optimizely = window.optimizely || [];
window.optimizely.push("activateUniversalAnalytics");

Step 2

Dans l'éditeur Optimizely, allez dans Options → Intégrations puis cliquez sur la case à cocher Universal Analytics pour activer l'intégration.

Step 3

Sélectionnez la dimension personnalisée que vous souhaitez utiliser Optimizely. Vous devez vous assurer que la dimension personnalisée ne doit pas être déjà utilisée par une autre partie de votre site ou par une autre expérience Optimizely en cours d'exécution.

Step 4

Sélectionnez un suivi personnalisé si vous utilisez un suivi d'événements personnalisé autre que celui par défaut. Cela modifiera l'appel d'intégration d'Optimizely pour utiliser le traqueur personnalisé plutôt que le traqueur par défaut.

Example

Supposons que votre site Web utilise l'appel suivant -

ga('tracker3.send', 'pageview');

Dans ce cas, vous entrerez tracker3 en spécifiant un champ de suivi personnalisé, et Optimizely s'intégrerait à tracker3 au lieu du tracker par défaut.

Créer un rapport personnalisé à l'aide de Google Analytics

La première étape consiste à vous connecter à votre compte Universal Analytics et à cliquer sur l'onglet Personnalisation en haut. Vous devriez voir une liste de rapports personnalisés.

Il faut ensuite configurer un rapport personnalisé pour chaque test auquel vous avez intégré Universal Analytics.

  • Cliquez sur Nouveau rapport personnalisé → Saisissez le titre du rapport et ajoutez les groupes de mesures que vous souhaitez afficher dans le rapport.

  • Pour filtrer ce rapport uniquement pour votre test Optimizely, choisissez la dimension personnalisée que vous avez définie précédemment comme l'une des analyses de dimension.

  • Ajoutez cette dimension dans la section Filtres et utilisez une correspondance Regex sur l'ID de l'expérience que vous souhaitez filtrer.

  • Cliquez sur Enregistrer.

Comme les tests A / B, les tests multivariés sont basés sur le même mécanisme, mais ils comparent un plus grand nombre de variables et fournissent plus d'informations sur le comportement de ces variables. Dans les tests A / B, vous répartissez le trafic d'une page entre différentes versions de la conception. Les tests multivariés sont utilisés pour mesurer l'efficacité de chaque conception.

Exemple

Supposons qu'il existe une page Web qui a reçu suffisamment de trafic pour exécuter le test. Désormais, les données de chaque variante sont comparées pour vérifier la variante la plus réussie, mais elles incluent également les éléments qui ont le maximum d'impact positif ou négatif sur l'interaction d'un visiteur.

Avantages de l'utilisation de Multivarié

Le test multivarié est un outil efficace pour vous aider à cibler et à repenser les éléments de votre page et à montrer les zones qui auront le plus d'impact. La méthode multivariée est utile pour créer des campagnes de page de destination.

Exemple

Les données sur l'impact de la conception d'un certain élément peuvent être appliquées à de futures campagnes, même si le contexte de l'élément a changé.

Limites

Les limites des tests multivariés sont le trafic nécessaire pour terminer le test. Comme toutes les expériences sont entièrement factorielles, trop d'éléments changeants à la fois peuvent rapidement s'additionner à un très grand nombre de combinaisons possibles qui doivent être testées. Même un site avec un trafic assez élevé peut avoir du mal à effectuer un test avec plus de 25 combinaisons dans un laps de temps réalisable.

Différence entre les tests multivariés et A / B

Le test A / B, également connu sous le nom de test fractionné, est une méthode d'optimisation de site Web, dans laquelle vous comparez les taux de conversion de deux versions d'une page à savoir, A et B. Tous les visiteurs sont divisés en une version ou l'autre. Une fois que les visiteurs ont visité l'une de ces versions (A ou B), ils cliquent sur différents boutons ou même s'inscrivent à la newsletter. Cela vous permet de déterminer quelle version de la page est la plus efficace.

Le SEO est une méthode pour afficher votre site Web en haut de la page, lorsqu'une recherche est effectuée pour ces éléments pertinents. Il comprend les informations que votre site Web offre aux visiteurs et pourquoi le contenu de la page Web est pertinent pour venir en haut dans un résultat de recherche. De nombreux clients potentiels estiment que les tests A / B ou multivariés auront un effet sur leur classement dans les moteurs de recherche.

Il existe quatre façons de vous assurer d'exécuter des tests A / B sans vous soucier de perdre la valeur potentielle du référencement.

Ne vous cachez pas

Le masquage est appelé lorsque vous montrez une version de votre page Web à l'agent Googlebot et une autre version aux visiteurs de votre site Web. Google dit que vous ne devriez pas vous cacher et est très strict avec cela. Cela peut même conduire à exclure votre site Web des résultats de recherche ou à le rétrograder dans le classement SEO. Vous devez vous assurer de ne pas diviser vos visiteurs entre les différentes versions de votre test A / B en fonction d'un agent utilisateur. Google ne se soucie pas de savoir si son bot voit une version ou une autre, il se soucie simplement que son bot ait la même expérience utilisateur que celle d'un visiteur aléatoire.

Utilisez 'rel = canonical'

Lorsque vous avez des tests A / B avec plusieurs URL, vous pouvez ajouter «rel = canonical» à la page Web pour indiquer à Google l'URL que vous souhaitez indexer. Google suggère d'utiliser un élément canonique et c'est une balise noindex car elle est plus conforme à son intention. Vous indiquez uniquement le contenu original. De cette manière, Google peut regrouper et indexer les pages en conséquence.

Note - S'il n'est pas possible d'utiliser canonical, vous devez vous assurer qu'il existe une balise noindex dans l'en-tête HTML ou HTTP, sinon vous devez vous assurer qu'il contient au moins un fichier robots.txt.

Utilisez les redirections 302 et non les 301

Google recommande d'utiliser la méthode de direction temporaire - un 302 sur la redirection 301 permanente. Comme dans tout test A / B, il ne s'agit pas d'une réinstallation permanente, mais simplement temporaire. Il est toujours conseillé d'utiliser la redirection 302 car il s'agit d'un avis de redirection temporaire. Donc, si vous utilisez une redirection pour les tests A / B, assurez-vous d'utiliser un en-tête 302.

Le point le plus important à prendre en compte pour le référencement est que vous devez indiquer clairement aux moteurs de recherche qu'ils ne doivent pas supprimer votre URL d'origine de leur index et simplement la mettre temporairement en attente. Lorsque les spiders reviendront pour leur prochaine indexation, ils vérifieront à nouveau si la redirection est toujours applicable, et sinon, l'ancienne URL sera à nouveau restaurée.

N'exécutez pas d'expériences pendant une période plus longue

Veuillez noter que lorsque votre test A / B est terminé, vous devez supprimer les variantes dès que possible et apporter des modifications à votre page Web et commencer à utiliser la conversion gagnante. Vous devez vous assurer de supprimer tous les éléments des tests, comme les URL alternatives et les scripts de test.

Si vous exécutez le test pendant une période plus longue, Google considère cela comme un moyen de tromper les moteurs de recherche. Cela peut se produire lorsque vous présentez une variante de test à un grand nombre de visiteurs pendant une période plus longue.

Le test A / B (également appelé test fractionné) définit un moyen de compare two versionsd'une application ou d'une page Web qui vous permet de déterminer laquelle est la plus performante. Le test A / B est l'un des moyens les plus simples, où vous pouvez modifier une application ou une page Web pour créer une nouvelle version, puis comparer ces deux versions pour trouver le taux de conversion. Cela nous permet également de savoir quel est lebetter performer des deux.

Le nombre d'échantillons dépend du nombre de tests effectués. lecount of conversion rate est appelé un échantillon et le processus de collecte de ces échantillons est appelé échantillonnage.

L'intervalle de confiance est appelé measurement of deviationde la moyenne sur le nombre multiple d'échantillons. Supposons que 22% des gens préfèrent le produit A, avec +/- 2% d'intervalle de confiance. Cet intervalle indique leupper and lower limit des personnes, qui optent pour le produit A et s'appelle également margin of error. Pour de meilleurs résultats dans cette enquête moyenne, la marge d'erreur doit être aussi petite que possible.

Effectuez toujours des tests A / B s'il y a une probabilité beat the original variation by> 5%. Le test doit être exécuté pendant une durée considérable, de sorte que vous ayez suffisamment de données d'échantillonnage pourperform statistics and analysis. Les tests A / B vous permettent également de tirer le meilleur parti de votre trafic existant sur une page Web.

Le coût de l'augmentation de vos conversions est minime par rapport au coût de configuration du trafic sur votre site Web. leROI (return on investment) sur A / B Testing est énorme, car quelques changements mineurs sur un site Web peuvent entraîner une augmentation significative du taux de conversion.

Comme les tests A / B, les tests multivariés sont basés sur le même mécanisme, mais compares higher number of variableset fournit plus d'informations sur le comportement de ces variables. Dans les tests A / B, vous répartissez le trafic d'une page entre différentes versions de la conception. Le test multivarié est utilisé pour mesurer leeffectiveness of each design.

Le problème avec le test de plusieurs variables à la fois est que ce serait tough to accurately determinelesquelles de ces variables ont fait la différence. Bien que vous puissiez dire qu'une page fonctionne mieux que l'autre, s'il y a trois ou quatre variables sur chacune, vous ne pouvez pas être certain de la raison pour laquelle l'une de ces variables nuit en fait à la page, et vous ne pouvez pas non plus répliquer legood elements sur d'autres pages.

Voici quelques variantes de tests A / B qui peuvent être appliquées sur une page Web. La liste comprend: les titres, les sous-titres, les images, les textes, le texte et le bouton du CTA, les liens, les badges, les mentions dans les médias, les mentions sociales, les promotions et offres de vente, la structure des prix, les options de livraison, les options de paiement, les navigations du site et l'interface utilisateur.

  • Background Research - La première étape du test A / B consiste à découvrir le bounce ratesur votre site Web. Cela peut être fait à l'aide de n'importe quel outil comme Google Analytics.

  • Collect Data - Les données de Google Analytics peuvent vous aider à trouver visitor behaviors. Il est toujours conseillé de collecter suffisamment de données sur le site. Essayez de trouver les pages avec un faible taux de conversion ou des taux d'abandon élevés qui peuvent être améliorés.

  • Set Business Goals- La prochaine étape consiste à définir vos objectifs de conversion. Trouvez lemetrics that determines si la variation est plus réussie que la version originale.

  • Construct Hypothesis- Une fois que l'objectif et les paramètres ont été définis pour les tests A / B, il faut ensuite trouver des idées pour améliorer la version originale et comment elles seront meilleures que la version actuelle. Une fois que vous avez unlist of ideas, prioritize them en termes d'impact attendu et de difficulté de mise en œuvre.

  • Create Variations/Hypothesis - Il existe de nombreux outils de test A / B sur le marché qui ont un visual editorpour effectuer ces changements de manière efficace. La décision clé pour réussir les tests A / B est de sélectionner lecorrect tool.

  • Running the Variations - Présentez toutes les variantes de votre site Web ou d'une application aux visiteurs et leurs actions sont surveillées pour chaque variation. Visitor interaction pour chaque variation est mesurée et comparée pour déterminer comment cette variation fonctionne.

  • Analyze Data - Une fois l'expérience terminée, la prochaine étape consiste à analyze the results. L'outil de test A / B présentera les données de l'expérience et vous indiquera la différence entre la façon dont les différentes variantes de la page Web sont effectuées. Aussi s'il y a une différence significative entre les variations à l'aide de méthodes mathématiques et de statistiques.

Le type d'outils de collecte de données le plus courant comprend l'outil d'analyse, les outils de relecture, les outils d'enquête, les outils de chat et de courrier électronique.

Les outils de relecture sont utilisés pour obtenir un meilleur aperçu des actions des utilisateurs sur votre site Web. Cela vous permet également declick maps and heat maps of user clicket pour vérifier jusqu'où l'utilisateur navigue sur le site Web. Des outils de relecture comme Mouse Flow vous permettent deview a visitor's session d'une manière que vous êtes avec le visiteur.

Les outils de relecture vidéo donnent un aperçu plus détaillé de ce que ce serait pour ce visiteur naviguant sur les différentes pages de votre site Web. Les outils les plus couramment utilisés sontMouse Flow and Crazyegg.

Les outils d'enquête sont utilisés pour collect qualitative feedbackdu site Web. Cela implique de poser des questions d'enquête aux visiteurs qui reviennent. L'enquête leur pose des questions générales et leur permet également de saisir leurs opinions ou de choisir parmi les choix pré-fournis.

Vous pouvez réduire le nombre de taux de rebond de adding more imagesau fond. Vous pouvez ajouter des liens de sites sociaux pour augmenter encore le taux de conversion.

Il existe différents types de variations qui peuvent être appliquées à un objet, telles que l'utilisation de puces, la modification de la numérotation des éléments clés, la modification de la police et de la couleur, etc. Il existe de nombreux outils de test A / B sur le marché qui disposent d'un éditeur visuel. ces changements efficacement. La décision clé pour réussir les tests A / B est deselecting the correct tool.

Les outils les plus couramment disponibles sont Visual Website Optimizer, Google Content Experiments et Optimizely.

Visual Website Optimizer ou VWO vous permet de test multiple versionsde la même page. Il contient également l'éditeur `` ce que vous voyez est ce que vous obtenez '' (WYSIWYG) qui vous permet demake the changes and run testssans changer le code HTML de la page. Vous pouvez mettre à jour les titres, la numérotation des éléments et exécuter un test sans apporter de modifications aux ressources informatiques.

Pour créer des variantes dans VWO pour les tests A / B, ouvrez votre page Web dans l'éditeur WYSIWYG et vous pouvez appliquer de nombreuses modifications à n'importe quelle page Web. Il s'agit notamment de modifier le texte, de modifier l'URL, de modifier / modifier le code HTML, de réorganiser et de déplacer.

L'optimiseur de site visuel fournit également une option de test multivarié et contient d'autres outils pour effectuer un ciblage comportemental, des cartes thermiques, des tests d'utilisabilité, etc.

Ces tests peuvent également s'appliquer à plusieurs autres endroits tels que les e-mails, les applications mobiles, les PPC et les CTA.

Une fois l'expérience terminée, next is to analyze the results. L'outil de test A / B présentera les données de l'expérience et vous indiquera la différence entre la manière dont les différentes variantes de cette page Web sont effectuées. Il montrera également s'il existe une différence significative entre les variations utilisant des méthodes mathématiques et des statistiques.

Pour intégrer Optimizely à Universal Google Analytics, sélectionnez d'abord le bouton ON sur le panneau latéral. Ensuite, vous devez avoir unavailable Custom to populate with Optimizely experiment data.

Le code de suivi Universal Google Analytics doit être placé au bas de la section <head> de vos pages. L'intégration de Google Analytics ne fonctionnera pas correctement à moins que l'extrait Optimizely ne se trouve au-dessus de l'extrait Analytics.

Google Analytics propose deux options pour analyser les données, à savoir Universal Analytics et Google Analytics classique. Les nouvelles fonctionnalités d'Universal Analytics vous permettent d'utiliser 20 tests A / B simultanés pour envoyer des données à Google Analytics, mais la version classique n'en autorise que cinq.

C'est un mythe selon lequel les tests A / B nuisent aux classements des moteurs de recherche, car ils pourraient être classés comme du contenu en double. Les quatre méthodes suivantes peuvent être appliquées pour vous assurer de ne pas perdre la valeur potentielle du référencement lors de l'exécution des tests A / B.

Don’t Cloak - Le masquage consiste à montrer une version de votre page Web à l'agent Googlebot et une autre version aux visiteurs de votre site Web.

Use ‘rel=canonical’- Lorsque vous avez des tests A / B avec plusieurs URL, vous pouvez ajouter «rel = canonical» à la page Web pour indiquer à Google l'URL que vous souhaitez indexer. Google suggère d'utiliser l'élément canonique et non la balise noindex car il est plus conforme à son intention.

Use 302 redirects and not 301’s - Google recommande d'utiliser la méthode de direction temporaire - un 302 sur la redirection permanente 301.

Don’t run experiments for a longer period of time - Veuillez noter que lorsque votre test A / B est terminé, vous devez supprimer les variantes dès que possible et apporter des modifications à votre page Web et commencer à utiliser la conversion gagnante.