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Tout ce qu’il faut savoir sur l’AB testing de son site e-commerce

16 décembre 2023
femme d'affaires travaillant sur un ordinateur dans un bureau moderne

Avec l’évolution constante du commerce en ligne, de nombreuses marques se lancent dans l’expansion vers de nouveaux canaux numériques sans une vision claire. Alors que les meilleures pratiques pour les fiches produit fournissent des bases importantes, elles ne suffisent pas toujours. Ainsi, l’ab testing, qui répartit équitablement les utilisateurs entre deux versions d’une page web pour évaluer les performances de variables spécifiques, se présente comme une stratégie essentielle. Cela aide les marques à savoir ce qui fonctionne ou ne fonctionne pas sur leurs sites web, leur offrant ainsi des idées utiles pour améliorer leurs méthodes en ligne. Mais comment faire un ab testing de son site e-commerce ?

Table des matières
Quels sont l’origine et les intérêts de l’ab testing ?Faire l’ab testing de votre page d’accueilFaire l’ab testing des pages de catégorieFaire l’ab testing des pages produitsFaire l’ab testing du tunnel de commandeLes étapes de mise en place l’ab testing en e-commerceÉtape 1 : Déterminez le contenu à soumettre à l’A/B testing en e-commerceÉtape 2 : Soyez spécifique sur les zones que vous souhaitez évaluerÉtape 3 : Commencez par des essais limités avant de passer à une échelle plus importante

Quels sont l’origine et les intérêts de l’ab testing ?

L’ab testing est un pilier incontournable du webmarketing. Il émerge comme une stratégie essentielle pour évaluer et améliorer la performance des pages web. Cette technique consiste à tester deux versions successives (A et B) pour déterminer laquelle génère le plus de conversions. 

A découvrir également : Pourquoi l’auto-entrepreneur doit-il avoir un compte uniquement pour son entreprise ?

Avant de plonger dans l’expérimentation, il est important de définir des objectifs clairs tels que :

  • « Ajouter au panier » 
  • « Acheter »

L’AB testing vise à maximiser les ventes sans nécessairement accroître le trafic. Par exemple, avec un taux de conversion initial de 3%, cette méthode permet d’optimiser le processus pour augmenter ces conversions quotidiennes. Il est possible de voir cet solution pour a/b tester ses pages de vente.

A lire en complément : Pourquoi faut-il traduire son site internet en anglais aujourd’hui ?

Faire l’ab testing de votre page d’accueil

La page d’accueil est le point d’entrée privilégié de votre site e-commerce. Il revêt une importance stratégique. Testez différentes versions pour :

  • Affiner votre conversion 
  • Réduire le taux de rebond

Par exemple, une version épurée, mettant en avant uniquement les éléments essentiels et laissant le choix à l’internaute, peut être comparée à une version plus directe, qui présente des offres et promotions dès l’arrivée sur le site. Les résultats de ces tests orienteront le choix vers la page qui incite le plus les visiteurs à poursuivre leur parcours.

Faire l’ab testing des pages de catégorie

Les pages de catégorie dans un site e-commerce jouent un rôle majeur, à la fois pour les utilisateurs en quête d’informations et pour l’optimisation SEO. Les tests peuvent porter sur des éléments comme :

  • Le taux de conversion
  • Le taux de rebond
  • Les pages les plus visitées après la page catégorie
  • Le temps passé sur ces pages

En modifiant la mise en avant des produits les plus populaires, en mettant en avant des promotions, ou en intégrant des fonctionnalités guidant les visiteurs, vous pouvez influencer positivement la navigation et la conversion.

Faire l’ab testing des pages produits

Les pages produits représentent un moment clé dans le parcours d’achat en ligne et leur optimisation est importante. Les variables à tester sont nombreuses :

  • La densité d’informations fournies à l’internaute
  • La manière de rédiger les descriptions
  • L’utilisation de visuels (images sur fond neutre, photos mettant en scène les articles)
  • L’ajout de vidéos ou de photos 360°

Ces tests visent à déterminer ce qui a un impact positif sur le taux de conversion, le panier moyen ou le taux de rebond.

Faire l’ab testing du tunnel de commande

La page de récapitulatif de commande doit également être optimisée. Vous pouvez tester :

  • Des recommandations de produits complémentaires
  • La présentation des étapes de paiement sur une seule page ou plusieurs
  • La simplification des formulaires
  • La suppression des distractions

Ces tests se basent sur le taux de conversion et le panier moyen. Il est essentiel de mesurer également le taux d’abandon sur l’ensemble du tunnel de conversion pour éviter des impacts négatifs sur d’autres étapes.

Les étapes de mise en place l’ab testing en e-commerce

Respectez les étapes suivantes pour mettre en place l’ab testing de votre e-commerce.

Étape 1 : Déterminez le contenu à soumettre à l’A/B testing en e-commerce

Les marques doivent entreprendre des tests A/B à grande échelle en examinant une large sélection de produits dans une catégorie. Cette démarche permet d’identifier des tendances qui peuvent être exploitées pour optimiser les référencements de produits. En analysant des centaines de milliers voire des millions de produits, des informations précieuses peuvent émerger.

Étape 2 : Soyez spécifique sur les zones que vous souhaitez évaluer

La précision est importante pour obtenir des données utiles. Évitez de combiner trop de facteurs dans un seul test pour des résultats clairs. Les marques doivent définir avec précision les objectifs de leurs tests, en alignant les indicateurs sur leurs objectifs commerciaux. La précision simplifie l’analyse des données et aide à identifier les informations clés pour l’optimisation future des fiches produit.

Étape 3 : Commencez par des essais limités avant de passer à une échelle plus importante

Les marques ne doivent pas être trop restrictives dans leurs choix. Commencez par des ensembles de produits restreints et des indicateurs spécifiques pour développer progressivement les tests et les connaissances. Cette approche permet :

  • D’obtenir des résultats plus rapidement 
  • De s’ajuster en fonction des données recueillies

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