Comment libérer la “dark matter” du A/B testing en 9 étapes?

Vos clients, au delà d’être de simple pages vues sur votre analytics, constituent des comportements qui vous indiquent la meilleure manière de leur vendre votre produit.
Si vous êtes habitué à mesurer uniquement les metrics ‘’visiteurs uniques” et les “taux de rebond”, vous êtes de ceux qui passent leur temps à se poser des questions comme :
Qui sont mes vrai clients ?
Quel campagne me ramène le plus de revenu ?
Quels fonctionnalités mes clients aiment le plus ?
Qu’est ce qui cause mon 
churn ?

 

La réalité, c’est que pour y répondre, vous aurez besoin de beaucoup plus. Ainsi, le ab testing constitue une technique unique pour la compréhension de votre produit et donc de votre croissance.

 

Le ab testing ? Mais c’est quoi ça ?
Le test A/B (ou encore le Split Testing) est une technique d’optimisation impliquant l’envoi de la moitié de vos utilisateurs à une version d’une page, et l’autre moitié à une autre. Puis d’en analyser le résultat pour déduire la version la plus efficace en conversion.

 

Ce qui suit constitue les 9 étapes clés de l’activation de la matière noir de l’ab testing, ce qui vous permettra de kiffer le growth !!

 

1-Comprendre son “User Persona” & “Buyer journey

Créer des “User persona” est un exercice utile pour toute entreprise. Si vous n’avez aucune idée de qui vous ciblez, comment voulez vous réussir à trouver, connecter, engager et convertir votre client? Déterminer le user persona vous permet de detecter la cible idéale de votre marketing, votre contenu, votre communication, et pratiquement tout le reste.

De nombreuses entreprises complètent les cartes personnelles avec des photos, des descriptions et des caractéristiques d’identification (tout comme un auteur pourrait faire pour chaque personnage de son histoire…). Ils nomment les individus, et se référent à eux par ces noms.

Lire aussi:   Growth Hack : Inviter tous ses amis Facebook à liker sa page en un seul coup.

 

Voici une trame pour vous aider à mieux définir vos “User Persona”

  • Termes de recherche utilisés pour vous trouver
  • Contenu affiché, recherché ou téléchargé sur votre site
  • Cartes de chaleur (ce qui attire leur attention)
  • Termes de recherche utilisés sur votre site
  • Parlez à votre service commercial des détails sur le client
  • Enquêtes clients
  • Commentaires des clients
  • Contact base de données
  • Etude de marché et segmentation
  • Les médias sociaux (Facebook Insights et Twitter Analytics, par exemple)
  • Données des concurrents (SimilarWeb peut fournir des détails)
  • Analytics (langue, emplacement, appareil, comportement, intérêts, etc.)

 

Puis sur la base de l’analyse précédente, constituez votre “Buyer Journey” sur la base du framework de Hubspot :

2- Activer les canaux dormants

Vos meilleurs opportunités résident au sein de votre produit, c’est là ou commence la profonde compréhension de votre croissance.
Analyser le taux de rebond des pages et les zones d’abandon constitue une méthode quantitative, permettant de trouver de bonnes opportunités pour conduire une expérience.

Souvent le testing se fait sur des composants externes à votre produit, alors que le potentiel réside là ou réside le volume, car statistiquement les zones oubliés du A/B test comme les churned users, le traffic, les app installs, emails de bienvenue, l’onboarding du produit, la newsletter, les notifications…sont les plus propices au testing.

 

3-Construisez des process au delà des tactiques

 

Process d’expériences ab testing utilisé par Kaokeb

 

4-Organiser les experimentations en équipe avec Google Spreadsheet

 

 

Template d’experimentations disponible ici : https://goo.gl/C3q7Z6

 

5- Utilisez les bons outils de l’ab testing

Les plus populaires étant :

 

6-Maitriser vos chiffres, faites vos calculs d’ab testing

Utilisez des équations simples & des calculateurs pour detecter le potentiel et l’impact de chaque idée d’expérience:

A- L’équation de Dan McKinley (ex-Etsy): 
Cas 1 : A/B testing sur l’acquisition

 

=> exemple : Le site de Kaokeb reçoit 10.000 visiteurs/mois dont 1% demandent un devis pour un besoin moyen de 2000€. Nous espérons un liftde 2%. Le Lift constitue le % d’amélioration attendu post a/b test.
Donc (10K x 1% x 2000 x 2% = 4000€/mois) soit +48.000€/ans

Cas 2: A/B testing sur la retention (Combattre le churn)

 

=> exemple : Un e-commerce dispose d’une base email de 18.000 utilisateurs qui ont abandonné leur panier pour une valeur moyenne de 50€. Nous espérons un taux de resurrection de 3,5%. Le taux de resurrectionconstitue le % d’utilisateurs réactivés qui reviennent sur le site et finalisent leur commande.
Donc (18K x 50 x 3,5% = 31.500€/mois) soit +378.000€/ans

B-Calculer la durée nécessaire :
Plus volume = Moins de durée de test = Plus de pertinence
ExperimentCalculator permet d’estimer la période minimale nécessaire à une expérimentation.

 

C-Calculer taille de l’échantillon nécessaire
Optimizely propose un calculateur en avance sur son temps, de la taille de l’échantillon nécessaire à la conduite d’un a/b test : Le Sample Size Calculator

 

7-Augmenter la fréquence des tests

Testez toujours et encore !

Campagne A/B testing pour une durée de 2 mois

Dans le cadre d’une mission client, Kaokeb avait réussi à augmenter la croissance de +137% après une campagne d’expériences de 9 tests a/b sur une durée 2 mois.
Une fréquence élevée de différents a/b test impact la croissance de manière positive sur le long terme.

 

8-Acceptez les résultats, évitez le surplus d’analyses 

Les résultats de l’expérimentation peuvent ne pas avoir de logique, mais il ne vous servira à rien d’essayer de les comprendre. Ce qui compte dans le A/B testing c’est la conclusion.

->Par exemple, dans ce cas (la couleur verte + symbole flèche) vous permet d’avoir +20% de CTR. Aucune logique ne pourrait expliquer le pourquoi du comment. Il vous suffira juste de valider le résultat et de passer à la prochaine expérience. Ce mécanisme d’ab testing reste simple à mettre en place.

 

9-Passez du process au framework

Quand vous exécutez des expériences, gardez toujours en tête cette relation : FRAMEWORK > PROCESS > TACTICS

Un process vous est propre au départ mais au fur et à mesure des expériences, il vous est nécessaire d’adopter des frameworks qui améliore la compréhension globale de vos tests et donc votre croissance.

En a/b testing le framework ICE ou le Framework Bullseye semble être un bon début.

Bonus : Le A/A Testing

Moins utilisé, mais aussi intéressant, ce système permet de trouver des problèmes techniques de votre produit et de tester des patterns de CRO.

Le test A/A est une tactique d’utilisation du test A/B pour tester deux versions identiques d’une page. Dans la plupart des autres cas, le test A/A est aussi une méthode de double vérification de l’efficacité et de la précision du logiciel de test A/B. Généralement, cela permet de vérifier que l’outil utilisé pour exécuter l’expérience est statistiquement juste. Dans un test A/A, l’outil ne doit signaler aucune différence dans les conversions entre le contrôle et la variation, si le test est correctement implémenté.

 

A-1 Test
A-2 Test
— > Ne cherchez pas ! Il n’y a aucune différence entre les deux 😉

 


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En plus, on vous filera des templates cool. Allez viens, on est bien…:)

 

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