C’est sur vos pages produits que les internautes se transforment en acheteurs, mais comment savoir si elles sont réellement optimisées ? Les tests A/B éliminent l’incertitude de l’optimisation du commerce électronique en laissant le comportement réel des clients guider vos décisions. Au lieu de remanier l’ensemble de votre site sur la base d’intuitions, vous pouvez tester des éléments spécifiques, mesurer ce qui fonctionne et mettre en œuvre des changements qui augmentent réellement les conversions. Ces cinq stratégies de test A/B sont simples à mettre en œuvre, reposent sur des principes d’optimisation du taux de conversion (CRO) et ont fait leurs preuves en matière d’augmentation des ventes dans les boutiques de commerce électronique de toutes tailles.
Pourquoi les tests A/B sont-ils importants pour la performance des pages produits ?
Les tests A/B, également appelés « split testing », comparent deux versions d’un élément d’une page afin de déterminer laquelle est la plus performante. En montrant la variante A à la moitié de vos visiteurs et la variante B à l’autre moitié, vous recueillez des données concrètes sur ce qui génère le plus de conversions.
Pour les vendeurs de commerce électronique, cette approche élimine les hypothèses coûteuses. Plutôt que de mettre en œuvre des changements de conception susceptibles de réduire les conversions, vous validez chaque décision à l’aide de données utilisateur réelles. Les tests A/B sont particulièrement utiles parce qu’ils vous permettent d’optimiser en fonction du comportement réel des clients plutôt que des meilleures pratiques du secteur qui peuvent ne pas s’appliquer à votre public spécifique.
Indicateurs clés de performance à suivre
Surveillez ces paramètres lorsque vous effectuez des tests A/B sur la page produit :
- Taux de conversion : Pourcentage de visiteurs qui effectuent un achat
- Taux d’ajout au panier : Combien de visiteurs ajoutent le produit à leur panier ?
- Taux de rebond : Pourcentage de visiteurs qui quittent le site sans interaction
- Valeur moyenne de la commande : Revenu par transaction
- Le temps passé sur la page : Combien de temps les visiteurs s’intéressent-ils à votre contenu ?
La compréhension de ces indicateurs clés de performance vous aide à interpréter avec précision les résultats des tests et à identifier les changements qui ont un impact significatif sur l’activité de l’entreprise.
5 idées de tests A/B pour augmenter les conversions
1. Testez différents titres de produits
Ce qu’il faut tester : Le titre de votre produit est souvent le premier élément que les visiteurs lisent. Testez les titres axés sur les mots-clés par rapport à des alternatives axées sur les avantages :
- Variante A : « Casque sans fil Bluetooth, autonomie de 40 heures ».
- Variante B : « Ne perdez jamais le rythme : Casque sans fil de qualité supérieure avec 40 heures d’autonomie »
Pourquoi c’est important : Les titres de produits ont un double objectif : ils doivent être classés dans les résultats de recherche tout en incitant les visiteurs à poursuivre leur lecture. Les titres riches en mots-clés peuvent être plus performants dans la recherche, mais les titres axés sur les avantages peuvent accroître l’engagement des visiteurs une fois qu’ils arrivent sur votre page.
Certains publics réagissent mieux aux spécifications techniques, tandis que d’autres préfèrent les avantages émotionnels. Les tests révèlent l’approche qui trouve un écho auprès de vos clients spécifiques.
Outils à utiliser :
- VWO (Visual Website Optimizer)
- Optimizely
- Applications Shopify comme Neat A/B Testing ou Intelligems
Résultat attendu : Les détaillants constatent généralement une amélioration de 5 à 15 % des indicateurs d’engagement lorsqu’ils optimisent les titres. Toutefois, les résultats varient considérablement d’une catégorie de produits à l’autre. Les produits techniques bénéficient souvent de titres axés sur les spécifications, tandis que les produits de style de vie sont plus performants avec des textes axés sur les avantages.
2. Essayez d’autres séries d’images de produits
Ce qu’il faut tester : Les images déterminent les décisions d’achat dans le commerce électronique. Comparez ces approches :
- Variante A : photos nettes de produits sur fond blanc
- Variante B : Images de style de vie montrant le produit en cours d’utilisation
- Variante C : Approche mixte avec d’abord des images techniques, puis des images de style de vie.
Pourquoi c’est important : Le contenu visuel crée des liens émotionnels que le texte seul ne peut atteindre. Les études montrent régulièrement que les images de produits ont un impact significatif sur les taux de conversion car elles aident les clients à visualiser la propriété et l’utilisation du produit.
Les images sur fond blanc communiquent le professionnalisme et permettent aux clients de se concentrer sur les détails du produit. Les images de style de vie aident les acheteurs à s’imaginer en train d’utiliser le produit et créent un attrait pour les aspirations. L’approche optimale dépend de votre type de produit et de votre public cible.
La mode et les articles pour la maison sont généralement mieux représentés par des images de style de vie, tandis que l’électronique et les outils peuvent bénéficier de photos techniques détaillées qui mettent en valeur les caractéristiques et les spécifications de construction.
Outils à utiliser :
Résultat attendu : Les tests d’optimisation des images permettent souvent d’améliorer le taux de conversion de 10 à 30 %. L’impact est particulièrement fort pour les produits où la visualisation est importante, tels que les vêtements, les meubles et les produits de beauté.
3. Expérimentez les formats d’affichage des prix
Ce qu’il faut tester : La présentation des prix influence la psychologie de l’achat. Testez ces variations :
- Variante A : format standard : « $49.99 »
- Variante B : Encadrement du seuil : « Moins de 50 $ »
- Variante C : comparaison barrée : « $79.99 $49.99 »
- Variante D : Plans de paiement : « 16,66 $/mois pour 3 mois ».
Pourquoi c’est important : La psychologie de la fixation des prix influe sur la manière dont les clients perçoivent la valeur. Le même prix présenté différemment peut avoir un impact significatif sur les taux de conversion en raison des biais cognitifs dans la façon dont les humains traitent les informations numériques.
Les prix barrés tirent parti de l’effet d’ancrage, en faisant paraître le prix actuel plus attrayant par comparaison. Le cadrage de seuil (« Moins de 50 dollars ») minimise les objections de prix en mettant l’accent sur le caractère abordable. Les plans de paiement réduisent les coûts perçus en divisant les montants importants en plus petites parties.
Outils à utiliser :
Résultat attendu : Les tests de présentation des prix peuvent améliorer le taux de conversion de 5 à 20 %. Le format le plus efficace dépend de votre niveau de prix, de votre marché cible et de votre environnement concurrentiel. Les produits haut de gamme bénéficient souvent d’un prix barré qui justifie leur coût, tandis que les produits bon marché sont plus performants s’ils sont encadrés par un seuil.
4. Modifier l’emplacement et le style des examens
Ce qu’il faut tester : Les avis des clients suscitent la confiance et influencent les décisions d’achat, mais leur emplacement a une incidence sur l’impact. Testez ces configurations :
- Variante A : les avis apparaissent sous la description du produit
- Variante B : Le nombre d’étoiles est affiché en évidence près du titre du produit.
- Variante C : extraits d’avis présentés au-dessus de la page d’accueil
- Variante D : Les avis sont intégrés dans l’ensemble de la page à proximité des caractéristiques pertinentes.
Pourquoi c’est important : La preuve sociale réduit l’anxiété liée à l’achat, en particulier pour les personnes qui achètent pour la première fois. Le moment et l’importance des examens influent sur leur pouvoir de persuasion. Les avis affichés au début de la page peuvent accélérer les décisions d’achat, tandis que les avis détaillés plus bas aident les clients à effectuer des recherches approfondies.
De nombreux magasins cachent les avis sous le pli, obligeant les visiteurs à faire défiler les pages avant d’accéder à ce signal de confiance crucial. En plaçant les avis plus haut sur la page, vous permettez à un plus grand nombre de visiteurs de voir la preuve sociale lors de leur première évaluation.
Pensez également à tester le formatage de l’examen. Les badges d’achat vérifié, le nombre de votes utiles et les commentaires sous forme de photos augmentent la crédibilité au-delà du simple classement par étoiles.
Outils à utiliser :
- Optimizely
- AB Tasty
- Yotpo (comprend des caractéristiques intégrées d’optimisation des commentaires)
Résultat attendu : L’optimisation du placement des commentaires augmente généralement les conversions de 10 à 25 %. Les produits dont les feedbacks sont excellents bénéficient d’un placement bien en vue, tandis que les articles dont les feedbacks sont mitigés peuvent obtenir de meilleurs résultats grâce à un positionnement stratégique qui met l’accent sur les feedbacks positifs.
Pour vous aider à gérer le Feedback des clients à travers tous vos canaux de vente, explorez Vue du client d’eDesk d’eDesk pour centraliser les commentaires et les interactions d’assistance.
5. Comparez les couleurs et le libellé des boutons CTA
Ce qu’il faut tester : Votre bouton d’appel à l’action est la dernière étape avant l’achat. Testez ces éléments :
Copie du bouton :
- Variante A : « Ajouter au panier »
- Variante B : « Achetez maintenant »
- Variante C : « Obtenez le vôtre aujourd’hui ».
- Variante D : « Commencez votre commande »
Couleur des boutons :
- Testez les couleurs à fort contraste par rapport à la palette principale de votre site.
- Tenez compte des associations émotionnelles (vert pour aller, orange pour l’urgence).
Pourquoi c’est important : Les boutons CTA déclenchent une action. Les mots que vous choisissez et la visibilité du bouton influencent la décision des visiteurs de cliquer ou non. La mention « Ajouter au panier » suggère une action sans engagement que les visiteurs peuvent annuler ultérieurement, ce qui réduit l’anxiété liée à l’achat. La mention « Achetez maintenant » crée un sentiment d’urgence mais risque d’accroître l’hésitation des acheteurs indécis.
La couleur des boutons influe sur la visibilité et la réaction émotionnelle. Le bouton doit se démarquer des éléments environnants tout en étant cohérent avec votre conception générale. Les combinaisons très contrastées augmentent le taux de clics, mais la couleur spécifique importe moins que le fait de s’assurer que le bouton est immédiatement visible.
Outils à utiliser :
- VWO
- Convertir
- Applications Shopify comme Intelligems
- Unbounce (pour les pages d’atterrissage autonomes)
Résultat attendu : Les tests d’optimisation des CTA permettent généralement d’améliorer les conversions de 5 à 15 %. L’impact est le plus fort lorsque votre bouton actuel est difficile à trouver ou utilise un langage passif qui n’incite pas à l’action.
Pensez à tester la taille et l’emplacement des boutons, ainsi que la couleur et le texte. Un bouton trop petit ou mal positionné peut supprimer des conversions, quelle que soit la couleur ou la formulation.
Outils pour exécuter et analyser les tests A/B
Le choix de la bonne plateforme de test dépend de vos capacités techniques, de votre budget et de votre plateforme d’e-commerce. Voici les meilleurs outils pour l’optimisation des pages produits :
VWO (Visual Website Optimizer)
VWO propose des tests A/B complets avec des options de ciblage avancées, des cartes thermiques et des enregistrements de visiteurs. La plateforme fonctionne sur toutes les grandes plateformes de commerce électronique et comprend une analyse statistique solide. Le prix commence à environ 200 $/mois pour les petites entreprises, ce qui le rend adapté aux magasins en pleine croissance avec des budgets d’optimisation dédiés. L’éditeur visuel ne nécessite aucun codage et vous pouvez créer des tests en quelques minutes tout en suivant les résultats grâce à un tableau de bord intuitif.
Optimizely
Plate-forme de test axée sur l’entreprise et dotée de caractéristiques de personnalisation puissantes. Optimizely excelle dans les tests complexes et multi-variants et fournit des tableaux de bord analytiques détaillés. La plateforme nécessite un investissement important, généralement de plus de 50 000 $ par an, ce qui la rend appropriée pour les grands détaillants qui gèrent des programmes d’optimisation de grande envergure.
AB Tasty
Solution de milieu de gamme offrant des tests A/B, la personnalisation et la gestion des caractéristiques. AB Tasty offre une interface conviviale avec de solides capacités d’analyse et s’intègre de manière transparente aux plateformes d’e-commerce les plus courantes. Les prix varient généralement entre 500 et 2 000 dollars par mois, en fonction du volume de trafic et des caractéristiques.
Shopify A/B Testing Apps
Pour les marchands Shopify, des applications natives comme Neat A/B Testing et Intelligems s’intègrent directement à votre thème. Ces outils simplifient la création de tests et calculent automatiquement la signification statistique. Les prix varient entre 30 et 300 dollars par mois en fonction des caractéristiques et du volume de trafic.
Intelligems
Conçu pour le commerce électronique, Intelligems offre des capacités de test avancées, notamment l’optimisation des prix, les tests de seuil d’expédition et les expériences de promotion. La plateforme met l’accent sur l’impact sur les revenus plutôt que sur les simples mesures de conversion, vous aidant ainsi à comprendre les implications financières de chaque changement.
Lors du choix d’un outil, privilégiez la fiabilité statistique à la quantité de caractéristiques. Une plateforme simple qui produit des résultats précis vaut mieux qu’un outil complexe qui surcharge votre équipe ou génère des données douteuses.
Pour les marchands qui effectuent des tests sur plusieurs places de marché comme Amazon, eBayet Shopifyla gestion du support client devient cruciale. La Boîte intelligente d’eDesk d’eDesk centralise toutes les communications avec les clients, ce qui vous permet d’offrir un excellent service tout en optimisant vos pages produits.
Exemple : Ventilation des résultats d’un test A/B
Voici un exemple concret de l’impact des tests A/B sur les performances des pages produits :
Objectif du test : Augmenter le taux d’ajout au panier pour les écouteurs sans fil Élément testé : Style de l’image du produit Durée du test : 14 jours Trafic : 5 000 visiteurs par variante
| Métrique | Variante A (fond blanc) | Variante B (Images de style de vie) | Amélioration |
| Taux d’ajout au panier | 12.4% | 16.8% | +35.5% |
| Taux de conversion | 4.2% | 5.7% | +35.7% |
| Taux de rebond | 48% | 41% | -14.6% |
| Valeur moyenne des commandes | $87 | $94 | +8.0% |
| Recettes par visiteur | $3.65 | $5.36 | +46.8% |
Gagnant : Variante B (Lifestyle Images)
Analyse : Les images de style de vie ont aidé les visiteurs à s’imaginer en train d’utiliser le produit, ce qui a entraîné une augmentation significative de l’engagement et de la conversion. L’amélioration de la valeur moyenne des commandes suggère que les images de style de vie ont également augmenté l’efficacité des ventes croisées, car les clients ont acheté des accessoires supplémentaires lorsqu’ils ont pu voir l’ensemble de l’écosystème du produit.
Mise en œuvre : Après confirmation de la signification statistique (niveau de confiance de 95 %), le magasin a mis en place de façon permanente des images de style de vie en tant qu’images principales du produit, les spécifications techniques étant affichées en second plan. Cette seule modification a permis d’augmenter les recettes mensuelles d’environ 18 000 dollars pour cette seule ligne de produits.
Cet exemple montre pourquoi les tests A/B donnent de meilleurs résultats que les modifications basées sur des hypothèses. Alors que la sagesse conventionnelle pourrait suggérer que les photos de produits propres sont les plus performantes, les données réelles des clients ont révélé une préférence différente pour ce public spécifique.
Meilleures pratiques pour réaliser des tests A/B réussis
Établir des hypothèses claires
Avant de lancer un test, documentez ce que vous testez et pourquoi. Une hypothèse solide se présente sous la forme suivante : « La modification de [élément] augmentera [mesure] parce que [raisonnement basé sur la psychologie de l’utilisateur ou sur des données antérieures] ».
Exemple : « Changer le bouton CTA de « Ajouter au panier » à « Acheter maintenant » augmentera le taux de conversion parce que cela crée plus d’urgence et réduit les frictions liées à la prise de décision ».
Testez un élément à la fois
Bien que les tests à plusieurs variables aient leur place, commencez par des tests A/B simples qui ne modifient qu’un seul élément. Cette approche vous permet de savoir exactement ce qui est à l’origine des différences de performance. En testant plusieurs éléments simultanément, il est impossible de déterminer quel changement a produit des résultats.
Effectuez des tests suffisamment longs pour obtenir une signification statistique.
La plupart des plateformes de test calculent automatiquement la signification statistique, mais comprenez ce que cela signifie. En règle générale, visez :
- Au moins 1 000 conversions par variante
- Confiance statistique minimale de 95
- Deux semaines complètes pour tenir compte des schémas de circulation hebdomadaires
- Couverture des différentes sources de trafic et des différents segments de clientèle
L’arrêt prématuré des tests conduit à des conclusions erronées. Les premiers résultats montrent souvent des différences spectaculaires qui disparaissent une fois que vous avez collecté suffisamment de données.
Tenez compte des variations saisonnières
Le comportement d’achat pendant les fêtes diffère des modèles habituels. Dans la mesure du possible, évitez d’effectuer des tests critiques pendant les grands événements commerciaux, sauf si vous optimisez spécifiquement pour ces périodes. Les résultats du test du vendredi noir peuvent ne pas s’appliquer au trafic du mois de février.
Tout documenter
Conservez des enregistrements détaillés de chaque test, y compris :
- Tester l’hypothèse et le raisonnement
- Variantes testées
- Période et taille de l’échantillon
- Résultats et signification statistique
- Décisions de mise en œuvre
- Enseignements tirés
Cette documentation permet d’éviter de répéter des expériences qui ont échoué et aide les nouveaux membres de l’équipe à comprendre l’historique de votre optimisation.
Il est d’autant plus important de gérer efficacement les interactions avec les clients que vous optimisez vos pages produits et que vous augmentez le trafic vers votre boutique. Des outils comme eDesk vous permettent de gérer un volume d’assistance accru sans compromettre la qualité du service.
Les erreurs courantes à éviter en matière de tests A/B
Déclarer les vainqueurs trop tôt
La taille de l’échantillon et la durée de l’essai comptent plus que les premiers résultats spectaculaires. Une variante qui est gagnante après 100 conversions peut être perdante après 1 000. Résistez à la tentation de mettre fin prématurément aux tests, même si les résultats semblent prometteurs.
Ignorer les performances des téléphones mobiles par rapport à celles des ordinateurs de bureau
Une modification qui améliore les conversions sur ordinateur de bureau peut nuire aux performances sur mobile. segmentez toujours les résultats en fonction du type d’appareil et envisagez d’effectuer des tests spécifiques pour les éléments qui s’affichent différemment selon la taille de l’écran.
Test de trop d’éléments simultanément
Les tests multivariés complexes nécessitent un trafic exponentiellement plus important pour être significatifs. Tenez-vous en à des tests A/B simples, sauf si vous avez des volumes de trafic massifs (typiquement plus de 100 000 visiteurs par mois).
Oublier les clients fidèles
La plupart des outils de test présentent les tests à tous les visiteurs de la même manière, mais les clients réguliers peuvent réagir différemment de ceux qui naviguent pour la première fois. Envisagez de segmenter les résultats en fonction du statut du client et de créer des expériences distinctes si les performances diffèrent de manière significative.
Optimiser pour les mauvais indicateurs
L’augmentation du taux de clics n’a que peu d’importance si elle n’améliore pas les conversions ou le chiffre d’affaires. Reliez toujours les tests à des objectifs commerciaux tels que le chiffre d’affaires, la marge bénéficiaire ou la valeur de la durée de vie du client, et non à des mesures vaniteuses telles que l’engagement.
Développer votre programme de tests A/B
Une fois que vous avez effectué quelques tests concluants, envisagez d’étendre vos efforts d’optimisation :
- Créez une feuille de route pour les tests : Documenter les tests potentiels classés en fonction de l’impact attendu et de la difficulté de mise en œuvre. Donnez la priorité aux tests à fort impact et à faible effort.
- Établissez une cadence de test : Effectuez au moins un test par mois pour maintenir la dynamique d’optimisation. Des tests plus fréquents accélèrent l’apprentissage mais nécessitent un trafic suffisant pour être significatifs.
- Constituez une équipe interfonctionnelle : Impliquez le marketing, la conception, le développement et le service clientèle dans votre programme de test. Chaque équipe apporte des perspectives précieuses sur ce qu’il convient de tester et sur la manière d’interpréter les résultats.
- Constituez une bibliothèque de tests : Classez les tests gagnants en fonction de l’ampleur de l’amélioration. Les petites victoires (2 à 5 % d’amélioration) s’accumulent au fil du temps, tandis que les tests décisifs (plus de 20 % d’amélioration) justifient un investissement supplémentaire dans l’optimisation.
- Étendez les tests au-delà des pages produits : Appliquez les principes des tests A/B aux flux de paiement, aux campagnes d’e-mailing et aux flux de travail de l’assistance à la clientèle. flux de travail du support client pour créer une optimisation cohérente de l’ensemble de votre expérience client.
Au fur et à mesure que votre e-commerce se développel’optimisation de vos pages produits et de vos processus d’assistance à la clientèle vous permet d’évoluer efficacement. Réservez une démonstration avec eDesk pour voir comment notre plateforme alimentée par l’IA aide les marchands en croissance à gérer l’assistance sur tous les canaux de vente pendant que vous vous concentrez sur l’optimisation de la conversion.
FAQs
Quelle est la durée d’un test A/B ?
Effectuez des tests pendant au moins deux semaines complètes afin de tenir compte des schémas de trafic hebdomadaires et de vous assurer que vous recueillez des données provenant de différents segments de clientèle. En outre, visez au moins 1 000 conversions par variante et un niveau de confiance statistique de 95 % avant de déclarer un gagnant. Les sites à forte fréquentation peuvent être significatifs plus rapidement, tandis que les petits magasins ont besoin d’une durée d’essai plus longue pour recueillir suffisamment de données.
Quel est un bon taux de conversion pour une page produit ?
Les taux de conversion moyens du commerce électronique se situent entre 2 et 3 %, mais ils varient considérablement en fonction du secteur d’activité, du niveau de prix et de la source de trafic. Les détaillants du secteur de la mode enregistrent généralement des taux de conversion de 1 à 2 %, tandis que les magasins spécialisés peuvent atteindre des taux de conversion de 5 à 10 %. Concentrez-vous sur l’amélioration de votre propre base de référence plutôt que sur la comparaison avec les moyennes du secteur, car de nombreux facteurs influent sur les performances de conversion.
Ai-je besoin de compétences en codage pour réaliser des tests A/B sur Shopify ?
Non. La plupart des applications de test A/B de Shopify comprennent des éditeurs visuels qui vous permettent de modifier des éléments sans code. Des outils comme Neat A/B Testing et Intelligems fonctionnent directement dans le tableau de bord de Shopify et ne nécessitent qu’une configuration par pointer-cliquer. Cependant, les tests avancés impliquant des fonctionnalités complexes peuvent bénéficier de l’assistance d’un développeur.
Combien de variantes dois-je tester en même temps ?
Commencez par de simples tests A/B comparant deux variantes. Les tests multivariés (comparant trois variations ou plus) nécessitent un trafic nettement plus important pour atteindre la signification statistique. En règle générale, multipliez la taille de votre échantillon par le nombre de variantes. Si vous avez besoin de 1 000 conversions pour un test A/B, un test à quatre variantes nécessitera 4 000 conversions pour produire des résultats fiables.
Que faire si mon test A/B ne révèle aucune différence significative ?
Tous les tests n’aboutissent pas à un gagnant, et c’est une information précieuse. Un résultat nul signifie que votre version actuelle fonctionne correctement, ce qui vous permet de concentrer vos efforts d’optimisation ailleurs. Documentez le test, passez à l’hypothèse suivante et n’oubliez pas que le fait d’apprendre ce qui ne fonctionne pas évite de gaspiller des ressources pour des changements inefficaces.
Puis-je effectuer plusieurs tests A/B simultanément ?
Oui, mais veillez à ce que les tests ne se chevauchent pas et n’affectent pas les mêmes éléments. L’exécution de tests simultanés sur des éléments de page distincts (tels que le titre et le bouton CTA) est généralement sans danger si vous tenez compte des effets d’interaction potentiels. Cependant, évitez d’effectuer plusieurs tests qui modifient le même élément ou qui dépendent des résultats de chacun, car cela rend les résultats difficiles à interpréter.
Comment les résultats des tests A/B s’appliquent-ils aux inscriptions sur les places de marché ?
La plupart des places de marché, comme Amazon et eBay, ne prennent pas directement en charge les tests A/B, mais vous pouvez appliquer les enseignements tirés des tests de votre site web pour optimiser les inscriptions sur les places de marché. Concentrez-vous sur les éléments testables tels que l’ordre des images, la structure des titres et le formatage des descriptions. Suivez l’évolution des performances au fil des changements, même si vous n’obtiendrez pas la même rigueur statistique que les tests de sites web contrôlés.
Dois-je tester les mêmes éléments séparément sur mobile et sur ordinateur ?
Absolument. Les utilisateurs de téléphones portables et d’ordinateurs de bureau ont des comportements différents et sont confrontés à des contraintes différentes. Une modification qui améliore les conversions sur ordinateur de bureau peut nuire aux performances sur mobile en raison des limitations de la taille de l’écran ou des considérations relatives à l’interface tactile. Segmentez vos résultats par type d’appareil et envisagez de créer des tests spécifiques pour les éléments qui s’affichent très différemment d’une plateforme à l’autre.
Optimisez vos pages produits dès aujourd’hui
Les tests A/B transforment les hypothèses en décisions fondées sur des données, ce qui vous permet d’améliorer systématiquement les performances de vos pages produits. Commencez par l’une des cinq idées de test décrites ci-dessus, engagez-vous à la mener correctement jusqu’à ce qu’elle soit statistiquement significative, et mettez en œuvre les variations gagnantes de façon permanente.
N’oubliez pas que l’optimisation est un processus continu, et non un projet ponctuel. Chaque test vous permet d’en apprendre davantage sur vos clients et de découvrir de nouvelles possibilités d’amélioration. Les détaillants qui réussissent avec les tests A/B maintiennent des programmes de test cohérents, documentent leurs apprentissages et transforment progressivement de petites améliorations en avantages concurrentiels significatifs.
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