10 meilleures pratiques d'optimisation du taux de conversion (CRO)

L'optimisation du taux de conversion est un élément nécessaire pour offrir de meilleurs trajets à la clientèle. Dans ce blog, Megan partage les meilleures pratiques qu’elle a adoptées au cours de sa carrière de spécialiste du marketing.

Dans un précédent article de blog, Prise en main des tests A / B j’ai expliqué comment j’ai appris le taux de conversion. Optimisation (CRO) par des experts du secteur partageant toutes leurs informations. Je voudrais le transmettre et partager les meilleures pratiques que j'ai apprises de chacune d'elles au cours de mon parcours, depuis la gestion de sites Web jusqu'à l'optimisation de leurs expériences utilisateur.

1. Les meilleures pratiques ressemblent davantage à des lignes directrices

S'il y a une chose que vous retiendrez de cet article de blog, qu'il en soit ainsi: il n'y a pas de meilleures pratiques en CRO.

Je l'ai toujours trouvé amusant parce que je lisais constamment des courriels. et des articles de blog avec les meilleures pratiques vantées pour CRO. Mais ce que j’ai appris de ces ressources, c’est qu’il n’ya pas de recette secrète ou de baguette magique qui transforme votre site Web en un «pot d’or» proverbial pour les conversions, pas plus qu’il n’existe de meilleures pratiques universelles. C'est à cause du contexte. Tous les visiteurs sur chaque site ne sont pas identiques et n'interagissent pas avec chaque site de la même manière.

La véritable optimisation doit être dérivée des données. Nous devons utiliser les données pour comprendre comment nos visiteurs utilisent notre site et en tirer nos optimisations. Les meilleures pratiques en matière de CRO ressemblent donc davantage à des lignes directrices. Ces «meilleures pratiques» sont idéales pour obtenir des gains rapides ou comme points de départ pour votre prochain test, mais assurez-vous de les tester avant de les déployer.

Je pense que Chris Goward, PDG et fondateur de Wider Funnel, a très bien résumé la situation en disant: " Les meilleures pratiques ont une valeur limitée jusqu'à ce qu'elles soient minutieusement testées. "

. Matter

Tout le monde a son opinion, mais ce n’est pas parce que nous en avons une que nous avons raison ou que nous savons ce qui fonctionne. C’est pourquoi nous avons des tests. Les expériences doivent être pilotées par les données. données de base et d’enquêtes sur les clients, il existe tellement d’informations qui nous aident à mieux comprendre nos visiteurs. Ces données nous permettent de mieux comprendre d’où viennent nos visiteurs, où ils vont, ce qu’ils font et, plus important encore, où

Les expériences nous aident à tester nos solutions à ces problèmes dans un environnement à faible risque et nous permettent de voir laquelle de nos solutions fonctionne le mieux, au lieu de prendre des risques. ce que nous pensons la meilleure solution w ould be.

3. Ne copiez pas vos concurrents

Il est très courant pour nous de consulter le site Web de nos concurrents pour voir comment ils le font. Le font-ils mieux que nous? Font-ils quelque chose que nous ne sommes pas et devrions faire?

Le design Web est très émotif. Nous savons instantanément si nous aimons quelque chose ou non. Mais nous ne savons pas si cela fonctionne ou non. Nous voulons que nos utilisateurs puissent mener à bien la tâche qu'ils sont venus faire sur notre site. Lorsque nous copions les autres, nous ne savons pas s'ils ont la réponse ou si leur solution fonctionnera pour nos visiteurs . Il y a tellement de questions qui restent sans réponse. Est-ce que ça marche pour eux? Comment ont-ils eu cette idée? Nous ne savons pas ce qu'ils essayaient de résoudre, ou si nous sommes dans l'une de leurs expériences à ce moment-là.

Plutôt que de les copier, nous devrions examiner nos propres données pour découvrir le problème, réfléchir à des idées susceptibles de le résoudre, puis tester vos solutions.

Maintenant… ceci dit, cela ne signifie pas que vous ne pouvez pas utiliser un concept qui existe déjà et que vous aimez vraiment et pensez pouvoir régler votre problème. D'autres rencontrent les mêmes défis ou des défis similaires. Il n’est pas rare de voir autre chose qui pourrait marcher. La leçon à tirer ici devrait être: assurez-vous simplement de la personnaliser. Assurez-vous que la solution proposée est conforme à vos objectifs et testez-la avant de la mettre en œuvre.

4. Le CRO est bien plus que de simples tests A / B

Le CRO est souvent confondu avec le test A / B seul. Mais l'ORC est bien plus qu'un simple test A / B: il s'agit d'un processus ou d'un cadre systématique consistant en une analyse quantitative et qualitative, tandis que le test A / B n'est qu'une tactique qui nous aide à valider nos hypothèses.

Alors que les tests A / B peuvent nous dire quelle version de notre expérience a donné de meilleurs résultats, elle n’explique pas pourquoi cette version a été retenue. Expliquer le «pourquoi» est l’essentiel du processus des CRO. Les analyses quantitatives et qualitatives nous aident à comprendre comment nos utilisateurs interagissent avec notre site Web et pourquoi. Une fois que nous avons compris cela, nous pouvons commencer à aller au fond des problèmes de conversion et à tester nos solutions.

5. CRO est un processus

La CRO est un processus / cadre systématique consistant en une analyse quantitative et qualitative. Cela nous permet d'utiliser diverses sources de données pour nous aider à répondre au «pourquoi» lorsque nous examinons le comportement des utilisateurs. Vous constaterez qu'il existe plusieurs variantes du processus / cadre des ORC, mais au cœur de celui-ci, elles sont très similaires. Ils utilisent tous une combinaison de données quantitatives et qualitatives pour comprendre comment les visiteurs interagissent avec votre site.

Des analyses Web aux cartes thermiques en passant par les réactions des utilisateurs collectées via les tests, les enquêtes et les sondages effectués par les utilisateurs, le nombre de données disponibles est impressionnant. cela peut nous aider à comprendre ce qui se passe sur nos sites. Et ça ne s’arrête pas là. Toutes ces données sont ce qui nous aide à formuler notre hypothèse à partir de laquelle nous créons notre expérience. Les connaissances que nous tirons des résultats de nos expériences deviennent de nouvelles hypothèses et le processus recommence.

6. Toute expérience a besoin d’une hypothèse

Sans hypothèse, vous n’avez pas de définition claire de ce que vous testez. Vous n'avez pas non plus de véritable moyen de savoir si votre test a réussi ou non.

Une hypothèse nous aide à identifier clairement le problème, à proposer la solution qui, selon nous, résoudra ce problème, ainsi qu'à identifier une mesure clé qui le considérerait comme un succès ou non. Assurez-vous que chaque test a une hypothèse.

Nous le faisons à Progress. Nous le déclarons simplement ainsi: en faisant [x] sur [y page] pour [z users]nous augmenterons [key metric] car [why].

En faisant cela, nous comprenons clairement ce que nous testons et nous ne doutons pas de ce que nous identifions comme étant les indicateurs de succès.

7. Les objectifs doivent être bien définis

Les objectifs vont de pair avec une hypothèse. Non seulement ils mesurent le succès et l'échec d'une expérience, mais les enseignements et connaissances clés que nous tirons de nos expériences peuvent devenir des tests futurs. Les objectifs doivent être clairement définis afin qu'il ne soit pas question de ce que nous mesurons.

De plus, les objectifs doivent être directement liés à l'expérience. Par exemple, si vous optimisez une page de destination avec un formulaire, votre objectif sera probablement d’augmenter le nombre de soumissions de formulaire et non d’en faire un peu plus loin dans le parcours du visiteur.

Il arrive aussi que vous souhaitiez surveiller plusieurs objectifs. C'est bien, mais rappelez-vous: Chaque test ne devrait avoir qu'un seul objectif principal . L'objectif principal déterminera si votre test réussit ou non. Tous les autres seront des objectifs secondaires.

J'ai souvent des objectifs secondaires parce que je veux m'assurer que mon expérience n'a pas eu d'effet indésirable que je n'avais pas anticipé. Un exemple de mesure secondaire que je surveille lors de l'optimisation des formulaires est la qualité de la soumission du formulaire. Bien qu'il soit toujours intéressant d'augmenter le volume de soumissions de formulaires, nous voulons nous assurer que les soumissions sont de bonne qualité.

8. Suivi de vos objectifs

Il est également important de confirmer le suivi de votre test avant de le lancer. La dernière chose que vous voulez, c'est que votre expérience prenne fin et découvre ensuite que vous ne disposiez pas du suivi approprié pour confirmer si votre expérience a fonctionné ou non. Cela semble très simple, mais je me suis récemment retrouvé dans cette situation.

Qu'est-ce que je veux dire par suivi? Le suivi est la mesure réelle de votre objectif, par exemple, l'envoi de formulaires, les clics sur les boutons, les clics sur les liens, la page visitée, etc. Cela peut être à la fois au niveau de la page ou au niveau de l'événement. La bonne nouvelle est que les objectifs sont définis directement dans l'outil de test. Tout ce que vous avez à faire est de définir le clic sur l'événement, le lien, la destination de la page, etc. directement à partir de votre expérience. Dans d'autres cas, les outils de test s'intègrent directement à votre outil d'analyse, vous permettant ainsi de sélectionner simplement vos objectifs prédéfinis.

Quelle que soit la manière dont vous associez vos objectifs, veillez à ce que votre test soit vérifié afin de vous en assurer le suivi. Sinon, vous devrez recréer votre test et le redémarrer.

9. Ne pas arrêter, éditer et redémarrer votre expérience

Que se passe-t-il lorsque vous exécutez un test et que vous voyez qu’une modification doit être apportée? La plupart des plates-formes vous permettent d'arrêter, de modifier et ensuite de relancer votre test. Cependant, c'est quelque chose que les experts recommandent de ne jamais faire. En fait, une telle chose pourrait vraiment compromettre les données. Que ce changement soit grand ou petit, il peut avoir un impact sur le comportement de l'utilisateur, ce qui pourrait compromettre l'intégrité des données.

Les experts vous recommandent plutôt d'arrêter l'expérience en cours. Faites ensuite une copie de l’expérience, effectuez les modifications nécessaires et démarrez une nouvelle campagne.

10. Soyez patient et laissez l’expérience suivre son cours

Une fois l’expérience commencée, il est facile de s’envelopper dans l’enthousiasme de voir le résultat et de se retrouver constamment à vérifier le déroulement du test. Ne vous inquiétez pas du fait qu’une semaine, votre test gagne et que la semaine suivante ne l’est pas. La vérité est que les expériences peuvent être assez volatiles au début.

Soyez juste patient. Laissez votre test s’exécuter jusqu’à atteindre une signification statistique de 95-99%. La taille des échantillons joue un rôle important dans la signification de votre expérience. Au fil des ans, j'ai appris à me méfier des échantillons de faible taille. La taille de votre échantillon doit être suffisamment importante pour valider vos résultats. Je m'appuie sur 200 à 300 conversions par variante, tandis que d'autres experts suggèrent 1 000 conversions par variante.

Conseil bonus: Optimisez! Optimiser! Optimiser!

Une version d'une expérience ne suffit pas. Apprenez de vos résultats. Les idées deviennent des expériences futures. Continuez à parcourir votre hypothèse et refaites un test. Les occasions de tester sont infinies. Méfiez-vous des expériences contradictoires afin de ne pas confondre vos données.

En conclusion, voici en résumé les 10 meilleures pratiques en matière de CRO:

1. Les meilleures pratiques ressemblent davantage à des directives.
2. Opinions n'a pas d'importance. Laissez les données vous guider vers votre prochaine expérience.
3. Ne copiez pas vos concurrents. Vous ne savez pas ce qu'ils essaient de résoudre, ni si leur solution fonctionne pour eux.
4. L'optimisation est plus qu'un simple test A / B. Comprenez vos utilisateurs et leur interaction avec votre site.
5. Suivez un processus systématique et itératif qui prend en compte à la fois des données qualitatives et quantitatives.
6. Ne commencez pas une expérience sans hypothèse.
7. Définissez clairement le but de votre expérience.
8. Le suivi est essentiel pour votre résultats. Ne jamais éditer une expérience en mouvement. Arrêtez, copiez, éditez, puis démarrez une nouvelle expérience.
9. Laissez votre expérience s'exécuter jusqu'à ce qu'elle ait une signification statistique.
10. Laissez vos idées se transformer en votre hypothèse suivante.

Et bien sûr, optimisez, optimisez, optimisez !