Présentation de la boucle d'expérimentation

Jetez un oeil à l'histoire du progrès technologique.

Vous pouvez voir que la technologie de pointe n'est pas sortie de nulle part. Il a évolué avec une avancée devenant la base d'une autre.

Par exemple, l'industrie des smartphones repose sur de nombreuses percées technologiques. Dès les premiers téléphones fixes, le concept de téléphones sans fil a émergé, suivi de l'intégration de la communication mobile avec la puissance de calcul.

Au fil du temps, nous avons assisté à une évolution des assistants numériques personnels, tels que les appareils BlackBerry, à l'avènement de l'iPhone, qui a ouvert la voie à l'industrie des smartphones.

C'est comme une boucle, où chaque avancement crée de nouvelles opportunités qui, à leur tour, conduisent à de nouveaux progrès. La boucle a révolutionné notre technologie car nous n'avons jamais laissé de côté après une avancée.

Et si nous suivions la même approche d'expérimentation sur les propriétés numériques ?

L'expérimentation peut parfois augmenter votre taux de conversion au-delà des attentes et parfois chuter même pour une hypothèse prometteuse. Cela fait partie intégrante du processus.

Mais si vous vous en tenez à une approche linéaire de clôture du test après avoir obtenu les résultats et que vous passez à tester quelque chose de nouveau, cela vous donnera rarement des percées. Vous manquerez des chances d'améliorer les taux de conversion et négligerez des informations précieuses pour votre succès futur. Dans le meilleur des cas, cela plafonnera votre taux de croissance.

C'est pourquoi il est temps de passer de l'approche linéaire et d'adopter une approche stratégique avec la boucle d'expérimentation pour réaliser le véritable potentiel de conversion de vos sites Web et applications mobiles.

Mais qu'est-ce qu'une boucle d'expérimentation ? Plongeons dans ce concept fascinant.

Qu'est-ce qu'une boucle d'expérimentation ?

Une boucle d'expérimentation commence par l'identification d'un problème par l'analyse du comportement et la création d'une solution sous la forme d'une hypothèse. Ensuite, vous exécutez des expériences pour tester l'hypothèse. Vous gagnez ou perdez, mais avec une approche linéaire, vous arrêtez ici le cycle d'expérimentation. Mais avec la boucle d'expérimentation, vous étudiez les résultats des tests pour découvrir des informations précieuses. Les informations découvertes peuvent dériver de nouvelles hypothèses, qui conduisent à d'autres expériences, créant un cycle continu d'apprentissage et d'optimisation.

Voici une illustration visuelle du fonctionnement de la boucle d'expérimentation :

Avec Experimentation Loops, vous ne vous arrêtez pas seulement aux résultats, mais vous approfondissez pour comprendre les raisons derrière les résultats, identifier les anomalies et découvrir si des publics particuliers (ou des participants à l'expérience) réagissent différemment des autres. Cela devient la base de votre nouvelle hypothèse et de vos expériences.

Il est particulièrement essentiel dans le paysage numérique actuel en constante évolution, où le comportement des utilisateurs évolue constamment. En adoptant l'apprentissage continu et l'optimisation fournis par Experimentation Loops, vous pouvez garder une longueur d'avance et continuer à améliorer votre taux de conversion.

Comprendre la boucle d'expérimentation avec un exemple

Voici un exemple hypothétique qui explique le fonctionnement de la boucle d'expérimentation :

Considérez une page de destination créée dans le but de générer des prospects. La version originale de la page contient une description de l'offre dans le premier pli, suivie du bouton d'appel à l'action (CTA) qui mènera au formulaire de contact.

Disons que l'analyse comportementale de la page de destination révèle que de nombreux visiteurs décrochent au premier pli. Cela conduit à l'hypothèse d'ajouter un CTA au-dessus du pli pour améliorer l'engagement. De cette façon, vous créez un test A/B pour comparer la version originale et la variation avec un CTA supplémentaire au-dessus de la ligne de flottaison.

Voici la représentation visuelle de l'original et la variation de la landing page :

Supposons que le test se termine avec la variation plus performante que l'original en termes de taux de conversion (ie nombre de clics sur le CTA). Ici, l'approche traditionnelle conclut le test. Mais avec la boucle d'expérimentation, nous essaierons d'analyser les résultats pour émettre plus d'hypothèses et ouvrir de multiples opportunités d'amélioration.

Supposons que nous nous concentrions sur l'hypothèse qui nécessite de tester le bouton CTA. Ensuite, le deuxième tour consistera à proposer plusieurs variantes du texte CTA et de la couleur CTA pour optimiser le bouton. Ici, pour trouver la meilleure variation, nous pouvons exécuter un test multivarié pour comparer la version originale et plusieurs variations avec différentes combinaisons.

À la fin du test, il peut y avoir une augmentation de la conversion, ce qui n'aurait pas été possible avec l'approche traditionnelle. Et si le test ne parvient pas à augmenter le taux de conversion, il conduira à des informations qui peuvent aider à en savoir plus sur les utilisateurs.

De même, nous pouvons vérifier les résultats pour savoir si un segment d'audience particulier s'est engagé avec le bouton plus que d'autres (et s'ils ont des attributs communs) - auquel cas, cela pourrait conduire à une hypothèse pour une campagne de personnalisation qui inclut la personnalisation des titres ou sous-titre avant le CTA selon le comportement, les attributs démographiques ou géographiques du segment.

Ainsi, une boucle d'expérimentation ouvre la possibilité de s'améliorer, ce qui n'est pas possible avec une approche cloisonnée et linéaire.

Mais comment réussir l'exécution de la Boucle d'Expérimentation ?

La boucle d'expérimentation se compose de trois étapes, et nous approfondirons chacune de ces étapes dans la prochaine section.

Trois étapes dans la boucle d'expérimentation

Voici les trois étapes clés de la boucle d'expérimentation pour améliorer les conversions.

Étape 1 : Identifier les problèmes

La boucle d'expérimentation commence par identifier le problème existant dans l'expérience utilisateur. Tout d'abord, vous effectuez une analyse quantitative qui implique de passer en revue des mesures clés telles que le taux de conversion, le taux de rebond et les pages vues pour identifier les pages peu performantes du parcours de l'utilisateur.

Une fois que vous vous êtes concentré sur les maillons faibles, vous pouvez effectuer une analyse qualitative pour comprendre les points faibles. Vous pouvez vérifier les enregistrements de session et les cartes thermiques pour connaître les performances de chaque élément qui affecte le taux de conversion.

Une fois que vous avez identifié le problème associé aux éléments, cela peut aider à rédiger une hypothèse.

Étape 2 : Construire une hypothèse à partir d'insights

Après avoir identifié les éléments qui affectent négativement la conversion, vous pouvez commencer à creuser dans les données d'informations pour leur donner un sens.

Par exemple, vous avez identifié la position de l'image de la bannière comme la raison du taux de rebond élevé du blog après toutes les analyses quantitatives et qualitatives. Ensuite, vous pouvez construire une hypothèse sur la position de cette image qui offre une solution pour le taux de rebond élevé.

Lors de la formulation de l'hypothèse, vous devez spécifier l'indicateur de performance clé (KPI) à mesurer, l'amélioration attendue et l'élément à tester.

Ensuite, vous avancez pour exécuter l'expérience.

Étape 3 : Exécuter des tests

Sur la base de l'hypothèse, vous choisissez parmi des tests tels que le test A/B, le test multivarié, l'URL fractionnée et le test multipage. Vous l'exécutez jusqu'à ce que le test atteigne une signification statistique.

Le test peut entraîner une modification du taux de conversion, et les informations sur le comportement de l'utilisateur vis-à-vis de la nouvelle expérience peuvent ouvrir des portes pour identifier les domaines du deuxième cycle d'expérimentation.

Ainsi, la boucle d'expérimentation tracera constamment un chemin pour améliorer la conversion.

Boucle d'expérimentation et tunnel de vente

L'exécution de boucles d'expérimentation à chaque étape de l'entonnoir peut améliorer considérablement le taux de conversion et fournir un cadre stratégique pour tester des hypothèses plutôt qu'une approche aléatoire.

Pour améliorer le taux de conversion du même élément, vous pouvez exécuter une boucle d'expérimentation, comme le montre l'exemple des tests A/B en tests multivariés.

Alternativement, vous pouvez analyser les informations d'un test qui a amélioré une métrique pour voir comment cela a affecté d'autres métriques, ce qui pourrait conduire au deuxième cycle du test.

Par exemple, prenons l'étape de la sensibilisation. L'objectif de cette étape est d'attirer les utilisateurs et de leur présenter des produits ou services sur une plateforme numérique.

Supposons que vous exécutiez un test A/B sur les annonces de recherche pour attirer davantage d'utilisateurs sur le site Web et que vous surveilliez des mesures telles que le nombre de visiteurs.

Disons que le test a conduit à une amélioration du trafic. Maintenant, vous pouvez passer à l'analyse d'autres mesures, telles que le pourcentage de profondeur de défilement et le taux de rebond pour la page de destination, et identifier les domaines à améliorer. Pour identifier les zones spécifiques où les utilisateurs quittent, vous pouvez utiliser des outils tels que des cartes de défilement, des cartes thermiques et des enregistrements de session. L'analyse peut vous amener à créer des hypothèses pour la deuxième partie de l'expérience. Il peut s'agir d'améliorer l'engagement des utilisateurs en testant un élément visuel ou un titre accrocheur.

De même, l'exécution de la boucle d'expérimentation à d'autres étapes de l'entonnoir peut optimiser le micro-parcours que le client effectue à chaque étape de l'entonnoir. De plus, la boucle d'expérimentation peut conduire à la création d'hypothèses d'une étape de l'entonnoir à l'autre, résultant en une expérience transparente difficile à réaliser avec une approche cloisonnée.

Comment Frictionless Commerce utilise les boucles d'expérimentation pour la rédaction de conversion

Frictionless Commerce, une agence digitale, fait confiance à VWO depuis plus de dix ans pour mener des tests A/B sur les nouveaux parcours d'acheteurs. Ils ont établi un système dans lequel ils construisent de nouvelles expériences basées sur leurs apprentissages antérieurs. Grâce à une expérimentation itérative, ils ont identifié neuf facteurs psychologiques qui influent sur les décisions d'achat d'un premier achat.

Récemment, ils ont travaillé avec un client de l'industrie des barres de shampoing, où ils ont créé une copie de la page de destination incorporant les neuf pilotes. Après avoir exécuté le test pendant cinq semaines, ils ont constaté une augmentation de 5,97 % du taux de conversion, ce qui a entraîné 2 778 nouvelles commandes.

Cela montre simplement comment les boucles d'expérimentation peuvent apporter des informations précieuses et faire passer votre expérience utilisateur au niveau supérieur.

Vous pouvez en savoir plus sur le processus d'expérimentation de Frictionless Commerce dans leur étude de cas.

Conclusion

Adopter l'apprentissage continu et l'optimisation fournis par Experimentation Loops est crucial pour les entreprises qui cherchent à garder une longueur d'avance et à améliorer leurs taux de conversion.

Pour vraiment tirer le succès de votre propriété numérique, il est temps de briser le moule linéaire et d'adopter la boucle d'expérimentation. En utilisant un cadre stratégique pour tester des hypothèses, plutôt qu'une approche aléatoire, les entreprises peuvent optimiser et améliorer en permanence leurs offres numériques.

Vous pouvez créer des boucles d'expérimentation à l'aide de VWO, la première plateforme d'expérimentation au monde. VWO propose des tests gratuits pour jusqu'à 5000 utilisateurs suivis par mois. Visitez notre page de plans et de prix maintenant pour plus d'informations.