CEM-CRO

 

Une démarche CRO en quatre temps…

Afin de mettre en place une démarche CRO (Conversion Rate Optimization) efficace et pertinente, il ne suffit pas de lancer des tests à l’aveugle. Pour obtenir de bons résultats et avoir un véritable impact, quatre étapes clés sont à respecter.

1. La définition des objectifs (KPI à améliorer) :

Que cherche-t-on à atteindre ? Quelles sont les actions souhaitées pour les internautes ? S’il s’agit de télécharger un livre blanc, les objectifs sont valorisés en nombre de téléchargements sur une période donnée. S’il s’agit de diminuer le nombre de paniers abandonnés, l’enjeu sera d’augmenter le nombre d’utilisateurs qui passent à l’étape suivante… Chaque objectif business donnera lieu à une stratégie CRO adaptée. Dans tous les cas, la définition d’un objectif business sur lequel on cherche à faire de la croissance est une première étape clé dans la démarche CRO.

2. Le choix des optimisations à entreprendre :

Quelles sont les optimisations à développer ? En fonction des objectifs fixés et actions souhaitées, il faut définir et prioriser (à l’aide d’une démarche CEM) une roadmap d’améliorations à tester. Par exemple, pop-ups ou CTA, évolution du contenu, tunnel d’achat simplifié… Il est crucial de prioriser efficacement dans la roadmap afin de maximiser les tests « positifs » qui seront lancés. L’œil d’un expert externe à l’entreprise peut être un précieux allié.

3. Le lancement de tests :

La préparation de tests consiste à réaliser des versions alternatives à l’originale. Plusieurs types de test existent. D’abord, le test A/B, ou split testing, ou split URL testing, confronte deux versions d’une même page. Ceci dans le but de savoir laquelle est la plus performante et d’en améliorer l’efficacité. Il permet d’identifier ce qui fonctionne auprès des utilisateurs en créant une version modifiée de la page originale. Par exemple, modifications d’éléments tels que le contenu, l’aspect visuel, etc. Les pages sont exposées au même moment et en général au même volume de visiteurs. Ainsi, on scinde les visiteurs en deux groupes (d’où le nom A/B) et on leur affiche à chacun une version de page différente. On suit alors le parcours des deux groupes en temps réel. On regarde ensuite lequel des deux donne le meilleur résultat par rapport à un objectif donné.

Contrairement au test A/B, le MultiVariate Testing permet de tester la combinaison de plusieurs changements simultanément. Et ensuite d’évaluer les performances respectives de ces différentes versions d’une même page web. Il est ainsi possible de créer une multitude de combinaisons d’éléments sur une page web et de mesurer précisément l’impact de ces éléments de manière isolée ou combinée entre eux : les boutons, les images, un texte (titre, description…), la présence de vidéos, la couleur, la taille d’éléments, l’efficacité d’une landing page, les éléments d’une newsletter, une bannière… L’outil générera autant de variantes qu’il y a de combinaisons pour déterminer laquelle a le plus grand impact sur le taux de conversion.

Le problème de ce type de test est qu’il nécessite d’avoir un volume important de trafic pour pouvoir tester toutes les variantes et obtenir la significativité statistique qui permet de prendre des décisions informées. Une fois les tests préparés, il faut les paramétrer. Le paramétrage se fait en plusieurs étapes : paramétrage, ciblage, modulation de trafic et validation (le test doit correctement s’afficher sur tous les navigateurs et smartphones).

4. La mesure des résultats et des optimisations :

Un bilan est dressé à la fin des tests pour mesurer les résultats, confirmer les versions gagnantes, tirer des enseignements clés et définir les prochains tests. Les variations les plus performantes peuvent être déployées. Dans un premier temps appliquées à 100% du trafic via l’outil d’A/B test puis développées directement sur le site. L’optimisation quasi permanente permet d’atteindre des taux de conversion toujours plus performants.

Le CRO s’inscrit en effet dans une démarche d’amélioration continue. Il ne faut donc jamais s’arrêter après un test (positif ou négatif) mais au contraire s’appuyer sur les différents enseignements de chaque test pour alimenter les campagnes d’optimisation suivantes.

Si vous souhaitez en savoir plus sur ce sujet, vous pouvez télécharger notre livre blanc ici.

Marianne LAURENT, Manager UX & Alexia DUMAS, Manager Data Consulting

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Le déploiement technique…

Le déploiement technique se fait en trois étapes. Généralement, un intégrateur interne et / ou l’éditeur de solution sont susceptibles d’intervenir.

Première étape : le dépôt du tag JavaScript

Tout d’abord, le dépôt du tag JavaScript sur le site web et du SDK pour les applications mobiles. Cette première étape consiste à poser un tag pour collecter l’ensemble des informations liées aux visites des utilisateurs (chargement des pages, clic, mouvement de souris, etc.). Sans cette étape, la collecte de données, qui sont toutes transmises à l’outil en étant conformes au RGPD, ne peut pas démarrer.

Deuxième étape : l’enrichissement du datalayer

Ensuite, l’enrichissement du datalayer des sites web et applications. En fonction de l’outil, il peut être intéressant d’enrichir les variables du datalayer (ou « couche de données » en français) d’un site. Le datalayer est un objet JavaScript pouvant contenir un grand nombre d’informations sur les transactions, les utilisateurs et les structures de pages. Un gestionnaire de tag (TMS) permet de récupérer ces informations sous forme de variables. Elles sont ensuite transmises à un outil d’analyse, permettant le traitement, l’analyse et la prise de décision. En plus d’analyser les informations contenues dans les variables du datalayer, il est possible d’utiliser ces données avec des outils de CEM & CRO (A/B Testing & personnalisation) afin de cibler une audience précise, en se basant sur des :

  • Comportements (achat, montant du panier, visite d’une page, etc.) ;
  • Informations (sexe, âge, ancienneté, si le visiteur est un client ou un prospect, etc.) ;
  • Typologies (type de page, catégorie de produit, etc.) ;

En conclusion, les variables présentes dans le datalayer servent de points d’accroche pour les outils d’A/B Testing. Ces outils permettent de lancer des tests / personnalisations (comme pour le cas Adagio) sur les audiences étudiées en CEM. Il devient donc stratégique de voir le datalayer comme un maillon à part entière de la stratégie d’optimisation des conversions.

Troisième étape : le paramétrage de l’outil

Enfin, le paramétrage de l’outil. Cette dernière étape consiste à adapter les besoins et les usages (segmentations souhaitées, outils de feedback, validation du bon fonctionnement de l’outil en fonction des contraintes techniques de chaque site, etc.). Et à créer les reportings dans l’outil, correspondant aux problématiques Marketing du client.

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Marianne LAURENT, Manager UX & Alexia DUMAS, Manager Data Consulting