Variantes de la page d'accueil des tests A / B
Lorsque vous essayez de nouvelles dispositions/styles de page d'accueil, les tests A/B sont-ils la meilleure façon de le faire?
Avec les tests A/B typiques, vous avez une mesure de conversion spécifique (c'est-à-dire que la version X pousse beaucoup plus de personnes à cliquer sur le bouton `` inscription ''). Cependant, avec une page d'accueil, il n'y a pas une seule conversion spécifique; vous cherchez simplement à voir si le visiteur fait quelque chose à partir de la page d'accueil autre que l'abandon du site (clique sur une option de menu, clique pour lire un article de presse , sélectionne un produit vedette ...)
Quel type de test devrait être utilisé pour la refonte de la page d'accueil si A/B n'est pas approprié? Comment savoir si une version de votre page d'accueil est "meilleure" qu'une autre?
Sans plus d'informations sur le type d'entreprise dans laquelle vous travaillez, il est difficile d'être précis, donc je serai large. Si votre site Web vend quelque chose de quelque manière que ce soit, vous devez mesurer les ventes par cette recette dans son ensemble, et non par des actions individuelles prises à partir de la page d'accueil.
Si vous vendez des articles directement, vous mesureriez le montant moyen vendu par visiteur unique qui faisait partie de cette recette; si vous vendez des annonces graphiques qui accompagnent le contenu, vous pouvez utiliser quelque chose comme le nombre total de pages vues comme proxy des revenus publicitaires; si vous vendez des services de conseil et que le site Web génère des prospects, vous mesurez le nombre de prospects qualifiés.
Mesurer les taux de rebond a un certain sens, et il serait certainement facile à mettre en œuvre, mais il est toujours préférable que vos mesures soient les aspects centraux du modèle commercial de votre site Web. Un exemple hypothétique où une métrique indirecte comme le taux de rebond peut mal tourner est qu'une page d'accueil confuse ou trompeuse peut amener les utilisateurs à cliquer un peu plus avant de décider qu'ils sont au mauvais endroit. La métrique semblerait bonne, mais elle pourrait simplement attirer les mauvais clients là où ils finissent par ne pas convertir.
Je ne suis pas du tout d'accord que vous devriez mesurer un taux de rebond sur la page d'accueil. Quelle est la chose qui vous rapporte? Ou la chose que vous voulez réellement que l'utilisateur fasse (soumettre un commentaire, un blog, etc.)?
Le taux de rebond est une statistique utile, mais il ne devrait jamais être votre seul objectif de conversion. Prenons un exemple de commerce électronique dans lequel vous ne mesurez que le taux de rebond.
Ce pourrait être avec une nouvelle refonte que le taux de rebond augmente en fait parce que le contenu/la messagerie est plus clair, ce qui signifie que les personnes qui n'en ont pas besoin comprennent qu'elles n'en ont pas besoin plus rapidement, ce qui équivaut à un taux de rebond plus élevé. Dans le même temps, les personnes qui ont besoin du produit le découvrent plus rapidement, ce qui se traduit par un taux de conversion plus élevé en vente réelle.
Dans cette hypothèse, vous suivriez la page "reçu" afin d'afficher une conversion de vente. Il est tout à fait plausible que le taux de rebond sur la page d'accueil ait augmenté, mais que les revenus aient également augmenté. Je prendrai l'augmentation des revenus à chaque fois.
Morale de l'histoire: suivez toujours quelle est l'action la plus importante pour votre site Web. Les clics et les taux de rebond sont de bonnes statistiques mais sont assez inutiles dans un cadre de test a/b.
A/B peut être un bon moyen de tester 2 mises en page avec une copie et un contenu identiques, mais après avoir trouvé le "gagnant", des tests multivariés où vous essayez une sélection de messages ou d'appels à l'action peuvent vous permettre de comprendre ce qui pousse les clients à faire quelque chose plus efficacement. Vous pouvez expérimenter avec différents tons de voix ou évoquer différentes émotions - cela dépend de votre public et de la façon dont vous pensez qu'il est préférable de leur parler.
Maintenant, il ne s'agit pas de l'outil, il s'agit du modèle que vous allez utiliser, tout d'abord, vous devez créer des personnages, si vous avez au moins 1 personnage solide, vous saurez mieux quoi changer dans chaque variation, il vaut mieux effectuer 1 modification par variation pour pouvoir suivre ce qui fonctionne mieux, puis ajouter une autre amélioration, par exemple, dans la variante 1, changer la couleur du texte d'explication ou le texte "quel est votre site Web", dans la variante 2, augmenter la taille de le même texte avec sa couleur de contrôle, lorsque 1 d'entre eux gagne, effectuez un autre changement et testez à nouveau, car 2-3 changements par variation limiteraient votre compréhension, vous pourriez avoir une variation gagnante avec 2-3 changements mais vous ne le saurez jamais qui (des 3 changements) a conduit à cette victoire. vous devez donc définir un personnage, choisir un outil, définir les cibles. logiquement, vous allez après les conversions et le taux de rebond diminue, ce sont les 2 objectifs que vous devez définir avant de commencer, et pour le personnage, disons que votre public est composé de 18 à 25 hommes qui se soucient des voitures et des lieux de rencontre en milieu de journée , vous devrez peut-être expérimenter avec une variation avec une image attrayante au-dessus du pli avec un bouton d'appel à l'action vraiment sympa, et dans la variante 2, vous n'essayez pas une image, mais un excellent texte émotionnel avec des liens d'inscription/connexion vraiment évidents, maintenant quand 1 parmi ceux-ci, vous en faites 2 variantes, et ainsi de suite. Maintenant, pour utiliser l'outil, essayez l'optimiseur de site Web Visual, visualwebsiteoptimizer moi et mon équipe utilisons celui-ci et nous l'expérimentons toujours. il vous permet de tester de nombreuses variantes en direct et de répartir le pourcentage d'utilisateurs entre eux, il vous suffit d'ajouter un code à votre base de données. Il fonctionne pour tester les pages d'accueil et toute page interne tant que vous avez perfectionné les URL. Ce que les autres équipes utilisent est l'optimiseur de site Web Google, qui est un outil pratique pour tester les pages d'accueil; il fournit des expériences A/B et une expérience multivariée qui compare les performances des variations de contenu à plusieurs emplacements sur une page. Faites-moi savoir si cela a fonctionné pour vous :)
J'ai décidé que la meilleure façon de procéder ici est de continuer à utiliser les tests A/B, mais de vérifier les taux de rebond et les pertes plutôt que de tester les conversions.
Les conceptions de la page d'accueil passent par plusieurs itérations avant d'être réellement construites, donc dans ces premières étapes, nous obtiendrons autant de commentaires des utilisateurs que possible avant de l'ajouter au site, et en utilisant une combinaison de Google Web Optimizer et de Google Analytics, nous surveillerons la taux de rebond de la conception de la page d'accueil nouvelle/existante. Ceci, comparé aux taux de rebond connus de la page d'accueil, est probablement la meilleure façon de procéder.
C'est un peu risqué de déployer un nouveau design de page d'accueil à 50% du public alors que nous ne pouvons très bien pas le choisir comme design final, cela pourrait créer de la confusion pour les utilisateurs assez chanceux/malchanceux pour avoir été présentés avec le nouveau concevoir que pour le perdre une semaine plus tard. Cependant, il vaut mieux tester quelque chose et ensuite le jeter que de le déployer de manière permanente et d'espérer que les gens l'aiment.