Tutoriel de test A / B Split gratuit avec Google Analytics

BY admin
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Lorsqu’un visiteur navigue sur votre site Web, qu’est-ce qui a un impact sur sa volonté de commencer une relation avec votre organisation? Les décisions que vous avez prises concernant la conception, la messagerie, le contenu et la mise en page de votre site. Dans quelle mesure êtes-vous confiant dans ces décisions? Lorsque vous mettez à jour votre site, comment pouvez-vous être sûr que les modifications améliorent l’expérience de vos visiteurs?

Les tests fractionnés A / B sont un outil pour accroître la confiance dans les décisions que vous prenez concernant votre site Web. Ils vous permettent de tester scientifiquement et de valider des hypothèses autour de vos objectifs. L’outil « Expériences » de Google Analytics facilite la configuration de tests fractionnés A / B sur n’importe quel site Web utilisant Google Analytics (GA). Dans cet article, nous allons parcourir chacune des étapes suivantes.

  • Définir votre objectif
  • Former vos hypothèses
  • Mettre en place votre expérience
  • Déclarer un gagnant

1. Définissez votre objectif

La première étape de la mise en place d’une expérience Google consiste à définir quelle mesure sera utilisée pour déterminer le succès. L’objectif de l’expérience peut être:

  • Réduction des rebonds du site Web
  • Augmentation du nombre de pages vues du site Web
  • Augmentation du temps que les visiteurs passent sur le site
  • Un objectif qui a été défini dans GA

Dans notre expérience, l’objectif de l’expérience est généralement un Objectif spécifique créé dans GA. Les objectifs sont un grand sujet en soi. Si c’est la première fois que vous en configurez un, consultez ce Guide sur la configuration des objectifs dans Google Analytics. Voici quelques exemples des types d’objectifs que vous pourriez suivre ::

  • Suivi de l’engagement des partisans et de la collecte de fonds pour les organisations à but non lucratif
  • Suivi des dons et des inscriptions de bénévoles pour les organisations politiques
  • Suivi des prospects de clients pour les cabinets d’avocats

2. Formez vos hypothèses de test A / B

Avec votre objectif d’augmenter l’engagement, les prospects ou les dons établis, il est temps de former vos hypothèses: selon vous, quelles décisions de conception, de messagerie, de contenu ou de mise en page pourraient atteindre cet objectif plus efficacement?

Avec les expériences Google Analytics, vous n’êtes pas limité à deux hypothèses, A et B. Vous pouvez en configurer autant que vous le souhaitez. L’algorithme utilisé par Google s’appelle une expérience de bandit multi-armé. Les statistiques derrière cela sont complexes, mais l’idée ne l’est pas. L’essentiel est que le temps passe et que les hypothèses commencent à montrer la promesse que Google enverra plus de visiteurs aux dirigeants. Il présente deux grands avantages par rapport à un test A / B traditionnel qui répartit le trafic uniformément jusqu’à la fin. Tout d’abord, en envoyant plus de trafic aux variations gagnantes pendant que l’expérience est en cours, vous commencez à bénéficier des leaders plus tôt. Moins de visiteurs sont envoyés à des artistes peu performants avant la fin de l’expérience. Un effet secondaire de ceci est l’autre avantage clé: décider du meilleur de plusieurs bons choix se fait plus rapidement.

Chaque hypothèse doit être configurée comme sa propre page, avec une URL unique, sur votre site Web. La façon dont cela est fait dépendra du système de gestion de contenu (CMS) utilisé par votre site Web. Vous voudrez cependant vous assurer que la seule chose que vous modifiez dans les différentes pages de votre expérience est ce que vous testez. Vous voulez éviter de changer plusieurs aspects de la page et de ne pas savoir quel changement a conduit à l’augmentation du taux de conversion.

Par exemple, supposons que vous souhaitiez tester si la réduction du nombre de champs de votre formulaire de contact entraîne une augmentation des soumissions de formulaires. Vous ne devez pas non plus modifier l’image de la bannière sur les deux pages du formulaire car cela pourrait confondre les résultats.

Dans l’exemple ci-dessus, les deux pages seraient exactement les mêmes sauf sur un formulaire de contact, vous demandez:

  • Prénom
  • Nom
  • Email
  • Comment pouvons-nous vous aider ?

Sur l’autre formulaire de contact, vous ne demandez que:

  • Email
  • Comment pouvons-nous vous aider ?

Une fois que vous avez terminé votre première expérience sur l’impact du nombre de champs du formulaire sur les taux de soumission, vous pouvez ensuite configurer une nouvelle expérience pour voir si l’image de la bannière a un impact sur les taux de soumission.

3. Configurez votre expérience de test fractionné Google Analytics A / B

Avec un objectif et des hypothèses en place, il est temps de configurer votre expérience en GA. C’est la partie facile!

3a. Créer une expérience

Vous pouvez accéder à vos expériences dans GA à partir de la barre latérale des rapports. Sélectionnez Comportement, puis Expériences. Voici comment vous arriverez à vos expériences après les avoir configurées. Sélectionnez Créer une expérience.

Les expériences ne nécessitent qu’un nom et l’objectif avec lequel vous évaluez le succès. Il existe également d’autres options, telles que la quantité de trafic à expérimenter, la durée de l’expérience, le niveau de confiance avec lequel un gagnant est déterminé, etc. Pour vos premières expériences, vous pouvez utiliser les valeurs par défaut en toute sécurité.

3b. URL d’origine et URL de variation d’hypothèse

L’étape suivante consiste à ajouter toutes vos hypothèses à l’expérience. C’est juste une question de copier-coller les URL que vous avez configurées. Si vous testez les modifications apportées à une page qui existe déjà, utilisez-la comme originale. Pour un contenu entièrement nouveau, choisissez l’URL que vous voudrez éventuellement utiliser pour le gagnant. La page d’origine est l’endroit où l’extrait de code sera installé à l’étape 3c.

3c. Insérez le Code de test de l’expérience

Une fois que vos URL d’hypothèses sont configurées, l’étape suivante consiste à sélectionner « Insérer manuellement le code » et à installer l’extrait de code de l’expérience juste à l’intérieur de la balise < head > de votre Page d’origine.

Après avoir enregistré le modèle, cliquez sur Étape suivante et GA vérifiera que votre code d’expérience est correctement en place.

Il ne reste plus qu’à commencer l’expérience et GA se chargera d’acheminer les visiteurs vers vos hypothèses et d’enregistrer leur efficacité.

Décider du gagnant

L’hypothèse gagnante sera décidée algorithmiquement sur une certaine période de temps, généralement de l’ordre de 2 à 4 semaines. Cette période varie en fonction du volume de trafic vers votre site, de la performance relative des hypothèses, du taux de conversion des hypothèses principales, etc.

Pour les expériences qui se terminent par un gagnant clair, s’il ne s’agit pas de l’original, il reste encore quelques étapes à franchir. Tout d’abord, remplacez le contenu ou le modèle de l’original par celui de la variante gagnante. Deuxièmement, supprimez le code d’expérience du modèle.

Pour certaines expériences, vous pourrez peut-être décider d’avancer une hypothèse avant que l’algorithme de Google ne le puisse statistiquement. Un exemple de ceci est une modification souhaitable de votre site Web qui fonctionne de la même manière que la page d’origine qu’il a l’intention de remplacer et qui a une faible probabilité de surperformer l’original. Dans ces cas, vous pouvez sélectionner manuellement Arrêter l’expérience pour y mettre fin, remplacer le contenu de l’original par l’hypothèse ‘ et supprimer le code de l’expérience.

Google Analytics Experiments est un outil de test fractionné A / B gratuit que vous pouvez facilement configurer pour vous aider à prendre des décisions sûres concernant la conception, la messagerie, le contenu et la mise en page de votre site Web. C’est un outil puissant que vous pouvez utiliser pour améliorer votre site Web afin d’atteindre les objectifs de votre organisation.