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Comment utiliser le test A/B de Google Analytics pour optimiser les conversions et générer plus de résultats ?

Comment utiliser le test de Google Analytics pour optimiser les conversions et générer plus de résultats

En Marketing Digital, différentes stratégies peuvent apporter des résultats différents, mais il est également important de comprendre comment les détails peuvent générer ces disparités.

Parfois, un simple changement dans la disposition d’un élément sur une page provoque plus de clics, par exemple. Pour savoir ce qui fonctionne le mieux, les tests A/B dans Google Analytics sont essentiels.

Les bonnes pratiques garantissent que chaque stratégie atteint des performances maximales. Dans certains cas, il sera facile de détecter que les rendements sont inférieurs aux attentes, mais dans d’autres, ils peuvent être satisfaisants dans une certaine mesure.

La grande différence qu’apportent les tests A/B est justement d’expérimenter des possibilités pour que la stratégie digitale puisse atteindre son potentiel maximum.

Pour cela, il est essentiel de savoir comment effectuer ces tests au sein de Google Analytics, pouvoir analyser en détail les résultats générés par chaque alternative.

Qu’est-ce que le test A/B dans Google Analytics ?

Le test A/B dans Google Analytics constitue une pratique de marketing digital qui vous permet d’expérimenter différentes configurations pour une stratégie. En évaluant celle qui apporte les meilleurs résultats.

Deux modèles (A et B) sont créés pour présenter ces pratiques, pour ensuite les proposer dans la stratégie et évaluer laquelle est la plus performante. Celui avec les numéros les plus intéressants est conservé comme le principal.

Ces tests peuvent être utilisés pour expérimenter divers détails. Tels que deux présentations de page de destination différentes, des boutons CTA avec des couleurs ou des messages différents, des titres sur une page, un placement de bannière et une foule d’autres possibilités.

Dans l’environnement Analytics, les résultats sont affichés pour générer une comparaison précise et facile.

L’outil automatise la création de ces deux versions de ce qui doit être testé et génère un processus de suivi de celles-ci pendant la période donnée.

À la fin, les métriques séparées sont affichées. Générant cette possibilité de comparaison. Ainsi, le professionnel du Marketing de votre agence Web peut choisir lequel deviendra le principal. Que ce soit le modèle A ou le modèle B.

Pourquoi les tests A/B sont importants ?

Prendre des décisions basées sur des chiffres et des informations plus concrètes constitue le meilleur moyen de réussir vos pages.

Quelle que soit la page choisie, les tests A/B montrent les meilleurs moyens de recevoir de vrais commentaires du marché basés sur des faits consolidés, sans conjectures.

Ainsi, vous pouvez obtenir des améliorations dans des mesures importantes. Et même profiler le public cible avec plus de précision. Découvrez les taux les plus notés dans les tests A/B :

Taux de conversion :

Pour valider si vous pouvez convertir plus de visiteurs en leads par rapport à la méthode actuelle.

Taux de rebond :

 Pour vérifier les changements de comportement des visiteurs et valider s’ils resteront plus longtemps sur votre site, blog ou e-commerce.

Taux de clics :

Pour mesurer si les utilisateurs ont tendance à cliquer davantage sur certains liens de votre site, de votre annonce ou d’une autre page testée.

Quelles variables peuvent être testées ?

Que ce soit dans les publicités sur les réseaux sociaux ou Google Ads , sur le site Web ou le commerce électronique, dans le marketing par e-mail et les pages de destination, les performances peuvent être meilleures ou pires en raison de petits changements de texte ou de mise en page.

Par conséquent, faites toujours attention aux variables pour chaque type de test :

Annonce :

  • Image.
  • Texte.
  • Boutons CTA.
  • Segmentation de l’audience.
  • Format.   
  • Heure de publication.

Publicité par e-mail :

  • Titres.
  • Intertitres.
  • CTA (appels à l’action).
  • Images.
  • Organisation des éléments.

Page de destination :

  • Titres.
  • Intertitres.
  • CTA (appels à l’action).
  • Images.
  • URL.
  • Champs d’un formulaire.
  • Informations descriptives sur le produit.

Comment Analytics s’intègre à Optimize, un nouvel outil de Google ?

Les tests A/B réalisés sur la principale plateforme d’analyse de métriques pour le marketing Google Analytics ont un potentiel de qualité encore plus important. Car Google a développé une solution spécifique pour cette proposition : Google Optimize.

L’outil est spécifique au test et il a une performance complètement indépendante. Mais son différentiel qui apporte plus de commodité et de fonctionnalité est qu’il est intégré à Analytics.

Même si l’utilisateur doit créer son compte sur Optimize, il peut se connecter à Analytics et utiliser toutes les fonctionnalités de l’interface traditionnelle à laquelle il est déjà habitué.

Naturellement, Analytics avait déjà ses options pour les tests A/B. Ce qui garantissait une excellente analyse des différents modèles de stratégies.

Cependant, Optimize peut être vu comme la solution spécifique et totalement dédiée à l’optimisation des stratégies. En se concentrant sur cette possibilité de tester des modèles.

Les utilisateurs qui ne souhaitent pas effectuer cette transition peuvent continuer avec les options Analytics traditionnelles. Mais il est important de comprendre qu’Optimize est plus avancé et fonctionne dans Analytics.

Ainsi, les changements opérationnels sont vraiment peu nombreux. Mais les possibilités de tests, dans l’interface qui a toujours été utilisée, s’améliorent considérablement.

Comment faire des tests A/B dans Google Analytics ?

Le processus est beaucoup plus simple que vous ne l’imaginez. Mais avant tout, il est nécessaire de définir quelques points liés à la garantie que le test sera réellement qualifié.

En effet, il ne faut pas exagérer le nombre de changements. Et, surtout savoir exactement quelles métriques vous souhaitez observer.

Découvrez quelques points fondamentaux qui garantiront un test vraiment qualifié et apprenez comment effectuer le processus en une étape simple dans Google Analytics :

Un changement à la fois

Dans l’angoisse de tester deux modèles, il est courant que les professionnels finissent par essayer d’expérimenter trop de changements à la fois. Ce qui peut être une erreur.

Idéalement, chaque changement devrait être testé à tour de rôle. Et la raison est simple : il est beaucoup plus facile de mesurer les changements. De la sorte, cela garantit que vous pouvez être sûr que les différentes performances ont réellement été motivées par ce changement.

Création d’indicateurs

Un test A/B dans Google Analytics n’a de sens que si le professionnel ou l’équipe qui mène ces expériences sait exactement ce qu’il veut comprendre au niveau comportemental de l’audience.

Par conséquent, créez des indicateurs qui aident à surveiller les performances de chaque version. Ainsi, vous pouvez analyser le taux de clics, le volume de conversions, entre autres possibilités.

Pas à pas dans l’outil

Démarrer un test A/B dans Google Analytics est une simple procédure pas à pas peut donc vous aider :

  • Ouvrez l’onglet « Comportement » dans Google Analytics
  • Sélectionnez l’option « Expériences ».
  • Cliquez sur « Créer une expérience »
  • Configurez l’expérience selon les options affichées. Ici, vous devrez définir les détails des versions A et B.
  • Utilisez les options avancées pour définir les métriques à évaluer. En créant les indicateurs souhaités
  • En fin de compte, terminez simplement le processus et continuez la surveillance pendant la période.

De manière générale, les tests A/B dans Google Analytics constituent une technique CRO qui aide à optimiser la conversion des sites Web. Car la proposition est que les détails des pages de destination, des CTA et d’autres points d’un site Web peuvent être optimisés.

Ainsi, de meilleurs résultats dépendront toujours de l’étude de ces versions possibles, au profit d’une analyse approfondie dont on remplit au mieux les indicateurs souhaités.

Par conséquent, les tests A/B améliorent les taux de conversion de vos pages, augmentent vos taux de clics sur vos e-mails. Ainsi que les performances de vos annonces.

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