Comment optimiser la conversion de votre site ?
41% d’entre vous n’ont pas encore lancé de campagne d’optimisation par manque de ressources
*source Kameleoon
L’optimisation de l’expérience utilisateur (UX) est primordiale dans la quête de l’augmentation de votre taux de conversion. Comme un système de vote en continu, l’A/B testing vous permet de comprendre de manière qualifiée les besoins et les attentes de vos internautes, vous permettant ainsi de de leur créer une expérience véritablement sur-mesure. Basé sur le cycle du Lean Analytics, l’A/B testing est un processus d’amélioration continue de vos performances web en 4 étapes cycliques = Mesurez vos données / Analysez et interprétez les résultats / Rectifiez & réalisez une expérience optimisée. Mind Fruits identifie les leviers qui convertissent et vous suggère et créé ceux qui boosteront vos conversions.
Pourquoi faire de l’A/B testing ?
Optimisez l’ergonomie de votre site web
Validez l’apport de nouvelles fonctionnalités
Vérifiez l’impact réel de vos actions
Profitez de notre expertise pour créer une expérience optimisée
La méthodologie est simple : que vous souhaitiez augmenter votre taux de conversions, obtenir davantage d’inscriptions à un formulaire, inciter à partager vos contenus, ou multiplier la réception de leads, nous identifions les métriques à tester et élaborons des hypothèses que nous laisserons tester à vos internautes : reformulation d’un call-to-ation, révision du tunnel de vente, nouveau design d’un élément, modification d’une condition de vente… Et grâce à l’analyse des résultats, nous pourrons ensuite définir la version qui transforme le plus !
Conception de vos tests
- Audit statistique et ergonomique
- Identification des facteurs de sous-performance
- Identification des tests potentiels
- Rédaction des fiches de campagne de test
- Définition des KPIs
Réalisation et gestion de vos tests
- Configuration et paramétrage des variables du test
- Mise en production du test
- Vérification de la bonne exécution du test
- Implémentation et pilotage de tests A/B
- Création et habillage des maquettes fonctionnelles
Analyse et interprétation des résultats
- Analyses statistiques des résultats
- Recommandations de généralisation
- Analyse des KPIs de référence
- Fiabilité du test
- Identification de la variante gagnante