Comment définir les KPI de votre A/B test ?

Le succès d'un projet de test dépend non seulement du choix de ce qui doit être testé, mais aussi de ce qui doit être mesuré. S'agit-il des clics ? Du nombre de transactions ou du revenu généré ? Comment en décider ? Et comment aligner ces métriques sur les objectifs commerciaux de l'entreprise ?

Principes clés lors du choix de vos KPI

Assurez-vous que vos métriques sont :

• Simples : Faciles à comprendre pour tous les intervenants du projet.
• Quantifiables : Même dans un environnement virtuel, tous les effets ne sont pas faciles à évaluer. La satisfaction client après achat ou la génération de leads inter-canaux (par exemple, des publicités en ligne aux ventes directement en boutique) peuvent être difficile à mesurer.
• Attribuables : Pour mesurer le succès de votre test, vous devez être en mesure d'assigner des valeurs réelles à vos segments de test. Par exemple, si vous souhaitez analyser si le traitement (c'est-à-dire le test) fait planter votre application ou s'il est la cause de temps de chargement plus longs, vous devrez être capable d'attribuer ces effets au variant.
  
• Sensible et opportun : Vos métriques doivent être capables de saisir les changements qui se produisent sur votre site ou votre application en temps voulu. Un exemple de métrique insensible consiste à essayer de modifier le cours de l'action de votre entreprise en effectuant un test avec des placements de produits améliorés.

Techniques pour développer des métriques

• Utilisez des hypothèses pour générer des idées et les valider par le biais d'analyses de données solides.
• Rappelez-vous que les métriques ne sont que des intermédiaires : revenez toujours à la raison qui vous a poussé à créer votre test et reliez-la à l'objectif de votre page. Ce dernier est-il de conduire davantage d'utilisateurs au tunnel de conversion, de les encourager à ajouter des articles à leur panier, ou la page doit-elle être utilisée comme outil de navigation du site ? Et que souhaitez-vous que le test accomplisse ?

Cas d'usage : Vous voulez améliorer les options de navigation de votre page d'accueil et pensez à réarranger le menu. Des métriques utiles dans ce cas pourraient être le taux de clics sur le nouvel élément, mais aussi le taux d'atteinte de l'étape suivante du tunnel.

• Imaginez des cas limites / spécifiques à une niche. Chaque métrique a un lot de cas lui correspondant pour lesquels elle échouera.

Cas d'usage : En tant que site de voyage, vous êtes dépendant de votre outil de recherche, c'est pourquoi vous souhaitez améliorer l'engagement sur cet élément. Comme moyen de mesurer le succès de votre projet, vous avez choisi le taux de clics. Si vous ne regarder que cette métrique, vous pourriez manquer d'éventuels problèmes d'utilisation rencontrés par vos utilisateurs (par exemple, s'ils voient des résultats non pertinents ou qui ne correspondent pas à leur recherche). Ainsi, vous devrez prêter attention à d'autres métriques pour inclure des cas limites (par exemple, le taux d'atteinte d'une page suivante donnée).

• Parfois, il est plus facile de mesurer ce que vous ne voulez pas accomplir (comme de la frustration ou de la déception) que ce que vous souhaitez accomplir. La baisse d'une métrique négative (le taux de rebonds par exemple) peut être utilisée comme mesure de la satisfaction des utilisateurs.

Configurer les KPI de test sur Contentsquare

Les objectifs sont soit un clic sur une zone, soit la consultation d'une page particulière ou l'accomplissement d'une autre action spécifique. Pour évaluer leur performance :

1. Créez des objectifs pertinents pour la page (par exemple : atteindre une page produit, cliquer sur le CTA "Ajouter au panier", effectuer une recherche) et ajoutez-les à vos favoris.
2. Appliquez-les dans les différents modules de Contentsquare (Quantification d'impact, Données de zones, Comparateur de pages...) pour voir le pourcentage d'utilisateurs qui accomplissent l'objectif et identifier des facteurs potentiels qui influent sur la montée ou la baisse de ces nombres.
   

Créer des segments et vérifier les données

• Créer un segment pour chaque variant que vous testez avec des variables dynamiques.
• Vérifiez que le nombre d'utilisateurs correspond bien dans Impact Quantification.

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