Comment réaliser efficacement un test A/B pour les pop-ups

Table des Matières

Les pop-ups fonctionnent très bien ou échouent. Il y a rarement un juste milieu. Vous l'avez probablement constaté vous-même : parfois, une pop-up génère une multitude d'e-mails ou de ventes, et parfois, les gens la ferment sans même y jeter un œil.

Le problème, c'est qu'il n'existe pas de pop-up universellement efficace. Ce qui fonctionne sur un site ne fonctionnera pas forcément sur un autre. La seule façon de déterminer ce qui fonctionne réellement pour vos visiteurs est de Test A/B pour popup versions au lieu de deviner.

Voilà tout ce que cela signifie : tester deux versions, voir laquelle obtient la meilleure réponse, conserver la gagnante, puis refaire un essai. Rien de compliqué.

Un test A/B pour pop-up consiste simplement à réaliser une expérience. La moitié de vos visiteurs voient une version (A), l'autre moitié une version légèrement différente (B). Vous comparez ensuite.

Cela peut être aussi simple que de remplacer un bouton « S'inscrire » par « Commencer ». Ou bien, il peut s'agir de tester deux offres totalement différentes, par exemple : 10 % de réduction ou livraison gratuite.

Celui qui génère le plus de conversions est gagnant. C'est tout l'intérêt d'un pop-up de test A/B.

Pourquoi vous ne devriez pas simplement deviner

Il est facile de penser que l'on sait déjà ce qui fonctionnera. On pourrait croire que les réductions sont toujours meilleures que la livraison gratuite, ou que les gros titres sont toujours plus attrayants. Mais ce ne sont que des suppositions.

J'ai vu des pop-ups où la version « ennuyeuse » surpassait la version tape-à-l'œil de 20 %. J'ai vu « 10 % de réduction » perdre face à « Livraison gratuite » dans un magasin, mais gagner dans un autre.

Si vous ne testez pas vos idées de pop-ups en A/B, vous ne ferez que bâtir votre stratégie sur des suppositions. Et ces suppositions coûtent généralement de l'argent.

Étape 1 : Décidez d'un objectif

Avant même de commencer, définissez clairement ce que vous testez. Si vous vous contentez de dire « Je veux de meilleures fenêtres contextuelles », vous ne saurez pas à quoi ressemble le succès.

Si l’objectif est les e-mails, alors conversions = inscriptions.
Si l’objectif est la vente, mesurez les achats réels.
Si l'objectif est de sauver les paniers abandonnés, suivez les paniers récupérés.

L'ensemble de votre test A/B pour la configuration des popups dépend du choix d'un objectif clair.

Étape 2 : Changez une chose à la fois

Ne faites pas l'erreur de débutant de modifier cinq éléments à la fois. Si vous modifiez le titre, le bouton, la couleur d'arrière-plan et l'offre dans le même test, vous ne saurez pas ce qui a causé le résultat.

Choisissez une variable. Une seule.

Exemples :

Texte du titre
Copie du bouton
Lorsque la fenêtre contextuelle s'affiche (lors du défilement ou de l'intention de sortie)
Type d'offre (remise ou livraison gratuite)
Avec image ou texte seul

C'est ainsi que vous exécutez une fenêtre contextuelle de test A/B propre.

Étape 3 : Créez vos deux versions

Assemblez maintenant la version A et la version B. Gardez-les identiques, à l'exception de la variable que vous testez.

Disons que vous voulez tester le titre.

Version A : « Inscrivez-vous pour bénéficier de 10 % de réduction sur votre première commande. »
Version B : « Inscrivez-vous maintenant et économisez 10 % sur votre premier achat. »

Même chose, mais avec une formulation différente. Ainsi, si l'un d'eux l'emporte, vous saurez que c'est le titre qui a fait la différence.

C'est le type de contrôle dont vous avez besoin dans un test A/B pour popup.

Étape 4 : Répartissez votre trafic de manière uniforme

Un véritable test A/B nécessite que les deux versions soient exécutées simultanément, de manière équitable. La moitié des utilisateurs voient la version A, l'autre moitié la version B.

Ne faites pas de « cette semaine A, la semaine prochaine B ». Le trafic change selon le jour, la semaine, voire la saison. Cela perturberait vos données.

Utilisez un outil contextuel qui randomise et répartit automatiquement le trafic. De cette façon, vos tests sont réellement équitables.

Étape 5 : Sachez ce qui compte comme réussite

Il faut déterminer dès le départ ce que signifie une « victoire ». Sinon, vous vous retrouverez à vous concentrer sur des chiffres sans savoir ce qui compte vraiment.

Si l’objectif est l’inscription, la condition gagnante est un taux de conversion plus élevé.
Si l’objectif est de réaliser des ventes, suivez les revenus de ceux qui ont interagi avec la fenêtre contextuelle.
Si l'objectif est la récupération du panier, regardez combien de personnes ont réellement effectué leur paiement.

Ne visez pas tous les chiffres à la fois. Choisissez l'indicateur qui correspond à votre objectif et tenez-vous-y pour ce test.

C'est ainsi qu'un test A/B pour popup reste utile.

Étape 6 : Donnez-lui suffisamment de temps

C’est la partie que les gens détestent : attendre.

Si vous exécutez un test A/B sur une fenêtre contextuelle pendant seulement deux jours, les résultats ne signifieront rien. Vous n'obtiendrez que du bruit aléatoire.

Si vous avez un trafic élevé, une semaine ou deux peuvent suffire.
Si votre trafic est faible, vous aurez peut-être besoin d’un mois ou plus.

Il n'y a pas de chiffre magique. L'essentiel est de ne pas s'arrêter prématurément simplement parce que la version B semble correcte après 30 clics. Ce n'est pas du test.

Étape 7 : Vérifier la qualité des résultats

Parfois, la fenêtre contextuelle « gagnante » n’est pas vraiment la meilleure.

Exemple : la version A peut générer davantage d'inscriptions, mais celles-ci ne génèrent jamais d'achats. La version B peut générer moins d'inscriptions, mais elles se convertissent en clients payants.

C'est pourquoi il ne faut pas se contenter de regarder les chiffres de surface. Un test A/B contextuel vise à identifier ce qui contribue à votre objectif réel, et pas seulement ce qui rend le graphique plus attrayant.

Étape 8 : utilisez ce que vous avez appris, puis testez à nouveau

Ne vous arrêtez pas après un seul test. Les meilleurs sites sont toujours en phase de test.

Vous pouvez commencer par tester votre offre. Ensuite, passez au timing, au titre, puis au texte du bouton.

Chaque pop-up de test A/B s'appuie sur le précédent, et vous continuez à accumuler de petites victoires jusqu'à ce que vos pop-ups soient réellement adaptés à votre public.

C’est là tout l’intérêt : une amélioration constante.

Ce que vous pouvez réellement tester dans les fenêtres contextuelles

Voici une liste de choses qu'il est généralement judicieux de tester une par une :

Timing: répondent-ils mieux après 5 secondes, ou seulement à l'intention de sortie ?
Conception: texte brut ou texte riche en images.
Copie: « Abonnez-vous maintenant » ou « Rejoignez la liste ».
Des incitations: 10 % de réduction sur la livraison gratuite.
Texte du bouton : « Achetez maintenant » ou « Réclamez l’offre ».

Chacun d'entre eux peut modifier les résultats, et un test A/B pour les fenêtres contextuelles vous permet de le découvrir sans deviner.

Exemple d'un test réel

Disons que vous gérez une boutique de chaussures en ligne.

Vous testez deux popups :

Version A : « Bénéficiez de 10 % de réduction sur votre première commande en vous abonnant. »
Version B : « Livraison gratuite sur votre première commande lorsque vous vous abonnez. »

Vous exécutez le test A/B pendant 30 jours. A a enregistré plus d'inscriptions, mais les inscriptions de B ont permis d'acheter plus de chaussures.

Ainsi, même si A a « gagné » sur la base des chiffres bruts, B était en réalité meilleur pour votre entreprise.

C'est le genre d'informations que vous obtenez uniquement à partir d'un test A/B pour une fenêtre contextuelle.

Lisez également notre article sur Les meilleures pratiques de test A/B que vous devez connaître pour augmenter les conversions

Erreurs courantes à éviter

Tester trop de choses à la fois.
Arrêt après quelques jours.
Ne pas avoir d’objectif clair.
À en juger uniquement par les chiffres bruts.
Traiter un test comme « final » et ne plus jamais le refaire.

Si vous les évitez, les résultats de votre pop-up de test A/B auront réellement une signification.

Quand les tests ne valent pas la peine

Si votre site génère peu de trafic, vous ne disposerez pas de suffisamment de données. Un test A/B pour les pop-ups ne fonctionne que si le volume est suffisant pour révéler des tendances réelles.

Dans ce cas, concentrez-vous d'abord sur l'augmentation du nombre de visiteurs. Les tests pourront intervenir plus tard.

La vraie valeur

En réalité, il n'existe pas de configuration de pop-up « parfaite ». Ce qui fonctionne pour votre site ne sera pas identique à celui des autres.

Mais si vous effectuez régulièrement des tests A/B pour vos pop-ups, vous les adapterez progressivement à votre public. Pas de théorie, pas de suppositions, mais des preuves concrètes.

C'est ainsi que vous obtenez des fenêtres contextuelles qui ne s'affichent pas simplement, mais qui fonctionnent réellement.

Conclusion

Ne présumez pas. Ne devinez pas. Si vous voulez des pop-ups efficaces, faites des tests. Les chiffres vous diront ce qui fonctionne si vous leur donnez une chance.