Les solutions Expérience utilisateur (UX) de test A/B sont capitales pour l’Expérience utilisateur et la personnalisation de contenu . Google Optimize et Google Optimize 360 sont deux outils permettant d’améliorer l’expérience utilisateur.
Gratuit, puissant et facile à manipuler Optimize est un must pour tout marketeur ou entrepreneur souhaitant mettre en place un processus rigoureux et professionnel d’optimisation des conversions et d’amélioration de l’expérience utilisateur en ligne.
Expérience utilisateur : Optimiseur de Site Google est remplacé par Google Optimize.
En tant que Google Partner nous invitons les web master de sites à utiliser les tests A/N de » page de contenu de Google Analytics pour tester les sites Web tout en profitant de la segmentation robuste offertes par Analytics.
Les tests de page de contenu vous permettent d’identifier la version d’une page de destination ou landing page qui offre les meilleurs résultats en termes de conversions (activités réalisées que vous mesurez comme objectifs) ou d’amélioration d’une statistique.
Vous pouvez tester jusqu’à 10 variantes d’une page de destination.
Google Optimize a été lancé, en version bêta, à l’automne dernier, plusieurs mois après que Google ait introduit Optimize 360 dans le cadre de la nouvelle la carte Google Analytics 360 Suite.
Expérience utilisateur : L’outil gratuit Optimize est conçu pour les PME.
On l’utilise avec Google Analytics, et les données sont utilisées pour améliorer l’expérience utilisateur dans le cadre de la création de site web.
Il se compose d’un éditeur visuel qui permet aux utilisateurs de glisser-déposer des élémentsou il est également possible d’éditer du HTML brut et ajouter des règles de JavaScript ou CSS dans l’éditeur.
Les tests A/B peuvent utiliser des segments spécifiques dans Google Analytique, et les règles d’URL pour le test A/B déterminent sur quelles pages un test s’exécute.
À propos des tests de page de contenu Analytics
Google a intégré des fonctionnalités de test de contenu dans Analytics afin d’aider les webmasters et marketeurs à atteindre leurs objectifs de mesure, de test, et d’optimisation de l’expérience utilisateur.
Les tests de page de contenu vous permettent d’identifier les mises en page, présentations et contenus éditoriaux les plus efficaces pour une page de destination.
On peut donc développer plusieurs versions d’une landing pageet présenter ces variantes à vos différents utilisateurs. Google Analytics permet d’évaluer l’efficacité de chaque version d’une page de vente et, grâce à un nouveau moteur de statistiques sophistiqué, détermine la plus performante.
Les tests de page de contenu correspondent plutôt à des tests A/B/ N .
Les tests de page de contenu sont une méthode quelque peu différente des tests standards (A/B ou à plusieurs variables).
Il ne s’agit pas de tester simplement deux versions d’une page (comme dans un test A/B) ni de tester différentes combinaisons d’éléments sur une même page .
Cette fonctionnalité permet d’examiner les résultats de 10 versions complètes d’une même page, chacune de ces versions étant soumise aux utilisateurs via une URL distincte.
Par contre on ne peux pas pouvez pas utiliser différents noms d’hôte ou domaines lorsque on crée des variantes de page d’atterrissage. Si votre page d’origine est https://iis-madagascar.com/origine, vos variantes de page doivent également appartenir au domaine www.iis-madagascar.com
Les tests de page de contenu vous permettent d’effectuer les opérations suivantes :
- Comparer les performances de différentes pages Web et applications .
- Identifier la proportion de vos utilisateurs participant au test.
- Définir l’objectif faisant du test.
- Obtenir des informations sur les résultats du test par e-mail.
De quoi a-t-on besoin pour un test de page de contenu ?
Pour démarrer un test, vous avez besoin des éléments suivants :
- Les différentes variantes de vos pages Web .
- Les objectifs que vous avez définis dans Analytics.
- Le suivi du commerce électronique pour utiliser ces statistiques en tant qu’objectifs.
Chaque page du test est évaluée en fonction du pourcentage d’utilisateurs qui consultent la page et réalisent l’objectif.
Que peux t on tester dans une page de contenu?
Vous pouvez tester les éléments suivants :
- Titres et en-têtes
- Images et icônes
- Texte
- incitations à l’action
- Mise en page
- Objectifs Analytics que vous pouvez utiliser dans les tests
Quels objectifs de la page sont disponibles ?
Vous pouvez définir des objectifs dans Google Analytics:
- « Destination de l’URL »
Utilisez ce type d’objectif afin de découvrir si les pages que vous testez incitent les utilisateurs à suivre le chemin vers la page d’un produit ou bien une page sur laquelle figure l’adresse de votre entreprise ou des pages sur lesquelles vous vendez un espace publicitaire.
- « Événement » : Visent à inciter les utilisateurs à accomplir une action spécifique sur une page. Utilisez ce type d’objectif afin de découvrir si les pages que vous testez incitent les utilisateurs à s’inscrire à une newsletter, ou encore à visionner une vidéo ou b ien à cliquer sur le bouton Ajouter au panier associé à un produit.
- « Durée de la visite » : Visent à découvrir si les pages que vous testez incitent les utilisateurs à rester sur votre site pendant au moins la durée minimale souhaitée. Par exemple, si vous avez un site d’actualités, vous devez vous assurer que les utilisateurs restent assez longtemps pour lire les articles et assez longtemps pour justifier les tarifs des publicités que vous pratiquez.
- « Pages par session » : Aident à déterminer si les utilisateurs consomment la quantité de contenu souhaitée. Consultent-ils suffisamment de pages relatives aux produits ? Lisent-ils les articles des sections consacrées à la politique, au sport et à la santé ?
Vous pouvez utiliser vos statistiques en tant qu’objectifs pour vos tests.
Réalisez par exemple un test pour savoir quelle page entraîne une baisse du taux de rebond, quelle page aboutit aux revenus les plus élevés et quelle page enregistre la durée moyenne de visites la plus élevée.
Les tests Expérience utilisateur permettent d’identifier les variantes associées à la baisse la plus importante du taux de rebond et celles associées à l’augmentation des autres statistiques.
