Tests fractionnés avec des expériences Google Analytics

Dans le tutoriel d'aujourd'hui, nous allons examiner l'un des ajouts les plus récents de Google Analytics à son ensemble de fonctionnalités. Expériences. À l'aide de cet outil, je vais vous montrer comment utiliser différentes variantes d'une page pour déterminer celle qui convertit le plus efficacement les visiteurs sur le site..

Préambule

Si vous avez déjà créé un site Web, vous maîtriserez certainement Google Analytics. Avec un compte Google gratuit et un extrait de code, vous pouvez suivre les visiteurs de vos sites et explorer les données avec une attention surprenante..

Qu'il s'agisse de petits projets personnels ou de sites d'entreprise, Google Analytics s'est imposé comme le leader du marché pour de très bonnes raisons. il est gratuit, simple à mettre en œuvre et convient à l'utilisateur occasionnel ou même au vendeur le plus aguerri.

Prêt à commencer? Commençons!

Une brève introduction aux tests fractionnés

Nous avons déjà couvert les tests fractionnés dans le cadre de la synthèse exhaustive d'Ian sur la conversion et le marketing en ligne, mais examinons brièvement les tests fractionnés dans l'arène en ligne..

En proposant différentes versions d'une page à des visiteurs simultanés, nous réalisons ce que les gens du monde du marketing appellent tests par division. Le but ultime de cette approche est de déterminer laquelle des pages Web (ou des brochures, des bannières publicitaires, des annonces textuelles, etc.) permet de convertir le plus efficacement possible les visiteurs. Bien qu'une "conversion" puisse être à peu près tout, les propriétaires de sites Web s'intéressent généralement aux achats, aux inscriptions, aux inscriptions sur les comptes ou même à ce que les visiteurs les suivent sur les canaux sociaux..

Les variations doivent être exécutées toutes en même temps.

Le concept le plus important à comprendre concernant le test fractionné est que les variantes doivent être exécutées en même temps. En d'autres termes, il ne serait pas considéré comme un test fractionné efficace de charger une page pendant un mois, de collecter les données, puis de télécharger une page différente pour collecter et comparer les données à nouveau. Un élément clé des tests fractionnés est de s'assurer que le plus grand nombre de facteurs pouvant influencer un visiteur du site sont supprimés..

Jusqu'à récemment, le test A / B Split (c’est-à-dire le test entre deux variantes) était l’approche standard pour le test des conversions en ligne. L’idée des tests fractionnés A / B est d’arriver au gagnant, puis de rincer et de répéter plusieurs fois, en se rapprochant chaque fois de la page qui convertit le nombre maximal de visiteurs. Bien qu'assez efficace, le test fractionné A / B présente certaines limitations critiques dont nous discuterons dans un instant..

La question est, est-ce un moyen robuste pour vraiment arriver à la meilleure page de conversion? Le processus décrit dans l'image ci-dessus présente un certain nombre de problèmes:

Premièrement, si nous supposons que chaque test prend une semaine, le processus pour arriver à une page gagnante sera extrêmement long. Non seulement la mise en place de conversions réussies est longue, mais il se peut que beaucoup de choses se passent en cinq semaines sur Internet. Même un changement dans la façon dont Google indexe votre page pourrait générer un ensemble d'utilisateurs radicalement différent (comme nous l'avons vu dans la dernière mise à jour de Google "Penguin"). Cela signifie que nous pourrions essentiellement comparer des pommes à des oranges entre le premier test fractionné et le test final presque un mois et demi plus tard..
Deuxièmement, bien que nous sachions que Page One avait surperformé Page Two lors du premier test, nous ne pouvons pas être sûrs que Page Two ne surpasserait pas Page Three, car nous ne les avons pas comparés côte à côte..

Une meilleure alternative à cette méthode consiste à comparer toutes les variations de page les unes par rapport aux autres et en même temps, comme indiqué ci-dessous:

Dans cet exemple, nous pouvons être certains (au-delà de tout doute raisonnable) que Page Four est effectivement la page la plus performante puisque toutes les pages sont testées les unes contre les autres au cours de la même période, avec (nous pouvons en déduire) une base de visiteurs cohérente..

Aujourd'hui, nous allons utiliser les expériences de Google Analytics pour exécuter trois variantes de page côte à côte, au lieu de plusieurs itérations des deux variantes standard des tests fractionnés A / B traditionnels. Bien que j'utilise trois variantes, vous pouvez actuellement exécuter six variantes de page dans une seule "expérience"..

Le scénario

Dans le projet d’aujourd’hui, nous avons été chargés d’augmenter le nombre d’enregistrements de compte réussis pour une entreprise fictive. Ils ont remarqué qu'un nombre important de visiteurs sur le site accédaient à la page d'inscription du compte, mais le déposaient avant de soumettre le formulaire..

Voici une capture d'écran (redimensionnée pour le tutoriel) de la page d'inscription en cours ou vous pouvez afficher la page en ligne.

Remarque: ce tutoriel ne va pas regarder le design de la page et ses variations. Si vous souhaitez consulter le code, vous pouvez télécharger tous les fichiers à partir de la section ressources de ce didacticiel..

De plus, dans un souci de simplicité et de brièveté, ces pages sont très simples et n'incluent pas de scripts côté serveur permettant de collecter les données de formulaire et ne constituent pas des exemples de formulaires de production fonctionnels..

À ce stade, nous ne pouvons que spéculer sur la raison du transfert, mais un bon point de départ est de s’attaquer à la longueur du formulaire. Actuellement, la page d'inscription nécessite que l'utilisateur effectue quatorze actions distinctes afin de créer un compte..

En supposant que l'utilisateur puisse renvoyer et ajouter ses informations personnelles (par exemple, son pays et sa devise préférée) après la création de son compte, une variante de page logique destinée aux visiteurs du site est un formulaire simplifié qui nécessite moins d'actions à exécuter..

Avec ce plan d’attaque en tête, voici la variante de la deuxième page que nous utiliserons dans notre expérience:

Voir la page en ligne.

Pour la dernière version de notre page, réduisons encore une fois le formulaire afin d’inclure uniquement les éléments de base nécessaires à la création d’un compte, à savoir le nom d’utilisateur, les champs du mot de passe, l’adresse e-mail et la reconnaissance des conditions de service.

Voici une image de la troisième variante de page:

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Enfin, nous avons une page de confirmation qui sera affichée au visiteur une fois le formulaire complété avec succès..

Voir la page en ligne.

Maintenant que nous disposons de nos trois variantes de page, définissons les éléments requis dans Google Analytics et testons-les côte à côte..

Étape 1: créez un compte Google Analytics

Je suis sûr que beaucoup d'entre vous connaissent déjà Google Analytics, mais par souci d'exhaustivité, nous allons suivre toutes les étapes nécessaires à l'activation de l'analyse sur le site, à la définition d'un objectif et à la réalisation de l'expérience elle-même..

Rendez-vous sur Google Analytics et connectez-vous avec votre compte Google (ou configurez un nouveau compte). En supposant que vous n’ayez pas déjà ajouté de compte analytique à votre profil, l’écran suivant s’affiche. Cliquez sur le bouton 'Inscription' pour commencer.

Sur la page suivante, renseignez les champs de formulaire liés à votre projet:

Étape 2: ajoutez l'extrait de Google Analytics

La fonctionnalité de suivi de Google Analytics est optimisée par un extrait de code JavaScript. Sur la page suivante, vous recevez le code requis et les instructions pour l'ajouter à votre site. Copiez simplement le code dans votre presse-papiers et collez-le dans chaque page que vous souhaitez suivre avec Google Analytics..

Sur le site, le texte d'aide suggère d'ajouter cet extrait juste avant la fermeture. balise, ce qui garantit qu'une page vue est enregistrée même si la page entière n'est pas chargée avant que l'utilisateur ne passe à autre chose. Cependant, il est généralement considéré comme une bonne pratique d’ajouter vos scripts au bas d’une page html, avant la fermeture. étiquette.

Bien que les deux approches fonctionnent correctement, dans cette situation, nous voulons nous assurer que nos pages d'inscription se chargent complètement avant le lancement du script Analytics..

Pour ce projet, j'ai ajouté ce script aux trois pages d'inscription (signup1.html, signup2.html & signup3.html) et à la page de confirmation.html, comme suit:

Une fois que vous avez ajouté le code, téléchargez les pages sur un serveur Web via FTP. Il est également important de noter que Google Analytics met souvent entre 24 et 48 heures pour commencer à collecter des données. Soyez donc patient les premiers jours avant de voir les données de vos visiteurs..

Étape 3: Créer un objectif

Avant de configurer et d’activer l’expérience elle-même, nous devons créer un objectif pour mesurer.

Google Analytics peut être configuré pour créer et surveiller des objectifs très sophistiqués, notamment des entonnoirs de conversion multicanaux et le suivi du commerce électronique. Dans l'exemple d'aujourd'hui, nous simplifions les choses en définissant une conversion réussie (c'est-à-dire notre objectif) en tant que destination /confirmation.html. En d'autres termes, nous souhaitons suivre chaque instance d'un utilisateur remplissant l'une des trois variantes de formulaire, en cliquant sur le bouton "Soumettre" et en aboutissant à la page "Merci de vous être inscrit"..

Dans le menu principal à gauche de l'interface Google Analytics, sélectionnez l'élément "Présentation" dans la rubrique "Conversions":

S'il s'agit du premier objectif que vous avez défini, vous devriez être dirigé automatiquement vers la page "Créer un nouvel objectif". Sinon, cliquez sur l'élément de menu "Admin" en haut à droite de votre écran et assurez-vous que vous regardez bien l'onglet "Objectifs"..

Donnez un nom à votre nouvel objectif, sélectionnez le type d’objectif en tant que destination URL et entrez le chemin, dans ce cas, /confirmation.html..

Si votre objectif est associé à une valeur réelle (par exemple, une adhésion payée à un site), vous pouvez ajouter ce montant dans le champ de texte "Valeur de l'objectif". Nous n'allons pas utiliser un entonnoir d'objectif aujourd'hui, nous pouvons donc simplement sauvegarder notre nouvel objectif.

Étape 4: Accédez à la fonctionnalité Expériences

Notre objectif étant défini, nous pouvons maintenant lancer une expérience afin de déterminer laquelle de nos pages obtiendra la meilleure performance en termes d’enregistrement de compte réussi..

Dans la section "Contenu" du menu de gauche, sélectionnez "Expériences"..

Remarque: Comme pour de nombreux produits Google, la fonctionnalité Expériences est proposée dans le cadre d'un déploiement par étapes. Si vous n'avez actuellement pas accès à Experiments, vous devrez faire preuve de patience et attendre que votre compte Google soit mis à jour avec cette fonctionnalité..

Pour commencer, ajoutez l'URL de la page à tester, en l'occurrence signup1.html. Ce n'est pas une URL en direct, mais uniquement pour les besoins du tutoriel..

Étape 5: Créer une expérience

Après avoir accédé à la fonctionnalité d’expériences, un assistant de création d’expériences en quatre étapes vous est présenté..

Commencez par confirmer la page de contrôle (par exemple, /signup1.html), puis ajoutez les URL pour chacune des variantes de page. Assurez-vous de donner à chaque variation un nom descriptif et pas seulement un titre générique «variation un / variation deux / variation trois» - cela facilitera beaucoup l'analyse de l'expérience au cours des étapes ultérieures..

Sur la page suivante de l’assistant d’enregistrement des expériences, nous ferons référence à l’objectif que nous avons créé à l’étape trois en tant que métrique mesurable..

Dans cette expérience, nous voulons servir les variations de page à 100% des visiteurs. Si vous apportez des modifications radicales à un site établi, vous pouvez choisir de limiter le nombre de visiteurs participant à l'expérience afin de minimiser tout impact potentiel..

Sur la troisième page, vous recevrez un autre bloc de code qui sera ajouté à la page de contrôle (dans ce cas, /signup1.html). Ajoutez ce code en haut de la page de contrôle, juste après l'ouverture étiquette. Notez que pour ce script - contrairement au code de suivi -, nous voulons absolument que ce code se trouve tout en haut de la page car c'est ainsi que les variantes de page seront présentées aux visiteurs..

Le code final de la page de contrôle (à savoir /signup1.html) ressemblera à ceci:

        Formulaire d'inscription 1

Téléchargez votre nouvelle page de contrôle avec le script d’expériences sur votre serveur.

Dans la quatrième étape, vous pouvez vérifier que tout fonctionne comme prévu et que Google Analytics enregistre toutes les pages et est prêt à commencer l'expérience..

Étape 6: Tester votre expérience

Bon travail! Vous avez créé votre première expérience Google Analytics et vous êtes sur le point d'améliorer votre taux de conversion..

Comme il faut 24 à 48 heures au panneau Experiments pour commencer à afficher les données, assurons-nous simplement que notre expérience sert effectivement différentes variations de page..

Ouvrez votre navigateur et accédez à la page de contrôle (c'est-à-dire /signup1.html). Si le test fonctionne correctement, vous serez automatiquement redirigé vers l'une des trois variantes de page. Votre barre d'adresse affiche la variante avec un ID ajouté, indiquant que le test a servi l'une des variantes pour votre navigateur..

Dans les coulisses, Google Analytics a ajouté à votre session de navigateur un cookie qui "mémorise" la variante de page que vous avez servie. Vous remarquerez que si vous actualisez la page ou revenez à la page plus tard, la variante d'origine de la page sera toujours affichée. Il s'agit d'un élément essentiel pour garantir à vos visiteurs une expérience utilisateur cohérente..

Vous pouvez effacer les cookies de votre navigateur, les données du site et du plug-in pour recevoir une variante différente de la page..

Étape 7: Analyse des données d'expérience

Une fois créé, l’expérience s’exécute simplement et la collecte des données jusqu’à ce que Google Analytics puisse déterminer clairement le gagnant. La durée d'exécution de votre test dépend de nombreux facteurs, notamment du nombre de visiteurs et du degré de corrélation entre les variations..

Jetons un coup d'oeil à cette expérience en cours et choisissons quelques points à discuter.

Les données de graphique par défaut représentent graphiquement le taux de conversion de chacune des variations de page par rapport au temps que l'expérience a été exécuté, ce qui est probablement la métrique la plus importante à prendre en compte pour nos besoins actuels. La sélection déroulante vous permet également de tracer les données relatives à un certain nombre d'autres métriques, y compris l'utilisation du site, le nombre d'objectifs atteint et une sélection de métriques Analytics standard telles que le nombre de pages par visite, le taux de rebond, le pourcentage de nouvelles visites, etc..
L’expérience en cours est résumée à droite de la page, en faisant le récapitulatif du nombre total de visites sur les pages de l’expérience, de la durée écoulée et du statut de l’expérience - dans ce cas, Analytics n’a pas clairement défini le gagnant..
Un point intéressant à noter est que Analytics ne distribue pas nécessairement les pages un par un. Au début de l'expérience, vous pouvez vous attendre à un nombre comparatif de visites pour chaque variation de page. Au fur et à mesure que l'expérience avance et qu'une ou plusieurs pages commencent à surperformer les autres, Analytics privilégiera les pages les plus performantes. Dans ce cas, notre troisième variante (la forme abrégée) a été distribuée à environ 36% des visiteurs du site, par rapport à la forme longue (variante 1) affichée à environ 31% des visiteurs..
Dans le tableau de données situé au bas de la page, Analytics compare le taux de conversion de chaque variation au contrôle et calcule la probabilité que la variation dépasse la performance de l'original. Ainsi, dans cet exemple, bien que nous n'ayons pas de gagnant clair, nous pouvions déjà être sûrs que les deux variantes constitueraient de meilleures alternatives au formulaire long, avec une chance supérieure à 93% qu'elles convertissent les visiteurs avec plus de succès..

Étape 8: Arriver chez un gagnant

Comme mentionné, le temps nécessaire pour arriver à un gagnant dépendra de la performance des variations de page par rapport à la page de contrôle. Que cela prenne trois jours ou trois semaines pour arriver à une conclusion, vous pouvez être assuré sans aucun doute raisonnable que le vainqueur de l'expérience sera effectivement le plus performant en termes d'objectif qui est mesuré..

Après huit jours de données et 1240 visites, Analytics est arrivé au vainqueur: vous l'avez deviné, notre page de formulaire abrégé.

Étape 9: Nous avons un gagnant, et maintenant?

Maintenant que notre expérience est terminée, nous devons agir. Étant donné que la forme courte a si bien fonctionné avec un taux de conversion d’environ 91,5%, la chose la plus évidente est de remplacer la page de contrôle (la forme longue) par la variante gagnante..

À partir de là, nous devrons effectuer des analyses supplémentaires et prendre une décision importante. Bien que nous ayons défini notre objectif en tant que visites sur la page de confirmation, ce n’est pas notre objectif. réal objectif. La mesure réelle du succès réside bien sûr dans l'utilisation du service (quel que soit le service). En supposant que toutes les informations supplémentaires soient nécessaires (le pays, la devise préférée, etc.), des analyses supplémentaires seraient nécessaires pour s'assurer que les déclarants retenus les renseignent bien une fois leur compte ouvert (un exercice pour un autre utilisateur). expérience).

Enfin, la prochaine décision à prendre consiste à décider d’investir ou non du temps nécessaire pour créer des variantes supplémentaires dans notre formulaire afin d’améliorer encore le taux de conversion de 91,5%. Par exemple, une variation de conception ou de copie différente peut augmenter le taux de conversion. En réalité, les expériences pourraient continuer jusqu'à ce qu'un taux de conversion de 100% soit atteint. Cela dit, nous devons prendre en compte le taux de rendements décroissants. Il y aura un moment où le temps et les efforts nécessaires pour améliorer le taux de conversion ne donneront pas un retour sur investissement adéquat, et notre temps serait mieux servi pour tester et optimiser d'autres pages de notre site..

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous venons tout juste de brosser la surface des expériences de Google Analytics, et nous pourrions continuer à discuter de la complexité des données disponibles. À l'infini. Cela dit, en quelques étapes simples seulement, nous avons mis en place un programme beaucoup plus efficace que les tests fractionnés A / B traditionnels et nous sommes parvenus à un résultat incontestable qui dépasse de loin la page de contrôle..

Bien que nous ayons créé une expérience qui utilise des pages complètement différentes en termes de contenu, la même approche peut être adoptée pour tester des éléments de page beaucoup plus subtils. Par exemple, un bouton de couleur différente, une disposition légèrement différente ou des modifications de copie mineures peuvent entraîner une nette amélioration des taux de conversion - tous pouvant être testés à l'aide de cette méthode de test fractionné..

Il est important de noter que cette approche de test de nos conceptions élimine les conjectures d’une conception efficace. En tant que concepteurs travaillant avec des parties prenantes clientes (et prenant souvent des décisions par le comité redouté), il est facile de perdre de vue la forêt pour les arbres et de prendre des décisions de conception basées sur des hypothèses plutôt que sur des données concrètes. Établir un programme de test fractionné comme celui-ci est le moyen le plus sûr d’améliorer vos conversions, quel que soit votre objectif..

Comment utiliserez-vous Google Experiments? Laissez un commentaire ci-dessous - nous aimerions connaître votre opinion!

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