l’AB Testing l’extension naturelle du Web Analytics
Ca y est vous avez défini votre plan de mesure, intégré les tags, validé la qualité des données reportées dans vos rapports analytics et même créés quelques tableaux de bord pour suivre les performances de votre site… Donc, nous y voilà, vous avez des chiffres, peut-être même des contextes, voir des tendances et cela vous satisfait. Votre reporting en réunion hebdomadaire créait l’ambiance selon la couleur des flèches de vos indicateurs, des Ah pour les flèches vertes, des Oh pour les rouges et des euh pour le reste. En fin de séance, on se donne RDV dans une semaine pour vérifier si les flèches changent de couleurs. (On dej ensemble à midi ?)
Vous l’avez compris, d’ailleurs je l’écris souvent ici ou l’explique en séance, savoir n’est pas suffisant, il faut agir ! L’analytics doit aller plus loin que la communication des indicateurs de performance. Considérez le comme un ami ou un mentor qui vous tire par la manche pour vous dire, « regarde là, il y a un problème, fais quelque chose et regarde de nouveau » .
Selon la nature du problème, vous pouvez soit agir directement s’il s’agit de corriger une évidence ou bien faire appel aux tests AB. Et comme par hasard, c’est exactement la thématique de cette vidéo. Dans laquelle Dan Siroker PDG de Optimizely (outil AB Testing) explique quand utiliser les tests A/B, comment le mettre en œuvre, et surtout, comment mesurer les résultats. En complément, une autre vidéo de Remi Aubert CEO de AB Tasting (outil AB Testing sur lequel j’espère être très prochainement certifié :)
Avant de conduire un test ou valider les résultats, je vous invite à lire Test A/B – les 10 erreurs à éviter pour fiabiliser et améliorer ses résultats - et si besoin d’organiser un processus d’amélioration continue Guide du sCROm, la mêlée agile de l’optimisation du taux de conversion
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