Comment l’A/B testing peut-il aider à améliorer les performances e-commerce ?

La nécessité d'être présent sur un nombre toujours plus grand de canaux digitaux a transformé le commerce ces dernières années, mais certaines marques entament ce processus un peu aveuglément.

Si les meilleures pratiques en matière de fiches produit offrent des informations précieuses pour établir une stratégie de base, elles ne sont pas suffisantes.

Les marques doivent également prendre des mesures pour comprendre ce qui favorise la découverte et les performances de leurs offres spécifiques.

L’A/B testing, qui répartit les utilisateurs de manière égale entre deux versions d’une page web pour fournir aux équipes un aperçu des performances de certaines variables, permet aux marques de mieux comprendre ce qui fonde les succès et les échecs sur le digital shelf.

Limites de l’A/B testing sur le digital shelf

Si l’A/B testing est une pratique courante au sein de la plupart des équipes digitales en leur permettant d’obtenir des informations sur des indicateurs essentiels, comme le trafic et la conversion sur les canaux propriétaires, le digital shelf ne peut pas offrir le même niveau de détail.

Selon Rob Gonzalez, cofondateur et CMO de Salsify, « il existe d’énormes facteurs de confusion qui rendent difficile l’obtention d’une véritable pertinence statistique ». Prenant l’exemple des noms de produits. M. Gonzalez souligne que le nombre très élevé d’éléments mobiles sur le digital shelf rendait difficile l’évaluation de l’impact de tout changement sur la conversion pour un produit spécifique.

Il est possible que le produit ait été en rupture de stock pendant un certain temps, ou que le produit d’un concurrent ait pu l’être, entraînant une demande d'offres alternatives.

L’équipe d’Amazon Marketing Services (AMS) a pu être à court de budget. Un concurrent a aussi pu mener une campagne Instagram pour attirer du trafic vers sa fiche produit. Ces facteurs échappent souvent au contrôle des marques, et il est difficile de déterminer si le changement de nom de produit a fait une différence.

Comment mettre en place l’A/B testing en e-commerce ?

Malgré ces limites, l’A/B testing peut fournir des informations pouvant contribuer à améliorer les performances des principaux indicateurs commerciaux.

Étape 1 : identifiez le contenu pour l’A/B testing en e-commerce

Les marques doivent réaliser des tests A/B à grande échelle. En examinant une vaste sélection de produits dans une seule catégorie de produits ou dans des groupes de catégories de produits, les marques peuvent identifier des tendances.

Ces tendances peuvent ensuite être utilisées pour glaner des informations qui permettent aux équipes d’optimiser les référencements de produits.

M. Gonzalez a souligné que Salsify, pour identifier des tendances, examinait des centaines de milliers de produits, voire parfois des millions.

À partir de ces informations, Salsify met au point les meilleures pratiques qui peuvent aider les marques à optimiser leurs performances sur le digital shelf, notamment le fait que davantage de puces, de photos et d’avis sur les produits peuvent contribuer à augmenter les conversions concernant les fiches produits.

ShurTech, filiale de ShurTape Technologies, l’un des principaux fabricants de rubans de masquage autoadhésifs, de rubans adhésifs en toile, de rubans d'emballage et de rubans spécialisés, a utilisé l’A/B testing pour dégager des tendances dans ses offres de produits.

Après avoir optimisé 70 de ses produits, ShurTech a vu son classement de ventes augmenter de 15 % pour l’ensemble de sa gamme de produits.

En examinant de grandes quantités de produits, les marques peuvent trouver les informations nécessaires pour optimiser les référencements et stimuler leur présence en ligne et leurs recettes.

Étape 2 : soyez précis concernant les domaines cibles à mesurer

Comme pour tous les indicateurs marketing, les marques doivent d’abord comprendre précisément ce qu’elles veulent obtenir grâce à l’A/B testing e-commerce. Plus les marques seront précises, plus les données seront utiles.

Évitez de combiner plusieurs facteurs dans un seul test. Par exemple, l’analyse simultanée du type d’image, du nombre d’images et de l’emplacement de l’image principale brouille les données. Cette recherche d’un trop grand nombre d’indicateurs est l’une des plus grandes erreurs commises par les marques lors de l’A/B testing.

Les marques doivent tenir compte des objectifs commerciaux et tester les indicateurs qui correspondent le mieux à ces objectifs. La précision simplifie les tests, car cela évite d'avoir des quantités excessives de données dont l’analyse demande beaucoup de temps et d’efforts, et aide les marques à identifier les informations clés qui peuvent aider à l’optimisation future des fiches produit.

Étape 3 : commencez petit avant de changer d’échelle

La précision aidera également les marques à limiter leurs choix, mais une approche trop ciblée ne donnera pas de bons résultats.

Les marques ne peuvent peut-être pas réaliser de l’A/B testing e-commerce sur un seul produit, mais il est possible de le faire sur une série de produits si les groupes sont suffisamment restreints.

Les tests sur le digital shelf ne sont pas encore aussi sophistiqués. Les marques n’obtiendront pas des données assez rapidement pour effectuer des tests à grande échelle, et ne pourront pas non plus mettre en place des expériences assez rapidement pour un grand nombre de produits.

La meilleure chose à faire pour les marques est de commencer par de petits ensembles de produits et des indicateurs spécifiques qu’elles souhaitent étudier. Ensuite, les marques pourront développer les tests et les bases de connaissances.

Trouvez le succès en e-commerce

Bien que l’A/B testing sur le digital shelf ait ses limites, ils peuvent fournir aux marques des informations précieuses susceptibles de guider leur future stratégie commerciale.

En développant une meilleure compréhension des catégories de produits, les marques peuvent prendre des mesures pour faire évoluer leur présence digitale.

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