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Campagnes d’affiliation : comment l’A/B testing peut vous rapporter quatre fois plus

AB Testing

L’A/B testing est un outil de plus en plus utilisé par les professionnels du web. Son principe est relativement simple : il permet de créer des variantes de vos pages web afin de tester statistiquement quelles sont celles qui fonctionnent le mieux. Modification d’une couleur, de la mise en page, d’une accroche : il est possible de faire évoluer le design de la page pour trouver l’ergonomie la plus adaptée à vos visiteurs.
L’A/B testing peut vous faire gagner quatre fois plus si vous exploitez au mieux de ses atouts pour optimiser vos landing pages et vos campagnes publicitaires et d’affiliation. C’est parti pour une revue des bonnes pratiques et étapes à respecter !

Comment fonctionne l’A/B testing ?

Si l’A/B testing est une pratique fréquente pour les sites de e-commerce, elle ne tombe pas toujours sous le sens pour les éditeurs. Après tout, ils ne maîtrisent pas totalement le tunnel de conversion. Leur rôle consiste surtout à trouver une audience qualifiée, lui proposer des offres ou du contenu intéressant, la fidéliser, et lui proposer des liens affiliés susceptibles de correspondre à son attente. Le vendeur fera le reste.
Editeurs, vous n’avez pas la main sur le produit, sur le site de l’annonceur, le processus d’achat, l’expérience client, etc.
Oui, mais…ne passez à côté de nombreuses opportunités.

Bien organiser une session d’A/B testing

Gestion de la concurrence

L’A/B testing va vous permettre d’optimiser vos campagnes d’affiliation et de travailler votre marketing à la performance. Un lien ou une annonce sera d’autant plus cliqué s’il est bien placé, avec une bonne composition et proposé au bon moment. C’est donc avec une double approche que vous allez pouvoir travailler :
un A/B test des sources et formats d’annonces pour choisir les leviers efficaces en priorité et générer un trafic moins cher et de meilleure qualité
un A/B test de vos contenus web pour personnaliser les pages d’atterrissage et améliorer le taux de conversion

Formulation d’hypothèses : préparez des variantes et organisez votre planning d’A/B Testing

Avant de se lancer tête baissée, il faut prendre le temps de bien définir vos objectifs et vos attentes. Par exemple, mettre un bouton CTA en bleu plutôt qu’en vert pourrait augmenter mon taux de clic de 10%. D’autre part, prenez le temps de ne tester qu’une seule hypothèse à la fois pour ne pas biaiser l’analyse. Inutile de tout chambouler, il vaut mieux procéder par microchirurgie et prendre le temps de constater les résultats. Concentrez-vous sur les pages les plus importantes et les landing pages sur lesquelles arrivent les internautes.

Amélioration par itération : même si vous êtes satisfait des résultats, ne vous arrêtez pas à la V2 !

Plus votre trafic est important, plus les résultats de votre test A/B seront efficaces et rapides. Pour s’assurer qu’un test est statistiquement significatif sur une page à trafic faible ou modéré, il serait bon de le faire durer un peu plus longtemps ou d’apporter des modifications par itération. D’abord, un bouton, puis un titre, un bouton d’appel à l’action ou un visuel puis un champ du formulaire, etc.
Définir votre planning à l’avance est essentiel pour ajuster cette expérience et suivre point par point l’efficacité des différentes variantes de votre page.

Adaptez le contenu à votre source.. et pas l’inverse

Les comportements des internautes sont multiples, tout comme l’origine de leur venue sur votre site. Vous devez donc être en mesure de découper vos campagnes d’A/B testing en fonction des sources de trafic pour réaliser des tests plus efficaces.

Importance de la segmentation

Concrètement, vous ne vous adressez pas de la même manière à un internaute qui vient d’une publicité Facebook qu’à celui qui a cliqué sur un lien dans votre dernière newsletter. Une variante de landing page pourra ainsi avoir d’excellents résultats selon la forme, le ton et le style du contenu précédent. Pour ce faire, vous devriez être en mesure de bien conserver la source de la visite avec, par exemple :

Des balises utm : celles-ci apportent un maximum de détails sur la source de vos visites. En cliquant sur un lien intégrant plusieurs paramètre utm, des données sont envoyées à Google Analytics vous permettant de tracker la provenance des internautes.
Un taggage complet de votre page pour suivre les événements et action de l’audience. L’intérêt? Suivre plus précisément la vue de certains blocs, le survol d’une zone, les clics sur des liens, et même les clics sur des blocs sans lien pour comprendre comme agir pour améliorer l’expérience utilisateur.
Des pixels de conversion pour garantir un suivi sur plusieurs pages de conversions, les entonnoirs de conversion à plusieurs étapes, etc.

Ecrivez pour vos buyers personas et leurs écrans

Adapter le contenu à la source est fondamental, car au-delà de l’efficacité d’une page, il y a également des critères sociodémographiques à prendre en compte. Un jeune connecté sur son iPhone n’aura pas les mêmes attentes qu’un quadra sur son ordinateur portable. La capacité d’analyse extrêmement fine de l’A/B testing vous permettra d’agir sur toutes vos pages pour maximiser le potentiel de vos liens d’affiliation selon des leviers spécifiques à vos cibles.

Testez vos incentives

Un incentive peut-être vu comme le service que vous rendez aux internautes pour qu’ils puissent ensuite acheter ou se renseigner sur un produit ou service via un lien sponsorisé que vous proposez. Vous êtes la plateforme de référence. Celle qui doit donner confiance et adopter un ton et une ligne éditoriale claire.
Ce lien d’affiliation peut également être proposé par d’autres sites web. La question est donc : pourquoi un visiteur passerait par votre site web plutôt qu’un autre ? Quel incentive pouvez-vous lui proposer ? Accès à un contenu privilégié, réduction sur une offre, accès exclusif à une information… utilisez votre imagination et un bon test A/B pour pousser le bon incentive au bon moment et au bon endroit.

Commencez votre test : adoptez une étude micro et macro des interactions

Lorsque votre test A/B est lancé, prenez bien le temps d’analyser les résultats. En effet, il faut avoir un double regard sur ce travail : au niveau macro et au niveau micro.
Le plus gros risque, si le taux de clics ne décolle pas, c’est de vouloir révolutionner le design de votre page. Or, il faut prendre le temps de regarder les choses au niveau granulaire, au sein même de votre tunnel de conversion. L’impact d’un test A/B peut se trouver au niveau micro. Par exemple, un temps de visite plus long sur la page, plus de clics sur des pages internes, analyse des liens cliqués selon le moment de la journée ou la source de visite…

Processus d’amélioration continu

En ajustant constamment votre page, avec des itérations basées sur des statistiques fiables, vous allez pouvoir dégager des tendances qui dessineront le contour de votre nouvelle page. Une fois l’analyse terminée, il ne vous reste plus qu’à mettre votre nouvelle page en production et poursuivre votre test A/B ailleurs.

Enfin, voyez loin ! Un test A/B est un processus continu. Les enseignements tirés des premiers tests permettront d’alimenter d’autres hypothèses sur d’autres pages avec une clientèle particulière. Pensez aux tests A/B comme à une cure de vitamines tout au long de l’année. C’est ainsi que vous pourrez booster votre marketing à la performance et gagner beaucoup plus avec vos campagnes d’affiliation !

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Tags : Tendances marché

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