Quel framework CRO pour booster votre vélocité ?

3. Construire vos hypothèses

Les hypothèses sont essentielles. C’est la synthèse de votre recherche qui permet de justifier vos choix d’amélioration, même en cas d’échec.

En général, elle se décline en 3 parties :

• Une distinction particulière (ou un changement observé) qui s’explique précisément, à partir de vos données qualitatives et quantitatives.
• Un effet particulier : un élément concret qui nécessite une amélioration.
• Une raison particulière : une explication qui justifie pourquoi un tel changement peut avoir l’effet désiré.

Pour prendre un exemple, "je pense qu'ajouter des preuves sociales dans l'expérience de cross-sell permet d'augmenter taux d'ajout au panier de 3 à 6% parcequ'elles renforcent la confiance en illustrant des cas d'usage. Un tiers des utilisateurs qui achètent un deuxième article sont d'abord revenus consulter les avis d'autres client après avoir ajouté le premier article".

A contrario, "je pense qu’il faut combiner les fonctionnalités de tri et de filtre d’une page catégorie comme le font la plupart des sites présents sur notre marché" ne vous apportera pas beaucoup d'apprentissages.

Définissez des hypothèses précises. Si vous avez sû collecter une preuve authentique de votre observation, alors vous êtes sur le point de constituer un enseignement, même si vous vous trompez.

Le modèle LIFT™

Le modèle LIFT™ de Chris Goward (WiderFunnel) est l’un des plus utilisés pour définir des hypothèses en CRO. Il a même fait l’objet d’un brevet !

Dans la peau de vos utilisateurs, vous évaluez les pages de votre site à travers 6 critères à fort impact sur votre taux de conversion : facteurs et inhibiteurs.

• La proposition de valeur : le rapport coût-bénéfice qui détermine la motivation de vos utilisateurs
• La pertinence : l’adéquation entre la source qui génère le trafic et la page qui accueille ce dernier
• La clarté : votre page permet-elle de comprendre votre proposition de valeur et vos CTA en un coup d’oeil ?
• L’urgence : y’a-t-il une raison particulière pour laquelle l’utilisateur devrait passer à l’achat ?
• L’anxieté : les réticences potentielles de vos visiteurs à l’achat
• La distraction : les choix trop complexes ou les éléments superflus qui limitent la portée de vos messages et la visibilités de vos CTA

4. Prioriser vos hypothèses

Construire une hypothèse peut prendre quelques minutes mais la tester peut prendre jusqu'à deux semaines selon votre trafic.

À cette étape, vous cherchez à prioriser vos hypothèses pour optimiser votre bande passante : le nombre d'utilisateurs auxquels vous présentez un test sur une période donnée, moins ceux qui servent de groupe de contrôle.

Votre objectif n'est pas de deviner quels tests feront le plus de revenu, mais de maximiser le nombre et la qualité des enseignements.

La DoD, Definition of Done

Héritée du conseil, la DoD revient à définir un ensemble de critères d'acceptation qui valident la livraison ou la mise en production d'un projet.

Elle peut aussi servir à prioriser les hypothèses de votre programme CRO afin de dérisquer vos tests.

Par exemple, vous pouvez définir une hypothèse comme valable dès lorsqu'elle :

• Répond à l'objectif de votre programme CRO
• Confirme ou infirme un résultat de votre recherche
• Cible assez précisément vos utilisateurs pour ne pas introduire de biais
• Cible suffisament d'utilisateurs pour être testée en 2 semaines max
• Valide tous les critères du modèle LIFT™
• Est mesurable via un ratio et en revenu

Les outils de scoring

Si vous avez déjà défini de nombreuses hypothèses, une démarche objective de scoring permet aussi de maintenir cette exigence de qualité. Parmi les plus connus :

• Le Scoring ICE créé par Sean Ellis consiste à noter vos hypothèses de 1 à 10 selon les critères de l’acronyme ICE : Impact, Confidence, Ease. Plus le score est élevé, plus l’hypothèse devient prioritaire.
• Le framework PIE de Chris Goward reprend les mêmes principes sous les critères : Potential, Importance, Ease
• Développé par CXL, le framework de priorisation PXL définit 10 critères de pertinence et permet d’aborder la facilité d’implémentation avec plus de perspective.
• L’AI-Score de KonversionKRAFT pour Aufwand (effort) / Impact plus l'impact est élevé et plus l'effort de mise en œuvre est faible, plus l'idée est bonne et donc, sa priorité élevée, c’est mécanique. (c’est allemand !)

Quel que soit le modèle que vous choisirez, le scoring fournit un outil précis pour définir les hypothèses qui valent vraiment le coup d’être testées.

Néanmoins, si certaines observations vous aparaissent comme de vraies faiblesses sur votre tunnel de vente, il ne faut pas tergiverser et les tester en premier : la prio des prio, c'est d'éviter de remplir un seau percé.

5. L'épreuve des tests

C’est l’étape critique mais aussi la plus excitante ! Vous testez (enfin) votre hypothèse n°1, pour déterminer son potentiel ROI.

Classiquement, vous avez recours à deux méthodes différentes.

• Les A/B tests simples (ou tests fractionnés – split testing lorsque le test recours à deux URLs différents) c’est la méthode la plus évidente ; elle consiste à comparer deux variations d’une expérience pour voir laquelle est la plus performante du test ou de la version de contrôle.
• Les AB tests multivariés impliquent plusieurs hypothèses en simultané grâce à un outil d’AB testing, afin de déduire des “combinaisons optimales”.

Lorsqu’une expérience présente un taux de conversion supérieur à une autre, on parle d’uplift.

Un uplift négatif correspond à un meilleur resultat observé sur votre version de contrôle que sur votre nouvelle expérience.

Bayésien ou fréquentiste ?

Plusieurs méthodes servent à valider vos tests. En statistique, on dit qu’ils sont significatifs lorsqu’on prouve qu’il est peu probable que les résultats observés soient le fruit du hasard.

La significativité est directement liée à la taille de votre échantillon statistique. Plus il est grand plus c'est fiable. Il peut aussi être influencé par forte variation entre vos résultats, plus l’une version fait l’unanimité plus votre test sera fiable.

L’approche fréquentiste est la méthode de validation par défaut de tous les outils d’AB testing.

Elle se concentre uniquement sur les données de votre expérience pour déterminer la significativité appelée “valeur-p” (ou p-value).

Autrement dit, si la valeur-p est faible, la probabilité qu’il y ait réellement une différence dans ce test est faible : si c'est la seule façon de la tester, votre hypothèse perd de sa valeur.

Par exemple, vous testez deux version d’un call-to-action pendant une semaine, observez que le CTA “A” convertit mieux que le CTA “B” avec une valeur-p élevée pour valider votre test, vous déduirez que le CTA “A” fonctionne mieux.

Dans l’approche Bayésienne, on utilise les données d’expériences précédentes (les à priori) en plus de celles de l’expérience actuelle (les preuves) afin de déterminer si les preuves influent bien sur les à priori.

Cette approche est particulièrement utile lorsqu’on mène de nombreux tests et qu’on souhaite observer des résultats en cours, sans attendre d’avoir un échantillon aussi important qu’avec l’approche fréquentiste.

Voici quelques outils pour réaliser vos tests :

• AB Testing : AB Tasty, Optimizely, Adobe Target, AB Smartly
• Cartes thermiques : Hotjar, Smartlook fullstory
• Analyse : Woopra, GA (modulo un bonne gouvernance), mixpanel, Hotjar

6. Consolider vos apprentissages

C’est le moment de tirer vos conclusions. En fonction de vos résultats et de vos objectifs, vous pouvez décider :

• d’itérer : repartir sur une nouvelle expérience afin d’approfondir un enseignement suffisamment intéressant.
• d’implémenter vos résultats en déterminant le poids de l'expérience dans le chiffrage de l’objectif et son coût de déploiement éventuel.
• d’en rester là parce que les résultats ou le coût d’implémentation de votre hypothèse ne sont pas rentables.

Quoiqu'il en soit, la qualité et le nombre d’expériences réalisées sont pas les seuls facteurs essentiels pour créer de la valeur : il est impératif de consigner vos résultats et communiquer régulièrement les connaissances acquises.

Savoir ce qui s'est passé dans vos expériences passées influera sur chaque étape de vos prochaines itérations. —Vous créerez de meilleures hypothèses, serez plus fin dans votre recherche, prioriserez plus efficacement, etc.

Avant de préparer une nouvelle boucle d’itération, tenez à jour votre journal de bord CRO :

• Quels objectifs ont été définis et pourquoi ?
• Quelles hypothèses ont été testées et pourquoi ?
• Quel est l’état, le statut des tests réalisé ?
• Quels tests ont été un succès, un échec et pourquoi ?
• Par quel moyens peut-on s’en assurer à nouveau ?

Partager vos résultats, c’est assurer du soutien de vos parties-prenantes dans votre démarche CRO. Être en mesure de proposer de nouveaux enseignements chaque semaine, c'est ce qui garantit la survie de votre programme, même lorsque des résultats flagrants peinent à se montrer.

Veillez à expliquer en quoi vos objectifs font le lien avec les USP, le Why et les valeurs de votre entreprise.

Lorsque vous parviendrez à infuser vos enseignements auprès d'autres pôles (votre équipe marketing, votre service client, les comptes-clés, etc…) alors vous libérerez le maximum de valeur de votre stratégie CRO.