Optimiser ses landing pages

Les landing pages sont des pages spécifiques, dédiées et conçues de manière à ce que l'internaute qui les consulte effectue une action, le plus souvent un achat ou une inscription.

Comment optimiser ces landing pages?

L'optimisation des landing pages, ou pages d'atterrissage ou de destination en français est une partie d'un procédé plus large du marketing Internet appelé optimisation de la conversion ou optimisation du taux de conversion, dans le but d'améliorer le pourcentage de visiteurs sur le site qui deviendront des prospects ou des clients. Une landing page est une page Web qui s'affiche quand un client potentiel clique sur une annonce ou un lien de résultat d'un moteur de recherche. Cette page Web affiche généralement un contenu qui est une extension pertinente de la publicité ou un lien. La landing page a pour but de fournir un contenu au sein de la page et un aspect qui rend l'action que l'on attend des visiteurs plus attrayante pour un publics cible.

Les bases pour l'optimisation des pages de destination

Il existe trois grands types de landing pages basés sur le ciblage :

  • un Ciblage associé au contenu (aussi appelé ciblage fondé sur des règles d'optimisation ou ciblage passif). Le contenu de la page est modifiée en fonction des informations recueillies sur les critères de recherche du visiteur, de l'information géographique de la source de trafic, ou d'autres connus paramètres génériques qui peuvent être utilisés pour la consommation explicite non fondée sur la recherche de segmentation.
  • Ciblage par valeur prédictive (aussi appelé ciblage actif). Le contenu de la page est ajustée en corrélant toutes les informations connues sur le visiteur (par exemple, le comportement d'achat avant, les informations démographiques personnelles, les habitudes de navigation, etc) afin d'anticiper les actions futures (souhaitée) sur la base de l'analyse prédictive.
  • Ciblage des consommateurs dirigé (aussi appelé ciblage social). Le contenu de la page est créée en utilisant la pertinence des informations accessibles au public via un mécanisme basé sur les avis, notations, marquage , références, etc

Il existe par ailleurs deux grands types de landing pages basées sur l'expérimentation:

  • Expérimentation fermée (Closed-ended experimentation): Les consommateurs sont exposés à des variations de plusieurs pages d'atterrissage alors que leur comportement est observé. À la fin de l'expérience, une page optimale est sélectionnée sur la base du résultat de l'expérience.
  • Experimentation ouverte (Open-ended experimentation) : Cette approche est similaire à l'expérimentation de type fermé, si ce n'est que l'expérimentation est en cours, ce qui signifie que la page de destination est ajusté de façon dynamique pendant que l'expérience continue et que les résultats changes au cours du temps.

Expérimentation basée sur l'optimisation des pages de destination

L'expérimentation sur l'optimisation des landing pages peut être réalisé en utilisant des tests A/B, des landing pages multivariées, ou bien encore des tests d'expérience totale. Ces méthodes sont applicables à la fois à l'expérimentation fermée et l'expériemntaion ouverte.

A / B tests

Le test A / B , appelé aussi tests de scission A/B (A/B split testing), est une méthode pour tester deux versions d'une page web: la version "A" et la version "B". L'objectif est de tester plusieurs versions de pages Web (par exemple, la page d'accueil, une page produit, FAQ ) pour déterminer quelle version est la plus attrayante ou la plus efficace. Cette méthode d'essai peut également être connu comme un test de scission A/B/n, le n désignant plus de 2 versions qui sont mesurées et comparées. Les données à analyser pour un test A / B sont généralement mesurées par l'intermédiaire de clics ou de conversion.

Le test peut être effectué de manière séquentielle ou en parallèle. En séquentielle, souvent les tests les plus faciles à mettre en œuvre, les différentes versions des pages Web sont disponibles en ligne pour une période de temps spécifiée. En parallèle (split), les deux versions sont disponibles, et le trafic est divisé entre les deux. Les résultats de split testing séquentiel peut être faussé par différentes périodes et mouvements de traffic dans lequel les différents tests sont exécutés.

Le test A / B présente les avantages suivants:

  • Peu onéreux, car on utilise les ressources et les outils existants
  • Simple parce qu'aucune analyse statistique complexe n'est nécessaire

Le test A / B présente les inconvénients suivants:

  • Difficile de contrôler tous les facteurs externes (par exemple, les campagnes , le trafic de recherche, les communiqués de presse , la saisonnalité ) lors de l'utilisation de tests séquentiels.
  • Très limités par le fait que des conclusions fiables ne peuvent être tirées que pour des pages qui contiennent des éléments multiples qui varient dans chaque version.

Optimisation multivariable de la page de destination (landing page)

L'optimisation multivariée des Landing Page représente de multiples variantes d'éléments visuels (par exemple, graphiques, textes) sur une page. Par exemple, une page donnée peut avoir k choix pour le titre, m choix pour l'image ou le graphique en entête, et n choix pour le logo de l'entreprise. Cet exemple donne k × m × n configurations de la page de destination.

Des améliorations significatives peuvent être constatées par des tests basés sur des textes différents, une présentation des formulaires différente, des images de pages de destination et des couleurs de fond. Cependant, tous les éléments produisent les mêmes améliorations dans les conversions, et en regardant les résultats des différents tests, il est possible d'identifier les éléments qui tendent à produire toujours la plus forte augmentation des conversions.

La première application d'un protocole expérimental pour une optimisation de landing page multivariée a été réalisée par Moskowitz Jacobs Inc en 1998 comme un projet de simulation et de démonstration pour LEGO . L'analyse multivariée ne devint une approche traditionnelle qu'à partir de 2003 ou 2004.

L'analyse multivariée présente les avantages suivants:

  • Propose une approche fiable, scientifiquement fondée pour comprendre les préférences des clients et l'optimisation de leur expérience.
  • A évolué pour devenir un outil facile à utiliser et pour laquelle peut de compétences techniques sont nécessaires. Dans de nombreux cas, quelques lignes de JavaScript permettre à des serveurs distants de contrôler les changements, recueillir les données et analyser les résultats.
  • Fournit une base pour l'expérimentation ouverte.

L'analyse multivariée présente les inconvénients suivants:

  • Comme pour toute étude de consommation quantitative, il existe un risque de GIGO (garbage in, garbage out). C'est-à-dire que si vous proposez des données sans intérêt ainf des les analyser, les résultats de l'analyse seront eux aussi sans intérêt. Les idées qui proviennent de personnes clés chez un client ou celles qui connaissent les objectifs stratégiques sont celles qui doivent être impliquées dans l'analyse pour obtenir des résultats optimaux.
  • Ce type d'analyse se concentre sur l'optimisation d'une page à la fois. Les expériences pou des sites cr les sites qui omportent plusieurs pages sont généralement complexes. Pour un site web e-commerce, il est classique pour un achat réussi d'associer entre douze et dix-huit pages.

Test d'expérience totale

Le test d'expérience totale, ou test d'expérience, est un type d'expérience basée sur l'analyse de l'ensemble de l'expérience du visiteur lors de sa visite, pendant laquelle on examine la visite en utilisant les capacités techniques de la plate-forme web (par exemple, ATG , Blue Martini Software , etc.). Plutôt que de créer plusieurs sites Web, le test d'expérience totale utilise la plate-forme web pour créer plusieurs expériences persistantes, et on monitore laquelle est préférée par les clients.

Un avantage du test d'expérience totale est qu'il reflète l'expérience du client web total, pas seulement la réaction face à une seule page. Deux inconvénients sont que le test d'expérience totale nécessite une plate-forme web qui prend en charge les tests d'expérience, et il faut plus de temps pour obtenir des résultats que les tests A / B et multivariés.

Services d'optimisation de Landing Pages

Pour un test A/B ou multivarié, vous pouvez utiliser le service de google Google Website Optimizer.

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