Le CRO concerne toute taille de site.

Mais le procédé ne va pas être le même en fonction du nombre de visiteurs.

Le process itératif reste le même :

Recherche → Priorisation → Test → Analyse

Néanmoins, avec peu d’utilisateurs, il est compliqué de faire des tests A/B.

Il y a plusieurs solutions lorsqu’on a peu de trafic :

→ A/B tester en se basant sur des micro-conversions (taux de scroll, clique sur un bouton, page visitée…).
Ces micro-conversions sont plus nombreuses, donc on a plus de chance d’atteindre un résultat significatif.
Néanmoins, cette technique n’est pas directement liée au taux de conversion.

→ Appliquer plusieurs optimisations d’un coup, et viser de gros résultats.
Nous ne saurons pas exactement ce qui a permis l’augmentation des conversions, mais ça nous permettra d’avoir des insights à exploiter et d’aller rapidement dans l’optimisation.

Pour illustrer ce dernier point, voici l’exemple d’une optimisation client datant de l’année dernière. 👇

Contexte

Un e-commerce d’ameublement, avec une particularité :

Un pop-up d’entrée s’affiche pour demander aux utilisateurs leur pays et leur code postal.

Ces informations sont nécessaires car le prix de beaucoup de produits dépend de la localisation des utilisateurs.

Le but était d’optimiser le taux de conversion qui était très bas comparé aux autres e-commerces du même secteur.

Problème : le trafic n’est pas suffisant pour réaliser des tests A/B rapidement, avec des résultats significatifs.

De plus, avec une évaluation heuristique, nous avons identifié des problèmes d’UX évidents, pouvant être réglés rapidement.

Recherche

La phase de recherche nous a permis d’identifier plusieurs choses :

→ Le taux de rebond était anormalement élevé sur l’ensemble du site

→ Les sessions replays ont montré que beaucoup d’utilisateurs cliquaient sur le côté du pop-up pour le fermer, ce qui ne fonctionnait pas (des rage clicks ont été enregistrés)

→ Les heat maps ont montré que les liens secondaires étaient peu cliqués dans la barre de navigation, contrairement à la barre de recherche et au menu burger contenant les catégories de produits.
Voici l’ancien menu de navigation :

→ Les utilisateurs de la home page cliquaient en priorité sur les catégories de produit présentées sur la page.
Présentées à la manière du site d’Adidas :

Solutions

Le site avait de mauvaises bases et beaucoup de problèmes ont été observés avec la recherche.

2 modifications majeures ont été apportées d’un coup :

1 - Le menu de navigation

→ Les catégories de produits (éléments recherchés en priorité par les utilisateurs) sont maintenant directement accessibles en 1 clic.

→ Les liens secondaires qui étaient très peu cliqués (FAQ, à propos, guides, etc.) ont été placés en bas de page. Moins de distractions, plus de concentration sur ce que cherchent vraiment les utilisateurs : les produits.

→ La barre de recherche a été agrandie avec un placeholder plus pertinent “chercher X produit”

2 - La suppression du pop-up

Le pop-up pour sélectionner sa localisation et découvrir les tarifs a été supprimé.

À la place, il est possible de renseigner ces informations grâce au lien dans le menu de navigation ou directement sur les pages produits concernées.

Résultats

Des observations simples ont d’abord été faites après intégration :

→ Un taux de rebond moins élevé

→ Des sessions replays qui montrent une navigation plus intuitive pour accéder aux catégories de produit

→ Des conversions qui arrivent plus tôt dans les sessions

Mais surtout :

→ Un taux de conversion qui a augmenté d’environ 45-50%

Observation faite quelques semaines après intégration.

La suite

Sachant que l’A/B test n’est pas entré en compte, il a fallu générer d‘autres hypothèses et continuer à faire de la recherche utilisateur.

Peut-être que le lien de localisation dans le menu n’est pas la meilleure des solutions ?

Peut-être qu’il aurait été mieux de laisser le lien “Guides” dans le menu de navigation ?

Peut-être que finalement, ça n’a été que la suppression du pop-up qui a permis cette augmentation.

C’est l’inconvénient quand on optimise plusieurs choses à la fois, il nous reste des tas d’hypothèses à creuser.

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