Combien de trafic est nécessaire pour effectuer efficacement des tests fractionnés?
Un ami qui me demande d’obtenir plus de clients de son site Web (référencement, taux de conversion, etc.) pense qu’il devrait finir par obtenir un bon taux de conversion avec des tests fractionnés avant de dépenser de l’argent pour des programmes de paiement au clic tels que AdWords. D'après ce que j'ai entendu, vous êtes censé utiliser le trafic généré pour tester avec précision. Il veut savoir pourquoi 100 visites/jour ne suffisent pas. Est ce
Vous pouvez effectuer des tests fractionnés avec n’importe quel volume de trafic de site Web. Toutefois, pour déterminer si les augmentations du taux de conversion sont statistiquement significatives (et non au hasard), vous devez exécuter le test plus longtemps que pour un site. avec plus de trafic.
De nombreux sites calculent si les résultats de votre test de fractionnement sont significatifs ou non. Un recherche Google pour calculateur de test fractionné renvoie de nombreux sites offrant le même service.
Calculateur de durée de test fractionné et multivarié calculera également le nombre de jours nécessaires à l’exécution d’un test en fonction du taux de conversion et du nombre de visiteurs existants et souhaités.
Il n’existe pas de nombre magique de visites nécessaires pour exécuter un test fractionné ou multivarié. Cela dépend vraiment de ce que vous testez et de ce que vous avez sélectionné comme conversion. Si vous définissez une vente comme une conversion et que vous n'en avez pas beaucoup au début, vous attendrez longtemps avant de voir des résultats stables.
Ce que vous devriez faire est de vous concentrer sur une page qui a le plus de visites. Votre page d'accueil le plus probable, peut-être des pages de catégorie. Même les vues combinées de toutes les pages de vos produits constituent peut-être le nombre le plus élevé. Donc, commencez par déterminer quelle page vous allez tester. Puis demandez-vous quelle est la prochaine étape logique qu'un visiteur doit franchir pour commencer son processus de paiement. Ceci suppose le commerce électronique, mais peut être appliqué à n’importe quel site. Supposons donc qu'à partir d'une page de produit, l'étape suivante consiste à cliquer sur "Ajouter au panier". Vous définissez donc votre page de conversion comme étant la page Voir le panier ou la page Check out selon ce qui est vu après l’ajout d’un produit au panier.
Vous allez maintenant créer un test pour le contenu ou les éléments de la page du produit. Etant donné que de plus en plus de personnes ajouteront des produits à leur panier et commenceront le processus de commande, vous obtiendrez des résultats beaucoup plus tôt qui vous indiqueront ce qui bloque ou aide les visiteurs à décider d'ajouter un produit à leur panier. Une fois que vous avez les résultats de ce premier test, vous pouvez en commencer un autre ou commencer un test sur votre page de panier d'affichage. Et, petit à petit, réglez le flux de vos sites Web pour canaliser vos visiteurs vers le processus de paiement.
De plus, vous n'avez pas à attendre que Google vous dise que le test est terminé. Donnez-lui un peu de temps pour que les hauts et les bas s'installent et, dans le tableau, vous verrez deux lignes stables indiquant votre version de test par rapport à la version d'origine et une gagnant clairement semaine après semaine. Une fois que vous le voyez, terminez-le et commencez-en un autre.
Vous pouvez trouver la raison à l'URL suivante: http://en.wikipedia.org/wiki/Law_of_large_numbers .
Cependant, il est difficile de savoir exactement de quels chiffres vous avez besoin. Par expérience, je ne me sens pas à l'aise avec un test fractionné à moins que quelques milliers d'entrées (plus de 5000) ne soient enregistrées.
Ensuite, cela dépend bien sûr de la nature de votre site Web et de ce que vous voulez tester. Plus le changement est petit, plus vous aurez besoin d’apprécier la différence.
Lorsque vous avez un trafic aussi faible (100 par jour), je pense qu'une des meilleures solutions consiste à demander à quelques amis d'horizons différents (reflétant le type de distribution des utilisateurs qui visiteraient normalement votre site), comme décrit dans cette page - http://en.wikipedia.org/wiki/Usability_testing#How_many_users_to_test.3F . Le test de fractionnement est un outil très utile, mais vous avez besoin de grands nombres pour que cela fonctionne de manière fiable.