Vous avez du mal à prouver le retour sur investissement des tests A/B ? Laissez-nous vous aider
Publié: 2020-10-29
Quelle est la valeur de votre programme de test A/B ? Quels bénéfices apporte-t-il à votre entreprise ?
Vous savez déjà que les tests A/B aident à optimiser les taux de conversion et à augmenter les revenus. Mais comment pouvez-vous prouver exactement que les tests A/B ont un impact sur vos résultats ?
Dans les mots de Matt Gershoff,
Les tests A/B peuvent atténuer les changements de comportement qui entraînent des dommages ou des pertes
Mais tout cela peut ne pas impressionner la suite C de votre entreprise, qui veut des chiffres tangibles montrant le retour sur investissement de votre programme de test A/B. Prouver les avantages de vos tests A/B peut vous faire gagner le soutien des dirigeants en période de bouleversements, comme aujourd'hui.
Voici comment prouver la valeur de votre programme d'expérimentation !
Calculer le ROI de votre programme d'A/B Testing
En utilisant les revenus, vous pouvez calculer le retour sur investissement de votre programme de test A/B. Les gens de Peak Activity ont une excellente formule pour calculer votre retour sur investissement. Voici quelques mesures que vous devriez connaître :
Revenu par session (RPS)
Calculez le RPS pour votre contrôle et votre variante. Il s'agit du revenu total divisé par le nombre total de sessions pour votre commande et votre variante.
RPS = (revenu total ÷ nombre total de sessions)
Augmentation moyenne des ventes
Cela impliquera le RPS de votre contrôle et de votre variante. Cette mesure doit être statistiquement significative.
Avg Sales Lift = (RPS de votre variante - RPS de votre contrôle) - 1
Coût d'exécution de votre test A/B réel
Il s'agit du revenu de contrôle multiplié par l'augmentation moyenne des ventes.
Coût du test A/B = (revenu de contrôle * augmentation moyenne des ventes)
Multiplicateur pour la répartition du trafic
Tout d'abord, calculez le nombre total de sessions en ajoutant le nombre total de sessions pour le contrôle et la variante. Ensuite, utilisez ce chiffre pour calculer la répartition du trafic pour le contrôle et la variante.
Nombre total de sessions = (sessions de contrôle + sessions de variantes)
Répartition du trafic pour le contrôle = (trafic de contrôle ÷ nombre total de sessions) x 100
Répartition du trafic pour la variante = (trafic de la variante ÷ nombre total de sessions) x 100
Valeur du changement de variante
Ceci est calculé en multipliant le coût de l'exécution des tests A/B par 2. En effet, les tests A/B standard ont tendance à avoir deux traitements. Ce chiffre diffère pour les tests multivariés où vous avez plusieurs traitements.
Valeur du changement = (Coût d'exécution du test * 2)
Valeur tirée de la durée des tests
Il s'agit essentiellement du coût d'exécution du test A/B retiré de la valeur du changement de variante.
Valeur de la période de test = (Coût de l'exécution du test - Valeur du changement)
Prévoir des revenus incrémentiels si la variante est mise en ligne
Pour trouver les ventes moyennes par jour, divisez la valeur de la variation de la variante par le nombre de jours pendant lesquels les tests ont été exécutés.
Ventes moyennes par jour = (Valeur du changement de variante ÷ Durée du test)
Les prévisions de revenus correspondront aux ventes moyennes par jour, multipliées par le nombre de jours de votre période de prévision. N'oubliez pas de prévoir suffisamment loin pour que les effets de la saisonnalité, des campagnes de vente, du comportement des clients, etc. soient atténués.
Valeur globale du programme de test A/B
Vous pouvez maintenant calculer le retour sur investissement de votre programme d'A/B testing :
Programme de test A/B = (Tests gagnants + Tests perdants + Coût)
Remarque : les tests perdants ne nécessitent que les 3 premières étapes, tandis que les tests gagnants nécessitent toutes les étapes.
Nous avons demandé à plusieurs entreprises disposant d'un programme de test A/B mature de nous expliquer comment elles calculent le retour sur investissement de leurs tests.
Voici ce qu'ils ont dit.
Ian Kelly, vice-président des opérations chez NuLeaf Naturals, a partagé :
La première étape consiste à déterminer le coût total de l'expérience. Cela inclut le coût des outils utilisés pour les tests A/B et le temps nécessaire pour effectuer les tests. La valeur du temps est égalée en multipliant le temps total passé par les employés sur le projet avec le salaire horaire. Ajoutez également le coût d'opportunité au cas où le test entraînerait moins de conversions. Le coût d'opportunité est l'argent supplémentaire que vous auriez pu gagner si vous n'aviez pas mené l'expérience.
La deuxième étape consiste à avoir un entonnoir clair qui se termine par la vente d'un produit. EveryTrack chaque étape de l'entonnoir. Utilisez un outil comme Mixpanel pour y parvenir. Dans un test A/B, il y aura deux variantes du même entonnoir. Les modifications peuvent être ciblées sur le public, les couleurs utilisées ou même la copie utilisée. Les deux variations doivent être suivies séparément et comparées.
Une fois toutes les données ci-dessus disponibles, il sera très facile de prouver le retour sur investissement de votre programme de test A/B. Il est préférable de calculer le ROI à la fin de chaque trimestre. Certaines expériences échoueront tandis que d'autres réussiront. L'amélioration globale des revenus devrait être supérieure au coût de votre programme de test A/B. Si ce n'est pas le cas, reconsidérez vos stratégies de test en place
George Pitchkhadze, CMO chez Thrive Cuisine, décrit le processus de son entreprise ci-dessous :
Calculez le coût de votre expérience.
Pour calculer le retour sur investissement, vous devez connaître vos coûts. Cela devrait inclure les coûts directs et indirects, par exemple :
-Le coût des logiciels/services utilisés.
-Le coût des heures-homme utilisées.
-Les coûts directs (par exemple, le coût de la location d'une liste de diffusion ou d'annonces PPC).
Par exemple, disons que je teste deux plateformes publicitaires A/B. Je devrais regarder nos coûts publicitaires PPC - mais aussi le nombre d'heures qu'il faut pour exécuter chaque ensemble de publicités et le prix des services d'analyse que nous utilisons pour informer nos publicités.
Calculez votre rendement
Cette partie est simple. Calculez les rendements directs qui découlent d'un effort. Ce qui compte ici, c'est d'utiliser des outils analytiques modernes pour relier les ventes et les revenus à des éléments tels que les e-mails envoyés, les ensembles de publicités sur FB/Google, etc.
Calculer le retour sur investissement
Maintenant que vous avez une idée précise des rendements et de l'investissement, vous pouvez facilement calculer le retour sur investissement. N'oubliez pas : calculez minutieusement le coût de l'expérience et associez les retours à des campagnes et messages spécifiques déployés
Autres façons de mesurer l'impact des tests A/B
Il existe d'autres moyens de mesurer le retour sur investissement de votre programme de test A/B.
Dionysia Kontotasiou, responsable des intégrations, responsable de la confidentialité des données et de la sécurité des informations chez Convert, a partagé 4 autres méthodes pour évaluer l'impact de vos tests A/B.
1. Combien d'expériences se terminent ?
Si un pourcentage élevé des tests d'une entreprise ne sont pas concluants, cela peut être le signe qu'ils configurent les tests de manière incorrecte. Peut-être qu'ils écrivent des hypothèses ambiguës comme « Ce changement améliorera l'application » plutôt que des hypothèses explicites comme « Ce changement augmentera les inscriptions mensuelles de 5 % ».
Vos hypothèses génèrent des résultats non concluants ? Utilisez le générateur d'hypothèses de Convert pour formuler des hypothèses fiables à chaque fois.
2. Commentaires de l'équipe produit
L'équipe produit dispose-t-elle de plus d'informations et de données sur les utilisateurs qu'auparavant ? Leurs lancements de produits connaissent-ils plus de succès ? Si oui, c'est un bon signe que les tests A/B menés sont réussis.
3. Vitesse d'expérience
La vélocité des tests est la mesure du nombre de tests que vous effectuez sur une certaine période de temps. Il s'agit d'une référence opérationnelle pour évaluer la rapidité avec laquelle vous pouvez concevoir, développer, tester, analyser et lancer vos tests. Alors que certains tests plus importants prendront plus de temps et sont importants pour produire un impact plus important sur les résultats, les « victoires rapides » plus petites ne doivent pas être ignorées.
4. Coûts prévus vs coûts réels pour exécuter le programme
Suivez les heures ou le budget consacrés à l'exécution de votre programme. Vous pouvez également surveiller votre budget prévisionnel par rapport à vos dépenses réelles sur vos projets de test pour évaluer la valeur de votre programme de test A/B.
Si vous utilisez Convert Experiences pour votre programme de test A/B, vous avez accès à des rapports complexes (comme dans la capture d'écran ci-dessous) qui incluent vos objectifs et les performances de chaque variation de test. Ainsi, vous pouvez non seulement maximiser le retour sur investissement, mais aussi le prouver !
Conclusion
La valeur des tests A/B réside à la fois dans la recherche d'améliorations qui entraînent une augmentation des revenus ou offrent une meilleure expérience à vos clients sur votre site Web et dans l'atténuation des risques qui peuvent survenir. En utilisant les revenus et d'autres mesures, vous pouvez prouver de manière concluante le retour sur investissement de votre programme de test A/B à la C-Suite de votre entreprise.
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