Optimisation des taux de conversion

Relevez les défis de l'optimisation des taux de conversion.

Pour améliorer votre contribution au développement de l'entreprise, vous devez surmonter des défis courants pour augmenter les taux de conversion.

Manque de technologies de personnalisation adaptées.

Absence d'outils intégrés efficaces.

Médiocrité de la gouvernance et de la gestion des données.

Manque de maturité de l'expérience client.

Découvrez les avantages de l'optimisation des taux de conversion.

Une fois les défis associés relevés, l'optimisation des taux de conversion peut aller dans le sens des objectifs de l'entreprise.

Augmentation des profits et réduction des coûts.

En optimisant les taux de conversion, vous pouvez réduire les coûts par acquisition, améliorer les indicateurs d'interaction des audiences et générer davantage de revenus grâce aux macro-conversions.

Informations plus pertinentes sur les clients.

L'optimisation visant à améliorer les interactions peut révéler des besoins, des souhaits, des difficultés et des préférences. Pour les consommateurs, elle contribue également à réduire les points de friction sur le parcours d'achat.

Amélioration de l'expérience client.

L'optimisation vous aide à améliorer la navigation, à simplifier les interactions, à surmonter les obstacles et à comprendre votre audience.

Interactions évolutives des audiences.

Vous pouvez augmenter les interactions des utilisateurs sans ressources, canaux ou processus supplémentaires pour prendre en charge les activités marketing.

Adobe peut vous aider.

Vous pouvez combiner Adobe Target et Adobe Analytics pour optimiser l'expérience client, réduire les taux d'abandon et augmenter les taux de conversion.

L'optimisation des taux de conversion n'est qu'un aspect de la solution.

Découvrez comment Adobe aide les grandes marques à transformer leur plate-forme digitale pour créer des expériences client fluides.

« Nous testons autant que notre bande passante humaine nous permet de le faire. »

— Trisha Martinez,
responsable des opérations de marketing digital, Ford

« Nous voulions adopter une approche holistique vis-à-vis de nos clients. Pour cela, il fallait que tous nos systèmes communiquent. »

— Jerome Nicolaes,
consultant en ligne, Loyalis

Forum aux questions (FAQ) sur l'optimisation des taux de conversion.

Comment calcule-t-on le taux de conversion ?

Le nombre de conversions est divisé par le nombre de sessions uniques lorsque des conversions ont lieu à chaque visite. En cas de conversion unique des visiteurs, par exemple l'abonnement à un bulletin d'information, le nombre de conversions est divisé par le nombre d'utilisateurs uniques.

Que sont les macro-conversions et les micro-conversions ?

Une macro-conversion est le principal objectif du site. Par exemple, la réalisation d'un achat. Une micro-conversion est un objectif supplémentaire. Par exemple, cliquer sur une offre renvoyant vers une page produit. Dans le meilleur des cas, les micro-conversions entraînent une macro-conversion.

Quels éléments ou variables dois-je tester pour augmenter les taux de conversion ?

Les bonnes pratiques semblent indiquer que le test des éléments pouvant constituer des obstacles à la micro ou à la macro-conversion — tels que les images, les messages et le design — peut avoir un impact positif.

Qu'est-ce qu'un test A/B et comment augmente-t-il les taux de conversion ?

Un test A/B vous permet d'expérimenter deux versions d'une même page. En général, une variable est testée à chaque fois. Ce test permet de déterminer quelles variables entraînent une hausse des interactions.

Comment choisir les pages à optimiser ?

Les fournisseurs de services d'optimisation des taux de conversion commencent généralement par les pages qui génèrent le plus de trafic ou par celles qui sont les plus proches des actions d'achat. Une page doit enregistrer un volume de trafic suffisant pour que votre test permette de faire une évaluation.

Que se passe-t-il si un test ne donne pas de résultats clairs ?

Vous pouvez toujours tirer des informations des tests qui ne fournissent pas de résultats statistiquement significatifs. Par exemple, les variantes de votre test peuvent être trop similaires ou l'hypothèse de votre test ne pas être suffisamment convaincante.