Comment exécuter des tests A/B de paiement pour SaaS

Les tests A/B peuvent être utiles pour optimiser votre produit SaaS et potentiellement améliorer les conversions, mais leur efficacité peut varier en fonction de facteurs tels que le public cible et la méthodologie de test. En expérimentant différentes configurations de votre processus de paiement et de votre modèle de tarification, vous pouvez obtenir des informations sur leur efficacité relative. Ce guide décrit le processus de prise de décisions basées sur les données dans un format étape par étape.

Exprimez clairement ce que vous souhaitez accomplir avec vos efforts de test A/B. Par exemple, souhaitez-vous augmenter le taux de finalisation des achats, réduire l'abandon de panier ou améliorer la valeur moyenne des commandes ? Définir des objectifs clairs et mesurables fournit une feuille de route pour votre projet et établit une référence pour évaluer les progrès.

Déterminez vos priorités. Commencez par vous poser ces questions clés :

• Quels sont les défis les plus critiques dans mon processus de paiement ou de tarification ?
• Les utilisateurs abandonnent-ils leurs paniers à un taux élevé ?
• Est-il possible que les taux d'abandon soient liés au niveau de complexité du flux de paiement ?
• N'êtes-vous pas sûr que votre tarification actuelle soit optimisée pour un revenu maximal ?
• Quelles mesures spécifiques souhaitez-vous améliorer ?
• Souhaitez-vous augmenter le pourcentage d'utilisateurs qui terminent le processus de paiement ?
• Cherchez-vous à réduire le temps nécessaire aux utilisateurs pour effectuer le paiement ?
• Souhaitez-vous identifier le niveau de tarification qui génère la valeur client la plus élevée ?

Une fois que vous avez identifié vos défis et les améliorations souhaitées, hiérarchisez-les. Il est préférable de se concentrer sur un ou deux objectifs clés par test A/B pour éviter de diluer vos résultats. Ensuite, définissez des cibles mesurables pour chaque objectif. Par exemple, visez à « augmenter le taux de finalisation des paiements de 5 % en un mois » ou « réduire le taux d'abandon de panier de 10 % au cours du prochain trimestre ».

Il est essentiel de définir des objectifs clairs pour votre test A/B, car cela permet d'établir un cadre approprié pour évaluer les améliorations souhaitées de votre produit SaaS.

Choisir les bonnes variables à tester est essentiel pour tirer le meilleur parti de vos tests A/B. Décomposons les domaines clés sur lesquels vous pouvez vous concentrer pour le paiement, ainsi que quelques conseils pour choisir les tests les plus percutants.

Pensez à votre processus de paiement comme à un entonnoir. Vous voulez le rendre aussi fluide et sans friction que possible afin que davantage d'utilisateurs puissent effectuer un achat. Voici des options pour personnaliser le texte :

Disposition et conception : Un processus de paiement clair et intuitif peut minimiser les taux d'abandon de panier. Essayez de tester un paiement en une page contre un processus en plusieurs étapes, ou expérimentez différents emplacements pour votre bouton « Acheter maintenant » ou vos badges de confiance. Même quelque chose d'aussi simple que de changer la couleur d'un bouton pourrait faire une différence.

Champs de formulaire et collecte de données : Tenez compte de la raison d'être de chaque champ de formulaire et de son importance pour vos objectifs globaux de collecte de données. Envisagez de rendre certaines parties facultatives, d'utiliser la fonctionnalité de remplissage automatique pour améliorer l'efficacité ou d'introduire des options de connexion sociale comme voies alternatives. Simplifier l'expérience d'achat est essentiel pour encourager l'achèvement par l'utilisateur. Testez : 

• Champs obligatoires ou facultatifs (par exemple, numéro de téléphone, nom de l'entreprise)
• Nombre d'étapes dans le formulaire
• Utilisation des options de remplissage automatique ou de connexion via les réseaux sociaux

Choix de paiement : Proposer un éventail d'options de paiement peut répondre à un plus large éventail de préférences client. Pensez à ajouter :

• Carte de crédit/débit
• Portefeuilles numériques (par exemple, PayPal, Apple Pay)
• Virement bancaire,
• Disponibilité de financement ou d'options de paiement échelonné (par exemple, bon de commande)

Confiance et sécurité : Créer la confiance est important dans le processus de paiement.  Essayez d'afficher cela de différentes manières pour promouvoir la confiance des utilisateurs :

• Présentez des badges de sécurité tels que le certificat SSL ou McAfee Secure
• Recommandations, avis ou références d'utilisateurs satisfaits
• Offrez des garanties de satisfaction ou des garanties

Après avoir identifié vos variables de test, soyez créatif et créez des variantes définies pour chacune d'entre elles. Cette étape est cruciale pour valider vos hypothèses et identifier les domaines potentiels d'amélioration grâce à une analyse comparative. 

Créez deux ou plusieurs versions distinctes pour chaque variable de test. Par exemple, créez deux pages de paiement, l'une avec un processus en plusieurs étapes et l'autre avec un flux sur une seule page. Assurez-vous qu'elles sont nettement différentes pour obtenir des résultats significatifs, et réfléchissez à la manière dont chacune affectera l'expérience de l'utilisateur. Visez la clarté et la facilité d'utilisation. Utilisez vos données existantes et les commentaires des clients pour vos variantes. Un tableau comme celui-ci est suggéré pour assembler vos variantes :

Grâce aux tests A/B, diverses modifications apportées aux systèmes de paiement et de tarification peuvent être évaluées afin d'identifier les stratégies les plus efficaces.

Divisez les utilisateurs en groupes aléatoires pour une comparaison équitable. La randomisation garantit que toutes les différences observées sont dues aux variations, et non aux caractéristiques préexistantes des utilisateurs.

Pour déterminer la meilleure approche de segmentation, tenez compte de ces facteurs :

Vos objectifs : What are you trying to achieve with your A/B test? Are you looking for general insights or targeted results for specific user groups?

Votre hypothèse : Avez-vous des hypothèses sur la manière dont différents segments pourraient réagir à vos variations ?

Taille de votre échantillon : Avez-vous suffisamment d'utilisateurs dans chaque segment pour garantir des résultats statistiquement significatifs ?

Pour une segmentation efficace, suivez ces conseils :  

• Restez simple : Ne compliquez pas trop votre segmentation. Commencez par quelques attributs clés et élargissez-les si nécessaire.

• Utiliser les données : Prenez vos décisions de segmentation en fonction des données et des informations issues du comportement et des commentaires des utilisateurs.
• Tester plusieurs segments : Si vous disposez d'un échantillon suffisamment grand, envisagez de tester plusieurs segments simultanément pour recueillir des informations plus complètes.

Utilisez des outils de test A/B pour déployer vos variantes auprès de différents segments d'utilisateurs. Ces outils ont le potentiel de faciliter l'automatisation des processus et de fournir des capacités d'analyse avancées, bien que les impacts spécifiques puissent varier en fonction de la mise en œuvre individuelle et des cas d'utilisation. Des fonctionnalités de test A/B avec reporting sont disponibles auprès de certains fournisseurs, dont PayPro Global, dans le cadre de leurs packages de services.

La collecte de données est importante pour comprendre l'impact de vos variations. De manière générale, nous vous recommandons de tester pendant au moins une à deux semaines. The duration for your A/B tests dépendra de plusieurs facteurs, notamment :

• Volume de trafic : Si vous avez un trafic élevé, vous atteindrez plus rapidement une signification statistique.
• Impact attendu : Si vous prévoyez un effet mineur, vous devriez prolonger votre test.
• Saisonnalité : Tenez compte des fluctuations saisonnières de votre activité qui pourraient affecter vos résultats, comme les vacances.

Surveillez les résultats en fonction du système CRM ou de tout autre outil que vous avez choisi. Si vous êtes inscrit à PayPro Global, consultez les résultats enregistrés par vos campagnes dans le rapport de test A/B de paiement, disponible dans Rapports -> Autres -> Rapport de test A/B de paiement. Ce rapport contient des informations telles que :

• Le nombre de visiteurs enregistrés par version de page de paiement
• Le nombre de commandes finalisées via vos pages
• la taux de conversion et revenus gagnés sont positivement corrélés, ce qui suggère un lien potentiel entre les deux. 

Ces informations présentent les aspects clés des performances de votre campagne. L'aperçu chronologique des résultats des tests A/B présente les performances de vos variantes de page de paiement dans un format chronologique.

N'oubliez pas qu'une collecte de données cohérente et approfondie est essentielle pour comprendre l'impact de vos variantes et prendre des décisions éclairées basées sur des preuves empiriques. Le suivi de l'efficacité du paiement et des structures de prix grâce à l'évaluation des données est essentiel pour affiner ces éléments.

Une fois que vous avez trouvé la variante la plus performante, vous pouvez choisir de la mettre en œuvre. Tenez compte de ces résultats et intégrez les ajustements nécessaires à votre produit en fonction de votre propre discernement.

Après une collecte et une analyse minutieuses des données, clarifiez vos conclusions et traduisez-les en améliorations exploitables. Menez des enquêtes sur les variations les plus performantes pour dévoiler les facteurs contributifs et intégrez les connaissances acquises dans les itérations suivantes de votre produit SaaS.

• Déterminez la variation gagnante :

Plus important encore, identifiez si les différences entre vos variations sont statistiquement significatives. Cela garantit que les résultats ne sont pas dus au hasard. Utilisez votre outil de test A/B ou un logiciel statistique pour cette analyse.

Étudiez les performances de chaque variation en fonction de vos indicateurs clés prédéfinis (par exemple, taux d'achèvement, revenus, nombre d'utilisateurs enregistrés). Assurez-vous de distinguer la ou les options qui montrent un effet positif évident sur la réalisation de vos objectifs.

• Savoir pourquoi une variation a gagné :

Analyse qualitative : Approfondissez les données de comportement des utilisateurs (par exemple, cartes thermiques, enregistrements de session, enquêtes) pour comprendre pourquoi la variante gagnante a trouvé un écho auprès des utilisateurs. Recherchez des modèles dans la façon dont les utilisateurs ont interagi avec chaque variante et identifiez les éléments qui ont contribué à son succès.

Tenez compte du contexte : Tenez compte des facteurs externes qui peuvent avoir influencé vos résultats, tels que la saisonnalité, les campagnes marketing ou les tendances du secteur.

• Mise en œuvre des changements.

Une fois que vous avez identifié avec certitude la variation gagnante, implémentez-la comme expérience par défaut pour tous les utilisateurs ou le segment ciblé.

Si vos résultats ne sont pas concluants ou si vous souhaitez explorer d'autres améliorations, envisagez d'exécuter des tests A/B supplémentaires avec de nouvelles variantes.