Quelle organisation à but non lucratif ne souhaite pas offrir à ses donateurs l'expérience de don la plus solide, la plus efficace et la plus axée sur les résultats ? Une façon d'être sûr que le vôtre fonctionne de manière optimale est de vous pencher sur de nouvelles idées de tests A/B .
Les tests A/B sont une stratégie fiable pour les organisations à but non lucratif, mais leur mise en œuvre nécessite du temps et des ressources. Nous sommes là pour expliquer exactement ce qui entre dans le processus de test A/B afin d'aider votre équipe à se préparer et à budgétiser en conséquence.
L'impact des tests A/B sur votre expérience de don
Pratique courante pour éclairer l’expérience utilisateur, les tests A/B identifient les domaines à améliorer. Chez Classy, nous effectuons souvent ces tests pour éclairer l'innovation de nos produits et aider notre communauté à but non lucratif à optimiser les expériences de don.
Quand une organisation à but non lucratif peut-elle effectuer un test A/B ?
Les organisations à but non lucratif peuvent effectuer un test A/B pour :
- Identifiez les opportunités d'optimisation sur les sites Web ou les formulaires de dons (comme les couleurs, les boutons, les polices, la marque, les champs de formulaire, etc.).
- Évaluez le taux de conversion des formulaires de don intégrés par rapport aux formulaires de don standards .
- Mieux comprendre les données démographiques et les comportements des donateurs.
- Augmentez les objectifs spécifiques de la campagne (comme les revenus de dons récurrents ).
- Réduisez les frictions dans le processus de paiement (comme la suppression d’exigences particulières en matière d’informations de contact).
- Évaluez le contenu de la campagne et les éléments créatifs pour découvrir ceux qui trouvent le plus d’intérêt auprès des donateurs.
Autres méthodes de test
Parfois, un test A/B n’est pas la meilleure solution, surtout lorsque vous souhaitez contrôler des variables comme la saisonnalité. Un bon exemple de ceci est l'un des tests que nous avons effectués chez Classy sur nos formulaires de don intégrés.
Un formulaire de don intégré est une expérience simplifiée généralement déployée comme principale option de don sur un site Web. Les visiteurs peuvent accéder au formulaire via un appel à l'action (CTA) « Faire un don » dans l'en-tête du site de l'organisation à but non lucratif ou via le CTA principal dans le corps du site de l'organisation à but non lucratif.
Récemment, nous avons testé ce cas d'utilisation pour déterminer comment le trafic provenant des sites Web de plus de 500 organisations fluctue sur neuf mois lors de l'utilisation d'un formulaire intégré par rapport à un formulaire de don standard. Nous avons examiné plus de 500 000 sessions uniques et comparé les performances de conversion à un don standard de la même période de l'année précédente.
Voici un aperçu des résultats :
- L'augmentation médiane des conversions était de trois points avec les expériences de don intégrées, qui est passée à 4,3 points sur mobile.
- Le revenu par visiteur était 29 % plus élevé sur les expériences de don intégrées.
Nos recherches à l'échelle du secteur et spécifiques à l'organisation aident les organisations à but non lucratif à prendre des décisions éclairées concernant les expériences de don. Ensuite, lorsqu'il est approprié d'effectuer des tests A/B, nous en faisons également beaucoup pour offrir un aperçu de ce qui résonne aujourd'hui auprès des donateurs dans le domaine.
7 choses à savoir avant de tester A/B votre campagne
Les tests A/B peuvent sembler un processus intimidant avec plusieurs nuances. C'est pourquoi nous avons décrit quelques étapes pour guider vos décisions et tracer la meilleure voie à suivre.
1. Obtenez de la clarté sur les chiffres pour vous préparer au succès
Un objectif et une hypothèse clairement définis pour le test que vous souhaitez effectuer sont le point de départ. Il existe plusieurs mesures et indicateurs de performance clés (KPI) différents qu'un test A/B peut prendre en charge.
Déterminez votre principale priorité, qu'il s'agisse d'augmenter le taux de conversion, les revenus totaux, les revenus par visiteur ou toute autre mesure spécifique qui augmentera les revenus de votre organisation à but non lucratif. Chez Classy, nous surveillons tous ces KPI et bien plus encore. Nous nous concentrons souvent sur l'augmentation des revenus que chaque visiteur génère dans un formulaire de don, qui est une mesure holistique qui prend en compte le taux de conversion et le montant du don.
Une fois que vous avez clairement défini vos objectifs et la mesure du succès, identifiez votre niveau de signification statistique pour fonder vos décisions.
N'oubliez pas que les tests peuvent présenter des difficultés et que vous devrez peut-être les tester plusieurs fois pour vous assurer que vous pouvez vous fier aux résultats. Notre équipe recommande d'atteindre une signification statistique de 95 % avant de passer aux étapes suivantes afin de garantir que les résultats sont aussi précis et représentatifs que possible.
2. Testez d'abord des variables spécifiques
Les variables que vous testez sont importantes et vous souhaitez éviter de tester trop de variables simultanément. Par exemple, si vous testez la conception d'une expérience de don, l'ajout de nouvelles polices et d'espacements peut fausser vos résultats et rendre plus difficile la détermination de ce qui motive réellement l'augmentation ou la diminution des performances.
La seule chose qui devrait changer entre les expériences que vous testez est la variable de test. Cela signifie conserver des éléments tels que le logo, le titre, la copie, la police et l'espacement identiques si vous souhaitez voir l'impact d'une seule modification du design. Sur cette note, vous souhaitez empêcher l’exécution d’autres tests A/B sur votre site Web qui pourraient interférer avec les résultats de vos tests.
3. Tenez compte de la taille de l'échantillon
La taille de l'échantillon de votre audience doit être suffisamment grande pour atteindre une signification statistique afin d'obtenir des résultats fiables. Après tout, un test sur 15 personnes ne représente pas une base de donateurs potentiels de plusieurs milliers. Un groupe plus étendu représentant divers schémas de pensée et scénarios réduira la probabilité de caractère aléatoire et augmentera vos chances d’exactitude.
De plus, plus un site reçoit de sessions, plus le test A/B peut obtenir rapidement des résultats statistiquement significatifs et des informations fiables. Cela signifie viser autant de représentation que possible de la part de votre audience de test dans n'importe quel scénario. Cela peut prendre un certain temps, mais plus c'est gros, mieux c'est.
Une règle générale est la suivante : pour un test hautement fiable, vous avez besoin d'un minimum de 30 000 visiteurs et de 3 000 conversions par variante. Si vous suivez ces directives, vous obtiendrez généralement suffisamment de trafic et de conversions pour obtenir des résultats statistiquement significatifs avec un niveau de confiance élevé. 1
4. Produisez des résultats plus précis dans des conditions réelles
Les tests A/B doivent recréer les modèles et conditions de trafic typiques de votre site Web à but non lucratif. Pensez au trafic que votre site Web à but non lucratif reçoit généralement sur une semaine et utilisez ce chiffre pour déterminer combien de temps vous aurez besoin pour exécuter un test pour atteindre une signification statistique.
Un minimum de deux semaines constitue une base générale pour tenir compte des fluctuations naturelles. Si vous ne constatez pas d'augmentation du trafic quotidiennement, le test peut nécessiter plus de temps pour garantir que vous capturez tout avec précision.
5. Investissez dans un programme de tests fiable
Plusieurs programmes peuvent vous aider avec les tests A/B. L'outil le plus populaire, Google Optimize, est gratuit mais prendra fin le 30 septembre 2023. À sa place, les organisations à but non lucratif peuvent envisager un abonnement payant à un autre outil comme Optimizely ou Vanguard FTSE Emerging Markets ETF.
Ces outils offrent des fonctionnalités complètes pour vous aider à lancer, surveiller et analyser votre test. Cependant, il est impératif de noter qu'un certain nombre de ressources, une surveillance rigoureuse et des analyses approfondies sont généralement nécessaires pour exploiter pleinement le potentiel des outils de test A/B.
Classy facilite la duplication d'un site Web de dons actuel et apporte de petites modifications sans aucun travail de codage back-end. Vous pouvez ensuite tester A/B chaque URL de campagne par rapport aux autres sur votre plateforme de test. Nous vous recommandons de répartir le trafic à 50/50.
6. Testez les tendances des données à long terme pour obtenir une image complète
Votre test A/B peut fournir des informations sur un changement spécifique à un moment donné. Cela signifie que vous devrez peut-être exécuter une série de tests pour observer les tendances au fil du temps, à mesure que vous commencerez à réfléchir à la vue d'ensemble de vos données.
La feuille de route des produits et le chemin de l'innovation de Classy se concentrent sur les enseignements de plusieurs expériences de dons au cours de différentes saisons. Nous effectuons nos tests A/B de cette manière pour les organisations à but non lucratif afin d'avoir une vue d'ensemble et d'utiliser nos résultats en toute confiance pour éclairer la prise de décision.
7. Considérez l'impact de chaque test sur vos résultats
Vous comprenez maintenant tout ce qui est nécessaire à un seul test A/B. Naturellement, vous souhaitez obtenir un retour sur votre investissement en termes de coûts et de temps, alors réfléchissez à l'impact que ces expériences pourraient avoir sur vos résultats.
Investir dans une plateforme de collecte de fonds qui effectue des tests en coulisses pour garantir qu'elle offre les meilleurs outils et expériences de campagne du secteur pourrait épargner à votre personnel (et à votre équipe financière) un travail ou des difficultés supplémentaires. Chez Classy, nous savons que ces informations sont précieuses, c'est pourquoi nous nous en occupons pour vous.
Lorsque nous avons testé les formulaires de don intégrés par rapport aux formulaires de don standard sur Classy, nous avons constaté que les organisations à but non lucratif convertissent les donateurs à un taux 2 fois supérieur à la norme du secteur .Ceci est un exemple des informations qui animent notre plateforme et éclairent les recommandations et les conseils de coaching dont les clients Classy peuvent bénéficier lorsqu'ils élaborent leurs stratégies de collecte de fonds.
Lorsque nous avons constaté l'impact des formulaires de don intégrés lors de nos tests, les résultats de conversion ont incité de nombreuses organisations à but non lucratif à s'inscrire pour en ressentir l'impact.
Par exemple:
- Many Hopes a constaté une amélioration de 56 % des dons d'une année sur l'autre.
- V Foundation a augmenté la conversion de 13 points.
- Feeding San Diego a enregistré un taux de conversion de 44 %.
Trouvez une plateforme de collecte de fonds à laquelle vous pouvez faire confiance
Un test A/B est un outil précieux permettant à votre organisation à but non lucratif de prendre des décisions en toute confiance. Cependant, il s'agit également d'un processus coûteux et long qui peut entraîner un travail supplémentaire ou des difficultés lorsque l'on le fait seul. C'est là qu'intervient Classy.
Chez Classy, nous nous engageons à tester nos produits avant et après leur mise à disposition pour les clients afin de garantir que chaque produit répond aux demandes du secteur de la manière la plus efficace et la plus efficiente. De plus, nous visons à fournir à chaque organisation à but non lucratif utilisant Classy la certitude que chaque produit de notre suite de collecte de fonds est soumis à des tests rigoureux dans toute la mesure du possible, puis modifié en fonction des résultats pour satisfaire les attentes des donateurs et des organisations à but non lucratif.
Notre voyage avec Classy a été tout simplement transformateur. Cela nous a permis d'intensifier nos efforts de collecte de fonds, de nouer des liens avec les donateurs à un niveau plus personnel et d'atteindre nos objectifs plus efficacement.
Nous sommes impatients de continuer à expérimenter les tests A/B sur notre plateforme à mesure que nous obtiendrons un meilleur aperçu de ce qui suscite l'intérêt des donateurs d'aujourd'hui et de ce qui les pousse à agir pour soutenir des missions incroyables comme la vôtre.
Rédactrice : Ayanna Julien
Source de l'article
- « Comment calculer correctement la taille de l'échantillon dans les tests A/B », Devinez le test, dernière modification en décembre 2021, https://guessthetest.com/calculating-sample-size-in-ab-testing-everything-you-need-to -savoir .
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