Vous avez sans doute entendu maintes fois que le test A/B est la meilleure invention du marketing, n’est-ce pas ? Les grandes marques et les marketeurs avisés l’utilisent quotidiennement. Netflix expérimente avec les vignettes, Amazon ajuste ses boutons toutes les deux secondes, et même Elon Musk a réalisé quelques tests A/B originaux chez Tesla pour booster les conversions. Alors, si vous ne faites pas encore de test A/B, réveillez-vous—nous sommes en 2025 !
Mais voici un secret—si vous réalisez des tests A/B sans disposer des informations adéquates, c’est comme lancer des fléchettes les yeux bandés. Vous pouvez deviner, certes, mais pourquoi deviner quand vous disposez des heatmaps de Plerdy qui montrent exactement ce que les visiteurs font sur votre site ?
Maintenant, passons directement à l’essentiel : comment exactement les heatmaps de Plerdy orientent vos tests A/B ?
Étape 1 : Identifier le Vrai Problème grâce aux Thermique de Site Web
D’accord, vous avez cette superbe page d’atterrissage et vous pensez qu’elle est parfaite. Mais pourquoi seulement 2 % des visiteurs cliquent-ils sur votre bouton d’appel à l’action rouge étincelant ? Eh bien, avant de paniquer et de tout repenser, consultez d’abord les heatmaps.
Les heatmaps de Plerdy mettent en évidence de manière visuelle les zones où vos visiteurs cliquent le plus — et celles qu’ils ignorent. Par exemple, imaginons que votre bouton de tarification soit placé au centre de la page, mais que Plerdy indique que seulement 5 % des clics y sont effectués, tandis que 45 % des clics se dirigent vers vos liens dans le pied de page. Étrange ? Absolument.
Avec cette information, vous avez déjà une hypothèse solide pour un test A/B. Déplacez votre bouton de tarification ou créez peut-être un bouton secondaire dans le pied de page. Boom, victoire facile.
Les heatmaps de Plerdy offrent des rapports encore plus détaillés, y compris la profondeur de défilement (« Scroll Depth ») qui révèle si les visiteurs atteignent réellement votre offre principale, ou encore des rapports de macro-conversions montrant exactement quels éléments ont été cliqués avant qu’un achat ne soit effectué. Imaginez découvrir que votre bannière « démo gratuite » a généré 1200 $ de ventes rien que la semaine dernière ! Ou encore, apprendre grâce à la heatmap des revenus que 72 % de vos ventes provenaient des clics sur une zone produit spécifique. Voilà des données puissantes que vous pouvez utiliser immédiatement pour des tests A/B plus intelligents. Avant de faire des changements à l’aveuglette, faites confiance aux heatmaps détaillées de Plerdy pour identifier clairement vos véritables problèmes et opportunités.
Comment Choisir la Meilleure Idée de Test A/B en Utilisant les Heatmaps de Plerdy
Passons maintenant à la stratégie. Lorsque les heatmaps vous fournissent une multitude de données confuses, que devez-vous tester en premier ?
Règle simple : privilégiez toujours les modifications susceptibles d’affecter significativement les conversions ou l’expérience utilisateur.
Voici un exemple concret. Imaginez que votre page d’accueil attire un trafic décent, mais que les conversions sont très faibles. Vous ouvrez votre rapport de heatmap dans Plerdy et, surprise, les visiteurs ignorent votre vidéo sophistiquée pour se concentrer principalement sur des témoignages écrits.
Votre test A/B pourrait alors comparer une version de la page sans vidéo, mettant davantage en avant les citations clients. La beauté de cette approche est que vous ne choisissez pas au hasard ce que vous testez — vous choisissez en fonction de ce que vos visiteurs vous indiquent réellement par leurs clics (ou leur absence de clics).
Lorsque vous lancez votre test, l’outil gratuit de test A/B de Plerdy vous fournit des données claires et en temps réel sur ce qui fonctionne le mieux. Il suffit de créer un test simple en ajustant certains éléments — peut-être en changeant la couleur ou le texte de votre bouton d’appel à l’action. Plerdy vous aide à suivre précisément comment ces petits ajustements impactent vos objectifs, tels qu’une augmentation des clics ou des conversions supérieures. Par exemple, si le bouton « S’abonner » de la variante B augmente les inscriptions de 20 %, vous savez exactement quelle idée fonctionne le mieux. Fini les suppositions — place aux décisions basées sur les données. Combinez les heatmaps de Plerdy avec ses rapports intuitifs de test A/B et, soudainement, vous ne vous contentez plus d’espérer le succès, vous le créez étape par étape.
Tableau Récapitulatif : Comment les Heatmaps de Plerdy Facilitent les Décisions de Test A/B
Voici un tableau pratique résumant comment les heatmaps de Plerdy simplifient votre processus de test A/B :
| Ce que les Heatmaps Vous Révèlent | Ce qu’il Faut Tester en A/B |
|---|---|
| Les utilisateurs ignorent l’appel à l’action principal | Tester différents emplacements ou textes pour l’appel à l’action |
| Les visiteurs cliquent sur des zones non interactives | Tester l’ajout de liens ou de boutons dans ces zones |
| Les utilisateurs prêtent attention au texte, ignorent les images | Tester la réduction du nombre d’images et l’augmentation de textes |
| La profondeur de défilement révèle un abandon | Tester le raccourcissement ou la réorganisation des sections |
Exemples Concrets de Tests A/B Basés sur les Heatmaps de Plerdy
Assez de théorie — passons à l’action concrète. Un ami travaillant dans une startup SaaS a récemment constaté que les inscriptions à l’essai gratuit avaient chuté de 12 % du jour au lendemain. La panique s’est emparée de l’équipe.
Au lieu d’apporter des modifications aléatoires, ils ont utilisé les heatmaps de Plerdy et ont remarqué qu’après une refonte récente, les utilisateurs cliquaient principalement sur des éléments non interactifs — une série d’icônes qui semblaient cliquables mais ne l’étaient pas réellement.
Ils ont alors lancé un test A/B : la version A comportait des icônes cliquables avec des info-bulles ; la version B laissait les icônes uniquement à titre décoratif. Résultat ? Les icônes cliquables ont largement gagné — les inscriptions à l’essai ont augmenté de 18 %. La crise a été évitée, grâce à de simples insights issus des heatmaps de Plerdy.
Un autre exemple rapide : une marque de commerce électronique a utilisé les heatmaps de Plerdy et a découvert que les utilisateurs faisaient défiler 80 % de la page produit avant de quitter. Ils ont donc décidé de déplacer leur bouton « Ajouter au panier » du haut de la page vers l’endroit correspondant aux 80 % de défilement. Devinez quoi ? Leur taux de conversion a bondi de 25 %. Magie ? Non, juste de bonnes heatmaps et un test A/B basé sur le bon sens.
Erreurs Courantes à Éviter grâce aux Heatmaps de Plerdy
Si vous n’êtes toujours pas convaincu que les heatmaps sont indispensables pour les tests A/B, réfléchissez à ceci. Selon un rapport récent de HubSpot, environ 35 % des marketeurs admettent que leurs tests A/B échouent en raison d’hypothèses mal établies. En gros, ils devinent à l’aveuglette.
Les heatmaps de Plerdy vous évitent ces erreurs embarrassantes :
- Réaliser des tests uniquement basés sur des intuitions (oui, même Steve Jobs s’est trompé parfois).
- Ignorer le comportement réel des utilisateurs (allez, même Google teste sa page d’accueil).
- Apporter des changements trop importants et inutiles (pourquoi casser quelque chose qui fonctionne parfaitement ?).
La force de Plerdy réside dans sa simplicité : vous voyez littéralement ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. C’est votre meilleur atout pour choisir vos hypothèses de test A/B.
Heatmaps de Plerdy vs. Outils d’Analyse Traditionnels (Comparaison Brève)
Vous pourriez vous demander — pourquoi utiliser des heatmaps et non simplement Google Analytics ou Hotjar ? Bonne question ! Voici un rapide comparatif :
Bien sûr, Google Analytics vous indique qu’un visiteur a passé 3 minutes sur votre page. Mais qu’a-t-il exactement fait ? A-t-il survolé anxieusement votre appel à l’action ou a-t-il lu plusieurs fois votre FAQ ? Les outils d’analyse traditionnels ne vous le diront pas clairement.
Les heatmaps de Plerdy, en revanche, révèlent précisément les interactions des visiteurs : clics, défilements et survols. Vous savez exactement avec quels éléments les utilisateurs interagissent ou qu’ils ignorent, rendant ainsi vos tests A/B précis, ciblés et efficaces. Des outils comme Hotjar offrent également des heatmaps, mais Plerdy va plus loin avec des temps de chargement plus rapides et une intégration aisée dans vos funnels. De plus, Plerdy est extrêmement convivial pour les marketeurs — aucun casse-tête, juste des insights exploitables.
Conseils Pratiques pour Exploiter au Maximum les Heatmaps de Plerdy dans Vos Tests A/B
Prêt pour quelques conseils pratiques finaux ? Parfait !
- Consultez régulièrement les heatmaps : Un rapide coup d’œil quotidien peut révéler des problèmes émergents dès le départ.
- Comparez avant et après : Lancez des heatmaps avant et après vos changements — cela rend les résultats limpides.
- Segmentez votre audience : Plerdy vous permet de segmenter les heatmaps par source de trafic ou type d’appareil — peut-être que les utilisateurs mobiles se comportent différemment des utilisateurs desktop.
- Ne vous fiez pas aveuglément aux heatmaps : Les heatmaps vous guident, mais combinez-les avec d’autres indicateurs pour obtenir les meilleurs résultats.
Les heatmaps sont puissants, mais ils ne représentent qu’une pièce du puzzle. Associez-les aux relecture de sessions ou au suivi des événements via Plerdy pour obtenir une vision complète des clics de vos visiteurs.
En Conclusion
Voici la vérité — sans heatmaps, vos tests A/B pourraient fonctionner par hasard. Mais en les associant aux insights actionnables de Plerdy, vos chances de succès augmentent considérablement. Vous gagnerez du temps, cesserez de deviner à l’aveuglette et, surtout, réaliserez davantage de ventes. (Qui ne le souhaite pas ?)
Alors, ne perdez plus une minute : lancez Plerdy, consultez ces heatmaps et commencez à tester intelligemment dès aujourd’hui. Vos utilisateurs — et vos conversions — vous en seront reconnaissants.