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Vous savez ce qui est drôle ? Tous les guides sur les "meilleures pratiques" d'onboarding vous disent de tester vos écrans en A/B, mais personne ne parle de la dure réalité : la plupart des tests A/B sur l'onboarding rendent en fait les choses pires.
J'ai appris cela à mes dépens en travaillant avec un client B2B SaaS dont le taux de conversion était en berne. Au lieu de simplement suivre l'approche classique consistant à "tester différentes couleurs de boutons et copies", nous avons approfondi pourquoi leurs utilisateurs abandonnaient après le premier jour. Ce que nous avons découvert a tout changé concernant ma façon d'aborder l'optimisation de l'onboarding.
Voici le truc - quand tout le monde suit le même manuel de tests A/B, vous vous retrouvez avec les mêmes résultats médiocres. Mais quand vous testez les fondamentaux au lieu des cosmétiques, c'est là que les véritables gains se produisent.
Dans ce manuel, vous apprendrez :
Pourquoi la plupart des tests A/B d'onboarding échouent (et quoi tester à la place)
Mon approche contre-intuitive qui a doublé les taux d'activation
La séquence de tests spécifique qui fonctionne réellement
Comment identifier ce qui compte contre ce qui n'est que du bruit
De véritables métriques de nos expériences (y compris les échecs)
Ceci n'est pas un autre guide sur le placement des boutons. Il s'agit de repenser fondamentalement ce que les tests d'onboarding devraient accomplir. Découvrez nos stratégies d'optimisation de l'onboarding SaaS pour plus de tactiques d'activation.
Réalité de l'industrie
Ce que chaque équipe de croissance a déjà essayé
Entrez dans n'importe quelle entreprise SaaS et demandez-leur leurs tests A/B d'intégration. Vous entendrez la même histoire partout : « Nous avons testé les couleurs des boutons, les variations de texte, la longueur des formulaires et les flux de tutoriel. Nous avons obtenu quelques améliorations mineures, mais rien de révolutionnaire. »
Le bon sens traditionnel concernant les tests A/B d'intégration semble logique sur le papier :
Testez d'abord les éléments visuels - Commencez par les couleurs des boutons, le texte et les changements de mise en page
Optimisez le flux linéaire - Rendez chaque étape meilleure que la précédente
Réduisez la friction partout - Moins de champs, langage plus simple, achèvement plus rapide
Ajoutez des indicateurs de progression - Montrez aux utilisateurs combien il reste à compléter
Testez un élément à la fois - Isolez les variables pour des résultats clairs
Cette approche existe parce que c'est ce que la plupart des outils d'analyse rendent facile à mettre en œuvre. Vous pouvez rapidement lancer des tests pour les titres, les boutons et les champs de formulaires. Les plateformes de test vous guident pratiquement vers ces changements superficiels.
Mais voici où cela échoue : vous optimisez pour l'achèvement, pas pour le véritable succès. Amener quelqu'un à travers votre flux d'intégration plus rapidement ne signifie pas qu'il deviendra un utilisateur engagé. Cela signifie simplement qu'il atteindra le « moment de révélation » plus rapidement - et potentiellement rebondira plus vite aussi.
La plupart des équipes se retrouvent piégées à tester des symptômes au lieu des causes. Elles constatent des taux de désabonnement élevés et pensent immédiatement « nous devons rendre cette étape plus facile ». Mais que se passerait-il si l'étape elle-même était complètement la mauvaise approche ? C'est pourquoi la plupart des tests d'intégration produisent des gains marginaux au mieux.
Le véritable problème est que les tests A/B traditionnels traitent l'intégration comme un entonnoir de conversion alors qu'il s'agit en réalité d'un processus de qualification. Vous ne faites pas que chercher à faire passer les gens - vous essayez d'identifier et d'activer les bonnes personnes qui resteront.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque j'ai commencé à travailler avec ce client SaaS B2B, leurs métriques racontaient une histoire frustrante. Beaucoup d'inscriptions quotidiennes, des taux de complétion d'essai corrects, mais presque zéro conversion après la fin de l'essai gratuit. La plupart des utilisateurs utilisaient le produit exactement une fois - le premier jour - puis disparaissaient.
L'équipe marketing célébrait son "succès" avec les chiffres d'inscriptions, tandis que l'équipe produit se grattait la tête en se demandant pourquoi l'activation était si faible. Ça vous rappelle quelque chose ?
Mon premier instinct était de suivre le manuel classique. Nous avons commencé par les choses évidentes - des écrans d'intégration plus clairs, une meilleure rédaction de boutons, des formulaires simplifiés. L'engagement s'est légèrement amélioré, mais nous constations toujours le même problème fondamental : le trafic froid se convertissait en utilisateurs tièdes qui n'accrochaient pas.
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé que nous traitions les symptômes, pas la maladie.
Le problème central n'était pas l'expérience d'intégration elle-même - c'était qui entrait dans le processus d'intégration. Nous avions des tonnes d'utilisateurs non qualifiés qui s'inscrivaient par curiosité mais n'avaient aucune réelle intention d'adopter le produit. Ils traversaient notre intégration "sans friction", essayaient le produit une fois et partaient.
La plupart des conseils A/B recommanderaient de rendre l'inscription encore plus facile pour augmenter les taux de conversion. Mais que se passerait-il si le contraire était vrai ? Et si nous devions rendre l'intégration plus difficile pour filtrer les curieux ?
Cela m'a conduit à une hypothèse contre-intuitive : peut-être qu'une meilleure intégration signifie moins de complétions, pas plus. Peut-être que nous devions tester des mécanismes de qualification plutôt que de simples tactiques d'optimisation.
Le client était sceptique. "Vous voulez ajouter de la friction à notre processus d'inscription ? Nous avons passé des mois à optimiser cet entonnoir !" Mais les données étaient claires - un trafic à fort volume et à faible intention nuisait en réalité à nos métriques globales.
Cette expérience m'a appris que la plupart des tests A/B d'intégration échouent parce qu'ils répondent à la mauvaise question. Au lieu de "Comment faire pour que plus de personnes passent par l'intégration ?", nous devrions demander "Comment faire pour que les bonnes personnes passent par l'intégration ?"
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici le cadre de test que j'ai développé après cette réalisation. Au lieu d'optimiser les taux de finalisation, nous avons commencé à tester la profondeur de l'engagement et la qualité de la rétention.
Phase 1 : Remettez en question tout ce qui concerne votre flux actuel
Tout d'abord, j'ai cartographié chaque hypothèse dans leur intégration existante. Pourquoi demander la taille de l'entreprise à l'étape 2 ? Pourquoi montrer la visite guidée des fonctionnalités avant la sélection des cas d'utilisation ? Pourquoi ne pas exiger une carte de crédit d'avance ? La plupart de ces décisions ont été prises il y a des mois sans données pour les étayer.
Nous avons identifié trois tests fondamentaux qui auraient réellement de l'importance :
Qualification vs. Simplification - Tester l'ajout de questions de qualification vs. la suppression de friction
Gratification différée vs. Accès instantané - Tester le contenu éducatif vs. l'accès immédiat au produit
Mécanismes d'engagement vs. Sortie facile - Tester les exigences de carte de crédit vs. les essais sans engagement
Phase 2 : Les tests contre-intuitifs
Au lieu de tester les couleurs des boutons, nous avons testé les fondamentaux commerciaux :
Test 1 : Ajout de plus de questions de qualification
Contrôle : Inscription simple par e-mail + mot de passe
Variante : Ajout de questions sur le type d'entreprise, le rôle et des questions spécifiques au cas d'utilisation
Résultat : 40 % de moins de nouvelles inscriptions, mais un taux de conversion essais-payants 3 fois plus élevé. Les chiffres se sont révélés donner beaucoup plus de revenus par visiteur.
Test 2 : Exigence d'une carte de crédit à l'avance
Contrôle : Essai gratuit, demande de paiement à la fin
Variante : Collecte du moyen de paiement lors de l'inscription (pas de frais jusqu'à la fin de l'essai)
Résultat : Chute de 60 % des inscriptions d'essai, mais les utilisateurs qui se sont inscrits étaient 5 fois plus susceptibles de passer à des plans payants. Qualité plutôt que quantité.
Test 3 : Contenu éducatif forcé
Contrôle : Accès direct au produit après l'inscription
Variante : Achèvement du tutoriel de cas d'utilisation requis avant l'accès au produit
C'était le résultat le plus surprenant. Les utilisateurs qui sont passés par le contenu éducatif étaient beaucoup plus susceptibles d'atteindre leur "moment d'aha" et de devenir des utilisateurs actifs.
Phase 3 : Tester ce qui drive réellement la rétention
Une fois que nous avons identifié le bon public, nous avons ensuite optimisé l'expérience pour eux. Mais maintenant, nous testions des choses qui avaient réellement de l'importance :
Différents chemins d'intégration basés sur le cas d'utilisation (pas seulement des tests A/B de flux génériques)
Niveaux variés de prise en main vs. découverte autonome
Expériences sur le temps jusqu'à la première valeur (pour voir rapidement comment pousser vers les actions clés)
L'idée clé : nous avons arrêté de mesurer le succès par les taux de finalisation et avons commencé à suivre l'utilisation active sur 30 jours, l'adoption des fonctionnalités et la conversion d'essai à payant. Ces indicateurs racontaient une histoire complètement différente de ce à quoi ressemblait un "bon" processus d'intégration.
Qualification Première
Testez des barrières qui filtrent les utilisateurs de qualité au lieu de supprimer toute friction
Contenu éducatif
Forcer l'apprentissage avant l'accès au produit - les utilisateurs engagés convertissent mieux
Mécanismes d'engagement
La collecte de cartes de crédit à l'avance améliore considérablement la qualité de conversion.
Reformulation métrique
Suivez la rétention sur 30 jours et l'adoption des fonctionnalités plutôt que simplement les taux d'achèvement.
Les chiffres ne mentent pas, mais ils racontent des histoires différentes selon ce que vous mesurez.
Métriques de taux d'achèvement (vue traditionnelle) :
Achèvement de l'inscription : passé de 78 % à 45 %
Achèvement de l'intégration : passé de 62 % à 41 %
Temps pour compléter : passé de 3 minutes à 8 minutes
Si nous nous étions arrêtés là, cela aurait semblé un échec complet. Mais voici ce qui est arrivé aux métriques qui comptent vraiment :
Métriques de qualité et de rétention (ce qui compte vraiment) :
Conversion de l'essai au payant : passé de 12 % à 38 %
Utilisateurs actifs sur 30 jours : passé de 23 % à 67 %
Taux d'adoption des fonctionnalités : passé de 18 % à 54 %
Revenu par visiteur : augmenté de 340 %
La timeline était également intéressante. En deux semaines, nous avons vu le taux d'achèvement chuter et l'équipe est devenue nerveuse. Mais à la semaine quatre, les améliorations de rétention et de conversion étaient indéniables. Parfois, les meilleurs résultats prennent du temps.
Le résultat le plus inattendu ? Les tickets de support ont en réalité diminué. Lorsque vous obtenez des utilisateurs plus qualifiés qui comprennent ce pour quoi ils s'inscrivent, ils ont besoin de moins de soutien.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les leçons durement acquises d'une reconsidération complète de l'optimisation de l'intégration :
La qualité dépasse la quantité à chaque fois - 100 utilisateurs qualifiés qui convertissent valent plus que 1 000 curieux qui ne le font pas
La friction peut être une fonctionnalité, pas un bug - Les barrières stratégiques aident à filtrer l'intention et l'engagement
Testez les hypothèses, pas seulement les variations - Remettez en question pourquoi vous faites quelque chose avant de tester comment le faire mieux
Mesurez ce qui compte, pas ce qui est facile - Les taux de complétion sont des métriques de vanité s'ils ne conduisent pas à la rétention
L'éducation prime sur la simplification - Les utilisateurs qui comprennent votre produit restent plus longtemps que ceux qui trébuchent à travers
Vos meilleurs clients peuvent être les plus difficiles à acquérir - Ne vous optimisez pas pour le chemin de moindre résistance
Le modèle commercial impacte la stratégie d'intégration - Ce qui fonctionne pour le freemium ne fonctionne pas pour le prix premium
La plus grande erreur que je vois les équipes commettre est de traiter l'intégration comme un entonnoir de conversion alors qu'il s'agit en fait d'un processus de qualification. Vous n'essayez pas seulement de faire passer les gens - vous essayez d'identifier qui devrait passer.
Cette approche fonctionne mieux pour les SaaS B2B avec des tarifs plus élevés et des cycles de vente plus longs. Si vous dirigez une application grand public où le volume compte plus que la valeur individuelle des utilisateurs, vous aurez besoin d'une stratégie différente.
Ce que je ferais différemment : Commencez par les tests de qualification d'abord, puis optimisez l'expérience pour les utilisateurs qualifiés. Ne perdez pas de temps à peaufiner un flux d'intégration qui attire les mauvaises personnes.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS cherchant à implémenter cette approche :
Commencez par tester les questions de qualification avant d'optimiser l'expérience utilisateur
Envisagez d'exiger une carte de crédit à l'avance pour les essais - la qualité plutôt que la quantité
Suivez la rétention à 30 jours et l'adoption des fonctionnalités, pas seulement les taux d'achèvement
Testez les exigences de contenu éducatif avant l'accès au produit
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de e-commerce testant les flux d'intégration :
Testez les exigences de création de compte par rapport à l'achat en tant qu'invité pour différents segments de clients
Test A/B du contenu éducatif (guides des tailles, instructions d'entretien) par rapport aux flux d'achat simplifiés
Mesurez la valeur à vie des clients et les taux d'achat répété, pas seulement la conversion
Envisagez de tester le moment de collecte des e-mails - qualification plus tôt par rapport au post-achat