Chapitre d’ouvrage

Chapitre 3. Les méthodes de conversion

Pages 169 à 185

Citer ce chapitre


  • De Montmarin, A.
(2021). Chapitre 3. Les méthodes de conversion. Marketing digital (p. 169-185). Ellipses. https://shs.cairn.info/marketing-digital--9782340060609-page-169?lang=fr.

  • De Montmarin, Arthur.
« Chapitre 3. Les méthodes de conversion ». Marketing digital, Ellipses, 2021. p.169-185. CAIRN.INFO, shs.cairn.info/marketing-digital--9782340060609-page-169?lang=fr.

  • DE MONTMARIN, Arthur,
2021. Chapitre 3. Les méthodes de conversion. In : Marketing digital. Paris : Ellipses. Formation et Pratiques pro, p.169-185. URL : https://shs.cairn.info/marketing-digital--9782340060609-page-169?lang=fr.

Le marketing digital permet d’améliorer progressivement l’efficacité des campagnes, grâce au tracking facilité du parcours des visiteurs sur les sites internet et sur les campagnes publicitaires, mais également grâce à trois méthodes, qui, si elles ne sont pas nées avec le marketing digital, ont vu leur efficacité intensifiée et leur fonctionnement remodelé par le marketing digital : l’A/B testing, le retargeting et le lead nurturing.
Ces trois pratiques permettent d’améliorer les taux de conversion des prospects dans le temps et relève d’une pratique appelée CRO pour Conversion Rate Optimization. Le principe est que pour générer plus de clients, il n’est pas forcément nécessaire de générer plus de visiteurs sur votre site, mais d’améliorer leur taux de conversion. Bref, de gagner en efficience.L’A/B testing est une méthode permettant de comparer les performances de deux versions A et B d’une page web, d’une application mobile, un e-mail ou d’une bannière publicitaire dans le parcours d’un utilisateur (qu’il soit visiteur, prospect ou déjà client) en diffusant chaque version à un échantillon d’individus distincts puis en comparant les performances pour enfin choisir la version la plus performante.
Vous avez probablement remarqué que Google présente les résultats de recherche de son moteur sous forme de pages contenant dix résultats naturels. Ce nombre a été fixé en 1998 suite à un A/B testing. C’est la quantité idéale, selon les calculs de l’époque, de résultats pour que l’internaute ait l’impression d’avoir un choix suffisant d’une part, mais qu’à l’inverse il ne soit pas noyé…


Date de mise en ligne : 14/12/2022

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