Qu'est-ce qu'un trafic suffisamment important ?

Je m’adresse à ceux qui ont déjà l’expérience de plusieurs start-up, peut être @cebri ou @Camille : à partir de quelle quantité de trafic (par jour, semaine ou mois) sur son site web une startup peut elle commencer à avoir des retours intéressants ?

J’entends par là un taux de conversion significatif statistiquement parlant, ou bien pouvoir commencer l’AB testing.

Je prends 2 exemples extrêmes : une startup a 10 visites dans le mois, et par miracle 1 inscrit. Cela ne veut pas dire 10% des gens qui visitent s’inscrive, car pas assez de trafic. Pas de quoi faire de l’AB testing non plus. Autre exemple : une autre startup a 10 000 visites/jour. Là bien évidemment avoir un tel trafic est génial, mais assez irréaliste pour la startup lambda (très difficile à atteindre).

Quel est à votre avis le minimum vital ?

Hello,

C’est une question un peu complexe, car tout dépend du secteur, du type de vente, du prix, qualité du trafic, de la récurrence du trafic etc… Pour moi, c’est au cas par cas.

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Je suis également d’accord avec @Camille, c’est très délicat suivant le secteur et le produit proposé.

Mais dans tous les cas, on peut dire qu’en dessous de 250 visiteurs naturels par jours il est impossible de faire quoique ce soit (calculer un tx de conv comparable dans le temps, faire de l’AB testing à moyen terme, …).

Par visiteurs naturel j’entends des visiteurs issus des moteurs de recherches, issus également de publicité dans les moteurs de recherche mais sur des requêtes précises, ou issus de liens anciens.
Liens anciens, car je ne considères pas les visiteurs comme naturels si ils proviennent d’une nouvelle source de trafic comme un nouvel article sur un blog à succès, ou des nouvelles publications sur des sites comme ProductHunt ou BetaList. Les visiteurs issus de ces sources seront à considérer comme naturel au bout de quelques jours seulement.

Les visiteurs naturels sont les visiteurs ayant un intérêt pour le produit proposé et non pour la nouveauté ou la curiosité.

Salut David,
Plus que le secteur d’activité, ca dépend de la dispersion des comportements. En gros, est-ce qu’ils agissent tous de la même manière. Plus ils agissent de manière similaire, moins il te faudra de données pour valider une version (AB test), une stat (conversion), etc. (si ca t’interesse, creuse les notions de khi-deux, déviation standard et variance)

Mais bon…pour être plus terre à terre, si tu as moins de 1000 visiteurs / semaine, il est fort probable que ca ne soit pas significatif. Je te recommande l’outils d’optimizely pour te faire une idée (c’est une estimation ok, pas la vérité absolue :wink: ): https://www.optimizely.com/resources/sample-size-calculator/

Brice

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Personnellement, je me specialise dans l’acquisition d’utilisateurs sur mobile et je considere que chaque strategie de targeting ou partenaire ou creative etc … doit recevoir au moins 1,500 visiteurs afin de donner des chiffres qui soient pertinents de maniere statistique.

J’utilise cette methode depuis plus de trois ans et cela fonctionne tres bien. Apres, comme l’ont dit certains il faut comparer ce qui est comparer et comparer deux creatives avec 1,500 clics par exemple et pas une creative avec 1,500 clics et un partneaire avec 1,500 clics.

Je ne suis pas d’accord avec leur raisonnement… Même s’il est juste!
La réalité, enfin ma réalité, c’est qu’en tant que media buyer/affilate maketer ou growth hacker (appelons-les comme vous voulez c’est pareil), ton but est d’obtenir un ROI le + rapidement possible.

Or la significiance n’apparait qu’avec des gros volumes, pour moi c’est comme si tu refaisais du SEO (ou gaspille beaucoup de thune) en attendant d’être au top.

Tu peux croiser les data et voir comme elles s’alignent. Si elles commencent à s’aligner et qu’elles le restent c’est que ca devient significatif selon moi. Deux exemples concrets:

Titre A
Titre B
Titre C
Description A
Description B
Description C
CTA A
CTA B
CTA C

Ces éléments vont te générer 27 versions.
Dont 3 qui utiliseront TITRE A.
Dont 3 qui utiliseront TITRE B.
Dont 3 qui utiliseront TITRE C.

En croisant les informations et avec peu de clic tu peux rapidement obtenir une tendance de quel TITRE clique le mieux, même avec 100 clics.

Et concernant l’alignement de data, j’ajoute souvent un parametre de test qui n’influe pas sur l’objectif comme:
url 1
url 2

Nous sommes d’accord que cet élément n’est pas visible, donc il n’influe pas sur le CTR.
Pourtant il va falloir un certain nombre de clic pour obtenir un ration 50-50 sur ces deux urls (rappelez-vous nous avions 27 annonces x 2 urls soit pubs).

Dès que les CTR s’alignent sur les deux urls je sais que les data commencent à s’aligner et j’utilise ce paramètre pour valider mon bon sens quant à la disqualification des versions perdantes.

Nous serons d’accord que cela ne vaut pas la méthode scientifique et algorithmique qui elle paie sur le long temps, mais je rappelle ce détail important. Votre but c’est de faire du cash le + rapidement possible. (Et non avoir la pub la moins chère.)

En termes d’approche du coup tu preferes faire tourner toutes les (27) versions d’un coup avec moins de volume plutot que de faire le travail par etape en testant d’abord les titres, ensuite les descriptions, ensuite les CTAs etc …?

Oui je fais tout tourner à la fois.
Cette méthode à un nom mais je ne me rappelle plus lequel… :frowning:

Je viens de retrouver, c’est la méthode taguchi qui est d’ailleurs TRES CRITIQUEE!

Pourtant, quand j’ai voulu la débunker en laissant tourner les pub sans optimisations de sorte à avoir le même reach sur chacune d’entre elles et bien… Suspense…

J’ai eut les mêmes versions gagnantes que si j’avais suivi ma méthode habituelle (la tagushi).

Ca me rappelle l’époque du spinning ou tout le monde se plantait pour générer les meilleurs spun et faisait fausse route en utilisant des algorithmes de détection de similarité…

Alors qu’en fait il fallait faire tout le contraire! Utiliser un algorithme de différence.
Les suiveurs me traiteront sûrement de fou, mais après avoir spent plus de 2M en utilisant cette méthode je suis toujours convaincu de son résultat. :slight_smile:

Cool c’est interessant comme approche. Personnellement j’ai toujours tout fait etape par etape.

Apres les inconvenients de cette methode sont le faible volume de clics/impressions/conversions par version (Dont on a deja parle) et le temps de creation/setup.

En t’ayant suivi un peu toutefois je suis pret a parier pas mal que tu ne le fais pas et que tu as un outil qui te cree toutes les variations possibles a la base d’une certaine liste d’assets que tu lui donnes.

A tester donc :slight_smile:

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