10 secondes pour captiver les visiteurs

Les visiteurs abandonnent souvent une page web au bout de 10 à 20 secondes. Avec une page pertinente, nous ne pouvons pas retenir les visiteurs plus longtemps. En combien de temps quitteront-ils cette page ?

10 secondes pour intéresser les visiteurs

La réponse est toujours la même : Pas très longtemps.

La visite dure en moyenne moins d’une minute.

En général les internautes ne lisent que 30 % des mots d’une page. Donc, même si votre écriture est extraordinairement claire et précise, une très faible quantité de vos écrits recevra la faveur des visiteurs.

Cependant, tandis que les internautes sont toujours pressés sur le Web, le temps qu’ils consacrent à parcourir les pages varie considérablement : parfois ils rebondissent immédiatement, d’autres fois, ils s’attardent en dépassant plus d’une minute. Compte tenu de cela, la moyenne n’est pas la manière la plus judicieuse pour traduire les comportements. Les visiteurs sont des êtres humains – leurs comportements sont très variables et ne correspondent pas totalement à une règle numérique.

L’abandon des pages suit la loi de Weibull

Le chercheur Chao Liu et ses collègues de Microsoft Research avancent désormais une explication mathématique du comportement. Les scientifiques ont collecté les informations relatives à des visites sur un ensemble de 205 872 pages web pour lesquelles ils ont enregistré plus 10 000 visites. Autant dire que ces experts ont analysé énormément de données.

Résultat : le temps passé par les visiteurs sur une page web suit la règle de distribution de Weibull.

99.9 % des lecteurs de cet article se demandent alors : Qu’est-ce qu’une distribution de weibull ?

Weibull est une loi de probabilité mathématique appliquée à la durée moyenne de vie de certains composants. Cette loi modélise la probabilité qu’un composant échoue à un moment t, étant donné qu’il a correctement fonctionné jusqu’à t.

Ainsi, après le remplacement d’une pièce de rechange, la fonction de Weibull détermine le délai jusqu’à son prochain remplacement. Plus largement, elle vous permet également de faire une analyse de risque. Si vous possédez un lot de matériel, vous pouvez faire une analyse globale pour mieux gérer votre stock.

Pour analyser le comportement des visiteurs sur le web selon cette règle, la durée de vie d’un composant devient le temps de visite.

Dans leur rapport de recherche, Liu et ses collègues démontrent que le modèle de Weibull correspond étroitement aux comportements des utilisateurs observés empiriquement.

Selon des recherches antérieures, il existe deux types de distribution de Weibull.

  • Un taux de panne croissant : plus longtemps un composant est utilisé, plus il est probable qu’il tombe en panne. En d’autres termes, la courbe de risque augmente pour les grandes valeurs de t. Ainsi, quelque chose utilisée depuis une longue période touche à son point de rupture.
  • Un taux de panne décroissant : Plus un élément a été mis en service, moins il est probable qu’il tombe en panne. Ici, la courbe de risque diminue pour les grandes valeurs de t. Cela a un sens, lorsque des composants ne sont pas tous de même qualité : les composants mal fait défaillent habituellement au début, aussi quelque chose qui a été en service pendant une longue période est susceptible d’être particulièrement robuste et survit généralement plus longtemps encore.

Taux décroissant : abandon rapide ou longue visite

Les chercheurs ont découvert que 99% des pages Web ont un taux décroissant. En recherche d’interaction homme-machine, il est extrêmement rare d’obtenir une conclusion aussi claire, et Liu et ses collègues doivent être crédités d’une grande découverte.

Pourquoi un taux décroissant ? Parce que les pages Web sont en effet de qualité très variable. Les visiteurs le savent et scannent impitoyablement une page, pendant les premières secondes dans le but de la quitter le plus tôt possible. L’élimination est immédiate. Il est rare qu’ils s’attardent, mais lorsqu’ils jugent une page intéressante, ils restent plus longtemps.

Le graphique suivant montre la courbe de distribution de Weibull pour la probabilité d’abandon d’une page web, après l’analyse de toutes les données scientifiques.

Courbe de probabilité de l'abandon des pages (weibull)

 

Il est clair d’après ce graphique, que les 10 premières secondes de la visite d’une page sont un moment essentiel pour les visiteurs dans leur décision de rester ou d’abandonner. La probabilité d’abandon est très élevée au cours de ces premières secondes car les utilisateurs sont extrêmement sceptiques, pour avoir souffert auparavant des innombrables pages web mal conçues. Les gens savent que la plupart des pages sont inutiles, et ils évitent de gaspiller plus de temps que nécessaire sur les mauvaises pages.

Si la page web résiste à ces 10 secondes de jugement, les visiteurs pourront la parcourir davantage. Toutefois, ils sont encore très enclins à partir au cours des 20 secondes suivantes. C’est seulement après, quand ils restent sur une page pendant environ 30 secondes que la courbe commence à s’aplatir. Ensuite, les visiteurs continuent à abandonner, mais à un rythme beaucoup plus lent que pendant les 30 premières secondes.

Donc, si vous arrivez à convaincre les internautes de rester sur votre page plus d’une demi-minute, il y a des chances qu’ils restent beaucoup plus longtemps – souvent 2 minutes ou plus, ce qui est une éternité sur le Web.

Donc, grosso modo, on distingue deux cas :

  • les mauvaises pages, qui sont annulées en quelques secondes
  • les bonnes pages, qui pourraient atteindre quelques minutes.

«bonne» ou «mauvaise» est un jugement que chaque visiteur opère dans les premières secondes de son arrivée. Par conséquent, pour gagner quelques minutes d’attention de vos visiteurs, vous devez clairement communiquer avec un message pertinent, compréhensible en 10 secondes.

Cet article est une adaptation de la réflexion de Jakob Nielsen, suite aux résultats d’une étude menée par Microsoft Research.
Jakob Nielsen est expert en ergonomie et utilisabilité des sites web.

 

Photo sous licence Creative Commons par julianlimjl

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