Décryptage des plateformes d’optimisation de l’expérience : comment hiérarchiser les expérimentations

Repenser l’expérience client digitale

Offrir une expérience d’achat en ligne irréprochable est aujourd’hui un facteur clé de succès, et c’est précisément ce que les plateformes d’optimisation de l’expérience permettent d’accomplir.

Alors que 86 % des consommateurs sont prêts à payer davantage pour bénéficier d’une meilleure expérience client, proposer une expérience digitale fluide, accessible et optimisée pour la conversion est devenu un véritable avantage concurrentiel.

Aujourd’hui, les entreprises ne se différencient plus uniquement par leurs produits ou leurs prix, mais aussi par la qualité de l’expérience digitale qu’elles offrent. Dans ce contexte, optimiser son site internet n’a jamais été aussi important.

Pour de nombreuses marques, il peut être difficile de savoir par où commencer pour améliorer l’expérience d’achat en ligne. La réponse réside souvent dans les plateformes d’optimisation de l’expérience, qui permettent de créer, tester et personnaliser les expériences utilisateur à grande échelle.

Dans cet article, nous verrons ce qu’est une plateforme d’optimisation de l’expérience, présenterons un framework stratégique essentiel et expliquerons comment prioriser efficacement les expérimentations pour maximiser leur impact.

Qu’est-ce qu’une plateforme d’optimisation de l’expérience ?

Une plateforme d’optimisation de l’expérience est une solution qui aide les entreprises à analyser, tester et personnaliser les interactions digitales avec leurs clients sur les sites web, les applications et les différents points de contact numériques.

En combinant les insights issus des données, de l’expérimentation (comme l’A/B testing) et de la personnalisation par IA, les plateformes d’optimisation de l’expérience permettent d’améliorer en continu l’expérience client et de mieux répondre aux attentes des utilisateurs.

Cela peut conduire à une meilleure fidélisation des audiences, des taux de conversion plus élevés et des conditions favorables à une croissance durable.

Les cartes ci-dessous illustrent les principales caractéristiques des plateformes d’optimisation de l’expérience :

Pourquoi utiliser une plateforme d’optimisation de l’expérience ?

Une plateforme d’optimisation de l’expérience met à disposition une suite d’outils complète et intégrée qui permet aux entreprises de développer plus facilement leur activité et leurs revenus. Véritable solution tout-en-un, elle centralise l’A/B testing, la personnalisation des parcours utilisateurs et le déploiement sécurisé de nouvelles fonctionnalités.

Parmi les principaux avantages des plateformes d’optimisation de l’expérience :

• Des décisions fondées sur les données : Les données issues des expérimentations menées via une plateforme d’optimisation permettent de centraliser les enseignements tirés des tests et de prendre des décisions plus éclairées.
• Une fidélisation renforcée : Les plateformes d’optimisation permettent de créer des expériences plus pertinentes et personnalisées, encourageant ainsi les utilisateurs à revenir plus régulièrement.
• Un meilleur retour sur investissement : Les enseignements issus des expérimentations aident les marques à concentrer leurs efforts sur les optimisations ayant un impact direct sur leurs indicateurs de performance clés.
• Une augmentation du panier moyen : En personnalisant les parcours utilisateurs et en optimisant l’expérience proposée, les plateformes d’optimisation peuvent contribuer à augmenter la valeur du panier moyen.

Quelle est la principale différence entre une plateforme d’optimisation de l’expérience et une solution spécialisée ?

La principale différence entre une plateforme d’optimisation de l’expérience et une solution spécialisée réside dans leur approche. Les plateformes d’optimisation offrent un environnement complet dédié à l’expérimentation et à l’optimisation de l’expérience, tandis que les solutions spécialisées sont conçues pour répondre à un besoin unique et précis.

Les encarts ci-dessous mettent en évidence les principales différences entre ces deux approches :

Les 3D des plateformes d’optimisation de l’expérience : Décision, Déploiement, Développement

L’un des principaux avantages des plateformes d’optimisation de l’expérience réside dans leur capacité à aider les marques à mettre en œuvre les « 3D ».

Composées de Décision, Déploiement et Développement, les « 3D » permettent de structurer et d’organiser les efforts d’optimisation.

Décision : orienter sa stratégie grâce à l’A/B testing

Le premier pilier des 3D, « décision », consiste à valider des idées grâce à une approche fondée sur l’expérimentation. En d’autres termes, il représente le moteur de l’optimisation en permettant aux entreprises de tester leurs hypothèses avant de prendre des décisions.

Les principaux leviers associés à « décision » sont :

• L’A/B testing
• Le multivariate testing
• Le split testing

L’un des principaux bénéfices de cette approche est la réduction des risques. Les marques peuvent rapidement tirer des enseignements du comportement des utilisateurs et construire leurs stratégies sur des résultats éprouvés.

Exemple : un acteur du retail teste deux versions différentes de sa page produit et identifie, grâce à l’A/B testing, la variante qui génère le plus d’ajouts au panier.

Déploiement : créer des expériences personnalisées grâce à la personnalisation

Le deuxième pilier des 3D, « déploiement », consiste à mettre en œuvre des plans d’action et des expériences personnalisées afin de mieux répondre aux objectifs de l’entreprise.

C’est ici que la personnalisation par l’IA entre en jeu. Des solutions telles qu’EmotionsAI permettent notamment de segmenter les audiences afin de proposer des contenus et des expériences plus pertinents en fonction du comportement des utilisateurs, de leur localisation ou encore de leur activité en temps réel.

Ainsi, « déploiement » contribue à augmenter l’engagement, les taux de conversion et le panier moyen en présentant le bon message à la bonne personne au bon moment.

Exemple : un site de voyage affiche en temps réel des offres promotionnelles sur des hôtels de dernière minute aux visiteurs dont le comportement de navigation révèle une intention de quitter le site, ce qui entraîne une hausse des réservations.

Développement : innover en toute sécurité grâce au feature management

Le dernier pilier des 3D, « développement », repose sur la mise en place d’une culture d’expérimentation et l’utilisation du feature management afin de réduire les risques liés au déploiement de nouvelles fonctionnalités.

Pour cela, les entreprises peuvent s’appuyer sur différentes pratiques telles que les feature flags, les déploiements progressifs ou des retours en arrière conditionnés par les KPI. À cette étape, les équipes produit et techniques peuvent innover plus rapidement, tester de nouvelles fonctionnalités auprès de segments d’utilisateurs spécifiques et limiter les impacts négatifs potentiels sur l’expérience utilisateur globale.

Exemple : une entreprise SaaS déploie une nouvelle fonctionnalité de dashboard auprès de seulement 10 % de ses utilisateurs afin d’en observer les premiers résultats. Après avoir analysé l’adoption de la fonctionnalité et vérifié les indicateurs de performance, elle peut ensuite la déployer en toute confiance auprès du reste de sa base d’utilisateurs.

Comment prioriser les expérimentations : des idées à l’impact

Face à la diversité des approches d’expérimentation et de test, de nombreuses marques se heurtent à un même défi : déterminer quelles idées tester en priorité.

S’il est vrai que les programmes d’optimisation les plus matures génèrent généralement davantage d’idées qu’il n’est possible d’en tester, savoir quand et où concentrer ses efforts est tout aussi important. Autrement dit, les marques ont souvent plus de difficultés à déterminer quels tests lancer en premier qu’à trouver de nouvelles idées d’expérimentation. Le véritable enjeu consiste donc à identifier quelles idées méritent d’être explorées en priorité.

Pour répondre à ce défi, il existe des frameworks de priorisation qui permettent de classer les idées de manière structurée et objective. Grâce à eux, les entreprises peuvent dépasser les décisions fondées sur l’intuition et s’appuyer davantage sur les données pour orienter leurs choix.

Voici deux frameworks de priorisation couramment utilisés avec les plateformes d’optimisation de l’expérience.

Le framework PIE

PIE (de Potential, Importance, Ease) est une méthode simple et structurée permettant de prioriser les expérimentations.

Voici la signification de chaque lettre de PIE :

• Potential (ou potentiel) : Quel niveau d’amélioration cette expérimentation est-elle susceptible de générer ?
• Importance : Quelle est la valeur du trafic sur les pages concernées par le test ? S’agit-il de pages à fort trafic ou à fort impact business ?
• Ease (ou facilité) : Dans quelle mesure le test est-il simple à mettre en œuvre, aussi bien d’un point de vue technique qu’opérationnel ?

Comment fonctionne le framework PIE ?

Le framework PIE consiste à attribuer une note à chaque idée de test ou variation selon chacun de ces trois critères, généralement sur une échelle de 1 à 10. Les expérimentations obtenant le score global le plus élevé sont généralement celles qui sont priorisées et lancées en premier.

Le framework ICE

ICE (de Impact, Confidence, Ease) est une autre méthode simple et structurée qui aide les équipes à déterminer l’ordre de priorité de leurs différentes initiatives d’expérimentation.

Voici la signification de chaque lettre de ICE :

• Impact : Si cette expérimentation est concluante, quel sera son impact sur les indicateurs clés de performance ?
• Confidence (ou confiance) : Quel est votre niveau de confiance quant aux chances de succès de cette expérimentation ? Cette évaluation peut s’appuyer sur les données disponibles, les recherches utilisateurs, les enseignements tirés de tests précédents ou d’autres sources pertinentes.
• Ease (ou facilité) : Dans quelle mesure cette expérimentation est-elle simple à lancer et à mettre en œuvre ?

Comment fonctionne le framework ICE ?

Le framework ICE consiste à attribuer une note à chaque expérimentation sur une échelle de 1 à 10 selon les trois critères du modèle : son impact potentiel, le niveau de confiance dans ses chances de succès et sa facilité de mise en œuvre. Les scores obtenus sont ensuite combinés afin d’établir un score global, permettant d’identifier les expérimentations à prioriser et celles qui devraient être lancées en premier.

Bonnes pratiques pour une mise en œuvre réussie

Quel que soit le framework de priorisation utilisé avec votre plateforme d’optimisation de l’expérience, l’adoption de bonnes pratiques en matière d’expérimentation est essentielle pour maximiser les résultats.

Voici quelques-unes des pratiques les plus efficaces :

• Créer un backlog centralisé : Veillez à regrouper toutes vos idées de tests et d’optimisation dans un backlog unique.
• Évaluer les idées collectivement : Impliquez les parties prenantes de différents départements (marketing, produit, UX et développement) afin de bénéficier de perspectives variées.
• Aligner les expérimentations sur les objectifs de l’entreprise : Assurez-vous que les expérimentations les plus prioritaires contribuent directement aux objectifs stratégiques de l’entreprise, qu’il s’agisse d’OKR, de KPI ou d’autres indicateurs clés.

Construire une culture de l’expérimentation

Au-delà des outils et des frameworks, l’un des principaux avantages des plateformes d’optimisation de l’expérience ne réside pas uniquement dans leur capacité à faciliter les tests. Elles contribuent également à faire évoluer la manière dont les entreprises perçoivent l’expérimentation, en faisant de celle-ci un levier durable de croissance et d’amélioration continue.

Parmi les principes culturels que les plateformes d’optimisation favorisent généralement, on retrouve :

• Considérer les tests non concluants comme des opportunités d’apprentissage : Les plateformes d’optimisation de l’expérience contribuent à instaurer une culture dans laquelle chaque résultat, qu’il soit positif ou non, constitue une source précieuse d’enseignements.
• Encourager la contribution de tous : Les plateformes d’optimisation de l’expérience permettent à chacun au sein de l’entreprise d’alimenter le backlog d’expérimentation.
• Partager largement les résultats : Les plateformes d’optimisation de l’expérience facilitent la diffusion des résultats et des enseignements tirés des expérimentations à travers l’ensemble de l’organisation. Cette visibilité contribue à renforcer l’adhésion des équipes, à créer une dynamique positive autour du produit et à démontrer la valeur des initiatives d’expérimentation.

Conclusion : sur la voie de la maturité en optimisation

Les plateformes d’optimisation de l’expérience permettent avant tout de renforcer la valeur stratégique de vos initiatives grâce au framework des 3D ainsi qu’à une approche structurée de la priorisation des expérimentations.

L’optimisation n’est pas une démarche ponctuelle qui s’arrête une fois un test mis en ligne. C’est un processus continu, fondé sur l’apprentissage, l’expérimentation et l’amélioration permanente. En vous appuyant sur une plateforme d’optimisation de l’expérience, vous pouvez instaurer une culture où l’envie de tester et d’évoluer guide chaque décision et chaque interaction avec vos clients.

Prendre le temps d’évaluer votre approche actuelle de l’optimisation et identifier ne serait-ce qu’un axe d’amélioration, qu’il s’agisse d’adopter un framework de priorisation ou simplement de mettre en place un backlog d’expérimentation, peut être le point de départ de progrès concrets et durables.

Êtes-vous prêt à donner vie à votre prochaine idée ambitieuse ?

FAQ

Vous avez encore des questions sur les plateformes d’optimisation de l’expérience ? Voici les réponses.

Pourquoi est-il important d’utiliser une plateforme d’optimisation de l’expérience ?

Les plateformes d’optimisation de l’expérience aident les entreprises à améliorer en continu leurs expériences digitales grâce à l’expérimentation fondée sur les données, à la personnalisation et à d’autres leviers d’optimisation. Elles peuvent ainsi contribuer à augmenter les conversions, améliorer la satisfaction client, faciliter la prise de décision et renforcer la fidélité à long terme.

Quels sont les outils les plus importants à rechercher lors du choix d’une plateforme d’optimisation de l’expérience ?

Parmi les fonctionnalités essentielles à rechercher lors du choix d’une plateforme d’optimisation de l’expérience, on retrouve notamment l’A/B testing, les moteurs de personnalisation, l’analyse comportementale et l’intégration des données clients. Par ailleurs, les recommandations IA et l’orchestration des parcours clients jouent un rôle de plus en plus important pour automatiser et faire évoluer les stratégies d’optimisation à grande échelle.

Les plateforme d’optimisation de l’expérience sont-elles plus efficaces que les solutions spécialisées ?

Dans la plupart des cas, les plateforme d’optimisation de l’expérience constituent le meilleur choix pour les entreprises qui recherchent une approche unifiée, évolutive et cohérente de l’optimisation sur plusieurs canaux.

Les solutions spécialisées peuvent néanmoins être pertinentes pour les entreprises confrontées à un besoin très spécifique ou avec un périmètre d’intervention limité.

Pourquoi choisir AB Tasty comme plateforme d’optimisation de l’expérience ?

AB Tasty est une plateforme d’expérimentation complète qui propose un large éventail d’outils et de fonctionnalités, tels que des tests client-side et server-side, de l’A/B testing, du Multivariate Testing et des fonctionnalités de personnalisation alimentées par l’IA, comme AdaptiveCX et EmotionsAI.