Article

8min lecture

La transition numérique : comment l’expérimentation stimule les revenus des compagnies aériennes

La réservation d’un vol est un exercice de prise de décision à forts enjeux. Pour le client, il s’agit d’un achat important qui implique des dizaines de micro-décisions, allant des dates et heures au choix des sièges et aux franchises bagages. Pour une compagnie aérienne, il s’agit d’une transaction complexe en plusieurs étapes, où le moindre accroc peut entraîner l’abandon de la réservation et une perte de revenus significative. Contrairement à un simple achat en ligne, le processus qui mène de la recherche d’un vol à la finalisation d’une réservation est en soi un véritable long-courrier.

Dans cet environnement, se fier à des hypothèses est une recette vouée à l’échec. La couleur d’un bouton CTA, l’ordre des services additionnels ou la manière dont les frais sont présentés peuvent avoir un impact considérable sur les taux de conversion. C’est pourquoi une culture d’expérimentation systématique n’est pas seulement un « plus » pour les compagnies aériennes ; c’est le moyen le plus efficace de naviguer dans les complexités du parcours utilisateur, de réduire les risques liés aux décisions de design critiques et de créer une expérience digitale qui transforme les visiteurs en acheteurs, et les acheteurs en clients fidèles. Il s’agit de remplacer les conjectures par la certitude des données, en veillant à ce que chaque changement soit un pas vers une expérience client plus fluide et plus rentable.

Le monde très concurrentiel de l’UX dans le secteur aérien

Le site web d’une compagnie aérienne n’est pas une boutique en ligne classique. Il s’agit d’une plateforme sophistiquée qui doit concilier les besoins des utilisateurs, des règles commerciales complexes et des objectifs de revenus annexes. Pour offrir une expérience utilisateur (UX) fluide, il est nécessaire de bien comprendre les contraintes et les priorités spécifiques des voyageurs. Les principaux éléments à prendre en compte sont les suivants :

  • Clarté dans la recherche et le filtrage : Le voyage commence par une recherche. Les utilisateurs doivent pouvoir filtrer facilement par dates, escales, compagnies aériennes et horaires. Comme l’a découvert l’agence de voyage espagnole Iberojet, même la présentation initiale des options de recherche peut avoir un impact majeur. Elle s’est interrogée sur l’ordre des onglets de sa page d’accueil : « Forfaits vacances » versus « Circuits touristiques et voyages long-courriers ». En effectuant un simple test A/B qui a inversé l’ordre selon l’historique de navigation des utilisateurs, elle a augmenté le nombre de clics sur le bouton « Rechercher » de 25 %. Cela montre à quel point la première interaction est déterminante.
  • Transparence des prix : Rien n’érode plus rapidement la confiance que les frais cachés. Une UX moderne dans le domaine aérien présente tous les coûts, des frais de bagages aux frais de sélection de siège, de manière claire et transparente. L’objectif n’est pas de dissimuler les coûts, mais de les intégrer de manière si fluide dans le processus que l’utilisateur se sente informé, et non pris au dépourvu.
  • Une exigence mobile-first : De plus en plus de voyageurs réservent des voyages complexes entièrement sur leur mobile. Cela nécessite une conception réactive et adaptée aux pouces, où chaque étape, de la saisie des informations sur les passagers à la sélection d’un siège sur une carte détaillée, est intuitive sur un petit écran.
  • Ventes additionnelles intuitives : Les options de bagages, les surclassements de sièges et les assurances voyage sont des sources de revenus cruciales. Cependant, si elles sont présentées de manière agressive ou confuse, elles deviennent un facteur de friction majeur. Les meilleures expériences intègrent ces ventes incitatives sous forme de suggestions utiles et opportunes plutôt que d’obstacles obligatoires. Une page encombrée qui oblige les utilisateurs à refuser plusieurs offres d’assurance est frustrante, tandis qu’une interface claire qui explique clairement les options de bagages au bon moment est perçue comme utile.

Conception sans risque grâce à l’expérimentation systématique

Chaque modification proposée au processus de réservation est une hypothèse. Ce nouveau layout simplifie-t-il la sélection des sièges ? Cette nouvelle formulation clarifie-t-elle les règles relatives aux bagages ? L’expérimentation consiste à tester ces hypothèses auprès d’utilisateurs réels avant de procéder à un déploiement complet.

Tests A/B

Il s’agit de la méthode d’expérimentation la plus courante. Elle consiste à tester une modification à la fois (par exemple, un bouton « Réserver maintenant » vert par rapport à un bouton bleu) afin de déterminer laquelle est la plus performante par rapport à un objectif spécifique, tel que le taux de réservation. Cette méthode est simple, directe et apporte des réponses claires à des questions spécifiques. Un excellent exemple dans le secteur des forfaits vacances nous vient de Smartbox. L’entreprise a émis l’hypothèse qu’un bouton « Ajouter au panier » plus visible stimulerait les ventes. En testant un CTA rose vif par rapport à son bouton aqua d’origine, elle a constaté une augmentation de 16 % des clics. Le principe est le même pour les compagnies aériennes : de petits changements visuels peuvent donner des résultats significatifs.

Tests multivariés

Cette approche vous permet de tester plusieurs modifications à la fois. Par exemple, vous pouvez tester simultanément deux titres différents, trois images de bannière différentes et deux boutons CTA différents afin de déterminer quelle combinaison est la plus performante. Cette méthode est idéale pour la refonte d’une section complexe, telle que la page des services annexes, où plusieurs éléments interagissent. Son intérêt réside non seulement dans l’identification des éléments individuels les plus performants, mais aussi dans la compréhension de leur influence mutuelle.

Expérimentations de personnalisation

Tous les voyageurs ne sont pas identiques. Un voyageur fréquent connecté à son compte fidélité n’a pas les mêmes besoins qu’un nouveau visiteur qui réserve des vacances en famille. La personnalisation consiste à adapter l’expérience à différents segments d’utilisateurs. Par exemple, Best Western Hotels & Resorts a mené une campagne de personnalisation ciblant les visiteurs anonymes à la recherche d’un séjour de plusieurs nuits. En leur montrant un pop-up avec une offre spéciale réservée aux membres du programme de fidélité, ils ont augmenté les inscriptions au programme de 12 %. Les compagnies aériennes peuvent utiliser la même logique pour proposer des promotions ciblées aux voyageurs fréquents, préremplir les informations pour les utilisateurs connectés ou simplifier l’interface pour les nouveaux clients.

Relever les défis de l’expérimentation dans le secteur aérien

Malgré sa valeur, l’expérimentation sur un site de compagnie aérienne à fort trafic comporte des défis spécifiques :

  • Limiter les perturbations : Un test mal mis en œuvre peut introduire des bugs ou ralentir le site, ce qui a un impact direct sur les revenus. Des procédures rigoureuses de contrôle qualité et des déploiements progressifs sont essentiels pour éviter de perturber le processus de réservation de milliers d’utilisateurs.
  • Environnement technique complexe : Les sites web des compagnies aériennes sont souvent constitués d’un réseau de systèmes internes, d’API tierces (pour tout, du paiement aux programmes de fidélité) et de systèmes de distribution globaux. La mise en œuvre d’un test qui touche plusieurs systèmes nécessite une planification minutieuse et une expertise technique approfondie. Un test sur la page de sélection des sièges, par exemple, peut dépendre d’une API externe pour le plan des sièges ; si cette API est lente, cela peut invalider les résultats du test.
  • Mesurer l’impact à long terme : S’il est facile de mesurer l’impact immédiat d’un test sur les réservations, il est plus difficile d’évaluer son effet sur la fidélité à long terme ou la répétition des achats. Cela nécessite une configuration analytique mature et un engagement à suivre les cohortes d’utilisateurs au fil du temps afin de déterminer si une variante gagnante aujourd’hui se traduira demain par des clients plus précieux.

Recommandations : Instaurer une culture d’amélioration continue

Pour naviguer avec succès dans les turbulences du marché du voyage en ligne, les compagnies aériennes doivent considérer leur site web non pas comme une brochure statique, mais comme un produit dynamique en constante évolution.

  1. Adoptez une approche continue : L’expérimentation ne doit pas être un projet ponctuel. Il s’agit d’un cycle itératif et continu d’hypothèses, de tests, d’apprentissage et d’amélioration. Les enseignements tirés d’un test doivent alimenter les idées pour le suivant, créant ainsi un puissant moteur de croissance.
  2. Réduisez les conjectures grâce aux données : Utilisez des informations basées sur les données pour éclairer chaque décision relative à l’expérience utilisateur, des refontes majeures aux modifications les plus minimes du contenu. Un exemple frappant nous est fourni par Evolve Vacation Rental. En analysant l’intention des utilisateurs provenant de différentes sources de trafic, ils ont testé le remplacement du CTA « Commencez gratuitement » par « Vérifiez si vous êtes éligible ». Cette simple modification du texte, alignée sur l’intention, a entraîné une augmentation de 161 % des conversions, démontrant ainsi l’impact considérable de la rédaction basée sur les données.
  3. Équilibrer optimisation et marque : Bien que l’optimisation de la conversion soit essentielle, elle doit être équilibrée avec la promesse de marque de la compagnie aérienne et les exigences réglementaires. L’objectif est d’offrir un voyage non seulement efficace, mais aussi rassurant, fiable et conforme.

En adoptant une approche disciplinée et axée sur les données en matière d’UX et d’expérimentation, les compagnies aériennes peuvent aller au-delà de la simple vente de billets. Elles peuvent concevoir des parcours numériques plus fluides et plus intuitifs, et instaurer le type de confiance qui incite les passagers à revenir.

Prêt à trouver votre « meilleur » ? Si vous cherchez à mettre en place un programme d’expérimentation basé sur les données qui stimule les revenus et renforce la confiance des clients, nous sommes là pour vous aider. Discutez dès aujourd’hui avec l’un de nos experts pour vous lancer dans cette aventure.

Abonnez-vous à
notre Newsletter

bloc Newsletter FR

AB Tasty traite et stocke vos données personnelles pour vous envoyer des communications tel que détaillé dans notre politique de confidentialité ici.

Article

7min lecture

Des clics aux conversations : l’impact de l’ère de l’IA sur l’e-commerce et le voyage

Depuis deux décennies, la stratégie numérique est claire : obtenir des clics. Que vous vendiez des baskets ou des billets d’avion, le succès consistait à grimper dans les résultats de recherche, à optimiser les pages d’accueil et à guider les utilisateurs à travers un tunnel de conversion que vous aviez méticuleusement construit sur votre propre site web. Ce chemin prévisible, qui mène d’une recherche Google à votre page de paiement, est aujourd’hui fondamentalement bouleversé.

L’ère de la découverte guidée par l’IA est arrivée. Des outils tels que Perplexity, Google AI Overviews et ChatGPT font passer le comportement des utilisateurs de la recherche à la question. Au lieu d’une liste de liens bleus, les utilisateurs obtiennent une réponse directe, un résumé sélectionné ou un itinéraire de voyage complet. Aujourd’hui, avec l’intégration de la fonctionnalité « acheter » dans les modèles d’IA, le parcours est entièrement court-circuité. La conversation elle-même devient le point de vente.

The era of AI-driven discovery is here. Tools like Perplexity, Google’s AI Overviews, and ChatGPT are shifting user behavior from searching to asking. Instead of a list of blue links, users get a direct answer, a curated summary, or a complete travel itinerary. Now, with AI models integrating “buy” functionality, the journey is being short-circuited entirely. The conversation itself is becoming the point of sale.

Il ne s’agit pas simplement d’un nouveau canal à gérer, mais d’un changement de paradigme qui remet en question les principes fondamentaux du marketing numérique. Pour les marques d’e-commerce et de voyage, la question n’est pas seulement « comment s’adapter ? », mais « à quoi s’adapter ? ». En réalité, personne n’a encore toutes les réponses. Ce qui suit n’est pas un guide pratique, car aucun guide n’existe. Il s’agit d’un regard pragmatique sur les changements que nous observons, sur la manière dont nous pourrions commencer à évaluer ce nouveau monde et sur les raisons pour lesquelles une culture de l’expérimentation n’a jamais été aussi cruciale.

La nouvelle réalité : de la recherche aux réponses 

Le changement fondamental réside dans l’introduction d’une nouvelle couche intermédiaire puissante entre l’intention de l’utilisateur et le site web d’une marque. Les grands modèles linguistiques (LLM) deviennent des synthétiseurs experts. Un utilisateur qui demande « Quelles sont les meilleures chaussures de course pour s’entraîner au marathon à moins de 150€ ? » ne reçoit plus dix articles à lire. Il obtient une réponse directe et compilée qui répertorie trois modèles spécifiques avec des avis résumés et éventuellement un lien.

Il s’agit là d’un véritable bouleversement de la page de résultats de recherche. L’utilisateur obtient sa réponse sans avoir à consulter plusieurs sites pour comparer et contraster. Et avec des plateformes telles que ChatGPT qui intègrent des fonctionnalités d’achat, la dernière étape, à savoir la transaction, peut s’effectuer directement dans l’interface de chat. Le site web, qui était autrefois au cœur du parcours client, risque désormais de devenir un simple point de vente ou, dans certains cas, d’être complètement ignoré.

Impact sur l’e-commerce : quand la vitrine se réduit à une fenêtre de chat

Pour les marques de commerce électronique, ce changement revêt un caractère personnel. La page détaillée du produit (PDP) est un espace sacré. Il s’agit d’un espace soigneusement conçu pour raconter une histoire, réaliser des ventes croisées et renforcer l’image de marque. Lorsque la découverte et la comparaison s’effectuent au sein d’une IA, cet espace disparaît.

Les répercussions immédiates sont évidentes :

  • Baisse du trafic direct : Moins d’utilisateurs arriveront directement sur les pages produits ou catégories, ce qui rendra plus difficile de les guider à travers une expérience personnalisée.
  • Le casse-tête de la conversion : Si une vente est initiée dans un chat et finalisée sur votre site (ou via une API), comment l’attribuer ? Les modèles traditionnels basés sur le dernier clic deviennent obsolètes.
  • Opportunités manquées : La vente croisée spontanée (« Les clients ont également acheté… ») ou la vente incitative soigneusement placée deviennent beaucoup plus difficiles lorsque vous ne possédez pas l’interface.

Le succès dans ce nouvel écosystème pourrait dépendre de la capacité d’une marque à être « compatible avec l’IA ». Il ne s’agit pas ici de mots-clés, mais bien de données. Les marques les plus susceptibles d’être recommandées par un LLM seront celles qui disposent de données produit impeccables et hautement structurées, que l’IA peut facilement analyser et auxquelles elle peut se fier. Votre catalogue de produits devient votre nouvelle page d’accueil.

Le nouveau guide touristique : l’agent IA

Le secteur du voyage est peut-être encore plus exposé à cette disruption. Un LLM est, en effet, l’agent de voyage ultime. Une simple requête telle que « Planifier un voyage familial de 5 jours à Lisbonne en mai, avec un hébergement près du centre-ville et un budget de 2 000€ » peut générer un itinéraire complet avec des options d’hôtels, des suggestions de vols et des liens pour réserver des activités.

Les marques risquent d’être réduites à un simple élément dans un plan généré par l’IA. Les principaux défis sont les suivants :

  • Désintermédiation : Si l’IA présente trois options d’hôtels qui répondent toutes aux critères de l’utilisateur, le marketing et le site web de la marque deviennent secondaires par rapport à la sélection effectuée par l’IA.
  • La précision des données est primordiale : Les voyages sont soumis à des contraintes de temps. Une IA ne recommandera pas d’hôtel ou de vol si elle ne peut pas accéder en toute confiance à des informations en temps réel sur les disponibilités, les tarifs exacts et les conditions générales claires. Des données obsolètes ou mal structurées sont synonymes d’échec.
  • Commoditisation : Sans la possibilité de mettre en avant une expérience de marque unique sur leur propre site, les hôtels et les compagnies aériennes risquent d’être choisis uniquement sur la base du prix et des fonctionnalités de base.

En matière de voyage, la voie à suivre nécessite de se concentrer radicalement sur la qualité et l’accessibilité des données. Pensez à des informations riches, structurées et immédiatement disponibles qui font de votre offre le choix le plus simple et le plus fiable pour une IA.

L’attribution à l’ère des réponses

Alors, comment mesurer le succès lorsque les clics et les classements ne reflètent plus toute la réalité ? C’est là que l’incertitude est la plus palpable. Les nouvelles plateformes sont largement opaques, et un nouveau jeu de métriques est encore en train d’émerger.

La conversation passe de « comment ont-ils trouvé notre site ? » à « faisons-nous partie de la conversation de l’IA ? ». Les nouvelles mesures potentielles pourraient inclure :

  • Mentions et citations : Suivi de la fréquence à laquelle votre marque ou vos produits sont cités en réponse à des requêtes pertinentes.
  • Augmentation des requêtes de marque : Une augmentation du nombre d’utilisateurs qui recherchent votre marque par son nom (« Trouver des chaussures de course Nike ») devient un indicateur puissant de réussite.
  • Attribution par parrainage : À mesure que des partenariats se nouent, il sera essentiel de suivre les références provenant directement des plateformes d’IA, même si cela sera probablement limité aux partenaires choisis.

Pour l’instant, le suivi reste expérimental, mais certains signaux deviennent plus clairs. Nous pouvons désormais voir le trafic référent provenant de sources telles que chat.openai.com et perplexity.ai dans les analyses. Cependant, le trafic provenant des aperçus IA de Google est actuellement mélangé à la recherche organique traditionnelle, ce qui le rend difficile à isoler. Cela signifie qu’il est encore impossible d’avoir une vue d’ensemble complète, ce qui nécessite une combinaison de surveillance de la marque et d’analyse approfondie des données de référencement que nous pouvons obtenir.

Les marques peuvent-elles rattraper leur retard ? Les arguments en faveur de l’approche « tester et apprendre »

Ce nouveau paradigme de recherche comporte de nombreuses inconnues, mais attendre qu’un plan d’action soit établi n’est pas une stratégie viable. La seule approche possible est d’adopter une attitude disciplinée, axée sur l’expérimentation et l’apprentissage. L’objectif est de rendre votre marque aussi lisible, fiable et accessible que possible pour l’IA, afin de vous préparer à tout ce qui pourrait arriver.

Les stratégies possibles comprennent :

  • Maîtriser les données structurées : La mise en œuvre d’un balisage schématique complet sur votre site n’est plus facultative, c’est le prix d’entrée.
  • Création de contenu adapté à l’IA : Développez un contenu clair, factuel et facile à comprendre qui répond directement aux questions courantes des clients, ce qui en fait un excellent support à citer pour un LLM.
  • Investir dans la marque et la fidélité : Lorsque les utilisateurs sont submergés par les choix proposés par l’IA, une marque de confiance devient un raccourci puissant. Les programmes de fidélité et l’excellence de l’expérience client seront plus importants que jamais.
  • Explorer les intégrations API : Pour les grandes marques, rechercher des intégrations API directes avec les principales plateformes de chat pourrait être un moyen de garantir que votre inventaire et vos données soient intégrés de manière transparente dans leurs résultats.

En réalité, cet écosystème est encore en cours de construction et les règles changent en temps réel. Les marques les mieux placées pour naviguer dans cette transition ne seront pas celles qui auront correctement anticipé l’avenir, mais celles qui auront su instaurer une culture d’expérimentation rapide. La seule question qui se pose est la suivante : qu’allez-vous essayer ensuite ?