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Une nouvelle Ăšre pour les recommandations de produits : l’algorithme de proximitĂ© sĂ©mantique d’AB Tasty

Imaginez ceci : vous venez de lancer une nouvelle gamme de produits, ou vous prĂ©parez peut-ĂȘtre une campagne thĂ©matique comme la rentrĂ©e scolaire ou une collection en Ă©dition limitĂ©e. Vous voulez que vos clients dĂ©couvrent les bons produits immĂ©diatement. Mais les moteurs de recommandations traditionnels restent bloquĂ©s Ă  attendre que les donnĂ©es arrivent, vous laissant avec des suggestions gĂ©nĂ©riques et peu de contrĂŽle sur ce qui est affichĂ©. Pour les merchandisers, ce n’est pas seulement frustrant, c’est une opportunitĂ© manquĂ©e.

C’est exactement pour cette raison que nous avons dĂ©veloppĂ© l’algorithme de proximitĂ© sĂ©mantique d’AB Tasty. Au lieu de se baser sur les chiffres de ventes de la veille, cette approche vous permet de crĂ©er dĂšs le premier jour des recommandations produits pertinentes et alignĂ©es sur vos objectifs business. Que vous travailliez avec un nouveau catalogue ou que vous lanciez une nouvelle campagne, vous obtenez la flexibilitĂ© et le contrĂŽle nĂ©cessaires : pas d’attente, pas de suppositions, juste des recommandations intelligentes, adaptĂ©es Ă  vos objectifs.

De l’algorithme Ă  l’état d’esprit du merchandiser

La plupart des moteurs de recommandation restent de simples algorithmes.
Mais l’algorithme de proximitĂ© sĂ©mantique d’AB Tasty marque un tournant : il permet Ă  votre catalogue de penser comme un merchandiser. PlutĂŽt que d’attendre passivement des donnĂ©es, il comprend activement vos produits, vos campagnes et vos objectifs commerciaux, donnant ainsi Ă  votre catalogue un cerveau, et vous mettant aux commandes dĂšs le premier jour.

Pourquoi repenser les recommandations de produits ?

Les algorithmes traditionnels de recommandation s’appuient sur des donnĂ©es analytiques, comme Google Analytics ou d’autres outils similaires. Ces modĂšles peuvent ĂȘtre efficaces, mais seulement si vous disposez d’un historique de donnĂ©es suffisant. Que se passe-t-il lorsque vous lancez une nouvelle ligne de produits, une nouvelle marque, ou souhaitez activer une campagne autour d’un thĂšme prĂ©cis (« RentrĂ©e scolaire », « Harry Potter », etc.) ? Les merchandisers se retrouvent souvent avec peu de contrĂŽle, incapables d’ajuster rapidement les recommandations Ă  leurs besoins commerciaux ou aux objectifs de la campagne.

C’est ce dĂ©fi qui nous a inspirĂ©s Ă  crĂ©er l’algorithme de proximitĂ© sĂ©mantique : un outil qui permet aux merchandisers de lancer instantanĂ©ment des recommandations pertinentes et orientĂ©es business, mĂȘme sans aucune donnĂ©e historique.

L’algorithme de proximitĂ© sĂ©mantique : une nouvelle approche

L’algorithme de proximitĂ© sĂ©mantique d’AB Tasty adopte une approche fondamentalement diffĂ©rente. PlutĂŽt que de se baser sur des donnĂ©es analytiques, il utilise le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour analyser les attributs de votre catalogue de produits, tels que le nom, la description, la catĂ©gorie, le prix, et mĂȘme les mĂ©tadonnĂ©es personnalisĂ©es. Cela permet Ă  l’algorithme d’identifier des produits qui sont sĂ©mantiquement liĂ©s, qu’ils aient dĂ©jĂ  Ă©tĂ© achetĂ©s ensemble ou non.

Principaux avantages :

  • Retour sur investissement rapide : lancement de campagnes, ventes incitatives, ventes croisĂ©es.
  • Configuration instantanĂ©e : pas besoin d’attendre que les donnĂ©es analytiques s’accumulent. Les recommandations sont prĂȘtes dĂšs l’intĂ©gration du catalogue.
  • FlexibilitĂ© totale : les merchandisers peuvent sĂ©lectionner et combiner n’importe quel attribut du catalogue pour construire des stratĂ©gies et adapter les recommandations en temps rĂ©el, pour des Ă©vĂ©nements saisonniers ou des besoins de l’entreprise.
  • ContrĂŽle total et transparence : possibilitĂ© de prĂ©visualiser et d’ajuster les recommandations avant leur diffusion pour garantir leur pertinence et leur qualitĂ©.
  • Adaptable Ă  tous les niveaux d’expertise : l’algorithme est aussi simple ou aussi avancĂ© que vous le souhaitez. Les PME peuvent commencer avec les noms de produits uniquement, tandis que les utilisateurs avancĂ©s peuvent exploiter des dizaines, voire des centaines d’attributs pour Ă©laborer des stratĂ©gies hautement personnalisĂ©es.

Auparavant, les moteurs de recommandations étaient aveugles. Ils attendaient que les clics, les ventes et les données affluent lentement avant de faire des suggestions génériques.

L’algorithme de proximitĂ© sĂ©mantique d’AB Tasty fournit des recommandations instantanĂ©es et intelligentes. DĂšs que votre catalogue est intĂ©grĂ©, l’algorithme « pense » comme un merchandiser, en faisant des suggestions intelligentes et pertinentes basĂ©es sur le sens du produit, et pas seulement sur le comportement passĂ©. Fini l’attente, fini les approximations, juste des recommandations instantanĂ©es et orientĂ©es business qui s’adaptent aussi rapidement que vous.

Unique sur le marché

Aucun concurrent direct n’offre ce niveau de sĂ©lection d’attributs sĂ©mantique et de flexibilitĂ©. Si certaines plateformes proposent des filtres basiques par attribut, aucune ne permet aux merchandisers de combiner plusieurs attributs du catalogue pour affiner leurs recommandations. La plupart des concurrents s’appuient encore principalement sur les donnĂ©es analytiques et commerciales, avec des capacitĂ©s d’analyse sĂ©mantique limitĂ©es.

C’est un vĂ©ritable facteur de diffĂ©renciation pour AB Tasty, permettant aux clients d’adapter leurs stratĂ©gies de recommandation Ă  leurs dĂ©fis commerciaux uniques sans ĂȘtre freinĂ©s par les limitations de donnĂ©es.

Comment ça fonctionne-t-il dans la pratique ?

L’algorithme de proximitĂ© sĂ©mantique est conçu pour ĂȘtre Ă  la fois puissant et facile Ă  utiliser. Les merchandisers peuvent choisir les attributs Ă  utiliser pour chaque stratĂ©gie de recommandation, qu’il s’agisse du nom du produit, de sa description, de sa catĂ©gorie, de son prix ou mĂȘme de champs personnalisĂ©s comme les metafields Shopify. Cela signifie que vous pouvez adapter les recommandations Ă  des campagnes, des thĂšmes ou des objectifs commerciaux spĂ©cifiques.

Par exemple, lors d’une campagne saisonniĂšre, vous pouvez recommander des produits partageant un thĂšme commun dans leur description ou catĂ©gorie, mĂȘme s’ils n’ont jamais Ă©tĂ© achetĂ©s ensemble. Vous pouvez Ă©galement choisir de vendre des Ă©ditions plus chĂšres d’un produit en donnant la prioritĂ© au prix comme attribut. L’algorithme permet de prĂ©visualiser et d’ajuster instantanĂ©ment ces stratĂ©gies, ce qui facilite l’adaptation aux besoins changeants de l’entreprise.

Ventes incitatives, ventes croisées et au-delà grùce aux recommandations de produits

La flexibilitĂ© de l’algorithme de proximitĂ© sĂ©mantique ouvre de nouvelles possibilitĂ©s pour les stratĂ©gies de vente incitative et de vente croisĂ©e. Pour la vente incitative, vous pouvez recommander des produits alternatifs qui sont non seulement similaires, mais aussi plus rentables. Pour la vente croisĂ©e, vous pouvez suggĂ©rer des articles complĂ©mentaires qui amĂ©liorent l’achat du client, pensez au scĂ©nario classique du « chewing-gum Ă  la caisse », mais adaptĂ© Ă  votre catalogue et Ă  votre logique commerciale spĂ©cifiques.

Cette approche est particuliĂšrement intĂ©ressante pour les entreprises disposant de catalogues volumineux ou complexes, ou celles qui souhaitent lancer rapidement de nouveaux produits et campagnes. Elle est Ă©galement idĂ©ale pour les merchandisers experts qui souhaitent contrĂŽler de maniĂšre granulaire leur logique de recommandation, ainsi que pour les PME Ă  la recherche d’une solution rapide et facile Ă  mettre en Ɠuvre.

Anecdotes et points forts

  • Le saviez-vous ? Il s’agit du premier algorithme AB Tasty Ă  fonctionner directement depuis votre catalogue, sans configuration analytique.
  • Unique sur le marchĂ© : aucun concurrent ne permet de combiner plusieurs attributs du catalogue (y compris personnalisĂ©s) pour affiner les recommandations.
  • PrĂ©visualisation instantanĂ©e : vous pouvez visualiser et itĂ©rer vos stratĂ©gies de recommandation avant leur mise en ligne, parfait pour les campagnes saisonniĂšres ou Ă©vĂ©nements spĂ©ciaux.
  • Scalable : l’algorithme peut traiter des catalogues avec des centaines voire milliers d’attributs par produit.

Conclusion

L’algorithme de proximitĂ© sĂ©mantique d’AB Tasty ouvre une nouvelle Ăšre pour les recommandations produits : plus rapide, plus flexible et plus intelligent. Que vous soyez une PME recherchant la simplicitĂ© ou une grande entreprise souhaitant une personnalisation avancĂ©e, cette innovation transforme l’expĂ©rience client et maximise le revenu dĂšs le premier jour.

FAQs

S’agit-il simplement d’une autre IA « boĂźte noire » ?

Non. Vous contrĂŽlez les attributs utilisĂ©s, pouvez prĂ©visualiser les rĂ©sultats et rĂ©pĂ©ter l’opĂ©ration. Le processus est transparent et personnalisable.

Que faire si les recommandations ne sont pas pertinentes ?

Vous pouvez filtrer et combiner des attributs, dĂ©finir des seuils et prĂ©visualiser les rĂ©sultats avant la mise en ligne. Les premiers retours ont permis d’apporter rapidement des amĂ©liorations.

Est-ce que cela fonctionne avec les champs personnalisés ?

Oui ! Tous les attributs de votre catalogue, y compris les mĂ©tadonnĂ©es personnalisĂ©es, peuvent ĂȘtre utilisĂ©s.

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Destination : Autrement – Comment la GĂ©nĂ©ration Z rĂ©invente les codes du voyage

Le secteur du voyage et de l’hĂŽtellerie est un secteur Ă©norme, estimĂ© Ă  955,90 milliards de dollars amĂ©ricains en 2025. C’est Ă©galement un secteur en pleine mutation, les rĂ©servations de voyages en ligne devant reprĂ©senter 75 % de l’ensemble des revenus d’ici 2029. C’est pourquoi nous avons rassemblĂ© des informations sur le secteur dans notre livre Ă©lectronique Tourisme : comment maximiser vos conversions en 2025 ? .

Nos recherches montrent clairement que la gĂ©nĂ©ration Z est en train de transformer rapidement le secteur des voyages en ligne. Elle agit diffĂ©remment des gĂ©nĂ©rations prĂ©cĂ©dentes, que ce soit dans ses sources d’inspiration, les raisons pour lesquelles elle abandonne son panier ou sa perception de la personnalisation. Cela a des implications importantes pour les marques de voyage.

Google Flights/HÎtels et les réseaux sociaux sont leurs outils de prédilection

Une majoritĂ© de la gĂ©nĂ©ration Z dĂ©clare dĂ©sormais commencer ses recherches de voyages sur Google Flights/HĂŽtels (52 %) ou les rĂ©seaux sociaux (50 %). Cela montre un changement majeur par rapport Ă  toutes les autres gĂ©nĂ©rations, qui prĂ©fĂšrent commencer leurs recherches en ligne sur un moteur de recherche ou un site de voyage d’agrĂ©gation comme Booking.com.

Ces rĂ©sultats indiquent que les rĂ©seaux sociaux seront, Ă  l’avenir, un terrain de bataille encore plus stratĂ©gique pour les marques de voyage. Pour capter l’attention de la Gen Z, il est indispensable d’allouer un budget dĂ©diĂ© Ă  la publicitĂ© ciblĂ©e sur ces plateformes. Le contenu des influenceurs joue Ă©galement un rĂŽle important Ă  cet Ă©gard, non seulement pour sensibiliser la gĂ©nĂ©ration Z aux options de voyage potentielles, mais aussi pour renforcer la preuve sociale autour des offres existantes.

Gen Z options de voyage

L’emplacement reste dĂ©cisif, mais les avis et les visuels comptent encore plus

Une chose qui n’a pas changĂ© pour la gĂ©nĂ©ration Z lorsqu’elle rĂ©serve un hĂ©bergement et un moyen de transport en ligne, c’est l’importance de l’emplacement. La proximitĂ© des destinations clĂ©s reste le facteur le plus influent pour convaincre la gĂ©nĂ©ration Z de rĂ©server, comme c’est le cas pour les autres gĂ©nĂ©rations.

Ce qui change pour la gĂ©nĂ©ration Z, c’est qu’elle se fie encore plus aux avis authentiques. Elle souhaite que ses choix de voyage soient validĂ©s par ses pairs, et des avis authentiques bien placĂ©s lui apportent la assurance dont elle a besoin pour se sentir en confiance dans ses dĂ©cisions. Utilisez l’A/B testing pour dĂ©terminer l’emplacement idĂ©al des avis clients sur les pages pertinentes de votre site web.

Ayant grandi avec les technologies numĂ©riques et les rĂ©seaux sociaux, la gĂ©nĂ©ration Z apprĂ©cie Ă©galement les contenus visuels. Des images et des vidĂ©os attrayantes et actualisĂ©es sur votre site web les sĂ©duiront plus que toute autre gĂ©nĂ©ration. Cela vaut Ă©galement pour les annonces d’hĂŽtels sur Google Hotels et les sites de voyage agrĂ©gateurs.

Gen Z facteurs d’influence

Simplifiez le processus de paiement et augmentez les options de paiement

La principale raison pour laquelle la gĂ©nĂ©ration Z quitte un site Web de voyage sans effectuer d’achat est que leur moyen de paiement prĂ©fĂ©rĂ© n’est pas acceptĂ©. Cela contraste fortement avec les gĂ©nĂ©rations prĂ©cĂ©dentes, pour lesquelles la principale raison Ă©tait simplement qu’elles n’Ă©taient pas prĂȘtes Ă  acheter. Cela signifie que si la Gen Z arrive sur votre site, elle est dĂ©jĂ  prĂȘte Ă  rĂ©server. L’ajout de modes de paiement supplĂ©mentaires, tels qu’Apple Pay ou Google Pay, rĂ©duira les chances que la gĂ©nĂ©ration Z quitte le site avant d’avoir effectuĂ© sa rĂ©servation.

La gĂ©nĂ©ration Z indique Ă©galement qu’elle quitte un site web si le processus de paiement comporte trop d’Ă©tapes. En simplifiant le processus de paiement, vous rĂ©duirez les frictions inutiles et augmenterez les chances que la gĂ©nĂ©ration Z effectue un achat.

Gen Z et le processus de paiement

Miser sur la personnalisation et l’IA

Avant tout, la gĂ©nĂ©ration Z souhaite bĂ©nĂ©ficier d’une expĂ©rience numĂ©rique fluide et adaptĂ©e Ă  ses besoins. 65 % des membres de la gĂ©nĂ©ration Z considĂšrent la personnalisation basĂ©e sur les donnĂ©es comme un outil utile. Une fois encore, ce chiffre est supĂ©rieur Ă  celui des gĂ©nĂ©rations prĂ©cĂ©dentes. Plus prĂ©cisĂ©ment, la gĂ©nĂ©ration Z souhaite que les sites web mĂ©morisent ses prĂ©fĂ©rences et lui proposent des recommandations en temps rĂ©el basĂ©es sur celles-ci.

La personnalisation vous offre une occasion idéale de renforcer vos relations avec les clients de la génération Z. Pour ce faire, vous pouvez exploiter les données first-party afin de proposer des recommandations sur mesure, simplifier le processus de réservation et accélérer le paiement.

La gĂ©nĂ©ration Z est Ă©galement plus ouverte que les gĂ©nĂ©rations prĂ©cĂ©dentes Ă  l’utilisation d’outils basĂ©s sur l’IA, tels que les chatbots ou les assistants virtuels. PrĂšs de la moitiĂ© de la gĂ©nĂ©ration Z (49 %) dĂ©clare avoir utilisĂ© un outil d’IA pour rĂ©server des voyages et l’avoir trouvĂ© utile. Et seulement 7 % de la gĂ©nĂ©ration Z dĂ©clarent ne pas ĂȘtre intĂ©ressĂ©s par l’IA.

Concentrez-vous sur la crĂ©ation d’interactions IA naturelles, efficaces et vraiment utiles. DĂ©finissez clairement ce que l’IA peut et ne peut pas faire, et veillez Ă  ce qu’une assistance humaine soit facilement accessible en cas de besoin.

Utilisation de l'AI et des chatbots

Exemples de personnalisation réussie

Bien qu’il n’existe pas de solution universelle en matiĂšre de personnalisation, certaines entreprises semblent y parvenir de maniĂšre constante :

  • Netflix utilise la personnalisation pour dĂ©terminer les intĂ©rĂȘts de ses clients et promouvoir en temps rĂ©el des contenus et des suggestions adaptĂ©es. C’est un exemple parfait de la maniĂšre dont la personnalisation peut Ă©liminer les frictions en aidant les clients Ă  trouver plus facilement ce qu’ils recherchent.
  • Stitch Fix recueille les informations fournies par les clients sur leur taille, leur morphologie et leur style personnel. Elle sĂ©lectionne ensuite des tenues en fonction des goĂ»ts et de la personnalitĂ© de chacun. Cela montre comment la personnalisation et l’IA peuvent fonctionner ensemble pour offrir aux clients une excellente expĂ©rience sur le site web.
  • LinkedIn est un excellent exemple d’entreprise qui sait trouver le juste Ă©quilibre entre les prĂ©occupations en matiĂšre de confidentialitĂ© et l’utilitĂ©. En fournissant des suggestions et des liens personnalisĂ©s en fonction des connexions actuelles des utilisateurs, LinkedIn facilite le rĂ©seautage, la recherche d’emploi ou la prise de contact avec d’anciens collĂšgues.

Conclusion

Le secteur du voyage et de l’hĂŽtellerie Ă©volue rapidement, et la gĂ©nĂ©ration Z est en train de redĂ©finir rapidement ce Ă  quoi ressemble le voyage en ligne. Leurs attentes en matiĂšre d’expĂ©rience numĂ©rique sont Ă©galement plus Ă©levĂ©es que jamais. Pour rĂ©ussir, celle-ci doit ĂȘtre fluide et adaptĂ©e Ă  leurs besoins.

Pour cela, il est essentiel de miser sur une personnalisation accrue, alimentĂ©e par les donnĂ©es et l’expĂ©rimentation. En optimisant l’expĂ©rience de rĂ©servation des voyages de la gĂ©nĂ©ration Z, vous pouvez instaurer un climat de confiance et de fidĂ©litĂ©, et inciter les voyageurs de cette gĂ©nĂ©ration Ă  revenir.

Conseils pour les marques du secteur du voyage et de l’hĂŽtellerie

  • Travaillez votre prĂ©sence sur les rĂ©seaux sociaux afin d’influencer les clients potentiels et d’accroĂźtre la notoriĂ©tĂ© de votre marque.
  • Mettez en avant les attractions Ă  proximitĂ© et les sites incontournables dans vos annonces afin d’attirer l’attention.
  • Mettez en avant des avis et des images de haute qualitĂ© sur les pages clĂ©s afin d’instaurer la confiance et la crĂ©dibilitĂ©.
  • Simplifiez le processus de paiement et proposez davantage d’options de paiement afin de rĂ©duire le taux d’abandon.
  • Personnalisez votre offre grĂące Ă  des recommandations pertinentes en temps rĂ©el pour une expĂ©rience numĂ©rique plus sur mesure.
  • Utilisez l’IA pour fournir des rĂ©ponses instantanĂ©es et aider les voyageurs en temps rĂ©el.

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Parcours de paiement fluide : comment l’expĂ©rimentation façonne le comportement des voyageurs

C’est lors du paiement que l’intention d’achat d’un vol se transforme en revenu. Pourtant, pour la plupart des compagnies aĂ©riennes, c’est aussi lĂ  que la majoritĂ© des clients abandonnent leur rĂ©servation. Ce taux d’abandon Ă©levĂ© n’est pas une fatalitĂ© ; il dĂ©coule directement d’un processus de rĂ©servation complexe, incapable de rĂ©pondre aux attentes des voyageurs modernes. RĂ©duire cette friction reprĂ©sente aujourd’hui l’une des plus grandes opportunitĂ©s de croissance du secteur.

Cet abandon n’est pas qu’un problĂšme technique, c’est un problĂšme humain. Le processus de paiement est le moment oĂč l’enthousiasme du voyageur se heurte Ă  son anxiĂ©tĂ©, et oĂč la sensibilitĂ© au prix se heurte au dĂ©sir de confort. Pour les professionnels du voyage et du transport aĂ©rien, comprendre cette dynamique est la clĂ© de la conversion.

La solution ne consiste pas Ă  deviner ce que veulent les voyageurs, ni Ă  copier le design d’un concurrent. Il s’agit d’écouter, d’apprendre et de s’adapter, en mettant en place un systĂšme qui vous permet de demander aux clients ce qu’ils prĂ©fĂšrent, non pas par un sondage, mais Ă  travers leurs clics. Comme nous l’expliquons dans notre e-book Kit essentiel du voyage, nous sommes dans un monde d’expĂ©rimentation, oĂč chaque test s’inscrit dans un cycle continu d’apprentissage et d’itĂ©ration.

Pourquoi le processus de paiement des compagnies aériennes est-il si complexe ?

Contrairement Ă  un simple achat en ligne, rĂ©server un vol n’est presque jamais un acte en un clic. La complexitĂ© est inhĂ©rente au modĂšle commercial. Vous ne vendez pas seulement un siĂšge : vous vendez une expĂ©rience de voyage complĂšte, et chaque composant ajoute une nouvelle couche de complexitĂ©.

Tout d’abord, il y a la rĂ©servation de base. Un aller-retour simple, c’est une chose, mais un voyage multi-Ă©tapes, avec diffĂ©rentes compagnies, escales et fuseaux horaires, demande une importante charge cognitive Ă  l’utilisateur. Viennent ensuite les services additionnels, tels que les siĂšges, les bagages, les repas ou les assurances, oĂč chaque choix est une potentielle porte de sortie. Enfin, les exigences rĂ©glementaires entraĂźnent souvent de longs formulaires intimidants.

Cette complexitĂ© se traduit par un taux d’abandon qui, selon Inai, atteint 90 %. En d’autres termes, neuf clients potentiels sur dix qui commencent Ă  rĂ©server un vol quittent le site sans payer.  Ce taux est nettement supĂ©rieur au taux d’abandon dĂ©jĂ  Ă©levĂ© des sites de commerce Ă©lectronique, qui est de 70 %. Et le problĂšme est encore plus grave sur les appareils mobiles.

260 milliards de dollars de commandes perdues aux USA et dans l’UE pourraient être récupérés

Il ne s’agit pas seulement d’un dĂ©faut d’expĂ©rience utilisateur, mais d’une perte financiĂšre considĂ©rable. Le Baymard Institute estime que 260 milliards de dollars de commandes perdues aux États-Unis et dans l’Union europĂ©enne pourraient ĂȘtre rĂ©cupĂ©rĂ©s grĂące Ă  une meilleure conception du processus de paiement. C’est un dĂ©fi de design qui se chiffre en milliards de dollars, en attente d’une solution, mais la rĂ©ponse ne passe pas forcĂ©ment par une refonte complĂšte et coĂ»teuse. Un engagement Ă  analyser les donnĂ©es utilisateurs, Ă  tester des hypothĂšses, et Ă  laisser les rĂ©sultats guider des amĂ©liorations progressives mais Ă  fort impact permettra Ă  vos clients de traverser votre processus de paiement sans encombre.

Décoder le comportement des consommateurs lors du paiement

Pour optimiser le processus de paiement, il faut se mettre Ă  la place du voyageur. Son comportement est influencĂ© par de puissants facteurs psychologiques, et vos donnĂ©es indiquent exactement oĂč se situe la friction.

39% des acheteurs abandonnent leur panier

Le principal coupable est l’ambiguĂŻtĂ© des coĂ»ts. La principale raison d’abandon de panier invoquĂ©e par 39 % des acheteurs dans une Ă©tude rĂ©alisĂ©e par le Baymard Institute, est la dĂ©couverte de frais supplĂ©mentaires Ă©levĂ©s Ă  la fin du processus. Cela renvoie directement Ă  la pratique du « drip pricing » (tarification au compte-gouttes) dans l’aĂ©rien. Le tarif de base bas attire les clients, mais les frais supplĂ©mentaires qui s’ajoutent au compte-gouttes Ă©rodent leur confiance. Ce n’est pas seulement le prix final qui dĂ©range, c’est le sentiment d’avoir Ă©tĂ© trompĂ©.

Vient ensuite la friction du processus. Le mĂȘme rapport indique qu’un paiement « trop long ou compliquĂ© » incite 18 % des utilisateurs Ă  quitter le site. Obliger un utilisateur Ă  crĂ©er un compte est un autre obstacle majeur, responsable de 19 % des abandons de panier. Cette accumulation de frictions (pages multiples, champs de formulaire interminables et inscriptions obligatoires) crĂ©e une forte dynamique nĂ©gative qui pousse les utilisateurs Ă  quitter le site.

Enfin, il y a le dĂ©ficit de confiance : 19 % des utilisateurs quittent le paiement simplement parce qu’ils ne font pas confiance au site pour leurs informations bancaires. Il ne s’agit pas seulement des logos SSL. Un utilisateur qui subit une augmentation de prix due au drip pricing est psychologiquement prĂ©disposĂ© Ă  ĂȘtre plus sceptique au moment de saisir ses informations de paiement, car le coĂ»t final ne correspond plus Ă  ses attentes initiales.

Comprendre ces comportements ne revient pas à les exploiter, mais à concevoir une expérience plus fluide, plus transparente et moins stressante, qui guide le voyageur en toute confiance vers la réservation tout en renforçant la crédibilité de la marque.

L’expĂ©rimentation comme fenĂȘtre sur l’esprit du voyageur

Alors, comment rĂ©soudre l’ambiguĂŻtĂ© des coĂ»ts ou les frictions liĂ©es aux processus ? La rĂ©ponse consiste Ă  interroger vos utilisateurs, non pas au moyen d’un sondage, mais en testant diffĂ©rentes approches et en mesurant les rĂ©sultats. L’expĂ©rimentation, qu’elle soit en A/B testing ou en test multivariĂ©, est le moyen le plus efficace de comprendre ce que les voyageurs font rĂ©ellement.

Le processus commence par une hypothĂšse fondĂ©e sur les donnĂ©es. Par exemple, si vos analyses montrent un fort taux d’abandon sur la page des informations passager, vous pouvez Ă©mettre l’hypothĂšse que rĂ©duire le nombre de champs Ă  remplir diminuera la friction et augmentera les conversions. À partir de lĂ , vous pouvez effectuer un simple test A/B : la version A (actuelle) avec le formulaire complet, et la version B (simplifiĂ©e). En prĂ©sentant chaque version Ă  diffĂ©rents segments de votre audience, vous pouvez mesurer laquelle gĂ©nĂšre le plus de rĂ©servations effectuĂ©es. Le rĂ©sultat n’est plus une supposition, mais une information Ă©tayĂ©e par des donnĂ©es qui rĂ©duit les risques liĂ©s aux modifications de conception et vous permet d’apporter des amĂ©liorations ayant un impact mesurable.

Mais il ne s’agit pas seulement d’appliquer des solutions gĂ©nĂ©riques. Vous pouvez aller plus loin avec la personnalisation et la segmentation. Un voyageur novice a besoin d’ĂȘtre guidĂ© et rassurĂ© lors de sa rĂ©servation, tandis qu’un habituĂ© prĂ©fĂšrera un processus plus rapide qui prĂ©remplit ses prĂ©fĂ©rences et ses informations clĂ©s. L’expĂ©rimentation permet de tester ces parcours diffĂ©renciĂ©s et d’offrir Ă  chaque profil un trajet fluide vers la rĂ©servation.

Ce que les compagnies aériennes peuvent tester lors du processus de paiement

Une fois que vous adoptez un Ă©tat d’esprit expĂ©rimental, les opportunitĂ©s de test apparaissent partout. L’objectif est de remettre en question les certitudes et identifier ce qui crĂ©e rĂ©ellement de l’impact. Voici quelques domaines importants par lesquels commencer :

  • Design des appels Ă  l’action (CTA) : Ne sous-estimez jamais le pouvoir d’un bouton. Nous avons collaborĂ© avec Smartbox pour tester des variations de couleur sur le bouton « Ajouter au panier » : un simple changement a entraĂźnĂ© une hausse de 16 % des clics.
  • Options de paiement : L’étape du paiement est la derniĂšre barriĂšre. L’ajout de portefeuilles numĂ©riques est l’un des changements les plus efficaces que vous puissiez apporter. Selon Stripe, les entreprises proposant Apple Pay enregistrent en moyenne une hausse de conversion de 22 %. C’est un remĂšde puissant Ă  la friction du paiement, notamment sur mobile. Vous pouvez mĂȘme explorer les cartes d’embarquement digitales intĂ©grĂ©es aux portefeuilles mobiles.
  • Format et dĂ©roulement du paiement : Un paiement sur une seule page est-il moins intimidant qu’un parcours multi-Ă©tapes ? Testez-le et voyez par vous-mĂȘme !
  • ÉlĂ©ments favorisant la confiance : Mettez en avant la sĂ©curitĂ© au moment du paiement. Testez l’emplacement des logos de sĂ©curitĂ© et utilisez un langage clair pour vos politiques d’annulation. Une simple mention comme « Annulation gratuite sous 24h » peut suffire Ă  rassurer un voyageur hĂ©sitant.
  • Emplacement des ventes additionnelles : La maniĂšre et le moment oĂč vous prĂ©sentez les supplĂ©ments ont leur importance. Testez des offres groupĂ©es versus Ă  la carte. Il se peut que vos utilisateurs soient plus enclins Ă  acheter des services complĂ©mentaires (comme l’enregistrement anticipĂ© ou la sĂ©lection de siĂšge) via un e-mail de suivi aprĂšs confirmation de la rĂ©servation, ce qui rĂ©duit les frictions lors du paiement initial.
  • ExpĂ©riences mobile-first : Votre paiement sur mobile ne doit pas ĂȘtre une simple version rĂ©duite du desktop. Testez des designs pensĂ©s pour le tactile, avec de plus grands boutons, une navigation simplifiĂ©e et des champs de formulaire qui dĂ©clenchent la disposition correcte du clavier mobile.

Des donnĂ©es Ă  l’impact : crĂ©er une culture de l’expĂ©rimentation

La vraie puissance de l’optimisation ne rĂ©side pas dans un test gagnant, mais dans une culture d’apprentissage continu. Quand vos Ă©quipes produit, marketing et ingĂ©nierie adoptent un esprit expĂ©rimental, les dĂ©bats d’opinion disparaissent au profit des dĂ©cisions fondĂ©es sur les donnĂ©es. Vous osez aller plus loin.

Iberojet augmentation des clics

Prenons l’exemple d’Iberojet. L’agence de voyages en ligne s’est demandĂ© si l’ordre des onglets sur sa page d’accueil Ă©tait optimal. Avec notre aide, elle a menĂ© un simple test A/B pour modifier l’ordre selon l’historique de navigation des utilisateurs. Ce petit changement a entraĂźnĂ© une augmentation de 25 % des clics sur le bouton « Rechercher », incitant davantage d’utilisateurs Ă  avancer dans le tunnel de conversion.

Ulta Beauty est un autre exemple Ă©loquent. En collaboration avec nous, cette entreprise a intĂ©grĂ© l’expĂ©rimentation dans son processus d’innovation, faisant passer son programme de 20 tests par an Ă  plus de 65. PlutĂŽt que de se fier Ă  des hypothĂšses, leurs Ă©quipes utilisent des tests pour obtenir des rĂ©ponses rapides et fondĂ©es sur des donnĂ©es. En testant une fenĂȘtre contextuelle de recommandations produits dans le panier, ils ont obtenu +9 % de chiffre d’affaires et +15 % de clics « Ajouter au panier », prouvant ainsi la valeur d’un environnement agile, oĂč l’on apprend vite, mĂȘme en Ă©chouant.

C’est ainsi que vous trouvez le « mieux ». Il ne s’agit pas de dĂ©couvrir une version finale parfaite de votre processus de paiement, mais de poursuivre sans relĂąche et avec dĂ©termination une meilleure expĂ©rience pour chaque voyageur, sur chaque appareil, chaque jour. Le voyage commence par une seule question : Qu’allez-vous tester aujourd’hui ?