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Boostez vos expériences utilisateurs avec un Modification Engine amélioré !

Chez AB Tasty, nous avons toujours à cœur d’offrir à nos clients la meilleure expérience possible en facilitant la création et l’exécution de leurs campagnes d’optimisation. C’est pourquoi nous avons récemment apporté des améliorations significatives à notre « Modification Engine », le moteur de notre éditeur visuel.

Cette mise à jour apporte deux grandes avancées majeures :

  • Une compatibilitĂ© maximale avec les sites de nos clients, notamment via le support du Shadow DOM et des iFrames.
  • Des performances optimisĂ©es pour un chargement plus rapide et une exĂ©cution plus fluide des modifications, amĂ©liorant ainsi l’expĂ©rience des visiteurs des sites de nos clients.

Une Compatibilité Renforcée avec les Technologies Modernes

Nos clients dĂ©veloppent des sites de plus en plus complexes, utilisant des technologies comme le Shadow DOM et les iFrames pour structurer leurs applications web. Jusqu’Ă  prĂ©sent, ces implĂ©mentations pouvaient poser des problèmes de compatibilitĂ© avec notre Ă©diteur visuel. Avec cette mise Ă  jour, notre Modification Engine est maintenant entièrement compatible avec ces technologies, permettant aux utilisateurs d’appliquer des modifications sans friction, quels que soient les choix technologiques de leur site.

Des Performances en Nette Amélioration

Nos équipes ont travaillé en profondeur pour optimiser le temps de chargement et d’exécution du Modification Engine, ce qui se traduit par des améliorations concrètes sur les performances globales des sites de nos clients.

RĂ©duction de l’Impact sur la Performance des Sites

  • Un tag JavaScript plus lĂ©ger : L’impact global d’AB Tasty a dĂ©jĂ  Ă©tĂ© rĂ©duit de 2,3 KB, avec d’autres optimisations Ă  venir.
  • Moins d’impact sur les performances globales : Nous avons observĂ© une amĂ©lioration de 1% Ă  11% sur les performances des sites de nos clients, en fonction du volume de modifications appliquĂ©es.

Temps de Chargement et d’ExĂ©cution OptimisĂ©s

  • Temps de requĂŞte rĂ©duit : Le « Network Request Time » est maintenant 2 Ă  3 fois plus court, ce qui signifie que notre moteur est chargĂ© bien plus rapidement.
  • ExĂ©cution JavaScript plus efficace : Le temps d’exĂ©cution moyen des modifications est 30 Ă  55% plus rapide.
  • Diminution du « Render Blocking Time » : Entre 11% et 50% de gain, avec une amĂ©lioration encore plus marquĂ©e sur les campagnes les plus lourdes.
  • Suppression du statut de « Long main-thread task » : ME2 n’est plus considĂ©rĂ© comme une tâche longue, ce qui signifie une meilleure rĂ©activitĂ© globale.

Application et Réapplication des Modifications

Un autre point fort de cette mise à jour concerne la vitesse d’application et de réapplication des modifications :

  • Application des modifications 2,2 Ă  2,75 fois plus rapide.
  • RĂ©application des modifications 4 Ă  5,7 fois plus rapide, un atout majeur pour les tests A/B dynamiques.

Quelques Cas Concrets

Nous avons mené des tests sur différentes campagnes pour mesurer concrètement ces améliorations :

Campagne avec 19 modifications :

  • Temps d’exĂ©cution total : 1,79ms (contre 3,96ms auparavant, soit 2,2 fois plus rapide).
  • Temps de rĂ©application après suppression d’une modification : 0,58ms (contre 3,34ms, soit 5,7 fois plus rapide).
  • Gain de 1% Ă  5% sur la performance globale du site.

Campagne avec 64 modifications :

  • Temps d’application total : 4ms (contre 10-11ms, soit 2,5 Ă  2,75 fois plus rapide).
  • Temps de rĂ©application après suppression d’une modification : 2,7ms (contre 11-12ms, soit 4 Ă  4,4 fois plus rapide).
  • Gain de 1% Ă  11% sur la performance globale du site.

Conclusion

Avec ces amĂ©liorations, notre Modification Engine devient plus robuste, plus rapide et plus adaptĂ© aux sites web modernes. Nos clients bĂ©nĂ©ficient d’une expĂ©rience plus fluide et leurs visiteurs profitent d’un temps de chargement rĂ©duit, sans compromis sur l’expĂ©rience utilisateur.

Et ce n’est qu’un dĂ©but : notre Ă©quipe continue de travailler sur des optimisations pour rendre notre solution encore plus performante dans les mois Ă  venir.

N’hésitez pas à tester ces améliorations et à nous faire part de vos retours !

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2min lecture

Élection tops campagnes clients AB Tasty : et si c’était vous ?

Vous souhaitez mettre en avant les rĂ©sultats de votre travail tout au long de cette annĂ©e ? Vous ĂŞtes au bon endroit : nous vous proposons de clĂ´turer l’Experience Talks Winter Edition 2024 par une remise de prix des tops campagnes de l’annĂ©e.

DĂ©couvrez vite comment postuler pour recevoir le trophĂ©e « Meilleure campagne de l’annĂ©e » !

Voici les catégories :
? 1/ Campagne la + performante
Vous avez fait dĂ©coller votre taux de clic, taux d’inscription, complĂ©tion de formulaire ou nombre de pages vues grâce Ă  une campagne ?

? 2/ Campagne la + ROIste
Votre campagne a augmenté considérablement vos revenus ?

? 3/ Résultat le + inattendu
Vous étiez persuadé que la variation allait surperformer et ce fut un flop ? ou au contraire vous ne pensiez pas que la variation allait fonctionner ?

? 4/ Campagne la + innovante
Vous avez mis en place une campagne originale et innovante ? avec l’aide de widgets AB Tasty (ou non) ?

? 5/ Client le + engagé avec AB Tasty
Ă€ dĂ©couvrir lors de l’Ă©vènement ! Un petit peu de suspens…

Il vous suffit d’envoyer Ă  sixtine@abtasty.com les informations suivantes en adaptant selon votre campagne :
Exemple :
Catégorie : 1 (Vous pouvez postuler pour plusieurs catégories)
Nom de la campagne : « Accès checkout »
Hypothèse : « Donner de la visibilité sur la disponibilité des produits selon les modes de livraison et ainsi augmenter le taux de passage vers le checkout »
Résultat : « +8% de taux de conversion » (AOV,CTR,PM, etc.)
Envoyer les visuels des variations

Le jury AB Tasty sĂ©lectionnera les meilleures campagnes et les prĂ©sentera le 3 dĂ©cembre prochain Ă  17h30 lors de l’Experience Talks. Il y aura 3 gagnants par catĂ©gorie !

L’Experience Talks est l’événement de référence dédié à l’experience client et est limité à 200 décisionnaires du digital, dans la limite de deux personnes par entreprise. Chaque profil sera validé selon ces critères.

Vous n’êtes pas encore inscrits ? Demandez votre place ici .

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13min lecture

Quand faut-il passer de l’expĂ©rimentation web Ă  l’expĂ©rimentation par API ?

Au dĂ©part de leur dĂ©marche d’expĂ©rimentation, les entreprises peuvent ĂŞtre amenĂ©es Ă  tester de lĂ©gères modifications sur leur site web, telles que la conception d’un CTA ou d’autres petits changements, dans le but de dĂ©terminer leurs performances et leur impact sur des KPIs tels que le taux de conversion et le nombre de transactions.

Cependant, Ă  mesure qu’un programme d’expĂ©rimentation se dĂ©veloppe, les entreprises sont susceptibles de s’intĂ©resser Ă  des types de testing de plus en plus sophistiquĂ©s, qui requièrent plus d’expertise mais aussi un outil plus perfectionnĂ©.

C’est Ă  ce moment-lĂ  que de nombreuses entreprises sont prĂŞtes Ă  passer de l’expĂ©rimentation client-side Ă  l’expĂ©rimentation server-side.

Dans cet article, nous examinerons le moment opportun pour passer au server-side et nous reviendrons sur l’importance d’effectuer ces types de tests, Ă  l’aide de diffĂ©rents scĂ©narios dans lesquels les expĂ©rimentations server-side sont les plus appropriĂ©es. 

Le testing client-side et server-side

Avant d’approfondir le testing server-side, nous allons rapidement souligner les diffĂ©rences entre le testing client-side et le testing server-side afin de comprendre pourquoi vous avez besoin de ces deux types de tests au fur et Ă  mesure que votre programme d’expĂ©rimentation et d’optimisation Ă©volue.

Avec le testing client-side, l’expĂ©rimentation a lieu sur l’interface client par l’intermĂ©diaire de Javascript qui s’exĂ©cute depuis le navigateur. Les outils client-side vous permettent donc de crĂ©er des variations de vos pages en modifiant le contenu envoyĂ© par votre serveur aux utilisateurs dans leur navigateur web. L’utilisateur reçoit alors une variation de votre contenu modifiĂ© en fonction de vos règles de ciblage.

En d’autres termes, tout le travail se fait au niveau du navigateur grâce Ă  Javascript. C’est pourquoi le testing client-side est gĂ©nĂ©ralement mieux adaptĂ© aux modifications de surface telles que la mise en page, la conception et les couleurs, afin de mesurer leurs performances et leur impact sur les principaux KPIs.

En revanche, tout le travail de testing server-side s’effectue au niveau du serveur et non du navigateur. En d’autres termes, c’est votre serveur qui envoie au hasard Ă  un utilisateur la variation modifiĂ©e. Par consĂ©quent, l’outil d’expĂ©rimentation travaille sur le serveur et non dans le navigateur de l’utilisateur. 

L’un des principaux avantages du testing client-side est qu’il est facile Ă  mettre en Ĺ“uvre et qu’aucune expertise particulière n’est requise pour exĂ©cuter les diffĂ©rents tests sur le front-end du site web.

Cependant, en raison de leurs caractéristiques avancées, les tests server-side requièrent une expertise technique et des compétences en matière de codage, de sorte que les développeurs sont généralement ceux qui les exécutent sur le back-end.

Quels sont les avantages du testing server-side ?

Avant d’aborder la question de l’utilisation du testing server-side, nous allons prĂ©senter quelques-uns de ses avantages afin de mieux comprendre les cas d’utilisation qu’il recouvre.

L’expĂ©rimentation omnicanale

Les solutions client-side sont gĂ©nĂ©ralement limitĂ©es aux appareils dotĂ©s d’un navigateur web, qu’il s’agisse d’un ordinateur de bureau, d’un tĂ©lĂ©phone portable ou d’une tablette. Cela signifie que vous ne pouvez pas mener d’expĂ©riences sur des applications mobiles ou des appareils connectĂ©s.

Les solutions server-side, quant Ă  elles, vous permettent d’expĂ©rimenter sur plusieurs canaux, y compris les applications mobiles, ce qui Ă©largit considĂ©rablement votre champ d’action et vous offre de nombreuses possibilitĂ©s de testing au-delĂ  des navigateurs web, afin de couvrir toutes vos bases.

Des performances optimisées

L’un des principaux avantages du server-side est peut-ĂŞtre l’absence d’effet flicker, qui est souvent un inconvĂ©nient majeur associĂ© aux solutions client-side.  

L’effet flicker se produit lorsque la page d’origine se charge et est remplacĂ©e par la variation du test, ce qui est gĂ©nĂ©ralement perçu par l’utilisateur.

Contrairement aux outils client-side qui nĂ©cessitent l’ajout d’un tag Javascript Ă  vos pages, vous n’avez pas besoin d’ajouter ce tag dans les outils server-side. En effet, les expĂ©rimentations sont exĂ©cutĂ©es sur le serveur avant d’ĂŞtre envoyĂ©es au client, de sorte que tout le travail se fait au niveau du serveur et n’est donc pas perceptible par le client. 

En d’autres termes, lors d’un test server-side, la variation est extraite du serveur et transmise au navigateur de l’utilisateur. Par consĂ©quent, aucune modification n’a lieu sur le front-end ou le navigateur, et il n’y a donc pas d’effet flicker.

Des possibilités de test infinies

Vos Ă©quipes ont beaucoup plus de possibilitĂ©s de dĂ©veloppement lorsqu’il s’agit de testing server-side, car il vous permet de modifier tous les aspects de votre site.

Comme les tests server-side sont exĂ©cutĂ©s Ă  partir du serveur back-end, vous pouvez tester des contenus dynamiques plus complexes, contrairement aux tests client-side oĂą il n’est pas facile de tester de tels contenus. Ces tests peuvent mĂŞme nuire Ă  l’expĂ©rience de l’utilisateur s’ils sont effectuĂ©s sur le client-side. 

En d’autres termes, vous pouvez construire des tests beaucoup plus complexes qui vont plus loin dans votre tech stack et au-delĂ  de la portĂ©e de l’interface utilisateur ou de changements purement esthĂ©tiques, afin d’ouvrir un tout nouveau monde d’expĂ©rimentation. 

Avec des capacitĂ©s d’expĂ©rimentation aussi poussĂ©es, les Ă©quipes peuvent tester en profondeur toutes les facettes d’un produit pour Ă©valuer ses fonctionnalitĂ©s, notamment ses caractĂ©ristiques sous-jacentes, ses algorithmes et sa logique back-end. 

La section suivante passe en revue les diffĂ©rents cas d’utilisation pour lesquels vous devriez plutĂ´t envisager d’exĂ©cuter des tests server-side.

Quand est-il judicieux de passer au testing server-side ?

Comme nous l’avons mentionnĂ©, les tests server-side sont gĂ©nĂ©ralement utilisĂ©s pour exĂ©cuter des types de tests plus avancĂ©s et expĂ©rimenter en profondeur au sein de votre tech stack afin d’explorer en dĂ©tail le fonctionnement d’un produit.

Pour faire simple, les solutions d’expĂ©rimentation server-side permettent aux Ă©quipes de mener des expĂ©riences plus robustes et plus sĂ»res, axĂ©es sur la modification des fonctions d’un produit. 

Voici quelques cas d’utilisation oĂą le server-side est recommandĂ© par rapport au client-side :

  • ExĂ©cutez des expĂ©rimentations sur votre application mobile

Comme mentionnĂ© prĂ©cĂ©demment, l’un des principaux avantages des tests server-side est de permettre une expĂ©rimentation omnicanale et multiplateforme.

Comme les solutions client-side reposent sur Javascript et les cookies, il n’est pas possible de les utiliser pour tester des applications mobiles natives et vous ĂŞtes limitĂ© aux appareils dotĂ©s d’un navigateur web par dĂ©faut.

Cela signifie que vous aurez besoin d’une solution de testing server-side plus avancĂ©e pour gĂ©rer les technologies des applications mobiles, qui sont plus complexes et très diffĂ©rentes des technologies web. 

De plus, comme les tests server-side fonctionnent Ă  la fois sur les applications web et les applications mobiles, vous pouvez effectuer le mĂŞme test sur les mĂŞmes variations, quel que soit le canal utilisĂ©. Cela vous permet de comparer les donnĂ©es de chaque canal et d’optimiser en consĂ©quence l’expĂ©rience de l’utilisateur sur les diffĂ©rents points de contact. 

Enfin, si vous utilisez des feature flags pour effectuer des tests server-side sur des applications mobiles, vous pouvez contourner l’approbation fastidieuse et chronophage des app stores. En d’autres termes, les feature flags vous permettent d’activer ou de dĂ©sactiver des fonctionnalitĂ©s Ă  distance sans avoir Ă  redĂ©ployer le code dans les app stores et Ă  attendre leur approbation, ni Ă  attendre que toutes les modifications soient prĂŞtes en mĂŞme temps pour publier vos changements.

  • Testez vos algorithmes de search

Les A/B tests server-side sont efficaces pour tester des modifications plus profondes liĂ©es au backend et Ă  l’architecture de votre site web.

C’est le cas des algorithmes de search qui nĂ©cessitent une modification du code existant. Les sites e-commerce se tournent gĂ©nĂ©ralement vers le testing server-side pour s’assurer que les clients peuvent facilement naviguer sur leur site et trouver le produit qu’ils recherchent. 

Les algorithmes de search sont essentiels pour permettre aux clients de trouver le bon produit en leur offrant une expérience de recherche transparente qui les incite finalement à acheter.

Par exemple, vous pouvez tester ce qui est affiché aux clients dans leurs résultats de recherche, si cela doit être basé sur le prix, la popularité ou les avis, ou si vous devez prioriser les produits en fonction de ce que les clients ont acheté/aimé/vu dans le passé. 

Le testing server-side vous permet de crĂ©er des scĂ©narios et des règles complexes afin de fournir aux clients des recommandations plus personnalisĂ©es et d’optimiser leur expĂ©rience de recherche sur votre site. Ces tests sont plus difficiles Ă  rĂ©aliser Ă  l’aide de solutions client-side, car les pages de recherche sont basĂ©es sur la commande de recherche et sont donc affichĂ©es de manière dynamique.

Les tests server-side sont donc plus complets et permettent d’expĂ©rimenter plusieurs algorithmes en modifiant le code existant.

  • Optimisez vos recommandations produit

De même, grâce à des outils server-side, vous pouvez tester plusieurs algorithmes de recommandations produit, qui se trouvent généralement au bas des pages produit, afin de déterminer quel type de présentation génère le plus de ventes ou augmente la valeur du panier moyen. Par exemple, est-il préférable de promouvoir des produits similaires, les produits les plus populaires ou ceux qui ont été récemment consultés ?

Ces recommandations sont basĂ©es sur une variĂ©tĂ© de critères, comme l’historique de navigation, votre propre système PIM (Product Information Management) et d’autres sources de donnĂ©es. Le server-side vous permet de tester ces multiples algorithmes afin de dĂ©couvrir la sĂ©lection de produits recommandĂ©s la plus performante.

  • Tester des pages sensibles au niveau des donnĂ©es

Le testing server-side est parfait pour tester des pages oĂą la protection des donnĂ©es est vitale, car il permet de s’assurer que les donnĂ©es restent en sĂ»retĂ© Ă  l’intĂ©rieur du serveur sans avoir Ă  s’inquiĂ©ter d’une menace pour la sĂ©curitĂ©.

C’est l’idĂ©al pour tester les pages de paiement e-commerce ou des applications bancaires par exemple, ou bien toute autre page web ou application contenant des donnĂ©es sensibles.

Vous pouvez Ă©galement utiliser les feature flags pour tester une nouvelle mĂ©thode de paiement sur un sous-ensemble d’utilisateurs et voir comment ils s’y adaptent avant de l’Ă©tendre Ă  tous les autres.

  • DĂ©terminer la longueur idĂ©ale des formulaires

Ceci est particulièrement important pour les entreprises SaaS qui s’appuient sur des formulaires d’essai gratuit et de demande de dĂ©monstration pour recueillir des informations auprès de leurs visiteurs. Elles doivent donc dĂ©terminer la longueur idĂ©ale de ces formulaires sans risquer de perdre des utilisateurs, tout en Ă©tant en mesure de recueillir toutes les informations nĂ©cessaires sur un prospect. 

Le server-side est la meilleure solution dans ce scĂ©nario, car vos formulaires sont directement liĂ©s Ă  la structure de votre base de donnĂ©es. Si un champ est obligatoire, vous ne pourrez pas le masquer Ă  l’aide de JavaScript, car la validation du formulaire Ă©chouera cĂ´tĂ© serveur.

Par consĂ©quent, tester la longueur et la complexitĂ© d’un formulaire pour obtenir l’impact positif le plus Ă©levĂ© possible sur les taux de conversion doit ĂŞtre effectuĂ© via du server-side.

Cela s’applique Ă©galement Ă  d’autres sites web qui utilisent de tels formulaires, tels que les sites de rĂ©servation d’hĂ´tels ou d’assurances. Il convient de noter que les diffĂ©rents secteurs exigeront des informations diffĂ©rentes, plus ou moins nombreuses, en fonction du type et de l’objectif de l’information recueillie.

  • Tester la limite de la gratuitĂ© des frais de port

Les entreprises de e-commerce doivent ĂŞtre en mesure de dĂ©terminer le montant de la commande Ă  partir duquel la gratuitĂ© des frais de port est possible. C’est important, car les frais d’expĂ©dition sont l’une des principales causes d’abandon de panier.

Les frais d’expĂ©dition Ă©tant l’un des facteurs dĂ©terminants dans la dĂ©cision d’achat d’un client, les entreprises devraient tester diffĂ©rents seuils de valeur de panier afin de trouver la limite optimale pour la gratuitĂ© des frais d’expĂ©dition et ainsi amĂ©liorer le taux de transaction.  

Les frais de port étant généralement calculés de manière dynamique à partir du serveur back-end, vous devrez les tester grâce au server-side. Toute modification apportée devrait avoir un impact sur toutes les étapes suivantes et devrait être gérée via le server-side.

  • Validez vos fonctionnalitĂ©s

Le testing server-side vous permet d’effectuer des tests de features pour valider les fonctionnalitĂ©s de votre produit en dĂ©ployant diffĂ©rentes variations auprès de diffĂ©rents groupes d’utilisateurs et dans le but d’Ă©valuer leurs performances avant de procĂ©der Ă  un release gĂ©nĂ©rale. 

Ă€ l’aide des feature flags, vous pouvez effectuer des A/B tests server-side et segmenter vos utilisateurs en les orientant vers l’une ou l’autre variation. En cas de problème avec une variation, vous pouvez facilement revenir en arrière en dĂ©sactivant le flag avant que l’expĂ©rience de l’utilisateur n’en pâtisse davantage. 

Enfin, en fonction du retour des utilisateurs, vous pouvez optimiser vos fonctionnalitĂ©s et les mettre Ă  la disposition de tous les utilisateurs en Ă©tant sĂ»r qu’elles rĂ©pondent aux rĂ©els besoins des clients.

Le testing server-side et les feature flags

La meilleure façon d’effectuer des tests server-side est d’utiliser les feature flags. En dĂ©couplant le dĂ©ploiement des releases, vous pouvez effectuer des A/B tests server-side en dĂ©ployant de nouvelles fonctionnalitĂ©s auprès d’un petit groupe d’utilisateurs. Vous pouvez ensuite mesurer leurs performances sur ce groupe d’utilisateurs avant de les dĂ©ployer sur tous les autres.

Si le server-side requiert une expertise technique et des compĂ©tences en matière de codage, il n’est pas rĂ©servĂ© exclusivement aux Ă©quipes tech. Souvent, les Ă©quipes non « spĂ©cialisĂ©es » s’accordent avec les Ă©quipes produits pour dĂ©finir les tests qui sont ensuite exĂ©cutĂ©s par les ingĂ©nieurs. Une fois mise en Ĺ“uvre, une expĂ©rimentation peut gĂ©nĂ©ralement ĂŞtre contrĂ´lĂ©e, surveillĂ©e et analysĂ©e Ă  l’aide d’un tableau de bord.

Avec la bonne solution de feature management, toutes les Ă©quipes d’une mĂŞme organisation peuvent exĂ©cuter des tests server-side Ă  l’aide d’un tableau de bord facile Ă  utiliser, sans avoir Ă  faire face Ă  des difficultĂ©s techniques.

Client-side et server-side : l’importance du contexte

En fin de compte, il est important de noter que la question n’est pas de savoir si le server-side est meilleur que le client-side. Il s’agit de deux approches complĂ©mentaires et le choix de l’une ou l’autre dĂ©pend de ce qui convient le mieux Ă  l’optimisation et aux objectifs business plus larges de chaque l’entreprise.

En d’autres termes, un type de test ne remplace pas un autre. Il s’agit d’examiner le type d’expĂ©rimentation que vous souhaitez mener et de dĂ©terminer lequel est le mieux adaptĂ© Ă  ce contexte particulier et aux Ă©quipes qui souhaitent mener l’expĂ©rience – les marketers ont tendance Ă  privilĂ©gier et Ă  utiliser le plus souvent les tests client-side, tandis que les chefs de produit et les dĂ©veloppeurs optent gĂ©nĂ©ralement pour du server-side. Cela dĂ©pend Ă©galement des ressources dont disposent les entreprises et de la maturitĂ© de leurs programmes d’optimisation.

Pour garantir que votre site web est optimisĂ© et qu’il offre une expĂ©rience utilisateur fluide, il est essentiel d’avoir les deux techniques de testing Ă  portĂ©e de main pour survivre dans un monde digital compĂ©titif. 

Les deux types de tests sont indispensables pour vous aider Ă  crĂ©er des produits de qualitĂ© qui vous rapporteront un maximum de revenus. La clĂ© est d’utiliser les deux ensemble pour augmenter la productivitĂ© et obtenir un impact maximal.

 

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11min lecture

Comment l’IA peut optimiser votre roadmap d’expĂ©rimentation

L’intelligence artificielle est un thème rĂ©current depuis des dĂ©cennies. Cependant, ce n’est plus de la science-fiction, c’est une rĂ©alitĂ©.

Depuis le lancement en novembre 2022 par OpenAI de sa propre forme d’IA gĂ©nĂ©rative, ChatGPT, le monde ne cesse de parler de ses capacitĂ©s impressionnantes. Il est particulièrement fascinant de voir Ă  quel point il est facile d’obtenir des rĂ©sultats après avoir interagi avec ce robot composĂ© d’algorithmes d’apprentissage profond pour le traitement du langage naturel.

MĂŞme Google a rapidement suivi le mouvement en lançant un projet expĂ©rimental, Bard, pour rĂ©volutionner son propre outil Search. En exploitant la puissance de l’IA gĂ©nĂ©rative et la capacitĂ© des grands modèles de langage, Google cherche Ă  amener son processus de search au niveau supĂ©rieur.

Compte tenu de la croissance rapide de cette avancĂ©e technologique au cours des derniers mois, il est temps de parler de l’IA gĂ©nĂ©rative dans le contexte des AB tests et de l’expĂ©rimentation.

Que vous vous interrogiez sur la manière dont l’IA peut avoir un impact sur vos expĂ©rimentations ou que vous cherchiez de l’inspiration, nous discuterons dans cet article de certaines de nos idĂ©es sur l’utilisation de l’IA pour les AB tests, la personnalisation et l’optimisation du taux de conversion.

Qu’est-ce que l’IA gĂ©nĂ©rative ?

L’IA gĂ©nĂ©rative est un type d’intelligence artificielle qui n’a pas de limites de programmation, ce qui lui permet de gĂ©nĂ©rer du nouveau contenu (pensez Ă  ChatGPT). Au lieu de suivre un ensemble de donnĂ©es dĂ©fini et prĂ©existant, l’IA gĂ©nĂ©rative apprend en indexant d’Ă©normes quantitĂ©s de donnĂ©es et en se concentrant sur les motifs. Grâce Ă  des techniques d’apprentissage profond et des rĂ©seaux neuronaux, elle peut alors crĂ©er du contenu semblable Ă  celui créé par des humains. 

La façon dont les algorithmes capturent les idĂ©es est similaire Ă  la manière dont les humains s’inspirent de leurs expĂ©riences passĂ©es pour crĂ©er quelque chose de nouveau. Grâce aux grandes quantitĂ©s de donnĂ©es utilisĂ©es pour former les capacitĂ©s d’apprentissage de l’IA gĂ©nĂ©rative, elle est capable de produire des rĂ©ponses de haute qualitĂ© semblables Ă  ce qu’un ĂŞtre humain crĂ©erait.

Cependant, certaines préoccupations doivent être prises en compte :

  • Informations biaisĂ©es : les connaissances de l’intelligence artificielle se basent sur les ensembles de donnĂ©es utilisĂ©s pour la former. Par consĂ©quent, si ces donnĂ©es sont biaisĂ©es, elle peut crĂ©er des « idĂ©es » tout aussi biaisĂ©es ou erronĂ©es.
  • Propagation de dĂ©sinformation : il existe de nombreuses prĂ©occupations Ă©thiques concernant l’IA gĂ©nĂ©rative et le partage d’informations directement issues de celle-ci. Il est prĂ©fĂ©rable de vĂ©rifier que ces informations ne soient ni fausses ni trompeuses avant leur diffusion. 
  • PropriĂ©tĂ© du contenu : Ă©tant donnĂ© que le contenu gĂ©nĂ©rĂ© par l’IA n’est pas créé par un ĂŞtre humain, peut-on Ă©thiquement revendiquer cette idĂ©e comme Ă©tant la sienne ? De manière similaire, la mĂŞme idĂ©e pourrait ĂŞtre potentiellement gĂ©nĂ©rĂ©e ailleurs en utilisant une requĂŞte similaire. La question des droits d’auteur et de la propriĂ©tĂ© est donc posĂ©e ici.
  • DonnĂ©es et confidentialitĂ© : la confidentialitĂ© des donnĂ©es est toujours une prĂ©occupation majeure. Avec les nouvelles capacitĂ©s de l’intelligence artificielle, la gestion des donnĂ©es devient encore plus complexe. Il est toujours prĂ©fĂ©rable d’Ă©viter de diffuser des informations sensibles Ă  toute forme d’IA gĂ©nĂ©rative.

En gardant ces dĂ©rives Ă  l’esprit, l’IA gĂ©nĂ©rative a le potentiel de rĂ©volutionner notre façon de travailler, tout comme la technologie l’a toujours fait par le passĂ©.

10 utilisations de l’IA gĂ©nĂ©rative pour les AB tests

Dans le monde du testing, nous sommes très intĂ©ressĂ©s par la façon dont on peut exploiter ces avancĂ©es technologiques pour l’expĂ©rimentation. Nous avons rĂ©flĂ©chi Ă  quelques approches pour rĂ©imaginer le processus d’élaboration d’expĂ©riences client digitales afin de gagner du temps et des ressources.

Comme tout le monde, nous nous sommes demandĂ© comment l’IA gĂ©nĂ©rative pourrait avoir un impact sur le monde de l’expĂ©rimentation et sur nos clients. Voici quelques idĂ©es, certaines concrètes et d’autres plus abstraites, sur la façon dont l’intelligence artificielle pourrait aider notre industrie :

AVERTISSEMENT : avant de partager des informations avec une plateforme d’IA, assurez-vous de bien comprendre leurs pratiques en matière de confidentialitĂ© et de sĂ©curitĂ©. Bien que les modèles d’IA s’efforcent de respecter les normes en vigueur, il existe toujours un risque de violation des donnĂ©es. ProtĂ©gez toujours vos informations confidentielles.

1. Optimisation de la page d’accueil

Votre page d’accueil est probablement la première chose que vos visiteurs verront, il est donc essentiel de l’optimiser pour rester en avance sur vos concurrents. Si vous souhaitez comparer rapidement le contenu de votre page d’accueil Ă  celui de vos concurrents, vous pouvez fournir ces informations Ă  l’IA gĂ©nĂ©rative pour lui donner une base de comprĂ©hension. Ensuite, vous pouvez lui demander une liste des meilleures pratiques Ă  adopter afin de crĂ©er de nouveaux tests sur votre propre site web.

2.  Analyser les résultats des expérimentations

Le reporting et l’analyse sont essentiels pour faire progresser votre roadmap d’expĂ©rimentation, mais cela prend Ă©galement du temps. En collectant un rĂ©sumĂ© des tests effectuĂ©s, l’IA gĂ©nĂ©rative peut vous aider Ă  mettre en Ă©vidence les conclusions importantes, rĂ©sumer vos rĂ©sultats et mĂŞme suggĂ©rer des prochaines Ă©tapes. Dans l’idĂ©al, vous pouvez fournir Ă  l’IA votre hypothèse d’AB test ainsi que les rĂ©sultats pour montrer votre processus de rĂ©flexion et d’organisation. Une fois que l’IA reconnaĂ®t ce processus spĂ©cifique et les rĂ©sultats souhaitĂ©s, elle peut contribuer Ă  gĂ©nĂ©rer de nouvelles hypothèses de test ou des suggestions.

3. Recommander des obstacles Ă  l’optimisation

L’IA gĂ©nĂ©rative peut vous aider Ă  hiĂ©rarchiser vos efforts et Ă  identifier les obstacles les plus importants Ă  votre taux de conversion. En tĂ©lĂ©chargeant vos donnĂ©es de performance (non sensibles) collectĂ©es Ă  partir de vos plateformes d’Analytics, vous pouvez fournir Ă  l’IA les informations nĂ©cessaires. Que ce soit en suggĂ©rant de mettre Ă  jour vos tags ou de compresser les images de votre page d’accueil, l’IA peut rapidement repĂ©rer les zones oĂą vous avez les plus grandes lacunes et suggĂ©rer des domaines d’optimisation.

4. Avis clients

Les retours client sont une mine d’informations prĂ©cieuses pour l’optimisation. L’un des grands avantages de l’IA que nous observons dĂ©jĂ  est sa capacitĂ© Ă  comprendre rapidement de grandes quantitĂ©s de donnĂ©es et Ă  les rĂ©sumer. En tĂ©lĂ©chargeant les avis clients, les enquĂŞtes et autres commentaires des consommateurs dans votre base de donnĂ©es, l’IA gĂ©nĂ©rative peut vous aider Ă  crĂ©er des rĂ©sumĂ©s dĂ©taillĂ©s des points sensibles, des prĂ©fĂ©rences et du niveau de satisfaction de vos utilisateurs. Plus les avis sont dĂ©taillĂ©s, meilleure sera l’analyse.

5. Chatbots

Les chatbots sont un moyen populaire de communiquer avec les visiteurs d’un site web. Étant donnĂ© que l’IA gĂ©nĂ©rative est un modèle linguistique puissant, elle peut gĂ©nĂ©rer rapidement des scripts, des suggestions et des rĂ©ponses conversationnelles pour rĂ©duire votre temps de brainstorming. Vous pouvez Ă©galement utiliser l’IA pour filtrer et analyser les conversations que votre chatbot a dĂ©jĂ  rĂ©alisĂ©es, afin de dĂ©terminer s’il existe des lacunes dans la conversation ou des moyens d’amĂ©liorer votre interaction avec vos clients.

6. Traduction

Les barrières linguistiques peuvent limiter une marque prĂ©sente dans plusieurs rĂ©gions. Que vous ayez besoin de traduire des conversations de votre chatbot, des CTA ou des wordings plus longs, l’IA gĂ©nĂ©rative peut vous fournir des traductions en temps rĂ©el pour vous faire gagner du temps et rendre votre contenu accessible Ă  toutes les zones oĂą votre marque est prĂ©sente.

7. Google Adwords

AccĂ©lĂ©rez vos sessions de brainstorming en utilisant l’IA gĂ©nĂ©rative pour expĂ©rimenter diffĂ©rentes variations de wordings. En fonction des directives que vous fournissez, l’IA peut vous proposer une sĂ©rie d’idĂ©es pour cibler des mots-clĂ©s et crĂ©er des wordings avec un ton de voix particulier pour Google Adwords. Attention : vĂ©rifiez bien tous les mots-clĂ©s proposĂ©s afin de confirmer leur signification.

8. Personnalisation

Du contenu personnalisĂ© peut ĂŞtre dĂ©veloppĂ© Ă  grande Ă©chelle en utilisant l’intelligence artificielle pour produire des variations d’un mĂŞme message. En personnalisant vos wordings, recommandations, suggestions de produits etc… en fonction des interactions passĂ©es des utilisateurs et de leurs donnĂ©es dĂ©mographiques, vous pouvez augmenter considĂ©rablement leur engagement digital.

9. Descriptions de produits

Trouver les meilleurs termes et le meilleur discours pour vendre vos produits peut ĂŞtre un vĂ©ritable dĂ©fi. Avec l’IA gĂ©nĂ©rative, vous pouvez ĂŞtre plus ambitieux dans vos descriptions de produits en testant diffĂ©rentes variations, et voir laquelle est la plus prometteuse pour vos visiteurs.

10. Prédiction du comportement des utilisateurs

En se basant sur les donnĂ©es de comportement de vos utilisateurs, l’IA gĂ©nĂ©rative peut prĂ©dire des comportements pouvant vous aider Ă  anticiper votre prochain AB test. Adapter vos tests en fonction des tendances d’interaction des utilisateurs peut vous permettre de mener de meilleures expĂ©riences. Il est important de noter que ces prĂ©dictions seront dĂ©finies (et limitĂ©es) par les donnĂ©es clients collectĂ©es et tĂ©lĂ©chargĂ©es dans le passĂ©. L’utilisation de l’IA gĂ©nĂ©rative est plus efficace lorsqu’elle est utilisĂ©e comme un outil pour vous guider dans votre processus de prise de dĂ©cision plutĂ´t que d’ĂŞtre la seule force dĂ©cisionnelle.

L’utilisation extensive de l’intelligence artificielle est un sujet nouveau et en constante Ă©volution dans le monde de la technologie. Si vous souhaitez en tirer parti Ă  l’avenir, vous devez commencer Ă  vous familiariser avec ses capacitĂ©s.

Gardez Ă  l’esprit qu’il est important de vĂ©rifier les faits et les informations gĂ©nĂ©rĂ©es par l’IA, tout comme vous vĂ©rifiez soigneusement les donnĂ©es avant de les tĂ©lĂ©charger. L’utilisation de l’IA gĂ©nĂ©rative en collaboration avec vos experts internes et les ressources de votre Ă©quipe peut vous aider Ă  amĂ©liorer l’idĂ©ation et l’efficacitĂ©. Cependant, la qualitĂ© des rĂ©sultats de l’IA gĂ©nĂ©rative dĂ©pend de ce que vous y mettez en premier lieu.

L’IA gĂ©nĂ©rative est-elle une source d’avantage concurrentiel pour l’AB testing ?

La bonne nouvelle est que cette technologie est accessible Ă  tous, des grands leaders de l’industrie comme Google aux start-ups avec budget limitĂ©. En revanche, la moins bonne nouvelle, c’est qu’elle est disponible pour tout le monde. En d’autres termes, l’IA gĂ©nĂ©rative n’est pas nĂ©cessairement une source d’avantage concurrentiel.

La technologie en elle-mĂŞme ne crĂ©e pas plus de valeur pour une entreprise. C’est plutĂ´t les personnes qui l’utilisent qui crĂ©ent de la valeur en l’associant Ă  leurs propres connaissances spĂ©cifiques de l’industrie, Ă  leurs expĂ©riences passĂ©es, Ă  leur capacitĂ© de collecte et d’interprĂ©tation des donnĂ©es, ainsi qu’Ă  leur comprĂ©hension des besoins et des problèmes des clients.

Bien que nous ne disions pas que l’IA gĂ©nĂ©rative remplace les idĂ©es gĂ©nĂ©rĂ©es par les humains, cette technologie peut certainement ĂŞtre utilisĂ©e pour complĂ©ter et amplifier vos compĂ©tences dĂ©jĂ  existantes.

Tirer parti de l’IA gĂ©nĂ©rative pour les AB Tests

De l’Ă©ducation Ă  la rĂ©daction en passant par la programmation, toutes les industries commencent Ă  voir l’impact que ces nouvelles technologies auront. L’utilisation des « grands modèles de langage » devient de plus en plus populaire, car ces algorithmes peuvent gĂ©nĂ©rer des idĂ©es, rĂ©sumer de longs textes, fournir des informations et mĂŞme traduire en temps rĂ©el.

L’expĂ©rimentation et les AB tests sont au cĹ“ur de l’engagement de votre public. Cependant, le succès de ces pratiques peut nĂ©cessiter beaucoup de temps et de ressources. Si l’IA gĂ©nĂ©rative peut vous offrir des moyens d’Ă©conomiser du temps et de rationaliser vos processus, il est peut-ĂŞtre opportun d’en faire votre arme secrète. Dans l’environnement digital compĂ©titif d’aujourd’hui, amĂ©liorer en permanence votre prĂ©sence en ligne devrait ĂŞtre une prioritĂ©.

Vous souhaitez commencer Ă  optimiser votre site web ? AB Tasty est la plateforme best-in-class d’optimisation de l’expĂ©rience client qui vous permet de crĂ©er une expĂ©rience digitale plus riche et rapidement. De l’expĂ©rimentation Ă  la personnalisation, cette solution peut vous aider Ă  activer et Ă  engager votre public pour stimuler vos conversions.

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Comment résoudre les problèmes réels des utilisateurs avec une stratégie CRO

Nous vous invitons Ă©galement Ă  lire l’article prĂ©cĂ©dent de notre sĂ©rie, Construire une culture customer-centric grâce aux donnĂ©es ou Ă  en consulter l’introduction.

Dans le prochain volet de notre sĂ©rie sur l’approche data-driven du marketing client, nous nous sommes entretenus avec notre partenaire Raoul Doraiswamy, Fondateur et Directeur GĂ©nĂ©ral de Conversionry. Le but de cet Ă©change est de comprendre le dĂ©roulement d’un processus d’expĂ©rimentation customer-centric et de comprendre pourquoi il est essentiel d’exploiter les informations issues de ces expĂ©rimentations pour prendre de meilleures dĂ©cisions.

 

Selon vous, quelle est la plus grande lacune à l’heure actuelle des marques dans leurs connaissances en matière de marketing et de croissance ?

De nombreuses marques disposent aujourd’hui d’un ensemble d’outils adĂ©quats, grâce Ă  des investissements tech, ou de personnes compĂ©tentes en matière de marketing. Cependant, les marques sont souvent confrontĂ©es au problème de ne pas savoir comment rĂ©pondre aux besoins des clients, comment leur donner ce qu’ils veulent, et ce aussi bien sur leur site web, leur application ou par le biais de la publicitĂ© digitale : en d’autres termes, comment ces marques peuvent-elles augmenter leurs conversions ? Raoul identifie le manque de comprĂ©hension du client comme Ă©tant au cĹ“ur de ces lacunes et suggère que les marques adoptent un processus customer-centric, customer-driven, qui permet la gĂ©nĂ©ration d’un flux de connaissances du client complĂ©tĂ© par l’expĂ©rimentation.  

 

Quelles sont les activités clés qui permettent de mieux comprendre les problèmes des clients ?

Selon Raoul, pour lancer une stratĂ©gie avec pour Ă©picentre le client, il est important de collecter correctement des donnĂ©es afin d’obtenir ensuite des informations. C’est le fondement de tout programme d’expĂ©rimentation, mais celui-ci peut ĂŞtre appliquĂ© Ă  tous les canaux marketing.

« Imaginez que vous ĂŞtes un contrĂ´leur du trafic aĂ©rien. Vous avez de nombreux Ă©crans qui vous indiquent en permanence oĂą se trouvent les avions et quand ils risquent de s’Ă©craser les uns contre les autres. Ă€ partir de tous ces aperçus, la personne qui se trouve devant les Ă©crans devra prendre les bonnes dĂ©cisions », partage-t-il. « Cependant, il y a aussi des informations sans importance, comme le fait que les porte-bagages soient pleins – et c’est aux dĂ©cideurs de choisir les donnĂ©es critiques et de les utiliser. »

Raoul fournit cette analogie pour faire le lien avec les dĂ©cideurs marketing, qui disposent gĂ©nĂ©ralement d’un tableau de bord avec des indicateurs tels que le revenu, le taux de conversion, le panier abandonnĂ© et plus encore. Un tableau de bord d’informations aide les marketeurs Ă  mieux comprendre leurs clients : il combine ces donnĂ©es en temps rĂ©el avec les commentaires des clients provenant de diffĂ©rentes sources telles que les analyses, les heatmaps, les enregistrements de sessions, les commentaires sur les rĂ©seaux sociaux et les sondages utilisateurs. Une Ă©tude solide peut ĂŞtre effectuĂ©e grâce Ă  une analyse critique des enregistrements de sessions et des sondages utilisateurs, et les principaux Ă©lĂ©ments Ă  retenir peuvent ĂŞtre intĂ©grĂ©s Ă  ce tableau de bord. Comment faire plus utile pour un dĂ©cideur marketing ?

 

OĂą sont les meilleures sources d’idĂ©es pour l’expĂ©rimentation ?

Raoul affirme qu’une combinaison d’analyses quantitatives et qualitatives est essentielle. L’analyse heuristique et l’analyse de la concurrence sont Ă©galement très utiles pour trouver des idĂ©es d’expĂ©rimentation. Il poursuit : « Ne vous limitez pas Ă  l’analyse de la concurrence, regardez aussi les autres secteurs. Prenons l’exemple d’un cas concret : pour un client avec un chiffre d’affaires de 90 millions de dollars, nous devions rĂ©flĂ©chir Ă  comment augmenter le nombre d’inscriptions Ă  son programme de fidĂ©litĂ©. En faisant des recherches sur Expedia et Qantas, nous avons eu l’idĂ©e de mettre en avant les points utilisateurs gagnĂ©s au lieu du prix des articles. » Raoul ajoute : « Faites des analyses de heatmaps, regardez les enregistrements de sessions, les sondages auprès des utilisateurs, les enquĂŞtes auprès des bases de donnĂ©es d’e-mails et les tests utilisateurs. Les tests utilisateurs sont essentiels pour comprendre l’ensemble de la situation. » 

Après avoir cernĂ© les problèmes des clients et trouvĂ© quelques idĂ©es d’expĂ©rimentation, l’Ă©tape suivante consiste Ă  les Ă©toffer. « Revenons Ă  l’analogie du contrĂ´leur aĂ©rien : une personne de l’Ă©quipe voit un crash potentiel mais peut avoir une expĂ©rience limitĂ©e dans la gestion de cette situation. C’est Ă  ce moment-lĂ  qu’un superviseur peut apporter d’autres perspectives, par exemple pour prendre une dĂ©cision plus Ă©quilibrĂ©e. De la mĂŞme manière, lorsque vous recherchez des idĂ©es d’expĂ©rimentation, ne vous limitez pas Ă  vous-mĂŞme, mais organisez plutĂ´t un atelier pour discuter de vos idĂ©es avec votre Ă©quipe en interne. Si vous travaillez avec une agence, vous pouvez aussi organiser un atelier en sa prĂ©sence et avec le client, ou demander Ă  l’Ă©quipe CRO et Ă  l’Ă©quipe produit de se rĂ©unir pour partager leurs idĂ©es. De cette façon, vous pouvez impliquer plusieurs parties prenantes, chacune d’entre elles Ă©tant en mesure d’apporter son expertise sur la base de son expĂ©rience avec les clients », explique Raoul.

 

Est-il utile de mener des expĂ©riences pour collecter des donnĂ©es (par opposition Ă  l’optimisation de la conversion ou plus gĂ©nĂ©ralement Ă  l’obtention d’un indicateur spĂ©cifique) ?

« Oui, absolument », rĂ©pond Raoul.  » Il est important d’aligner les leviers de croissance avec les clients chaque trimestre tout en travaillant avec les Ă©quipes CRO et expĂ©rimentation sur le processus d’expĂ©rimentation. Lorsque l’on travaille dans le but d’augmenter les conversions, il existe des KPI et des modèles prĂ©dictifs pour projeter les objectifs”.

« D’autre part, si le programme se concentre sur la validation des product features ou sur la protection du revenu dĂ» Ă  des features non testĂ©es, il y aura un indicateur distinct pour cela », poursuit-il. « Il est essentiel d’avoir des micro KPI spĂ©cifiques pour les tests en cours afin de gĂ©nĂ©rer un flux constant d’informations, ce qui nous permet ensuite de prendre de meilleures dĂ©cisions. »

Lors de la réalisation d’expérimentation pour collecter des données, des fonctionnalités telles que la personnalisation peuvent être utilisées, ce qui peut avoir un impact positif sur les conversions issues du site web. 

 

De quoi les marques ont-elles besoin pour se lancer ?

« Pour commencer, il faut se lancer dans des expĂ©riences. Chaque jour sans test est un jour perdu en termes de revenus ! », s’exclame Raoul. « Pour les responsables marketing qui n’ont pas encore commencĂ© Ă  mener des expĂ©riences, vous pouvez commencer par mettre le doigt sur les problèmes des clients et le flux d’informations. Pour obtenir ces informations, vous pouvez les recueillir Ă  partir d’un outil d’analytics, plus prĂ©cisĂ©ment en regardant votre entonnoir. Grâce Ă  ces informations, identifiez le point de chute et observez le chemin de la page suivante, pour voir oĂą les utilisateurs vont ensuite. »

« Prenez par exemple une plateforme de e-commerce. Si les utilisateurs laissent tomber leur recherche au moment de la page produit au lieu de l’ajouter au panier et de passer Ă  la page d’expĂ©dition, cela montre qu’ils sont confus quant aux exigences d’expĂ©dition. Ce seul fait peut vous indiquer ce qui se passe du cĂ´tĂ© de l’utilisateur. Examinez les heat maps et les enregistrements de sessions pour comprendre les problèmes du client. L’Ă©tape suivante consiste Ă  rĂ©soudre le problème et, pour ce faire, vous aurez besoin d’une plateforme d’AB tests. Utilisez la plateforme d’AB tests pour construire des tests et les lancer le plus rapidement possible. »

Quant aux Ă©quipes marketing Ă©tablies qui font dĂ©jĂ  des tests, Raoul recommande de rassembler les informations et les problèmes des clients au fur et Ă  mesure qu’ils arrivent chaque mois. « Ensuite, pour donner un sens aux donnĂ©es que vous avez collectĂ©es, vous avez besoin d’analystes en optimisation des conversions, comme nos experts chez Conversionry, qui ont l’expĂ©rience de la distillation des donnĂ©es jusqu’aux problèmes. »

Identifier les problèmes des clients est essentiel. Si certains de leurs problèmes ne sont pas rĂ©solus, vos diffĂ©rentes initiatives risquent d’Ă©chouer malgrĂ© des mois d’expĂ©rimentation. Au lieu de cela, en gardant les commentaires des clients en tĂŞte, vous pouvez commencer Ă  concevoir, dĂ©velopper, tester, vous adresser Ă  des plateformes d’optimisation de l’expĂ©rience comme AB Tasty pour construire les expĂ©rimentations, puis recueillir des informations, et rĂ©pĂ©ter le cycle pour voir ce qui gagne et ce qui ne gagne pas.

 

Commencez Ă  crĂ©er vos AB tests dès aujourd’hui avec la meilleure solution d’optimisation d’expĂ©rience utilisateur, AB Tasty. Grâce Ă  l’IA et l’automation, cette plateforme d’expĂ©rimentation et de personnalisation crĂ©e des expĂ©riences digitales plus riches pour vos clients, rapidement.

 

 


 

Vous voulez en savoir plus sur les données ? Rendez-vous ici pour le septième volet de notre série sur les données customer-centric ! 

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Stimuler l’innovation en utilisant les Ă©checs de vos tests

« L’Ă©chec peut ĂŞtre considĂ©rĂ© comme un gros mot dans le monde de l’expĂ©rimentation. Votre Ă©quipe passe du temps Ă  rĂ©flĂ©chir Ă  une hypothèse, Ă  Ă©laborer un test, et finalement, quand il est lancĂ©… il tombe Ă  plat. Bien qu’il puisse ĂŞtre dĂ©courageant de voir les rĂ©sultats nĂ©gatifs de vos tests, vous avez obtenu des informations prĂ©cieuses qui peuvent vous aider Ă  prendre des dĂ©cisions stratĂ©giques basĂ©es sur les donnĂ©es pour votre prochaine expĂ©rience. Votre  » Ă©chec  » devient une opportunitĂ© d’apprentissage.

Accepter le risque de rĂ©sultats nĂ©gatifs est une partie nĂ©cessaire de la construction d’une culture de l’expĂ©rimentation. Dans le premier Ă©pisode du podcast du “1 000 experiments Club” , Ronny Kohavi (ancien d’Airbnb, Microsoft et Amazon) a dĂ©clarĂ© que l’expĂ©rimentation est un moment durant lequel vous « échouez et pivotez rapidement ». En effet, toute idĂ©e peut Ă©chouer, comme il l’a appris en dirigeant des Ă©quipes d’expĂ©rimentation dans les plus grandes entreprises tech du monde..

« Il y a beaucoup Ă  apprendre de ces expĂ©riences : Est-ce que ça a très bien fonctionnĂ© pour le segment que vous visiez, mais est ce qu’un autre a affectĂ© ? En apprenant ce qui s’est passĂ© et pourquoi, on peut dĂ©velopper les futures stratĂ©gies et rĂ©ussir », partage Ronny.

Pour instaurer une culture de l’expĂ©rimentation, vous devez accepter les Ă©checs qui en dĂ©coulent. En considĂ©rant les rĂ©sultats nĂ©gatifs comme des opportunitĂ©s d’apprentissage, vous renforcez la confiance au sein de votre Ă©quipe et vous l’encouragez Ă  rechercher des solutions crĂ©atives plutĂ´t que de jouer la sĂ©curitĂ©. Voici quelques avantages de l’acceptation des « échecs » dans l’expĂ©rimentation :

  1. Encourager la curiositĂ© : Avec AB Tasty, vous pouvez tester vos idĂ©es rapidement et facilement. Vous pouvez Ă©viter les longues implĂ©mentations ainsi que le dĂ©veloppement de code complexe. Chaque idĂ©e peut ĂŞtre explorĂ©e immĂ©diatement et si elle Ă©choue, vous pouvez passer Ă  l’idĂ©e suivante sans ralentir, ce qui vous fait gagner du temps et de l’argent.
  2. Éliminer vos risques sans implĂ©mentation Ă  l’aveugle : tester les changements sur quelques pages ou auprès d’une audience ciblĂ©e peut vous aider Ă  recueillir des informations dans un environnement plus contrĂ´lĂ© avant de planifier des implĂ©mentations Ă  plus grande Ă©chelle.
  3. Renforcez vos hypothèses : Il est facile d’ĂŞtre victime du biais de confirmation lorsque l’on a peur de l’Ă©chec. Le fait de tester une hypothèse Ă  l’aide des a/b tests et de recevoir des rĂ©sultats nĂ©gatifs confirme que votre contrĂ´le est toujours le plus performant, ainsi vous aurez des donnĂ©es pour appuyer le fait que vous allez dans la bonne direction.
  4. Valider les rĂ©sultats positifs existants : L’expĂ©rimentation permet de dĂ©terminer quels petits changements peuvent avoir un impact important sur votre public. En comparant les rĂ©sultats nĂ©gatifs des tests aux rĂ©sultats positifs d’expĂ©riences similaires, vous pouvez dĂ©terminer si les mesures positives rĂ©sistent Ă  l’Ă©preuve du temps ou si un Ă©vĂ©nement isolĂ© a faussĂ© les rĂ©sultats.

Dans un environnement contrôlé et limité dans le temps, votre expérience peut vous permettre de savoir très rapidement si les changements que vous avez apportés vont confirmer votre hypothèse. Que votre expérience produise des résultats positifs ou négatifs, vous obtiendrez des informations précieuses sur votre public. Tant que vous exploitez ces nouvelles connaissances pour élaborer de nouvelles hypothèses, vos résultats négatifs ne constitueront jamais un « échec ». Au contraire, le plus grand risque serait de laisser perdurer un statu quo.

« Votre capacitĂ© Ă  itĂ©rer rapidement est un facteur de diffĂ©renciation », partage Ronny. « Si vous ĂŞtes en mesure de mener plus d’expĂ©riences et qu’un certain pourcentage est rĂ©ussi/Ă©chouĂ©, cette capacitĂ© Ă  tester des idĂ©es est essentielle. »

Vous trouverez ci-dessous quelques exemples d’A/B tests concrets et les apprentissages cruciaux issus de chaque expérience :

Leçon apprise : la suppression des CTA « Ajouter au panier » a réduit la conversion

Dans cette expĂ©rience, notre client du secteur de la beautĂ© et des cosmĂ©tiques a testĂ© la suppression du CTA « Ajouter au panier » de ses pages de produits. L’idĂ©e Ă©tait de voir si les utilisateurs seraient plus enclins Ă  cliquer sur les pages individuelles, ce qui entraĂ®nerait un taux de conversion plus Ă©levĂ©. Les rĂ©sultats ? Alors que le nombre de visiteurs cliquant sur « Ajouter au panier » a augmentĂ© de 0,4 %, les conversions ont diminuĂ© de 2 %. L’Ă©quipe a considĂ©rĂ© ce rĂ©sultat comme la preuve que la version originale du site web fonctionnait correctement, et elle a pu rĂ©investir son temps et ses efforts dans d’autres projets.

Leçon apprise : des champs de formulaire surchargés entraînent une diminution des leads

Un client du secteur bancaire souhaitait tester si l’ajustement de son formulaire de demande standard pouvait amener Ă  l’Ă©tape 2 et, en fin de compte, augmenter le nombre de leads issues des soumissions de formulaire. Le test s’est concentrĂ© sur le champ obligatoire du numĂ©ro d’identification de l’entreprise, en ajoutant une pop-up expliquant la signification du champ dans l’espoir de rĂ©duire le nombre d’abandons du formulaire. Les rĂ©sultats ? Une diminution de 22 % du nombre de prospects et de 16 % du nombre de visiteurs passant Ă  l’Ă©tape 2 du formulaire. L’Ă©quipe a conclu de cette expĂ©rience qu’en essayant d’ĂŞtre utile et d’expliquer ce champ, ses visiteurs Ă©taient submergĂ©s d’informations. La version originale a Ă©tĂ© la gagnante de cette expĂ©rience, et l’Ă©quipe s’est Ă©pargnĂ©e une perte potentielle Ă©norme en codant en dur le nouveau champ du formulaire.

Leçon apprise : la disponibilitĂ© du produit n’a pas permis de gĂ©nĂ©rer des transactions

L’Ă©quipe de cette entreprise de cosmĂ©tiques a conçu une expĂ©rience pour tester si l’affichage d’un message sur la disponibilitĂ© du produit sur la page du panier entraĂ®nerait une augmentation des conversions en faisant appel au sentiment de FOMO (“Fear Of Missing Out”) du client. Au lieu de cela, les rĂ©sultats se sont avĂ©rĂ©s peu concluants. Le taux de conversion a augmentĂ© de 1 %, mais l’accès Ă  la caisse et la valeur moyenne de la commande ont diminuĂ© de 2 % et 0,7 % respectivement. L’Ă©quipe a dĂ©terminĂ© que, sans l’augmentation souhaitĂ©e de ses indicateurs clĂ©s, il ne valait pas la peine d’investir le temps et les ressources nĂ©cessaires pour mettre en Ĺ“uvre le changement sur le site web. Au lieu de cela, elle a exploitĂ© les donnĂ©es de l’expĂ©rience pour contribuer Ă  l’Ă©laboration de sa roadmap d’optimisation du site web et identifier d’autres domaines d’amĂ©lioration.

MalgrĂ© les rĂ©sultats nĂ©gatifs, les Ă©quipes des trois expĂ©riences ont exploitĂ© ces informations prĂ©cieuses pour rĂ©ajuster rapidement leur stratĂ©gie et identifier d’autres points Ă  amĂ©liorer sur leur site web. En transformant les rĂ©sultats nĂ©gatifs des tests ratĂ©s en opportunitĂ©s d’apprentissage, l’expĂ©rience client est devenue le moteur de l’innovation.

Jeff Copetas, VP du E-Commerce et du Digital chez Avid, souligne l’importance de dĂ©terminer qui vous Ă©coutez lorsque vous Ă©laborez une roadmap d’expĂ©rimentation. « [Chez Avid] nous avons dĂ» passer d’un Ă©tat d’esprit de « je pense que… » Ă  « testons et apprenons », en Ă©liminant les opinions personnelles de notre processus de dĂ©cision », se souvient Jeff. « Vous pouvez faire un joli site web, mais s’il n’est pas performant et que vous n’apprenez pas ce qui favorise la conversion, alors tout ce que vous avez, c’est un joli site web qui n’est pas performant. »

Grâce aux tests, vous collectez des donnĂ©es sur la façon dont les clients vivent l’expĂ©rience de votre site web, ce qui s’avĂ©rera toujours plus prĂ©cieux que de ne jamais tester le statu quo. Vous cherchez de l’inspiration pour votre prochaine expĂ©rience ? Nous avons recueilli des informations auprès de 50 marques de secteurs diffĂ©rents dans le monde entier pour comprendre les tests qu’elles ont effectuĂ©s, les leçons qu’elles en ont tirĂ©es et les succès qu’elles ont remportĂ©s.

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1,000 Experiments Club: Une conversation avec André Morys de konversionsKRAFT

AndrĂ© Morys partage la clĂ© du succès pour une entreprise prospère sur le marchĂ© actuel : une attitude intrĂ©pide envers l’innovation et l’expĂ©rimentation.

AndrĂ© Morys travaille dans le domaine de l’expĂ©rimentation depuis près de trois dĂ©cennies. Le PDG et fondateur de konversionsKRAFT a dĂ©couvert l’importance de l’expĂ©rience utilisateur en lançant sa sociĂ©tĂ© d’optimisation d’e-commerce en 1996. Il a suivi l’Ă©volution des solutions UX de pointe et de testing tout au long des annĂ©es 2000, pour se consacrer entièrement Ă  l’expĂ©rimentation et Ă  l’optimisation de l’expĂ©rience en 2010.

AnimĂ© par sa fascination pour la mesure des rĂ©sultats de l’expĂ©rience client et utilisateur, y compris l’impact financier des optimisations, AndrĂ© utilise son expertise pour guider ses clients Ă  travers le processus d’expĂ©rimentation de manière claire et efficace.

Marylin Montoya, VP marketing chez AB Tasty, s’est entretenue avec AndrĂ© au sujet de la culture de l’expĂ©rimentation. C’est-Ă -dire, crĂ©er une culture de l’expĂ©rimentation acceptant l’Ă©chec et la prise de risque, dans le but d’innover sur des marchĂ©s compĂ©titifs.

Voici quelques-unes des principales conclusions de leur conversation.

 

Le risque et l’Ă©chec font partie intĂ©grante de l’innovation

De nombreuses entreprises ne souhaitant pas prendre de risques hĂ©sitent Ă  mettre en place l’expĂ©rimentation, en raison de leur attitude Ă  l’Ă©gard de l’Ă©chec. Lorsqu’on adopte une culture de l’expĂ©rimentation, il est essentiel de comprendre que, malgrĂ© les recherches et la prĂ©paration prĂ©alables, l’Ă©chec fait partie intĂ©grante du processus d’innovation et de test. La plupart des tests donneront des rĂ©sultats nĂ©gatifs… mais cela ne doit pas ĂŞtre interprĂ©tĂ© comme un Ă©chec.

En surmontant nos croyances personnelles et notre honte de l’Ă©chec tout en encourageant les managers Ă  montrer l’exemple, les entreprises pourront s’engager dans le processus d’expĂ©rimentation. Cela signifie qu’il faut discuter des Ă©checs, en tirer des enseignements au sein d’une Ă©quipe et en faire une occasion d’apprendre. L’expĂ©rimentation offre aux Ă©quipes la possibilitĂ© d’Ă©voluer dans leur façon de voir, de ressentir et de parler de l’Ă©chec et de se concentrer sur la recherche de solutions plutĂ´t que sur la recherche du perfectionnisme.

AndrĂ© explique Ă©galement que si l’expĂ©rimentation peut sembler risquĂ©e, elle est en fait un moyen de contrĂ´ler le niveau de risque liĂ© Ă  l’innovation. L’expĂ©rimentation s’accompagne d’un retour d’information, qui vous permet d’Ă©valuer le succès d’une fonctionnalitĂ© ou d’une amĂ©lioration particulière, au lieu de la dĂ©ployer naĂŻvement, sans aucune expĂ©rimentation prĂ©alable, en espĂ©rant simplement que tout ira bien.

 

L’expĂ©rimentation doit toujours ĂŞtre liĂ©e aux objectifs stratĂ©giques et mesurĂ©e

Le retour sur investissement de l’expĂ©rimentation se prĂ©sente sous de nombreuses formes. AndrĂ© utilise un « cadre d’expĂ©rimentation digital » pour mettre en Ĺ“uvre le processus d’expĂ©rimentation et mesurer les progrès. Par rapport Ă  son « modèle de l’iceberg », si la pointe de l’iceberg reprĂ©sente les paramètres mesurables, de nombreux facteurs importants se trouvent sous la surface et sont difficiles Ă  mesurer, ce qui fait que les gens sous-estiment la valeur de l’expĂ©rimentation.

« Vous ne pouvez pas mesurer l’influence de l’expĂ©rimentation sur la culture de votre entreprise, ni l’ampleur et le caractère durable de cet effet. Il sera peut-ĂŞtre dix fois plus important que l’amĂ©lioration rĂ©elle que vous crĂ©ez », dĂ©clare AndrĂ©.

Une fois qu’ils ont dĂ©couvert le processus, de nombreux managers s’accordent Ă  dire qu’un changement de culture, d’inventivitĂ© et de rapiditĂ© est plus puissant qu’une amĂ©lioration des indicateurs. En d’autres termes, il s’agit de changer ce qui se trouve sous la surface (la culture d’entreprise) afin d’avoir un impact plus important Ă  long terme, plutĂ´t que de se concentrer sur la partie Ă©mergĂ©e de l’iceberg (les indicateurs).

Les entreprises commettent souvent l’erreur de ne pas aligner leurs objectifs d’expĂ©rimentation sur leurs objectifs stratĂ©giques, ce qui risque de rendre l’expĂ©rimentation inutile. L’utilisation du cadre d’expĂ©rimentation pour optimiser le processus avec des objectifs partagĂ©s dès le dĂ©but produira le meilleur rĂ©sultat.

Utilisez la gamification pour mobiliser les Ă©quipes et crĂ©er une culture de l’expĂ©rimentation.

Il n’est pas forcĂ©ment difficile de surmonter la rĂ©sistance des entreprises Ă  se lancer dans l’expĂ©rimentation ; en fait, cela peut mĂŞme ĂŞtre amusant !

Par exemple…Faire participer les Ă©quipes Ă  des jeux de devinettes et parier sur le test gagnant est une mĂ©thode simple mais efficace pour Ă©duquer les gens et crĂ©er un attrait pour l’expĂ©rimentation. Cette technique crĂ©e Ă©galement un sentiment d’humilitĂ© qui permet aux gens de rĂ©aliser que leurs hypothèses peuvent Ă©chouer et que le client peut avoir un avis diffĂ©rent.

La documentation du processus d’expĂ©rimentation et des rĂ©sultats est Ă©galement importante pour encourager le changement culturel. Relier les gens aux rĂ©sultats permet d’apprendre et de mieux s’engager dans le processus d’expĂ©rimentation. Cela accroĂ®t la motivation pour s’amĂ©liorer davantage. PlutĂ´t que de forcer les gens vers l’expĂ©rimentation, vous pouvez crĂ©er un attrait naturel pour celle-ci par un sentiment d’investissement personnel en utilisant les mesures comme feedback et en crĂ©ant un volant d’inertie.

Un tableau de bord des expĂ©rimentations est essentiel pour montrer la santĂ© de votre processus d’expĂ©rimentation. AndrĂ© souligne l’importance de rĂ©aliser des tests efficaces, en veillant Ă  concentrer les tests sur les bons domaines, plutĂ´t que de rechercher des expĂ©riences en grande quantitĂ© et très rapidement. L’objectif devrait ĂŞtre la qualitĂ© de l’expĂ©rimentation, et non le volume. Il est primordial de veiller Ă  ce que les mesures importantes soient stockĂ©es sur un tableau de bord pour faciliter le changement de culture.

1000 Experiments Club André Morys

Que pouvez-vous apprendre d’autre de notre conversation avec AndrĂ© Morys ?

  • Les trois catalyseurs de l’innovation et la raison pour laquelle l’expĂ©rimentation en est un Ă©lĂ©ment clĂ©.
  • Comment le perfectionnisme bloque l’expĂ©rimentation et l’Ă©volution de la culture de l’expĂ©rimentation en Allemagne.
  • Le parti pris du statu quo et les raisons pour lesquelles la direction peut rĂ©sister au changement au sein d’une organisation.
  • Comment la pandĂ©mie a orientĂ© les entreprises vers la croissance numĂ©rique.

 

Ă€ propos d’AndrĂ© Morys

AndrĂ© Morys a près de trente ans d’ expĂ©rience en matière de croissance numĂ©rique et d’optimisation des entreprises. Il a fondĂ© konversionsKRAFT en 1996. Aujourd’hui, sa sociĂ©tĂ© est le principal cabinet de conseil en optimisation des activitĂ©s dans la rĂ©gion DACH, avec plus de 80 consultants, concepteurs et experts en conversion.

SpĂ©cialisĂ© dans la recherche, le conseil et les confĂ©rences, AndrĂ© associe la recherche qualitative, la psychologie du consommateur et l’Ă©conomie comportementale aux donnĂ©es et Ă  l’expĂ©rimentation afin de proposer les programmes de croissance les plus efficaces aux entreprises clientes.

 

Les recommandations de lecture d’AndrĂ© :
Ă€ propos du 1,000 Experiments Club

Le 1,000 Experiments Club est un podcast produit par AB Tasty et animĂ© par Marylin Montoya, VP marketing chez AB Tasty. Joignez-vous Ă  Marylin et Ă  l’Ă©quipe marketing dans leurs diffĂ©rents entretiens avec les experts les plus compĂ©tents du monde de l’expĂ©rimentation pour dĂ©couvrir leurs points de vue sur ce qu’il faut faire pour crĂ©er et exĂ©cuter des programmes d’expĂ©rimentation Ă  succès.

 

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6min lecture

1,000 Experiments Club : Une conversation avec Jeremy Epperson de ConversionAdvocates

Jeremy Epperson explique pourquoi les startups doivent tirer parti de l’optimisation du taux de conversion pour maximiser leur croissance.

Jeremy Epperson est sur le point de changer la façon dont vous abordez la croissance de votre entreprise. Le Chief Growth Officer de ConversionAdvocates, une agence CRO spĂ©cialisĂ©e dans l’analyse des donnĂ©es, adopte une approche axĂ©e sur les donnĂ©es pour identifier les blocages des tests et optimiser ces processus pour une efficacitĂ© maximale.

Au cours des dix dernières annĂ©es, il a lancĂ© des programmes de CRO pour plus de 150 startups en phase de croissance, crĂ©ant un processus ayant fait ses preuves et reproductible pour l’optimisation du taux de conversion qui peut ĂŞtre mis en Ĺ“uvre dans diffĂ©rents secteurs d’activitĂ©s et dans des entreprise de diffĂ©rentes tailles. En rassemblant les connaissances acquises dans les diffĂ©rentes entreprises, notamment les erreurs courantes, Jeremy a acquis l’expertise nĂ©cessaire pour faciliter les programmes d’optimisation du taux de conversion et Ă©viter la courbe d’apprentissage abrupte qui accompagne les lancements.

Dans sa conversation avec Marylin Montoya, VP marketing chez AB Tasty, Jeremy se penche sur le niveau granulaire de l’analyse des donnĂ©es et aborde des sujets que la plupart des personnes travaillant dans le CRO Ă©vitent.

 

Se concentrer sur l’optimisation de l’expĂ©rience client pour propulser la croissance de l’entreprise

Dans le paysage digital actuel, l’idĂ©ologie de la vieille Ă©cole de l’image de marque et du push marketing n’est plus une stratĂ©gie efficace. De nos jours, les clients ont facilement accès aux avis en ligne, aux forums et aux sites de comparaison de prix pour Ă©clairer leur dĂ©cision d’achat.

PlutĂ´t que d’essayer de contrĂ´ler le parcours du client, Jeremy recommande d’optimiser l’expĂ©rience de chacune de ses quatre phases, en utilisant une approche fondĂ©e sur les donnĂ©es et les tests. Cela conduit Ă  la crĂ©ation de processus diffĂ©rents et remodèle l’idĂ©e d’optimisation : l’idĂ©e qui change la donne est que l’agilitĂ© (permettant aux entreprises de bouger, d’apprendre et de s’amĂ©liorer plus rapidement) peut l’emporter sur les budgets exorbitants, permettant ainsi aux petites entreprises de prendre des parts de marchĂ© aux gĂ©ants.

PassionnĂ© par le fait de s’impliquer avec les Ă©quipes sur le terrain pour « travailler de manière itĂ©rative sur l’ensemble du processus », Jeremy prĂ©sente le CRO comme le meilleur mĂ©canisme et catalyseur de croissance, qui pousse les Ă©quipes Ă  repenser et reconstruire les processus et les mĂ©thodologies de travail, Ă  briser les silos et Ă  renforcer la communication. Selon Jeremy, cet aspect de renforcement de l’esprit d’Ă©quipe est plus prĂ©cieux dans le CRO que n’importe quel test individuel gagnant.

 

Toutes les donnĂ©es sont Ă©gales : la valeur des gains, des pertes et des tests neutres dans l’analyse post-test

Lorsqu’il s’agit de tests, certains rĂ©sultats sont jugĂ©s plus « sexy » par les spĂ©cialistes du marketing, et d’autres sont souvent balayĂ©s sous le tapis. Jeremy explique toutefois l’utilitĂ© de tous les rĂ©sultats de test, qu’il s’agisse d’une victoire, d’une dĂ©faite ou d’un rĂ©sultat nul, pour dĂ©terminer comment les tests doivent Ă©voluer.

Une sĂ©rie de tests non concluants signifie que les tests ne se sont pas concentrĂ©s sur ce qui bloque rĂ©ellement la conversion. « Si nous ne ciblons pas les Ă©lĂ©ments qui les empĂŞchent (les utilisateurs) de convertir, nous ne verrons pas de grands changements dans les taux de conversion, c’est donc très important », explique Jeremy.

Lorsque les rĂ©sultats des tests montrent de grands changements dans le taux de conversion, positifs ou nĂ©gatifs, cela indique qu’une partie importante de l’expĂ©rience client a Ă©tĂ© affectĂ©e. Alors que les tests gagnants sont cĂ©lĂ©brĂ©s et que les tests perdants sont Ă©vitĂ©s, Jeremy conseille que, dans les deux cas, l’Ă©tape suivante consiste Ă  doubler les variations du test pour rĂ©soudre complètement le problème, en crĂ©ant au moins trois variations pour chacune de ces hypothèses.

 

Comprenez votre client et Ă©liminez ses obstacles Ă  l’achat

Souvent, les spĂ©cialistes du marketing, en particulier dans les petites entreprises, hĂ©sitent Ă  consacrer leur budget Ă  la recherche et Ă  la comprĂ©hension, optant pour des stratĂ©gies d’acquisition de clients impliquant des publicitĂ©s et du contenu. Cependant, selon Jeremy, investir dans la recherche pour mieux comprendre le client peut nous rapprocher de la rĂ©ponse Ă  une question essentielle pour crĂ©er la bonne stratĂ©gie de croissance pour votre entreprise : pourquoi votre client achète-t-il ou n’achète-t-il pas votre produit ?

La recherche et les tests peuvent offrir une vision Ă  360 degrĂ©s du comportement des clients, notamment de leurs critères d’achat, de leur prise de dĂ©cision et de leur processus d’achat, afin d’Ă©liminer tout obstacle Ă  la conversion. Il peut s’agir tout simplement de crĂ©er une page de FAQ pour clarifier les principales questions, ce qui se traduit par une augmentation de 23 % de la conversion des prospects, comme l’a illustrĂ© Jeremy.

Jeremy explique que les entreprises connaĂ®tront naturellement une croissance lorsqu’elles s’attacheront Ă  offrir une meilleure expĂ©rience client, en Ă©liminant les frustrations et les obstacles qui les pousseraient Ă  renoncer Ă  leur achat. Cet Ă©tat d’esprit centrĂ© sur le client aura en fait un impact positif direct sur les revenus et la croissance.

 

Jeremy Epperson

Que pouvez-vous apprendre d’autre de notre conversation avec Jeremy Epperson ?

  • Comment combiner la recherche et les tests dans le cadre de la CRO pour doubler le taux de rĂ©ussite moyen validĂ© ?
  • Comment encourager les Ă©quipes Ă  adhĂ©rer au processus CRO commerciale et Ă  coopĂ©rer entre verticaux ?
  • L’inutilitĂ© des personas clients et comment les remplacer
  • Comment mettre en place une stratĂ©gie CRO pour la première fois

 

Ă€ propos de Jeremy Epperson

Jeremy Epperson, Chief Growth Officer chez ConversionAdvocates, travaille depuis 14 ans dans le domaine du Growth en startups et de l’optimisation du taux de conversion (CRO), en tant que consultant dans ses propres entreprises et au sein d’agences digitales. Jeremy est passionnĂ© par la recherche, l’Ă©laboration et la mise en Ĺ“uvre de processus visant Ă  gĂ©nĂ©rer de la croissance. Il a lancĂ© des processus d’optimisation du taux de conversion dans plus de 155 startups en phase de croissance. Il est Ă©galement spĂ©cialisĂ© dans la cartographie du parcours client, l’Ă©valuation de la maturitĂ© CRO et les Ă©tudes marketing et client.

 

Ă€ propos du 1,000 Experiments Club

Le 1,000 Experiments Club est un podcast produit par AB Tasty et animĂ© par Marylin Montoya, VP marketing chez AB Tasty. Rejoignez Marylin et l’Ă©quipe marketing alors qu’ils s’assoient avec les experts les plus compĂ©tents dans le monde de l’expĂ©rimentation pour dĂ©couvrir leurs points de vue sur ce qu’il faut pour crĂ©er et gĂ©rer des programmes d’expĂ©rimentation Ă  succès.

 

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10min lecture

Comment crĂ©er une architecture de donnĂ©es robuste pour l’expĂ©rimentation ?

Dans l’Ă©conomie de l’expĂ©rience d’aujourd’hui, il est essentiel de garder une longueur d’avance pour offrir Ă  vos clients des expĂ©riences de marque sans faille. Nous avons dĂ©jĂ  explorĂ© le « pourquoi » sur ce blog (voir notre article sur l’essor de l’Ă©conomie de l’expĂ©rience) et aujourd’hui, nous allons nous plonger dans le « comment » en examinant le pilier sur lequel reposeront toutes vos expĂ©riences, votre optimisation et vos efforts d’expĂ©rimentation : l’architecture de donnĂ©es.

Data is the foundation experimentation is built on
Les donnĂ©es sont le fondement de l’expĂ©rimentation (Source)

 

Les donnĂ©es sont la technologie qui permet d’alimenter les expĂ©riences que vous crĂ©ez pour vos clients. Il faut tout d’abord comprendre ce qu’ils veulent et savoir comment votre entreprise peut rĂ©pondre Ă  leurs attentes. C’est cette attention particulière qui permet de relier les points entre votre interprĂ©tation des informations, des tendances existantes et les rĂ©sultats qui, selon vos hypothèses, rĂ©pondront aux besoins des clients (et augmenteront donc les revenus).

Si vous vous ĂŞtes dĂ©jĂ  demandĂ© si les avantages d’une offre spĂ©ciale sont suffisamment attrayants pour votre client ou pourquoi vous avez tant de visites sur votre site et si peu d’achats, alors vous vous ĂŞtes posĂ©.e les mĂŞmes questions que les Ă©quipes marketing de vos concurrents, qui tout comme vous, cherchent des rĂ©ponses. Les donnĂ©es et l’expĂ©rimentation vous aideront Ă  faire passer votre site Web au niveau supĂ©rieur, Ă  mieux comprendre les prĂ©fĂ©rences de vos clients et Ă  optimiser leur parcours d’achat pour obtenir de meilleurs rĂ©sultats commerciaux.

La question reste donc en suspens : Par oĂą commencer ? Dans l’e-commerce, les A/B tests sont un excellent moyen d’utiliser les donnĂ©es pour tester vos hypothèses tout en prenant des dĂ©cisions fondĂ©es sur des informations plutĂ´t que sur des opinions.

A/B testing helps brands make decisions based on data (Source)
Les A/B tests aident les marques à prendre des décisions fondées sur des données. (Source)

 

« L’idĂ©e derrière l’expĂ©rimentation est que vous devriez tester les choses et prouver leur valeur avant d’y investir sĂ©rieusement », explique Jonny Longden, responsable de la division conversion de l’agence Journey Further. « En expĂ©rimentant… vous ne faites que les choses qui fonctionnent et donc vous avez dĂ©jĂ  prouvĂ© [ce] qui apportera de la valeur. »

Il faut connaĂ®tre et comprendre votre base de donnĂ©es. Elle est la plateforme sur laquelle vous allez construire votre base de connaissances et crĂ©er votre roadmap d’expĂ©rimentation. Lisez la suite pour dĂ©couvrir les principaux Ă©lĂ©ments Ă  prendre en compte lors de la mise en place de votre architecture de donnĂ©es.

 

Cinq Ă©lĂ©ments Ă  prendre en compte pour l’architecture de votre base de donnĂ©es

  1. Savoir quelles sont les données que vous collectez et pourquoi
    Pour savoir Ă  quoi vous avez affaire lorsqu’il s’agit de segmenter vos donnĂ©es, vous devez Ă©galement comprendre les types et propriĂ©tĂ©s de base des informations auxquelles vous avez accès. Tout d’abord, examinons les diffĂ©rents types de donnĂ©es :

    • Les donnĂ©es first party sont collectĂ©es directement auprès des clients et des visiteurs du site, ce qui les rend spĂ©cifiques Ă  vos produits, vos consommateurs et vos opĂ©rations.
    • Les donnĂ©es second-party sont collectĂ©es par une partie secondaire en dehors de votre entreprise ou de vos clients. Elles sont gĂ©nĂ©ralement obtenues par le biais d’accords de partage de donnĂ©es entre des entreprises dĂ©sireuses de collaborer.
    • Les donnĂ©es third party sont collectĂ©es par des organisations totalement distinctes, sans tenir compte de votre marchĂ© ou de vos clients ; toutefois, elles vous permettent de tirer parti d’un plus grand nombre de points de donnĂ©es pour Ă©largir la comprĂ©hension gĂ©nĂ©rale.

     

    Les données ont également différentes propriétés ou caractéristiques : les données démographiques répondent à la question“qui”, les données comportementales répondent à la question “comment”, les données transactionnelles vous disent « quoi », et les données psychographiques vous permettent de comprendre “pourquoi”. Vous voulez en savoir plus ? Téléchargez notre e-book, « Le Guide Indispensable sur la Personnalisation » !

    Ultimate personalization guide e-book

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    La collecte et le regroupement de ces donnĂ©es vous permettront ensuite de segmenter votre audience et d’Ă©toffer l’image de vos clients de manière Ă  rĂ©pondre Ă  leurs besoins, en reliant les points entre le comportement et leurs prĂ©fĂ©rences, l’UX du site Web et le parcours de l’acheteur.

    Chad Sanderson, Head of Product – data platform – chez Convoy, recommande de faire des mĂ©triques vos alliĂ©s pour assurer la synchronisation de la collecte et de l’analyse des donnĂ©es. En sachant ce qui intĂ©resse les dirigeants de votre entreprise et quelles sont les mesures qui la feront avancer. Vous vous assurez que votre base de donnĂ©es est pertinente et propice au succès.

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  2. Investir dans votre infrastructure de données
    Les donnĂ©es sont partout, existant sous une myriade de formes et recueillies auprès d’une multitude de sources. NĂ©anmoins, si vous voulez les utiliser, vous avez besoin d’un système solide pour les collecter, les stocker et les analyser afin de les exploiter au mieux dans votre architecture de donnĂ©es. Commencez par dĂ©terminer la quantitĂ© de donnĂ©es First Party que vous ĂŞtes en mesure de recueillir en Ă©valuant vos niveaux de trafic digitaux actuels. Combien de personnes visitent votre site ou votre application ? Vous pouvez obtenir cette information Ă  l’aide de Google Analytics ou d’une plateforme similaire, ce qui vous aidera Ă  comprendre le degrĂ© de sophistication de vos pratiques d’exploitation des donnĂ©es et Ă  identifier les lacunes dans lesquelles vous pourriez avoir besoin de vous procurer des donnĂ©es supplĂ©mentaires (second-party et third-party).
    ‎Ensuite, vous devrez Ă©valuer votre infrastructure. Les entreprises qui sont plus avancĂ©es dans leur dĂ©marche d’analyse des donnĂ©es investiront dans des Customer Data Platform (CDP) qui leur permettront de collecter et d’analyser des donnĂ©es – recueillies auprès de diverses sources et consolidĂ©es dans une base de donnĂ©es centrale – Ă  un niveau plus granulaire. L’assemblage de ces donnĂ©es via une CDP vous aide Ă  rassembler toutes les pièces pour former une image complète de vos clients et identifier les Ă©ventuelles faiblesses. Il s’agit d’une Ă©tape essentielle avant de passer Ă  l’action.
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  3. Obtenir le consentement pour gagner la confiance des consommateurs
    La sĂ©curitĂ© des donnĂ©es est Ă  juste titre la première prĂ©occupation des consommateurs. Les utilisateurs auprès desquels vous souhaitez recueillir ces donnĂ©es first-party veulent s’assurer que leurs informations privĂ©es restent sĂ©curisĂ©es. Obtenir leur consentement et faire preuve de transparence quant aux avantages qu’ils retireront de l’acceptation de votre demande – qu’il s’agisse de cadeaux, d’offres exclusives, d’informations ou de services supplĂ©mentaires – vous donnera les meilleures chances de succès. En montrant que vous adhĂ©rez aux diverses lois sur la conformitĂ© des donnĂ©es (telles que la RGPD) et que vous les prenez au sĂ©rieux, vous renforcerez Ă©galement la confiance dans votre marque. Vous aurez la possibilitĂ© de faire en sorte qu’elle en vaille la peine grâce Ă  une meilleure UX et Ă  des expĂ©riences personnalisĂ©es.

    Build trust in your brand by respecting your users’ private information
    Renforcez la confiance dans votre marque en respectant les informations privées de vos utilisateurs. (Source)

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  4. Collectez et découvrez des insights pour améliorer votre stratégie client.
    Nous avons dĂ©jĂ  Ă©voquĂ© le fait que les donnĂ©es sont partout. Pour une bonne architecture de donnĂ©es ll est nĂ©cessaire d’identifier les besoins et les prioritĂ©s immĂ©diats de l’entreprise – ainsi que de se concentrer sur les gains rapides et les changements Ă  faible impact, qui peuvent vous permettre d’avoir un impact rapide et important. Il est prĂ©fĂ©rable de considĂ©rer cette phase comme un processus en quatre Ă©tapes :
    ㅤㅤ• Collecter les donnĂ©es au fur et Ă  mesure qu’elles arrivent dans votre CDP.
    ㅤㅤ• Transformer ou calibrez vos donnĂ©es afin qu’elles puissent ĂŞtre comparĂ©es d’une manière logique.
    ㅤㅤ• Analyser les données en les regroupant et en les catégorisant en fonction des segments de clients que vous avez identifiés et en les comparant aux priorités business.
    ㅤㅤ• Activer vos insights en repoussant les apprentissages dans vos plateformes et/ou votre roadmap d’expĂ©rimentation et mettez rĂ©ellement ces donnĂ©es Ă  profit.
  5. Transformez vos données en actions
    C’est le moment d’agir ! Nous avons examinĂ© les diffĂ©rents types de donnĂ©es et oĂą les trouver, comment ĂŞtre responsable de leur collecte et comment mettre en place l’infrastructure nĂ©cessaire pour les consolider et gĂ©nĂ©rer des insights. Nous avons Ă©galement abordĂ© la nĂ©cessitĂ© de comprendre les prioritĂ©s de l’entreprise et la stratĂ©gie de base pour orienter la collecte, l’analyse et l’activation des donnĂ©es dans la mĂŞme direction. Il s’agit maintenant de mettre ces donnĂ©es et ces idĂ©es en pratique.
    Dans l’Ă©conomie de l’expĂ©rience, oĂą l’Ă©volution est le nerf de la guerre, l’innovation et l’optimisation sont les principaux moteurs de l’expĂ©rimentation. En utilisant la base de donnĂ©es que vous avez construite pour alimenter et nourrir votre roadmap d’expĂ©rimentation, vous vous assurez qu’aucun des efforts de vos Ă©quipes techniques, marketing et produit n’est vain. Les tests vous permettent d’Ă©valuer des alternatives en temps rĂ©el et de prendre des dĂ©cisions fondĂ©es sur des donnĂ©es concernant l’UX du site Web. Ils garantissent Ă©galement que les indicateurs commerciaux ne sont jamais loin, et que la conversion et la croissance des revenus occupent une place centrale.Use the data you’ve gathered to fuel your experimentation roadmap
    Utilisez les donnĂ©es que vous avez recueillies pour alimenter votre feuille de route d’expĂ©rimentation (Source)

 

Investissez dans votre infrastructure de données pour optimiser et passer à l’échelle.

Chez AB Tasty, nous appliquons l’approche bayĂ©sienne pour interprĂ©ter les donnĂ©es et les rĂ©sultats des tests, car dans le cadre des tests A/B, cette mĂ©thode ne se contente pas seulement de montrer s’il existe une diffĂ©rence entre les options testĂ©es, mais nous allons au-delĂ  en calculant la mesure de cette diffĂ©rence. Le fait de pouvoir identifier cet Ă©cart vous permet de mieux comprendre ce que vous gagnerez en adoptant un changement permanent.

La collecte et l’analyse des donnĂ©es, puis l’exploitation des insights rĂ©coltĂ©s, sont essentielles pour dĂ©bloquer le prochain niveau d’optimisation de l’expĂ©rience pour vos clients et votre entreprise. Une roadmap d’expĂ©rimentation fondĂ©e sur la rĂ©activitĂ© en temps rĂ©el et les amĂ©liorations Ă  long terme en server-side permettra de se reposer sur une solide approche de la base de donnĂ©es. La comprĂ©hension de qui vous voulez cibler et de comment agir est le moteur de vos prochains succès. De plus, si vous investissez dans votre base de donnĂ©es – et dans les cinq facteurs essentiels que nous avons explorĂ©s ci-dessus – vous serez Ă©quipĂ© pour faire Ă©voluer votre stratĂ©gie d’expĂ©rimentation et permettre Ă  l’optimisation de devenir un Ă©lĂ©ment clĂ© d’optimisation de votre succès commercial.

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12min lecture

La montée en puissance de l’économie de l’expérience et comment elle façonne l’avenir du e-commerce

Qu’est ce que l’économie de l’expĂ©rience ?

Partons du principe que vous avez un site e-commerce et que sur ce site, vous avez un produit. Les produits que vous commercialisez sont par exemple des lunettes de marque et des lunettes de vue. Un client visite votre site pour en apprendre davantage sur votre produit. Ce dernier a besoin de dĂ©terminer quelles montures conviendront Ă  son visage et quelle taille commander. Une boutique Ă©quivalente qui vend des produits similaires offre la livraison ainsi que le retour gratuit jusqu’à 3 paires sans frais. Et elle permet Ă©galement d’utiliser un assistant de rĂ©alitĂ© virtuelle, via leur application mobile, qui aide les clients Ă  prendre des dĂ©cisions d’achat sans avoir besoin de venir en boutique. Votre site, bien que bien intentionnĂ© et sans bug, ne le propose pas. L’expĂ©rience vĂ©cue par le client lors de la recherche et de la sĂ©lection de son produit est ce qui motive finalement son processus de dĂ©cision, et il achètera dans l’autre magasin. Et la prochaine fois qu’il aura besoin de lunettes, il achètera Ă©galement dans l’autre magasin. C’est cela, l’Ă©conomie de l’expĂ©rience.

What is the experience economy
Dans l’économie de l’expĂ©rience, trouver un avantage diffĂ©rentiel est crucial pour les marques (Source)

 

Dans des termes plus acadĂ©miques, l’économie de l’expĂ©rience consiste Ă  regrouper des biens et des services de manière Ă  ce que l’expĂ©rience d’acquisition ou de consommation soit l’argument de vente principal – c’est la raison pour laquelle le client se rend sur votre site en premier lieu.

En 1998, deux chercheurs d’Harvard ont publiĂ© un article expliquant pour la première fois le concept d’économie de l’expĂ©rience, en utilisant l’analogie du gâteau d’anniversaire pour finalement en tirer la dĂ©finition que nous voyons ci-dessus. Aujourd’hui, ce concept est plus important que jamais, dĂ» Ă  l’évolution rapide de la transformation digitale, mais aussi du Ă  la façon dont nous consommons les informations et les biens, ce qui crĂ©e une interaction permanente et multicanale entre les marques et les consommateurs. Et ceci est la clĂ© de votre rĂ©ussite commerciale.

Comment les marques e-commerce peuvent rĂ©ussir dans l’économie de l’expĂ©rience

Dans l’ère de la digitalisation, toutes les marques ont des sites web, comprenant une plateforme d’e-commerce pour les achats en ligne. Mais les marques ont Ă©galement des comptes Facebook, Instagram, TikTok et Snapchat, et en plus de cela probablement une chaĂ®ne YouTube, un site adaptĂ© aux appareils mobiles et une application pour l’accompagner. En bref, elles ont de nombreux canaux et points de contact pour permettre Ă  leurs clients d’interagir et de s’engager avec eux. Les marques ont donc de nombreuses opportunitĂ©s pour crĂ©er des expĂ©riences, pour acquĂ©rir de nouveaux clients et stimuler les ventes. Tout cela contribue Ă  une expĂ©rience non linĂ©aire, et nĂ©cessite une attention particulière pour savoir ce que les clients attendent, sur quel canal et Ă  quel moment.

How the experience economy is shaping the future
Un état d’esprit axé sur le client est crucial pour les entreprises qui cherchent à gagner le jeu de l’expérience client digitale (Source)

Comment les marques peuvent s’adapter à l’évolution des préférences des consommateurs

Chez AB Tasty, nous sommes convaincus que les marques qui optent pour une approche de “Business as usual” seront rapidement dĂ©passĂ©es. Les clients s’attendent Ă  un meilleur service, avec plus d’interactions significatives et affirment qu’ils dĂ©pensent davantage si les marques tiennent cette promesse. Cela signifie avoir une stratĂ©gie qui prend en compte plusieurs canaux, Ă  travers les points de contact physiques, numĂ©riques et sur les rĂ©seaux sociaux, et qui s’adapte aux prĂ©fĂ©rences de chaque individu. Le but Ă©tant que les interactions restent authentiques et personnelles. Si vous ĂŞtes engagĂ©s avec un client sans ĂŞtre capable d’avoir un contact en personne, l’expĂ©rience compte encore plus, car les clients voudront toujours ĂŞtre considĂ©rĂ©s comme des individus uniques avec leurs propres besoins. En fin de compte, leurs expĂ©riences influencent leur dĂ©cision d’achat, et selon Salesforce, 66% des consommateurs attendent des entreprises qu’elles comprennent leurs besoins et prĂ©fĂ©rences.

The shift in brand-consumer interactions
Créer une expérience d’achat personnalisée et pertinente pour chaque clients (Source)

DĂ©terminer ce que veulent vos clients ne doit pas ĂŞtre un simple jeu de devinettes, l’expĂ©rimentation est une pratique incontournable pour l’économie de l’expĂ©rience. Dans les environnements B2C, les Ă©quipes marketing testent la performance de leurs sites web Ă  l’aide d’une sĂ©rie d’expĂ©rimentations sur la mise en page, les couleurs, les parcours d’achat, les informations sur les produits et les Ă©lĂ©ments visuels, afin de s’assurer que tout est mis en Ĺ“uvre pour maximiser les transactions et les revenus. L’adoption d’un Ă©tat d’esprit axĂ© sur l’expĂ©rimentation est vraiment bĂ©nĂ©fique pour tous. D’une part, vous identifiez la meilleure façon d’interagir avec vos clients – en dĂ©terminant ce qu’ils rĂ©pondent et ce qu’ils veulent – et d’autre part, vous maximisez toutes les opportunitĂ©s de stimuler les achats et donc de maximiser vos rĂ©sultats.

Pourquoi donner la priorité aux expériences clients

Tout cela est très bien, me direz-vous, mais quelle diffĂ©rence cela fait-il vraiment ? Beaucoup en fait ! Des expĂ©riences clients pertinentes et personnalisĂ©es sont essentielles pour que votre marque garde une longueur d’avance sur ses concurrents. Examinons quelques-unes des raisons.

  1. La fidélité est durement gagnée et facilement perdue
    L’enquête “2021 Global Consumer Insights” de PWC a révélé que 84% des acheteurs font confiance aux marques qui fournissent un service client exceptionnel, mais qu’un client sur trois s’en ira après seulement une expérience d’achat négative. Dans un cadre similaire, l’enquête “2022 Global Consumer Trends” de Qualtrics rapporte que 60% des clients achèteraient davantage s’il vivait une meilleure expérience au côté de la marque. On constate également que 9,5% de votre revenu global est menacé par des expériences d’achat négatives. Ces statistiques ne vous ont pas encore convaincu ? Lisez la suite!ㅤ
  1. La fluidité est synonyme de succès 
    Vous pouvez concevoir un nombre illimitĂ© de dispositifs pour attirer l’attention, mais ce sont ceux qui sont parfaitement intĂ©grĂ©s qui font la diffĂ©rence. Prenez l’exemple de la promotion de la roue de la fortune lors de la journĂ©e des cĂ©libataires de Clarins. Tout client visitant le site de la marque, qu’il soit sur desktop ou mobile, dans la rĂ©gion EMEA, voyait apparaĂ®tre une fenĂŞtre pop-up lui permettant de faire tourner la roue. Ils Ă©taient ensuite rĂ©compensĂ©s avec l’une des six offres spĂ©ciales, qui Ă©tait automatiquement ajoutĂ©e Ă  leur panier via un code promo au moment du paiement. Cet ajout automatique s’est avĂ©rĂ© crucial : les rĂ©sultats ont Ă©tĂ© excellents dans tous les territoires principaux, l’Irlande particulièrement, avec une augmentation de 495% de commandes et de 585% des revenus. Clarins a dĂ©couvert une offre astucieuse et attrayante et l’a associĂ©e Ă  un parcours UX intuitif pour ses clients, ce qui a donnĂ© des rĂ©sultats tout simplement stupĂ©fiants.

    Clarins case study
    Clarins a offert une expérience client à la hauteur des attentes de ses clients. (Source)

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  2.  Si vous stagnez, vous resterez distancé
    Innover ou ne pas innover, est ce mĂŞme une question ? Si vous pensez Ă  cela, c’est que vos concurrents l’ont sĂ»rement fait. Et si vous n’essayez pas quelque chose de nouveau, vous risquez de prendre du retard. Avoir un site web sans bug et un parcours fluide dans l’entonnoir d’achat, c’est très bien, mais c’est aussi le strict minimum que vous devrez faire. Salesforce affirme que 91% des clients sont plus aptes Ă  rĂ©pĂ©ter leurs achats dans une entreprise après avoir eu une expĂ©rience client positive. Offrir un service sans faille et une expĂ©rience multicanal Ă  travers toutes les interactions professionnelles est indispensable pour garder une longueur d’avance, et c’est Ă©vident qu’il y a toujours une possibilitĂ© d’optimisation pour les marques.

 

Exemples de 4 marques qui ont excellĂ© dans l’économie de l’expĂ©rience.

Comme nous l’avons vu prĂ©cĂ©demment, les marques qui se lancent dans l’Ă©conomie de l’expĂ©rience sont les mieux placĂ©es pour accroĂ®tre la fidĂ©litĂ© de leurs clients et les convertir en ambassadeurs de leurs produits. En allant au-delĂ  des expĂ©riences et en crĂ©ant des interactions mĂ©morables pour leurs consommateurs, certaines des marques les plus connues au monde ont pu gagner du terrain sur leurs concurrents directs, tout en restant fidèles Ă  leurs valeurs fondamentales. Penchons-nous sur les tendances et des exemples applicables du modèle de l’Ă©conomie de l’expĂ©rience.

 

Nike

Nike s’efforce de proposer des produits, des services et des expĂ©riences innovants pour inspirer les athlètes. L’une de ces expĂ©riences est leur solution Nike Fit : une application pilotĂ©e par l’IA qui vous permet de mesurer et d’ajuster virtuellement votre pied pour ĂŞtre sĂ»r que vous choisissez la bonne paire de chaussure Nike, quel que soit le style ou la forme de votre pied, et sans avoir Ă  quitter votre salon.

Nike Fit
Nike présente des solutions innovantes pour répondre aux principaux points de friction de ses clients (Source)

 

Sephora

En 2019, Sephora a inauguré son miroir numérique intelligent dans le flagship madrilène de la marque, utilisant le pouvoir de l’IA pour livrer une expérience hyper personnalisée et des recommandations produits aux acheteurs. Le miroir ne permet pas seulement de “tester” le produit en affichant le rendu des produits lorsqu’ils sont essayés, mais il fournit également des recommandations de produits personnalisées et des suggestions basées sur l’analyse des caractéristiques du client.

Sephora
Sephora développe une nouvelle façon d’offrir des recommandations personnalisées à leurs clients.(Source)

 

Starbucks

Starbucks a rĂ©volutionnĂ© sa prĂ©sence physique en ouvrant des magasins de pick-up uniquement dans les endroits clĂ©s, très frĂ©quentĂ©s, oĂą les coĂ»ts de location sont Ă©levĂ©s et oĂą le temps des clients est prĂ©cieux. Ces endroits favorisent les transactions “in-and-out”. Ce concept de magasin permet aux amoureux de cafĂ© de commander et de payer Ă  l’avance, grâce Ă  l’application mobile Starbucks, et de choisir le lieu de retrait, pour un service rapide qui Ă©vite les files d’attente fastidieuses aux heures de pointe. Sans oublier l’augmentation des ventes par mètre carrĂ©, une mesure clĂ© dans le secteur du retail.

Starbucks
Starbucks identifie les besoins de leurs clients et livre une expérience d’achat optimale (Source)

 

Asos

Cette boutique de mode en ligne a Ă©tĂ© fondĂ©e Ă  Londres en 2000, et vend maintenant près de 850 marques Ă  travers le monde. En identifiant l’un des principaux obstacles Ă  l’achat de vĂŞtements en ligne – le choix de la bonne taille – Asos a dĂ©veloppĂ© son outil Fit Assistant pour s’assurer que les clients puissent naviguer sans problème dans l’expĂ©rience d’achat en ligne. Disponible sur ordinateur et mobile, Fit Assistant fournit des recommandations personnalisĂ©es en fonction de la taille et du poids de l’acheteur.

Asos
Asos optimise l’expĂ©rience d’achat en ligne de leurs clients (Source)

 

Pourquoi l’Ă©conomie de l’expĂ©rience est un phĂ©nomène durable

Grâce Ă  la combinaison de la transformation numĂ©rique rapide, de l’innovation technologique des appareils intelligents (tĂ©lĂ©phones, tablettes, montres et autres) et du rythme toujours plus Ă©levĂ© de notre vie quotidienne, la manière dont nous consommons les produits a Ă©voluĂ© au-delĂ  de la simple acquisition d’un produit. La façon dont nous consommons le produit est importante. Ce que nous ressentons vis-Ă -vis de la manière dont nous consommons le produit est capital. La marque doit s’assurer que nous apprĂ©cions notre utilisation du produit. Et si votre marque n’est pas prĂŞte Ă  relever le dĂ©fi et Ă  rester Ă  la pointe du progrès, les consommateurs en trouveront une qui le fera. C’est aussi simple que cela. Évoluez, innovez et offrez des expĂ©riences de marque fluides, et vous deviendrez le leader de la concurrence, gagnerez des parts de marchĂ© et gĂ©nĂ©rerez de la croissance.

Si vous cherchez des conseils sur comment offrir des expériences de marque percutantes qui impressionneront vos clients, inspirez-vous du tout premier modèle d’expérimentation numérique qui explique comment optimiser et innover pour faire passer votre expérience client au niveau supérieur.