Si vous vous êtes déjà demandé quoi tester ensuite, si vous avez eu du mal à obtenir du temps de la part de vos développeurs ou si vous vous êtes senti submergé par les tableaux de bord de reporting, vous n’êtes pas seul.
Ce sont là des frustrations auxquelles les équipes d’expérimentation sont confrontées quotidiennement. C’est pourquoi nous avons créé AB Tasty AI, une suite d’outils d’IA conçue non pas pour ajouter de l’engouement à votre flux de travail, mais pour vous aider véritablement à aller plus vite, à tester plus intelligemment et à obtenir un impact commercial réel grâce à votre programme d’expérimentation.
Avec AB Tasty AI, ces obstacles disparaissent. Notre IA vous guide tout au long du processus de conception, de création, de personnalisation et d’analyse, afin que vous puissiez vous concentrer moins sur les « et si » et davantage sur les résultats qui comptent.
Voyons comment cela fonctionne.
Une IA qui résout votre problème « Nous essayons de deviner ce qu’il faut tester ensuite »
Étape 1 : Génération d’idées
Chaque programme d’expérimentation commence par le même obstacle : que faut-il tester ensuite ?
Dans de nombreuses organisations, la génération d’idées repose sur des intuitions ou d’interminables sessions de brainstorming qui aboutissent rarement à des résultats exploitables. C’est là qu’intervient l’IA d’AB Tasty.
Notre plateforme analyse vos pages et propose des idées de tests fondées sur des données qui ont prouvé leur efficacité. Au lieu de deviner, vous obtenez une liste hiérarchisée d’opportunités en phase avec vos objectifs commerciaux. C’est comme avoir un copilote intelligent qui non seulement réfléchit avec vous, mais vous apporte également des preuves.
Une IA qui élimine votre frustration liée aux « hypothèses basées sur des intuitions »
Étape 2 : Définissez une hypothèse
La pertinence d’une idée de test dépend de la qualité de l’hypothèse qui la soutient. Pourtant, de nombreuses équipes ont du mal à passer d’une réflexion floue à des hypothèses claires et structurées avec des objectifs mesurables.
L’IA d’AB Tasty élimine les conjectures en vous aidant à affiner vos hypothèses. Vous pouvez transformer les conversations informelles du type « Et si on essayait ça ? » en déclarations formelles qui définissent le changement, prédisent son impact et établissent les bons indicateurs d’évaluation.
Cette approche structurée améliore non seulement la qualité de vos tests, mais renforce également la confiance de votre équipe et des parties prenantes.
Une IA qui élimine l’obstacle « Je ne peux pas créer ce que j’ai en tête »
Étape 3 : Commencez à créer
L’un des principaux obstacles à l’expérimentation est la dépendance vis-à-vis des développeurs. Les bonnes idées restent souvent en suspens, car l’équipe se concentre sur d’autres priorités.
Avec l’IA d’AB Tasty, vous pouvez instantanément transformer vos idées en expériences réalisables, sans avoir besoin de coder. Que vous souhaitiez modifier un bouton, tester une nouvelle mise en page ou lancer une variante plus complexe, notre IA vous permet de créer, de prévisualiser et de lancer sans avoir à attendre des semaines qu’un développeur intervienne.
Ce changement accélère non seulement la vitesse des tests, mais démocratise également l’expérimentation, permettant aux spécialistes du marketing, aux chefs de produit et aux concepteurs de mettre en œuvre leurs idées.
Une IA qui met fin à votre paralysie face à une personnalisation jugée « robotique »
Étape 4 : Comprenez votre audience
De nombreuses marques peinent à mettre en place une personnalisation qui ne paraisse pas forcée, générique ou robotique. Les visiteurs le ressentent, et les résultats sont souvent décevants.
AB Tasty AI présente EmotionsAI Insights, qui vous donne un aperçu des déclencheurs émotionnels qui influencent le comportement des clients. Au lieu de vous fier uniquement aux données démographiques ou comportementales, vous obtenez une visibilité plus approfondie sur ce qui motive réellement votre audience.
Il s’agit d’une personnalisation empreinte d’empathie, conçue pour être naturelle, humaine et significative.
Une IA qui résout le mystère « Je ne sais pas pourquoi les visiteurs convertissent »
Étape 5 : Personnalisez le parcours client
Comprendre les motivations émotionnelles n’est qu’un début. Avec EmotionsAI Segments, vous pouvez agir sur ces informations en créant des expériences adaptées à des motivations spécifiques.
Par exemple, un groupe de visiteurs peut être motivé par la sécurité et la confiance, tandis qu’un autre sera attiré par la nouveauté et la curiosité. L’IA d’AB Tasty combine des données émotionnelles, comportementales et contextuelles pour révéler ces distinctions, vous permettant ainsi de créer des expériences qui trouvent un écho plus profond.
Le résultat ? Plus de conversions, une fidélité renforcée et un parcours client qui ressemble moins à un entonnoir et davantage à une conversation personnalisée.
Une IA qui résout votre problème « Je ne comprends pas ce rapport »
Étape 6 : Analysez vos rapports
Une fois les expériences lancées, le prochain défi consiste souvent à établir des rapports. Les tableaux de bord traditionnels peuvent être complexes, et l’interprétation des résultats prend du temps, surtout si les parties prenantes veulent des réponses rapides.
L’IA d’AB Tasty simplifie le processus grâce à l’analyse du langage naturel. Vous pouvez poser des questions simples, telles que « Quelle variante a obtenu les meilleurs résultats auprès des visiteurs mobiles ? », et obtenir instantanément des réponses claires et exploitables.
Cela permet non seulement de gagner des heures d’analyse manuelle, mais aussi de démocratiser les données, en donnant aux équipes non techniques les moyens d’explorer les résultats.
Pourquoi l’IA d’AB Tasty se démarque
Le marché regorge de solutions d’IA, dont beaucoup promettent plus qu’elles ne tiennent. L’IA d’AB Tasty est différente. Nous l’avons conçue pour éliminer les véritables blocages auxquels les équipes d’expérimentation sont confrontées au quotidien :
Plus besoin de deviner quoi tester.
Plus besoin d’émettre des hypothèses basées sur des intuitions.
Plus de blocages liés aux ressources tech.
Plus de personnalisation robotique.
Plus de rapports confus.
Plus de pertes d’apprentissage.
En bref, l’IA d’AB Tasty mène vos expériences du démarrage jusqu’au succès.
FAQ sur l’IA dans l’expérimentation numérique
Quel type d’IA propose AB Tasty ?
AB Tasty propose une IA pratique et axée sur l’expérimentation qui accompagne l’ensemble du processus de test. Cela inclut l’IA pour la génération d’idées, la création d’hypothèses, la création d’expériences sans code, la personnalisation émotionnelle (EmotionsAI), la création de rapports en langage naturel, et bien plus encore.
Comment l’IA d’AB Tasty contribue-t-elle à la personnalisation ?
AB Tasty AI utilise EmotionsAI pour découvrir les motivations des visiteurs et segmenter les audiences en fonction de données émotionnelles, comportementales et contextuelles. Cela permet aux entreprises de créer des expériences plus humaines et plus pertinentes.
AB Tasty AI peut-il aider les équipes non techniques à mener des expériences ?
Oui. AB Tasty AI permet aux spécialistes du marketing, aux chefs de produit et aux designers de lancer des tests sans avoir recours à des développeurs, grâce à son générateur d’expériences sans code.
Qu’est-ce qui différencie AB Tasty AI des autres solutions d’IA disponibles sur le marché ?
AB Tasty AI est conçu pour fournir des solutions pratiques et prêtes à l’emploi. Alors que de nombreux outils d’IA se concentrent sur le buzz, AB Tasty AI aide les équipes à passer du « et si » au « ce qui fonctionne » en fournissant des résultats tangibles à chaque étape du cycle d’expérimentation.
Soyons honnêtes : la vraie porte d’entrée de votre hôtel est désormais digitale. L’expérience client ne commence plus dans le hall d’accueil, mais sur une page d’accueil. Ce premier instant décisif de l’hospitalité s’est déplacé en ligne, et tout démarre par un simple clic.
Pour les voyageurs modernes, l’expérience digitale fait partie intégrante du séjour. Ils attendent de votre site web le même niveau de service intuitif et personnalisé que celui qu’ils attendraient dans votre réception. Ils recherchent un parcours fluide, capable d’anticiper leurs besoins avant même qu’ils ne les expriment.
Offrir cela ne nécessite pas une refonte totale et coûteuse. Il s’agit plutôt d’adopter un état d’esprit d’optimisation continue, considérer chaque interaction comme une occasion d’apprendre, de tester et de s’améliorer. Passer de la logique du « test et erreur » à celle du « test et amélioration ». C’est ainsi qu’on transforme de simples visiteurs en clients, et des clients en fidèles de longue date. Voyons comment y parvenir, étape par étape.
Des pages d’accueil aux halls d’hôtel
Le changement est simple mais profond : votre site web n’est plus seulement un outil transactionnel, c’est le point de départ de la relation client. Une page lente à charger, un moteur de réservation confus, ou une offre mal ciblée ne vous font pas seulement perdre une vente, ils portent atteinte à la promesse même de votre marque d’offrir une expérience accueillante et sans stress. L’émotion qu’un visiteur ressent sur votre site est celle qu’il associera à votre hôtel.
Cela signifie que votre présence digitale doit incarner l’essence même de l’hospitalité. Elle doit être facile à naviguer, anticiper les besoins du client et lui donner le sentiment d’être reconnu et valorisé dès son arrivée. Chaque élément, de l’image principale de votre page d’accueil au texte de vos boutons d’appel à l’action, contribue à cette première impression numérique.
La bonne nouvelle, c’est que vous avez plus d’opportunités que jamais pour faire une excellente première impression. Là où un agent d’accueil interagit avec un client à la fois, votre site web interagit avec des milliers. Chacune de ces interactions est une mine d’informations précieuses pour mieux comprendre vos clients et affiner leur expérience. Le défi n’est pas le manque d’opportunités mais savoir par où commencer.
Tout d’abord, identifiez qui se trouve à votre porte
Avant de pouvoir proposer la chambre idéale à un client, il faut savoir pourquoi il voyage. Est-ce pour des vacances en famille, un déplacement professionnel, ou une escapade romantique ? Tout comme un bon concierge écoute avant de recommander, un bon site web doit d’abord comprendre l’intention de l’utilisateur. Vos visiteurs vous révèlent déjà ce qu’ils veulent à travers leur comportement, il suffit d’apprendre à les écouter.
Evolve Vacation Rental en est un excellent exemple. L’entreprise a compris que tout le trafic n’a pas la même valeur, notamment lorsqu’il s’agit d’attirer de nouveaux propriétaires à mettre leurs biens en location. Un visiteur venant d’une recherche Google ciblée du type « comment louer ma maison de vacances » a une intention très différente de celui qui clique sur une publicité attrayante sur Facebook. Le premier cherche activement une solution et veut des détails sur les tarifs, services et conditions ; le second en est encore à un stade plus précoce, plus curieux, et explore simplement les possibilités.
En segmentant ces sources de trafic, Evolve a pu adapter ses pages d’accueil au profil du visiteur. L’utilisateur Google à forte intention voyait des appels à l’action clairs et des questions ciblées, tandis que celui venant de Facebook recevait un contenu plus inspirant. C’est une idée simple, mais puissante : parlez du voyage que vit votre visiteur, pas de celui que vous aimeriez qu’il fasse. Commencez par analyser vos sources de trafic. Que vous révèlent les requêtes de recherche de vos visiteurs ? Comment diffère l’engagement selon les canaux ? Chaque clic est un indice.
Utiliser la segmentation pour proposer des offres pertinentes
Une fois que vous savez qui est à la porte, vous pouvez personnaliser son accueil. Une offre unique en matière d’offres, c’est comme un restaurant d’hôtel avec un seul plat à la carte : cela ne peut que décevoir la plupart de vos clients. La segmentation est la clé pour créer un menu d’expériences qui semble personnalisé pour chaque visiteur.
C’est là que nous pouvons tirer des enseignements d’un leader du secteur, Best Western Hotels & Resorts. Son équipe souhaitait encourager davantage de visiteurs à s’inscrire à son programme de fidélité Best Western Rewards. Mais au lieu d’afficher la même fenêtre contextuelle générique à tout le monde, elle a choisi une approche intelligente. Elle a utilisé les données issues des requêtes de recherches des visiteurs pour créer des offres pertinentes et opportunes.
Voici comment cela fonctionnait : un visiteur recherchant un séjour d’une nuit est probablement un voyageur d’affaires avec un besoin précis. Un visiteur recherchant un séjour de deux nuits ou plus est sans doute un voyageur de loisirs, disposant d’une plus grande flexibilité. Best Western a donc créé des segments d’audience distincts. Le voyageur de loisirs à la recherche d’un séjour plus long se voyait proposer un pop-up avec une offre promotionnelle spéciale, accessible uniquement via l’inscription au programme Rewards. Résultat : +12 % d’inscriptions à la campagne. Plutôt que de vanter leur programme de fidélité, ils ont montré concrètement son intérêt, au moment où le visiteur était le plus réceptif.
Faire du bouton « Réserver maintenant » le clic le plus facile de leur journée
Vous avez accueilli votre visiteur, compris ses besoins et présenté l’offre parfaite. Vient maintenant le moment décisif : la réservation. Tout le travail en amont peut être anéanti en un instant par un processus de paiement confus ou frustrant. À ce stade, votre seule mission est d’éliminer toute friction.
Souvent, les plus grands obstacles sont les plus petits détails. L’entreprise Smartbox estimait que son bouton « Ajouter au panier » n’était pas assez visible. Elle a formulé une hypothèse simple : une couleur plus vive et contrastée attirerait davantage l’attention et générerait donc plus de clics. Après un test A/B simple, le bouton est passé du bleu turquoise au rose vif. Ce petit changement a généré une augmentation de 16 % des clics. Il ne s’agissait pas d’une supposition, mais d’une décision fondée sur les données qui a rendu le parcours de l’utilisateur plus clair.
De même, Evolve Vacation Rental a testé le texte de son bouton d’appel à l’action destiné aux propriétaires intéressés par la mise en location de leurs biens. Le texte original disait « Voyez si vous êtes éligible », tandis que la variante disait « Commencez gratuitement ». Cette nouvelle formulation, qui correspondait mieux à l’objectif de l’utilisateur qui souhaitait comprendre le service, a entraîné une hausse spectaculaire de 161 % des conversions. Ces exemples montrent qu’il n’est pas nécessaire de tout repenser pour obtenir des résultats spectaculaires, il suffit d’oser remettre en question chaque élément et de laisser le comportement des utilisateurs guider les choix.
Le parcours ne s’arrête pas à la page de confirmation
Et si les expériences digitales les plus hospitalières étaient celles qui savent quand cesser d’être purement digitales ? L’objectif n’est pas seulement de créer un parcours en libre-service, mais un parcours assez intelligent pour détecter quand un client est confus ou frustré. Au lieu de laisser cette friction conduire à l’abandon de la réservation, vous pouvez proposer de manière proactive une interaction humaine pour guider le client tout au long du processus. Il s’agit d’enrichir le parcours numérique d’une touche personnelle, au moment où cela est le plus nécessaire.
Les marques les plus innovantes comprennent que leur site web et leurs établissements physiques ne sont pas des canaux séparés, mais deux facettes d’une même expérience. Nous pouvons nous inspirer de l’agence de voyages Havas Voyages. Son équipe a mis en place une stratégie astucieuse pour les utilisateurs qui manifestaient une « intention de sortie ». Au lieu de les laisser partir, un pop-up s’affichait pour leur proposer un rendez-vous avec un conseiller en voyages dans l’agence physique la plus proche. L’agence a ainsi sauvé un lead potentiellement perdu en lui proposant de manière transparente une alternative humaine.
L’application au secteur hôtelier est extrêmement puissante. Imaginez un utilisateur perdu sur une page de réservation complexe et sur le point de partir. Et si, à ce moment précis, un pop-up apparaissait lui proposant « chat en direct avec notre concierge » ou un « rappel de la réception dans les cinq minutes » ? Il s’agit là de bien plus qu’une tactique visant à sauver la conversion ; c’est un moment déterminant pour la marque. Cela prouve que votre hospitalité dépasse les murs de votre hôtel et que votre équipe est prête à aider, sur tous les canaux, à tout moment. En combinant vos outils digitaux avec une touche humaine, vous créez une expérience unifiée qui renforce la confiance et la fidélité.
Prêt à trouver votre « mieux » ? Nous aidons des équipes comme la vôtre à transformer leurs idées audacieuses en résultats brillants. Parlons de ce que vous souhaitez accomplir.
Imaginez ceci : vous venez de lancer une nouvelle gamme de produits, ou vous préparez peut-être une campagne thématique comme la rentrée scolaire ou une collection en édition limitée. Vous voulez que vos clients découvrent les bons produits immédiatement. Mais les moteurs de recommandations traditionnels restent bloqués à attendre que les données arrivent, vous laissant avec des suggestions génériques et peu de contrôle sur ce qui est affiché. Pour les merchandisers, ce n’est pas seulement frustrant, c’est une opportunité manquée.
C’est exactement pour cette raison que nous avons développé l’algorithme de proximité sémantique d’AB Tasty. Au lieu de se baser sur les chiffres de ventes de la veille, cette approche vous permet de créer dès le premier jour des recommandations produits pertinentes et alignées sur vos objectifs business. Que vous travailliez avec un nouveau catalogue ou que vous lanciez une nouvelle campagne, vous obtenez la flexibilité et le contrôle nécessaires : pas d’attente, pas de suppositions, juste des recommandations intelligentes, adaptées à vos objectifs.
De l’algorithme à l’état d’esprit du merchandiser
La plupart des moteurs de recommandation restent de simples algorithmes. Mais l’algorithme de proximité sémantique d’AB Tasty marque un tournant : il permet à votre catalogue de penser comme un merchandiser. Plutôt que d’attendre passivement des données, il comprend activement vos produits, vos campagnes et vos objectifs commerciaux, donnant ainsi à votre catalogue un cerveau, et vous mettant aux commandes dès le premier jour.
Pourquoi repenser les recommandations de produits ?
Les algorithmes traditionnels de recommandation s’appuient sur des données analytiques, comme Google Analytics ou d’autres outils similaires. Ces modèles peuvent être efficaces, mais seulement si vous disposez d’un historique de données suffisant. Que se passe-t-il lorsque vous lancez une nouvelle ligne de produits, une nouvelle marque, ou souhaitez activer une campagne autour d’un thème précis (« Rentrée scolaire », « Harry Potter », etc.) ? Les merchandisers se retrouvent souvent avec peu de contrôle, incapables d’ajuster rapidement les recommandations à leurs besoins commerciaux ou aux objectifs de la campagne.
C’est ce défi qui nous a inspirés à créer l’algorithme de proximité sémantique : un outil qui permet aux merchandisers de lancer instantanément des recommandations pertinentes et orientées business, même sans aucune donnée historique.
L’algorithme de proximité sémantique : une nouvelle approche
L’algorithme de proximité sémantique d’AB Tasty adopte une approche fondamentalement différente. Plutôt que de se baser sur des données analytiques, il utilise le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour analyser les attributs de votre catalogue de produits, tels que le nom, la description, la catégorie, le prix, et même les métadonnées personnalisées. Cela permet à l’algorithme d’identifier des produits qui sont sémantiquement liés, qu’ils aient déjà été achetés ensemble ou non.
Principaux avantages :
Retour sur investissement rapide : lancement de campagnes, ventes incitatives, ventes croisées.
Configuration instantanée : pas besoin d’attendre que les données analytiques s’accumulent. Les recommandations sont prêtes dès l’intégration du catalogue.
Flexibilité totale : les merchandisers peuvent sélectionner et combiner n’importe quel attribut du catalogue pour construire des stratégies et adapter les recommandations en temps réel, pour des événements saisonniers ou des besoins de l’entreprise.
Contrôle total et transparence : possibilité de prévisualiser et d’ajuster les recommandations avant leur diffusion pour garantir leur pertinence et leur qualité.
Adaptable à tous les niveaux d’expertise : l’algorithme est aussi simple ou aussi avancé que vous le souhaitez. Les PME peuvent commencer avec les noms de produits uniquement, tandis que les utilisateurs avancés peuvent exploiter des dizaines, voire des centaines d’attributs pour élaborer des stratégies hautement personnalisées.
Auparavant, les moteurs de recommandations étaient aveugles. Ils attendaient que les clics, les ventes et les données affluent lentement avant de faire des suggestions génériques.
L’algorithme de proximité sémantique d’AB Tasty fournit des recommandations instantanées et intelligentes. Dès que votre catalogue est intégré, l’algorithme « pense » comme un merchandiser, en faisant des suggestions intelligentes et pertinentes basées sur le sens du produit, et pas seulement sur le comportement passé. Fini l’attente, fini les approximations, juste des recommandations instantanées et orientées business qui s’adaptent aussi rapidement que vous.
Unique sur le marché
Aucun concurrent direct n’offre ce niveau de sélection d’attributs sémantique et de flexibilité. Si certaines plateformes proposent des filtres basiques par attribut, aucune ne permet aux merchandisers de combiner plusieurs attributs du catalogue pour affiner leurs recommandations. La plupart des concurrents s’appuient encore principalement sur les données analytiques et commerciales, avec des capacités d’analyse sémantique limitées.
C’est un véritable facteur de différenciation pour AB Tasty, permettant aux clients d’adapter leurs stratégies de recommandation à leurs défis commerciaux uniques sans être freinés par les limitations de données.
Comment ça fonctionne-t-il dans la pratique ?
L’algorithme de proximité sémantique est conçu pour être à la fois puissant et facile à utiliser. Les merchandisers peuvent choisir les attributs à utiliser pour chaque stratégie de recommandation, qu’il s’agisse du nom du produit, de sa description, de sa catégorie, de son prix ou même de champs personnalisés comme les metafields Shopify. Cela signifie que vous pouvez adapter les recommandations à des campagnes, des thèmes ou des objectifs commerciaux spécifiques.
Par exemple, lors d’une campagne saisonnière, vous pouvez recommander des produits partageant un thème commun dans leur description ou catégorie, même s’ils n’ont jamais été achetés ensemble. Vous pouvez également choisir de vendre des éditions plus chères d’un produit en donnant la priorité au prix comme attribut. L’algorithme permet de prévisualiser et d’ajuster instantanément ces stratégies, ce qui facilite l’adaptation aux besoins changeants de l’entreprise.
Ventes incitatives, ventes croisées et au-delà grâce aux recommandations de produits
La flexibilité de l’algorithme de proximité sémantique ouvre de nouvelles possibilités pour les stratégies de vente incitative et de vente croisée. Pour la vente incitative, vous pouvez recommander des produits alternatifs qui sont non seulement similaires, mais aussi plus rentables. Pour la vente croisée, vous pouvez suggérer des articles complémentaires qui améliorent l’achat du client, pensez au scénario classique du « chewing-gum à la caisse », mais adapté à votre catalogue et à votre logique commerciale spécifiques.
Cette approche est particulièrement intéressante pour les entreprises disposant de catalogues volumineux ou complexes, ou celles qui souhaitent lancer rapidement de nouveaux produits et campagnes. Elle est également idéale pour les merchandisers experts qui souhaitent contrôler de manière granulaire leur logique de recommandation, ainsi que pour les PME à la recherche d’une solution rapide et facile à mettre en œuvre.
Anecdotes et points forts
Le saviez-vous ? Il s’agit du premier algorithme AB Tasty à fonctionner directement depuis votre catalogue, sans configuration analytique.
Unique sur le marché : aucun concurrent ne permet de combiner plusieurs attributs du catalogue (y compris personnalisés) pour affiner les recommandations.
Prévisualisation instantanée : vous pouvez visualiser et itérer vos stratégies de recommandation avant leur mise en ligne, parfait pour les campagnes saisonnières ou événements spéciaux.
Scalable : l’algorithme peut traiter des catalogues avec des centaines voire milliers d’attributs par produit.
Conclusion
L’algorithme de proximité sémantique d’AB Tasty ouvre une nouvelle ère pour les recommandations produits : plus rapide, plus flexible et plus intelligent. Que vous soyez une PME recherchant la simplicité ou une grande entreprise souhaitant une personnalisation avancée, cette innovation transforme l’expérience client et maximise le revenu dès le premier jour.
FAQs
S’agit-il simplement d’une autre IA « boîte noire » ?
Non. Vous contrôlez les attributs utilisés, pouvez prévisualiser les résultats et répéter l’opération. Le processus est transparent et personnalisable.
Que faire si les recommandations ne sont pas pertinentes ?
Vous pouvez filtrer et combiner des attributs, définir des seuils et prévisualiser les résultats avant la mise en ligne. Les premiers retours ont permis d’apporter rapidement des améliorations.
Est-ce que cela fonctionne avec les champs personnalisés ?
Oui ! Tous les attributs de votre catalogue, y compris les métadonnées personnalisées, peuvent être utilisés.
Le secteur du voyage et de l’hôtellerie est un secteur énorme, estimé à 955,90 milliards de dollars américains en 2025. C’est également un secteur en pleine mutation, les réservations de voyages en ligne devant représenter 75 % de l’ensemble des revenus d’ici 2029. C’est pourquoi nous avons rassemblé des informations sur le secteur dans notre livre électronique Tourisme : comment maximiser vos conversions en 2025 ? .
Nos recherches montrent clairement que la génération Z est en train de transformer rapidement le secteur des voyages en ligne. Elle agit différemment des générations précédentes, que ce soit dans ses sources d’inspiration, les raisons pour lesquelles elle abandonne son panier ou sa perception de la personnalisation. Cela a des implications importantes pour les marques de voyage.
Google Flights/Hôtels et les réseaux sociaux sont leurs outils de prédilection
Une majorité de la génération Z déclare désormais commencer ses recherches de voyages sur Google Flights/Hôtels (52 %) ou les réseaux sociaux (50 %). Cela montre un changement majeur par rapport à toutes les autres générations, qui préfèrent commencer leurs recherches en ligne sur un moteur de recherche ou un site de voyage d’agrégation comme Booking.com.
Ces résultats indiquent que les réseaux sociaux seront, à l’avenir, un terrain de bataille encore plus stratégique pour les marques de voyage. Pour capter l’attention de la Gen Z, il est indispensable d’allouer un budget dédié à la publicité ciblée sur ces plateformes. Le contenu des influenceurs joue également un rôle important à cet égard, non seulement pour sensibiliser la génération Z aux options de voyage potentielles, mais aussi pour renforcer la preuve sociale autour des offres existantes.
L’emplacement reste décisif, mais les avis et les visuels comptent encore plus
Une chose qui n’a pas changé pour la génération Z lorsqu’elle réserve un hébergement et un moyen de transport en ligne, c’est l’importance de l’emplacement. La proximité des destinations clés reste le facteur le plus influent pour convaincre la génération Z de réserver, comme c’est le cas pour les autres générations.
Ce qui change pour la génération Z, c’est qu’elle se fie encore plus aux avis authentiques. Elle souhaite que ses choix de voyage soient validés par ses pairs, et des avis authentiques bien placés lui apportent la assurance dont elle a besoin pour se sentir en confiance dans ses décisions. Utilisez l’A/B testing pour déterminer l’emplacement idéal des avis clients sur les pages pertinentes de votre site web.
Ayant grandi avec les technologies numériques et les réseaux sociaux, la génération Z apprécie également les contenus visuels. Des images et des vidéos attrayantes et actualisées sur votre site web les séduiront plus que toute autre génération. Cela vaut également pour les annonces d’hôtels sur Google Hotels et les sites de voyage agrégateurs.
Simplifiez le processus de paiement et augmentez les options de paiement
La principale raison pour laquelle la génération Z quitte un site Web de voyage sans effectuer d’achat est que leur moyen de paiement préféré n’est pas accepté. Cela contraste fortement avec les générations précédentes, pour lesquelles la principale raison était simplement qu’elles n’étaient pas prêtes à acheter. Cela signifie que si la Gen Z arrive sur votre site, elle est déjà prête à réserver. L’ajout de modes de paiement supplémentaires, tels qu’Apple Pay ou Google Pay, réduira les chances que la génération Z quitte le site avant d’avoir effectué sa réservation.
La génération Z indique également qu’elle quitte un site web si le processus de paiement comporte trop d’étapes. En simplifiant le processus de paiement, vous réduirez les frictions inutiles et augmenterez les chances que la génération Z effectue un achat.
Miser sur la personnalisation et l’IA
Avant tout, la génération Z souhaite bénéficier d’une expérience numérique fluide et adaptée à ses besoins. 65 % des membres de la génération Z considèrent la personnalisation basée sur les données comme un outil utile. Une fois encore, ce chiffre est supérieur à celui des générations précédentes. Plus précisément, la génération Z souhaite que les sites web mémorisent ses préférences et lui proposent des recommandations en temps réel basées sur celles-ci.
La personnalisation vous offre une occasion idéale de renforcer vos relations avec les clients de la génération Z. Pour ce faire, vous pouvez exploiter les données first-party afin de proposer des recommandations sur mesure, simplifier le processus de réservation et accélérer le paiement.
La génération Z est également plus ouverte que les générations précédentes à l’utilisation d’outils basés sur l’IA, tels que les chatbots ou les assistants virtuels. Près de la moitié de la génération Z (49 %) déclare avoir utilisé un outil d’IA pour réserver des voyages et l’avoir trouvé utile. Et seulement 7 % de la génération Z déclarent ne pas être intéressés par l’IA.
Concentrez-vous sur la création d’interactions IA naturelles, efficaces et vraiment utiles. Définissez clairement ce que l’IA peut et ne peut pas faire, et veillez à ce qu’une assistance humaine soit facilement accessible en cas de besoin.
Exemples de personnalisation réussie
Bien qu’il n’existe pas de solution universelle en matière de personnalisation, certaines entreprises semblent y parvenir de manière constante :
Netflix utilise la personnalisation pour déterminer les intérêts de ses clients et promouvoir en temps réel des contenus et des suggestions adaptées. C’est un exemple parfait de la manière dont la personnalisation peut éliminer les frictions en aidant les clients à trouver plus facilement ce qu’ils recherchent.
Stitch Fix recueille les informations fournies par les clients sur leur taille, leur morphologie et leur style personnel. Elle sélectionne ensuite des tenues en fonction des goûts et de la personnalité de chacun. Cela montre comment la personnalisation et l’IA peuvent fonctionner ensemble pour offrir aux clients une excellente expérience sur le site web.
LinkedIn est un excellent exemple d’entreprise qui sait trouver le juste équilibre entre les préoccupations en matière de confidentialité et l’utilité. En fournissant des suggestions et des liens personnalisés en fonction des connexions actuelles des utilisateurs, LinkedIn facilite le réseautage, la recherche d’emploi ou la prise de contact avec d’anciens collègues.
Conclusion
Le secteur du voyage et de l’hôtellerie évolue rapidement, et la génération Z est en train de redéfinir rapidement ce à quoi ressemble le voyage en ligne. Leurs attentes en matière d’expérience numérique sont également plus élevées que jamais. Pour réussir, celle-ci doit être fluide et adaptée à leurs besoins.
Pour cela, il est essentiel de miser sur une personnalisation accrue, alimentée par les données et l’expérimentation. En optimisant l’expérience de réservation des voyages de la génération Z, vous pouvez instaurer un climat de confiance et de fidélité, et inciter les voyageurs de cette génération à revenir.
Conseils pour les marques du secteur du voyage et de l’hôtellerie
Travaillez votre présence sur les réseaux sociaux afin d’influencer les clients potentiels et d’accroître la notoriété de votre marque.
Mettez en avant les attractions à proximité et les sites incontournables dans vos annonces afin d’attirer l’attention.
Mettez en avant des avis et des images de haute qualité sur les pages clés afin d’instaurer la confiance et la crédibilité.
Simplifiez le processus de paiement et proposez davantage d’options de paiement afin de réduire le taux d’abandon.
Personnalisez votre offre grâce à des recommandations pertinentes en temps réel pour une expérience numérique plus sur mesure.
Utilisez l’IA pour fournir des réponses instantanées et aider les voyageurs en temps réel.
Soyons réalistes : lancer une nouvelle fonctionnalité, c’est un peu comme marcher sur un fil. Vous voulez impressionner vos utilisateurs avec quelque chose de nouveau, mais vous savez aussi que même les lancements les mieux testés peuvent réserver des surprises.
Et si vous pouviez éliminer le stress et les incertitudes de votre prochain lancement ? C’est précisément ce que le déploiement progressif permet de faire.
Le problème : des lancements risqués et des solutions manuelles
Imaginez : votre équipe a passé des semaines (voire des mois !) à développer un nouveau système de paiement, un parcours de réservation repensé ou un programme de fidélité flambant neuf. Vous êtes enthousiaste, mais vous êtes également inquiet. Et si quelque chose ne fonctionnait pas ? Et si un bug passait inaperçu et affectait soudainement des milliers d’utilisateurs ?
C’est la réalité de la plupart des équipes produit et d’ingénierie. Les enjeux sont élevés, et la pression pour « bien faire les choses » est bien réelle. C’est pourquoi tant d’équipes cherchent à déployer leurs nouvelles fonctionnalités de manière progressive en commençant par un petit groupe d’utilisateurs, puis en élargissant le déploiement au fur et à mesure que la confiance s’installe.
Mais voilà le hic : la plupart des équipes ne disposent pas d’un outil dédié à cela. Elles mettent plutôt en place des solutions de contournement avec des activateurs de fonctionnalités ou des tests A/B. Ces méthodes peuvent fonctionner, mais elles sont souvent lourdes, manuelles et manquent souvent de la visibilité et de la sécurité que tout le monde recherche lors d’un lancement.
La solution : le déploiement progressif
Le déploiement progressif est notre réponse à ce problème bien connu. C’est une fonctionnalité conçue non seulement pour les experts techniques, mais pour toutes les personnes impliquées dans un lancement : chefs de produit, développeurs et même les parties prenantes de l’entreprise.
Comment ça fonctionne ? Avec le déploiement progressif manuel, vous pouvez planifier la mise en place de votre fonctionnalité par étapes. Par exemple, vous pouvez commencer avec 10 % de vos utilisateurs, puis passer à 20 %, 40 %, et ainsi de suite. C’est vous qui décidez du rythme et du public cible.
Notre plateforme s’occupe du reste : elle expose automatiquement un plus grand nombre d’utilisateurs à votre nouvelle fonctionnalité à chaque étape. Et à tout moment, vous recevez des notifications claires et disposez d’une vue d’ensemble visuelle, afin que vous sachiez toujours exactement ce qui se passe.
Pourquoi le déploiement progressif change-t-il la donne
1. Il est vraiment facile à utiliser Soyons honnêtes : de nombreux outils « enterprise » peuvent faire peur. Le déploiement progressif, lui, est différent. Son interface est claire, intuitive, et pensée pour que n’importe qui puisse configurer un déploiement en quelques clics. Aucune segmentation complexe ni calcul manuel requis. Que vous soyez développeur expérimenté ou un chef de produit novice en matière d’expérimentation, vous vous sentirez tout de suite à l’aise.
2. Contrôle total, tranquillité totale L’une des plus grandes sources d’anxiété lors d’un déploiement est de ne pas savoir ce qui se passe. Avec le déploiement progressif, vous disposez d’une vue parfaitement claire de votre plan : qui reçoit la fonctionnalité, quand, et quelle part de votre audience est concernée à chaque étape. Des notifications par e-mail vous tiennent informé à tout moment, vous n’êtes donc jamais pris au dépourvu. Cette transparence n’est pas seulement un plus : c’est un élément essentiel pour les équipes qui veulent avancer vite tout en restant en sécurité.
3. Flexible, quelle que soit la situation Vous souhaitez offrir un accès anticipé à vos VIP ou à vos utilisateurs les plus fidèles ? Facile. Vous devez déployer votre produit auprès de tous vos utilisateurs, mais de manière progressive et contrôlée ? Aucun problème. Vous pouvez importer des listes d’utilisateurs, cibler des segments précis, ou simplement déployer votre produit auprès de « tous les utilisateurs » par étapes. Le déploiement progressif s’adapte à vos besoins et non l’inverse.
Le saviez-vous ? La plupart des équipes ne le font pas (encore)
Fait surprenant : malgré ses nombreux avantages, la majorité des équipes n’utilisent pas encore d’outils dédiés au déploiement progressif. Elles s’appuient encore sur des toggles, des tests A/B, ou même des procédures manuelles. Pourquoi ? Parce que, jusqu’à présent, les outils disponibles étaient trop complexes ou pas assez intuitifs. Le déploiement progressif change la donne en rendant les lancements sécurisés et progressifs accessibles à tous.
Conclusion : lancez-vous en toute confiance
Le déploiement progressif n’est pas une simple fonctionnalité supplémentaire, c’est une véritable tranquillité d’esprit pour votre prochain grand lancement. En rendant les lancements progressifs faciles, transparents et accessibles, nous vous aidons à réduire les risques, à améliorer l’expérience utilisateur, et à vous concentrer sur l’essentiel : offrir toujours plus de valeur à vos clients.
C’est lors du paiement que l’intention d’achat d’un vol se transforme en revenu. Pourtant, pour la plupart des compagnies aériennes, c’est aussi là que la majorité des clients abandonnent leur réservation. Ce taux d’abandon élevé n’est pas une fatalité ; il découle directement d’un processus de réservation complexe, incapable de répondre aux attentes des voyageurs modernes. Réduire cette friction représente aujourd’hui l’une des plus grandes opportunités de croissance du secteur.
Cet abandon n’est pas qu’un problème technique, c’est un problème humain. Le processus de paiement est le moment où l’enthousiasme du voyageur se heurte à son anxiété, et où la sensibilité au prix se heurte au désir de confort. Pour les professionnels du voyage et du transport aérien, comprendre cette dynamique est la clé de la conversion.
La solution ne consiste pas à deviner ce que veulent les voyageurs, ni à copier le design d’un concurrent. Il s’agit d’écouter, d’apprendre et de s’adapter, en mettant en place un système qui vous permet de demander aux clients ce qu’ils préfèrent, non pas par un sondage, mais à travers leurs clics. Comme nous l’expliquons dans notre e-book Kit essentiel du voyage, nous sommes dans un monde d’expérimentation, où chaque test s’inscrit dans un cycle continu d’apprentissage et d’itération.
Pourquoi le processus de paiement des compagnies aériennes est-il si complexe ?
Contrairement à un simple achat en ligne, réserver un vol n’est presque jamais un acte en un clic. La complexité est inhérente au modèle commercial. Vous ne vendez pas seulement un siège : vous vendez une expérience de voyage complète, et chaque composant ajoute une nouvelle couche de complexité.
Tout d’abord, il y a la réservation de base. Un aller-retour simple, c’est une chose, mais un voyage multi-étapes, avec différentes compagnies, escales et fuseaux horaires, demande une importante charge cognitive à l’utilisateur. Viennent ensuite les services additionnels, tels que les sièges, les bagages, les repas ou les assurances, où chaque choix est une potentielle porte de sortie. Enfin, les exigences réglementaires entraînent souvent de longs formulaires intimidants.
Cette complexité se traduit par un taux d’abandon qui, selon Inai, atteint 90 %. En d’autres termes, neuf clients potentiels sur dix qui commencent à réserver un vol quittent le site sans payer. Ce taux est nettement supérieur au taux d’abandon déjà élevé des sites de commerce électronique, qui est de 70 %. Et le problème est encore plus grave sur les appareils mobiles.
Il ne s’agit pas seulement d’un défaut d’expérience utilisateur, mais d’une perte financière considérable. Le Baymard Institute estime que 260 milliards de dollars de commandes perdues aux États-Unis et dans l’Union européenne pourraient être récupérés grâce à une meilleure conception du processus de paiement. C’est un défi de design qui se chiffre en milliards de dollars, en attente d’une solution, mais la réponse ne passe pas forcément par une refonte complète et coûteuse. Un engagement à analyser les données utilisateurs, à tester des hypothèses, et à laisser les résultats guider des améliorations progressives mais à fort impact permettra à vos clients de traverser votre processus de paiement sans encombre.
Décoder le comportement des consommateurs lors du paiement
Pour optimiser le processus de paiement, il faut se mettre à la place du voyageur. Son comportement est influencé par de puissants facteurs psychologiques, et vos données indiquent exactement où se situe la friction.
Le principal coupable est l’ambiguïté des coûts. La principale raison d’abandon de panier invoquée par 39 % des acheteurs dans une étude réalisée par le Baymard Institute, est la découverte de frais supplémentaires élevés à la fin du processus. Cela renvoie directement à la pratique du « drip pricing » (tarification au compte-gouttes) dans l’aérien. Le tarif de base bas attire les clients, mais les frais supplémentaires qui s’ajoutent au compte-gouttes érodent leur confiance. Ce n’est pas seulement le prix final qui dérange, c’est le sentiment d’avoir été trompé.
Vient ensuite la friction du processus. Le même rapport indique qu’un paiement « trop long ou compliqué » incite 18 % des utilisateurs à quitter le site. Obliger un utilisateur à créer un compte est un autre obstacle majeur, responsable de 19 % des abandons de panier. Cette accumulation de frictions (pages multiples, champs de formulaire interminables et inscriptions obligatoires) crée une forte dynamique négative qui pousse les utilisateurs à quitter le site.
Enfin, il y a le déficit de confiance : 19 % des utilisateurs quittent le paiement simplement parce qu’ils ne font pas confiance au site pour leurs informations bancaires. Il ne s’agit pas seulement des logos SSL. Un utilisateur qui subit une augmentation de prix due au drip pricing est psychologiquement prédisposé à être plus sceptique au moment de saisir ses informations de paiement, car le coût final ne correspond plus à ses attentes initiales.
Comprendre ces comportements ne revient pas à les exploiter, mais à concevoir une expérience plus fluide, plus transparente et moins stressante, qui guide le voyageur en toute confiance vers la réservation tout en renforçant la crédibilité de la marque.
L’expérimentation comme fenêtre sur l’esprit du voyageur
Alors, comment résoudre l’ambiguïté des coûts ou les frictions liées aux processus ? La réponse consiste à interroger vos utilisateurs, non pas au moyen d’un sondage, mais en testant différentes approches et en mesurant les résultats. L’expérimentation, qu’elle soit en A/B testing ou en test multivarié, est le moyen le plus efficace de comprendre ce que les voyageurs font réellement.
Le processus commence par une hypothèse fondée sur les données. Par exemple, si vos analyses montrent un fort taux d’abandon sur la page des informations passager, vous pouvez émettre l’hypothèse que réduire le nombre de champs à remplir diminuera la friction et augmentera les conversions. À partir de là, vous pouvez effectuer un simple test A/B : la version A (actuelle) avec le formulaire complet, et la version B (simplifiée). En présentant chaque version à différents segments de votre audience, vous pouvez mesurer laquelle génère le plus de réservations effectuées. Le résultat n’est plus une supposition, mais une information étayée par des données qui réduit les risques liés aux modifications de conception et vous permet d’apporter des améliorations ayant un impact mesurable.
Mais il ne s’agit pas seulement d’appliquer des solutions génériques. Vous pouvez aller plus loin avec la personnalisation et la segmentation. Un voyageur novice a besoin d’être guidé et rassuré lors de sa réservation, tandis qu’un habitué préfèrera un processus plus rapide qui préremplit ses préférences et ses informations clés. L’expérimentation permet de tester ces parcours différenciés et d’offrir à chaque profil un trajet fluide vers la réservation.
Ce que les compagnies aériennes peuvent tester lors du processus de paiement
Une fois que vous adoptez un état d’esprit expérimental, les opportunités de test apparaissent partout. L’objectif est de remettre en question les certitudes et identifier ce qui crée réellement de l’impact. Voici quelques domaines importants par lesquels commencer :
Design des appels à l’action (CTA) : Ne sous-estimez jamais le pouvoir d’un bouton. Nous avons collaboré avec Smartbox pour tester des variations de couleur sur le bouton « Ajouter au panier » : un simple changement a entraîné une hausse de 16 % des clics.
Options de paiement : L’étape du paiement est la dernière barrière. L’ajout de portefeuilles numériques est l’un des changements les plus efficaces que vous puissiez apporter. Selon Stripe, les entreprises proposant Apple Pay enregistrent en moyenne une hausse de conversion de 22 %. C’est un remède puissant à la friction du paiement, notamment sur mobile. Vous pouvez même explorer les cartes d’embarquement digitales intégrées aux portefeuilles mobiles.
Format et déroulement du paiement : Un paiement sur une seule page est-il moins intimidant qu’un parcours multi-étapes ? Testez-le et voyez par vous-même !
Éléments favorisant la confiance : Mettez en avant la sécurité au moment du paiement. Testez l’emplacement des logos de sécurité et utilisez un langage clair pour vos politiques d’annulation. Une simple mention comme « Annulation gratuite sous 24h » peut suffire à rassurer un voyageur hésitant.
Emplacement des ventes additionnelles : La manière et le moment où vous présentez les suppléments ont leur importance. Testez des offres groupées versus à la carte. Il se peut que vos utilisateurs soient plus enclins à acheter des services complémentaires (comme l’enregistrement anticipé ou la sélection de siège) via un e-mail de suivi après confirmation de la réservation, ce qui réduit les frictions lors du paiement initial.
Expériences mobile-first : Votre paiement sur mobile ne doit pas être une simple version réduite du desktop. Testez des designs pensés pour le tactile, avec de plus grands boutons, une navigation simplifiée et des champs de formulaire qui déclenchent la disposition correcte du clavier mobile.
Des données à l’impact : créer une culture de l’expérimentation
La vraie puissance de l’optimisation ne réside pas dans un test gagnant, mais dans une culture d’apprentissage continu. Quand vos équipes produit, marketing et ingénierie adoptent un esprit expérimental, les débats d’opinion disparaissent au profit des décisions fondées sur les données. Vous osez aller plus loin.
Prenons l’exemple d’Iberojet. L’agence de voyages en ligne s’est demandé si l’ordre des onglets sur sa page d’accueil était optimal. Avec notre aide, elle a mené un simple test A/B pour modifier l’ordre selon l’historique de navigation des utilisateurs. Ce petit changement a entraîné une augmentation de 25 % des clics sur le bouton « Rechercher », incitant davantage d’utilisateurs à avancer dans le tunnel de conversion.
Ulta Beauty est un autre exemple éloquent. En collaboration avec nous, cette entreprise a intégré l’expérimentation dans son processus d’innovation, faisant passer son programme de 20 tests par an à plus de 65. Plutôt que de se fier à des hypothèses, leurs équipes utilisent des tests pour obtenir des réponses rapides et fondées sur des données. En testant une fenêtre contextuelle de recommandations produits dans le panier, ils ont obtenu +9 % de chiffre d’affaires et +15 % de clics « Ajouter au panier », prouvant ainsi la valeur d’un environnement agile, où l’on apprend vite, même en échouant.
C’est ainsi que vous trouvez le « mieux ». Il ne s’agit pas de découvrir une version finale parfaite de votre processus de paiement, mais de poursuivre sans relâche et avec détermination une meilleure expérience pour chaque voyageur, sur chaque appareil, chaque jour. Le voyage commence par une seule question : Qu’allez-vous tester aujourd’hui ?
Construire une culture de l’expérimentation nécessite une appétence pour l’itération, une tolérance à l’échec, et un état d’esprit « test & learn ». Le podcast 1000 Experiments Club explore tous ces sujets avec certaines des voix les plus influentes du secteur.
Des CEO aux fondateurs, en passant par les responsables CRO, ces experts partagent les leçons tirées de leurs carrières dans l’expérimentation au sein des plus grandes entreprises tech, ainsi que leurs visions sur l’avenir de l’optimisation.
Que vous soyez débutant en A/B testing ou un professionnel chevronné, voici notre sélection de spécialistes de l’expérimentation et du CRO à suivre :
Ronny Kohavi
Ronny Kohavi, pionnier dans le domaine de l’expérimentation, apporte plus de trois décennies d’expérience en machine learning, en expérimentations, en IA et en personnalisation.
Il a été Vice President et Technical Fellow chez Airbnb. Auparavant, il était Technical Fellow et Corporate Vice President chez Microsoft, où il dirigeait l’équipe d’analyse et d’expérimentation (ExP). Avant cela, il a été Director of Personalization and Data Mining chez Amazon.
Ronny anime un cours en ligne interactif sur l’accélération de l’innovation grâce aux tests A/B, suivi par plus de 800 étudiants.
Les travaux de Ronny ont contribué à jeter les bases de l’expérimentation en ligne moderne, influençant la manière dont certaines des plus grandes entreprises au monde abordent les tests et la prise de décision.
Il plaide pour une montée en charge progressive plutôt que pour un découpage classique 50/50 au lancement :
« Une chose qui s’avère vraiment utile, c’est de commencer par une montée en charge faible. Même si vous prévoyez d’aller vers 50 % en groupe témoin et 50 % en traitement, démarrez à 2 %. Si quelque chose d’excessif se produit, par exemple un indicateur qui chute de 10 % au lieu des 0,5 % que vous surveillez, vous pouvez le détecter quasiment en temps réel. »
Cette montée en charge lente aide les équipes à détecter rapidement les problèmes critiques et à protéger l’expérience utilisateur.
Talia Wolf est une spécialiste de l’optimisation des conversions et la fondatrice et PDG de Getuplift, où elle aide les entreprises à augmenter leurs revenus, leurs leads, l’engagement et les ventes grâce au ciblage émotionnel, au design persuasif et aux données comportementales.
Elle a débuté sa carrière dans une agence de médias sociaux, où elle a découvert le CRO, puis a occupé le poste de directrice marketing chez monday.com avant de lancer sa première agence, Conversioner, en 2013.
Talia apprend aux entreprises à optimiser leur présence en ligne en s’appuyant sur des stratégies guidées par l’émotion. Elle souligne que les textes et les visuels doivent répondre aux besoins des clients, plutôt que de se concentrer uniquement sur le produit.
Pour Talia, le marketing émotionnel est par nature centré sur le client et fondé sur la recherche. À partir de là, on peut construire des expérimentations dans des plateformes de tests A/B en s’appuyant sur un indicateur guide clair, qu’il s’agisse des paiements, des inscriptions, ou des ajouts au panier, afin de valider des hypothèses et de stimuler la croissance.
Elissa Quinby est Head of Product Marketing chez Pattern, une plateforme d’accélération e-commerce, avec une carrière ancrée dans le retail, le marketing et l’expérience client.
Avant de rejoindre Pattern, elle a dirigé le marketing retail en tant que Senior Director chez Quantum Metric. Elle a commencé sa carrière comme assistante acheteuse chez American Eagle Outfitters, puis a passé deux ans chez Google en tant que Digital Marketing Strategist. Elissa a ensuite passé huit ans chez Amazon, où elle a occupé des postes en marketing, en gestion de programme et en produit.
Elissa souligne l’importance de commencer petit pour instaurer la confiance avec de nouveaux clients. « L’objectif est d’offrir de la valeur en échange des données », explique-t‑elle, en désignant les données first‑party comme « l’ingrédient secret » derrière de nombreuses entreprises performantes.
Elle encourage les marques à expérimenter des moyens créatifs de collecter des informations clients, toujours avec la confiance au centre, afin de personnaliser les expériences et d’approfondir la compréhension des clients au fil du temps.
Lukas Vermeer, Director of Experimentation chez Vista, est un expert de la conception, de l’implémentation et du scaling d’expérimentation. Il a auparavant passé plus de huit ans chez Booking.com, où il a occupé des postes de product manager, de data scientist, puis de Director of Experimentation.
Avec une formation en machine learning et en IA, Lukas se spécialise dans la création des infrastructures et des processus nécessaires pour industrialiser les tests et stimuler la croissance. Il conseille également des entreprises pour les aider à lancer et accélérer leurs efforts d’expérimentation.
Étant donné la rapidité des changements actuels, Lukas estime que les roadmaps doivent être considérées comme des guides flexibles, et non comme des plans rigides : « Je pense que les roadmaps ne sont pas forcément mauvaises, mais elles devraient reconnaître qu’il existe de l’incertitude. Le livrable doit être une clarification de cette incertitude, plutôt que de dire, “Dans deux mois, nous livrerons la fonctionnalité XYZ”. »
Plutôt que de promettre des résultats finaux, Lukas met l’accent sur l’acceptation de l’incertitude afin de prendre de meilleures décisions, fondées sur les données.
Jonny Longden est Chief Growth Officer chez Speero, avec plus de 17 ans d’expérience à améliorer des sites web grâce aux données et à l’expérimentation. Il a auparavant occupé des postes de direction chez Boohoo Group, Journey Further, Sky et Visa, où il a dirigé des équipes en expérimentation, en analytics et en produit digital.
Jonny estime que les petites entreprises et les start-up, surtout à leurs débuts et en phase exploratoire, sont celles qui ont le plus à gagner grâce à l’expérimentation. Sans tests, soutient‑il, la plupart des idées ont peu de chances de réussir.
« Sans expérimentation, vos idées ne vont probablement pas fonctionner », dit Jonny. « Les choses qui paraissent évidentes ne donnent souvent pas de résultats, et les idées qui semblent improbables, voire un peu absurdes, peuvent parfois avoir le plus grand impact. »
Pour Jonny, l’expérimentation n’est pas qu’une tactique, c’est la seule manière fiable d’identifier ce qui fonctionne vraiment et de générer des progrès significatifs, étayés par les données.
Ruben de Boer est Lead CRO Manager chez Online Dialogue et fondateur de Conversion Ideas, avec plus de 14 ans d’expérience dans la donnée et l’optimisation.
Chez Online Dialogue, il dirige l’équipe des Conversion Managers, développe les compétences, maintient la qualité, et définit la stratégie et les objectifs. Via son entreprise, Conversion Ideas, Ruben aide les personnes à lancer leur carrière en CRO et en expérimentation en proposant des cours et des ressources accessibles et de haute qualité.
Ruben estime que l’expérimentation ne doit pas être jugée uniquement aux résultats. « Environ 25 % des tests A/B aboutissent à un gagnant, ce qui signifie que 75 % de ce qui est construit n’est pas mis en production, et cela peut donner l’impression d’un échec si vous ne vous concentrez que sur la production », explique‑t‑il.
Il encourage plutôt les équipes à déplacer leur attention vers des enseignements centrés sur le client. Lorsque l’objectif devient de comprendre l’utilisateur, et pas seulement de livrer des fonctionnalités, la raison d’être de l’expérimentation évolue entièrement.
David Mannheim est un stratège de l’expérience digitale avec plus de 15 ans d’expertise, aidant des marques comme ASOS, Sports Direct et Boots à faire évoluer leurs stratégies de conversion.
Il est le PDG et fondateur de Made With Intent, consacré à faire progresser des approches innovantes de la personnalisation grâce à l’IA. Auparavant, il a fondé User Conversion, devenue l’une des plus grandes agences de CRO indépendantes au Royaume‑Uni.
David a récemment publié un livre qui explore ce qu’il appelle l’élément manquant de la personnalisation moderne, la personne. « Souvenez‑vous des trois premières syllabes de personnalisation », dit‑il. « Cela se perd souvent dans les données. »
Il plaide pour un recentrage vers un ROI à long terme vs à court terme, en mettant l’accent sur des métriques comme la satisfaction, la fidélité et la valeur vie client, plutôt que sur des gains fondés sur le volume.
« Plus de qualité que de quantité », explique David, « et davantage de reconnaissance des éléments intangibles, pas seulement des tangibles, met les marques dans une bien meilleure position. »
Marianne Stjernvall a plus de dix ans d’expérience en CRO et en expérimentation, elle a mené plus de 500 tests A/B et aidé plus de 30 organisations à développer leurs programmes de tests.
Marianne est la fondatrice de Queen of CRO et la cofondatrice de ConversionHub, l’agence de CRO la plus senior de Suède. Consultante CRO reconnue, elle aide les organisations à bâtir des cultures d’expérimentation guidées par les données et l’apprentissage continu.
Marianne enseigne également régulièrement, en partageant son expertise sur tout le spectre du CRO, des tests A/B et de l’exécution des programmes d’expérimentation.
Elle insiste sur l’importance d’une approche de test centralisée, « Si chaque département mène des expériences de son côté, vous risquez de prendre des décisions à partir de trois jeux de données différents, puisque les équipes analyseront des types de données différents. Le fait d’avoir une responsabilité claire et un cadre unifié garantit que l’organisation travaille de manière cohérente avec les tests. »
Ben Labay est le PDG de Speero, alliant la rigueur académique en statistique à une solide expertise en expérience client et en UX.
Titulaire de diplômes en comportement évolutif et en sciences de la conservation, Ben a débuté sa carrière comme chercheur à l’Université du Texas, spécialisé en modélisation de données et en recherche.
Cette base nourrit son travail chez Speero, où il aide les organisations à exploiter les données clients pour prendre de meilleures décisions.
Ben souligne que les enseignements doivent conduire à l’action et révéler des schémas significatifs. « Toutes les agences et toutes les équipes internes collectent des données et testent à partir d’enseignements, mais on ne peut pas s’arrêter là. »
Passionné par l’avancement de l’expérimentation, Ben se concentre sur le développement de nouveaux modèles, l’application de la théorie des jeux, et l’adoption d’innovations audacieuses pour mettre au jour des enseignements plus importants et plus disruptifs.
André Morys, PDG et fondateur de konversionsKRAFT, compte près de trois décennies d’expérience en expérimentation, en croissance digitale et en optimisation e‑commerce.
Animé par une profonde fascination pour l’expérience utilisateur et client, André guide ses clients tout au long du processus d’expérimentation en combinant données, économie comportementale, psychologie du consommateur et recherche qualitative.
Il estime que les enseignements les plus précieux se trouvent sous la surface. « La plupart des gens sous‑estiment la valeur de l’expérimentation en raison des facteurs difficiles à mesurer », explique André.
« Vous ne pouvez pas mesurer l’influence de l’expérimentation sur la culture de votre entreprise, pourtant cet impact peut être dix fois plus important que l’uplift immédiat que vous créez. »
Cette philosophie est au cœur de son cadre d’expérimentation digitale, qui inclut son modèle de l’iceberg pour capturer à la fois les effets mesurables et les effets intangibles des tests.
Jeremy Epperson est le fondateur de Thetamark, il a consacré 14 ans à l’optimisation des taux de conversion et à la croissance des start‑up. Il a travaillé avec certaines des licornes à la croissance la plus rapide au monde, en recherchant, en construisant et en mettant en œuvre des programmes de CRO pour plus de 150 entreprises en phase de croissance.
En recueillant des enseignements auprès d’entreprises diverses, Jeremy a mis au point une approche fondée sur les données pour identifier les obstacles aux tests, ce qui lui permet d’optimiser les processus de CRO et d’éviter les courbes d’apprentissage abruptes souvent associées aux nouveaux lancements.
Dans son interview, Jeremy insiste sur l’importance de se concentrer sur l’expérience client pour stimuler la croissance. Il explique, « Nous ferons mieux en tant qu’entreprise lorsque nous offrirons une meilleure expérience au client, que nous lui simplifierons la vie, que nous simplifierons la conversion, et que nous éliminerons les obstacles qui le frustrent et provoquent l’abandon. »
Son objectif ultime avec l’expérimentation est de créer un processus fluide de bout en bout.
Chad Sanderson est le PDG et fondateur de Gable, une entreprise SaaS B2B d’infrastructure de données, et un expert reconnu de l’expérimentation digitale et de l’analyse à grande échelle.
Il est aussi product manager, conférencier et auteur, il a donné des cours sur des sujets tels que les statistiques de l’expérimentation digitale, les techniques d’analyse avancées, et les tests à petite échelle pour les petites entreprises.
Chad a précédemment été Senior Program Manager pour la plateforme d’IA de Microsoft, et Personalization Manager pour l’équipe d’expérimentation de Subway.
Il recommande de distinguer les métriques front‑end, côté client, et back‑end avant de lancer des expériences. Les métriques côté client, comme le revenu par transaction, sont plus faciles à suivre, mais elles peuvent restreindre l’attention à la seule croissance du revenu.
« Un ensemble de métriques avec lequel les entreprises se trompent, c’est de s’appuyer uniquement sur des métriques côté client comme le revenu par achat », explique Chad. « Bien que le revenu soit important, se concentrer uniquement dessus peut conduire à des décisions qui négligent l’impact global d’une fonctionnalité. »
Carlos Gonzalez de Villaumbrosia a passé les 12 dernières années à construire des entreprises mondiales et des produits numériques.
Fort d’une formation en Global Business Management et Marketing, en informatique et en génie industriel, Carlos a fondé Floqq, le plus grand marché d’éducation en ligne d’Amérique latine.
En 2014, il a fondé Product School, aujourd’hui leader mondial de la formation en Product Management.
Carlos estime que l’expérimentation est devenue plus accessible et essentielle pour les product managers. « Vous n’avez plus besoin d’un bagage en data science ou en ingénierie pour être efficace », dit‑il.
Il considère les product managers comme des figures centrales à l’intersection du business, du design, de l’ingénierie, de la réussite client, des données et des ventes. Réussir dans ce rôle exige des compétences en expérimentation, en construction de roadmap, en analyse de données et en prototypage, ce qui fait de l’expérimentation une compétence clé dans le paysage produit actuel.
Bhavik Patel est Data Director chez Huel, client d’AB Tasty, et le fondateur de CRAP Talks, une série de meetups qui réunissent les professionnels du CRO autour de la conversion, de l’analytics et du produit.
Auparavant, il a été Product Analytics & Experimentation Director chez Lean Convert, où il a piloté les stratégies de test et d’optimisation pour de grandes marques. Fort d’une expertise approfondie en personnalisation, en expérimentation et en prise de décision fondée sur les données, Bhavik aide les équipes à évoluer du simple A/B testing vers des programmes stratégiques à fort impact.
Avec un focus sur l’expérimentation, la personnalisation et la stratégie data‑driven, Bhavik guide les équipes pour créer de meilleures expériences digitales et des programmes de test plus intelligents.
Sa philosophie repose sur des tests disruptifs, des expériences audacieuses destinées à dépasser les maxima locaux pour obtenir des résultats statistiquement significatifs. « Une fois que vous maîtrisez les fondamentaux, il est temps de prendre de plus gros paris », dit‑il.
Bhavik insiste aussi sur l’importance d’identifier le bon problème avant de passer aux solutions, « La meilleure solution pour le mauvais problème n’aura aucun impact. »
Rand Fishkin est le cofondateur et PDG de SparkToro, créateur d’un logiciel de recherche d’audience conçu pour rendre les insights d’audience accessibles à tous.
Il a également fondé Moz et cofondé Inbound.org avec Dharmesh Shah, acquis plus tard par HubSpot en 2014. Rand est un conférencier principal régulier à l’échelle mondiale sur le marketing et l’entrepreneuriat, il se consacre à aider les gens à améliorer leurs efforts marketing.
Rand met en avant le potentiel inexploité des marchés de niche, « De nombreux fondateurs ne pensent pas à la force qu’il y a à servir un petit groupe de personnes ciblé, peut‑être seulement quelques milliers, qui ont vraiment besoin de leur produit. Si vous le créez pour eux, ils vont l’adorer. Il y a là une opportunité immense. »
Grand défenseur de la prise de risque et de l’expérimentation, Rand encourage les marketeurs à identifier où se trouvent leurs audiences, et à aller les engager directement là‑bas.
Shiva Manjunath est Senior Web Product Manager, CRO, chez Motive et animateur du podcast From A to B. Fort d’une expérience chez des entreprises comme Gartner, Norwegian Cruise Line et Edible, il a passé des années à analyser le comportement des utilisateurs et à obtenir de vrais résultats grâce à l’expérimentation.
Shiva est connu pour remettre en question le mythe des « bonnes pratiques », en soulignant que l’optimisation requiert du contexte, pas des listes de contrôle. « Si vous pensez que ce soi‑disant checklist de bonnes pratiques suffit, tout le CRO se réduit à une liste de tâches à faire sur votre site. Et c’est tellement faux », dit‑il.
Chez Gartner, un formulaire simplifié, souvent considéré comme une victoire en CRO, a entraîné une baisse des conversions, ce qui a renforcé sa conviction que la véritable expérimentation consiste à comprendre pourquoi les utilisateurs agissent, pas seulement ce qu’ils font.
À travers son travail et son podcast, Shiva vise à démystifier le CRO et à encourager les praticiens à réfléchir plus en profondeur, à tester plus intelligemment, et à ne jamais cesser de poser des questions.
Mener des centaines d’expériences chaque année est le signe d’une organisation mature et guidée par la donnée, mais cela s’accompagne aussi de défis.
Comment s’assurer que chaque test se déroule correctement, et que des problèmes critiques ne passent pas entre les mailles du filet ?
Chez AB Tasty, nous avons écouté les besoins et difficultés de nos clients et sommes ravis d’annoncer le lancement d’Experiment Health Check, une nouvelle fonctionnalité conçue pour rendre l’expérimentation plus sûre, plus intelligente, et plus efficace.
Le défi, garder des expériences fiables à grande échelle
Pour les marques leaders qui mènent plus de 100 campagnes par an, l’expérimentation est au cœur de l’optimisation digitale.
Mais avec autant de campagnes en parallèle, vérifier les rapports manuellement chaque jour pour détecter les problèmes prend du temps et manque d’efficacité. Pire, des soucis comme des variations sous‑performantes ou des sample ratio mismatches (SRM), peuvent passer inaperçus, entraînant des pertes de revenus ou des résultats non concluants.
Notre solution, Experiment Health Check
Experiment Health Check est un système de surveillance automatisé intégré directement à AB Tasty. Il vous alerte proactivement des problèmes dans vos expériences, vous pouvez ainsi agir rapidement et garder votre programme de tests sur les rails.
Fonctionnalités clés :
Alertes automatisées : Recevez des notifications dans le produit, et par e‑mail si vous le souhaitez, lorsqu’une expérience rencontre un problème critique, par exemple :
Tableau de bord centralisé : les super‑admins peuvent voir toutes les alertes, tous comptes confondus, pour une vue globale.
Notifications personnalisables : choisissez quelles alertes afficher et comment vous souhaitez les recevoir.
Pourquoi c’est important
Proactif, pas réactif : fini d’attendre la fin d’un test, ou de fouiller les rapports pour trouver des problèmes, Experiment Health Check les fait remonter dès leur détection.
Gain de temps : concentrez‑vous sur l’analyse et la stratégie, pas sur la surveillance manuelle.
Sérénité d’esprit : la plupart des clients voient rarement des alertes, environ 2 % des campagnes rencontrent des problèmes de SRM, vous pouvez donc être confiant que vos expériences se déroulent correctement.
Et la suite ?
Experiment Health Check est disponible pour tous les clients AB Tasty depuis juin 2025.
Activez‑le simplement dans votre tableau de bord pour profiter de la surveillance automatisée de vos expériences. Nous nous engageons à faire évoluer cette fonctionnalité avec plus de types d’alertes et d’intégrations, selon vos retours.
Bonjour, je suis Léo, Senior Product Manager chez AB Tasty. Je suis responsable de la balise JavaScript d’AB Tasty, actuellement déployée sur des milliers de sites à travers le monde. Comme vous pouvez l’imaginer, ma feuille de route est bien remplie de sujets liés à la collecte de données, à la confidentialité, et à la performance.
C’est pourquoi je suis très enthousiaste à l’idée de partager une mise à jour sur notre performance, et sur le travail que nous avons fourni pour être les meilleurs. Nous proposons désormais des temps de chargement jusqu’à 4 fois plus rapides que d’autres solutions du marché.
Dans un monde où chaque seconde compte, des pages lentes mènent rapidement à des pertes de revenus. Chez AB Tasty, nous savons que la vitesse n’est pas seulement une question de confort, c’est offrir une expérience fluide et fiable, conforme aux attentes des consommateurs d’aujourd’hui.
Nous sommes donc ravis d’être reconnus par ThirdPartyWeb.today pour avoir l’un des impacts les plus faibles sur la performance web parmi les principales plateformes d’expérimentation et de personnalisation, cette reconnaissance confirme notre engagement en faveur de la vitesse, de la scalabilité, et de la satisfaction des marques.
Mais concrètement, qu’est‑ce que cela signifie pour les marques qui utilisent AB Tasty ?
Voyons comment le fait de prioriser la performance peut améliorer vos classements SEO, votre expérience client (CX), et l’efficacité globale de vos campagnes.
Pourquoi la performance web impacte votre résultat net
Imaginez cliquer sur une page qui met une éternité à charger. Il y a de fortes chances que vous partiez plus vite que vous n’aurez le temps de dire “taux de conversion ». Et vous ne seriez pas seul, des temps de chargement lents entraînent des taux de rebond plus élevés, des opportunités manquées, et, au final, des visiteurs frustrés.
De bonnes performances se traduisent par des parcours clients plus fluides, ce qui conduit à un meilleur engagement, et surtout, à des taux de conversion plus élevés.
ThirdPartyWeb.today, la référence en matière de performance
ThirdPartyWeb.today est une initiative indépendante de visualisation de données de performance qui analyse l’impact de diverses plateformes sur la vitesse des pages. Elle classe les outils selon leur coût en performance, en s’appuyant sur des données issues de près de 4 millions de sites web, pour établir une référence objective. Pour les marques qui veulent offrir une expérience fluide sans sacrifier la vitesse, ThirdPartyWeb.today fournit un guide fiable pour évaluer l’impact de leurs outils sur la performance.
Être reconnu comme l’une des plateformes d’optimisation d’expérience les plus respectueuses de la performance par ThirdPartyWeb.today signifie que nos clients savent qu’ils s’associent à une technologie conçue avec la vitesse en tête.
Qu’est‑ce qui fait d’AB Tasty la solution la plus rapide ?
Nos équipes techniques ont travaillé sans relâche pour faire d’AB Tasty non seulement une plateforme d’expérimentation et de personnalisation intuitive, mais aussi une solution qui place la haute performance au premier plan. Voici un aperçu des innovations qui rendent AB Tasty si rapide et fiable :
Architecture modulaire avec importation dynamique innovante et technologie de cache intelligent Notre plateforme repose sur une architecture modulaire, où seul le code essentiel est chargé pour chaque campagne. Cela maintient des fichiers légers, ce qui réduit le temps de chargement et la consommation de ressources. Notre technologie propriétaire de cache intelligent garantit que les visiteurs ne chargent que les données qu’ils n’ont jamais consultées auparavant. En minimisant les appels de données redondants, nous réduisons significativement les temps de chargement sur tous les appareils. Nous proposons aussi des endpoints API dans le monde entier, et disposons d’une présence CDN globale avec de multiples emplacements Edge et des caches Edge régionaux, pour des temps de réponse rapides où que vous soyez, vous et vos visiteurs.
Centre de performance Le Centre de performance d’AB Tasty vous permet de suivre, en temps réel, la performance de vos campagnes. Cet outil offre une transparence totale sur ce qui se passe en coulisses, vous pouvez ainsi effectuer les ajustements nécessaires pour que tout reste fluide. Il fournit aussi des recommandations pour surveiller et améliorer le poids de la balise. En savoir plus dans la documentation.
Compatibilité Single‑Page Application, SPA La plateforme d’AB Tasty est compatible SPA sans exiger de code personnalisé, ce qui facilite l’intégration pour les développeurs. AB Tasty s’exécute sur un framework Vanilla TypeScript natif. Notre balise est compatible avec les frameworks JS modernes, notamment React, Angular, Vue, Meteor, ou Ember. La balise est unique pour tous les environnements et ne nécessite aucune implémentation supplémentaire. Beaucoup de nos clients ont quitté leur fournisseur précédent à cause des difficultés liées aux pages SPA. Dans ces outils, les changements manquent souvent de persistance, ou provoquent du clignotement lors du chargement dynamique de contenu. Les tests SPA dans ces environnements exigent souvent du code spécifique pour chaque test, ce qui complique les opérations et les rend moins pratiques.
Expériences sans flicker La balise d’AB Tasty combine des scripts synchrones et asynchrones pour éliminer le flicker, tout en maintenant des performances optimisées. D’autres solutions préconisent des snippets « anti‑flicker » pour le supprimer, ce qui n’est pas recommandé, cela revient à masquer le contenu du body pendant le chargement de la balise, ce qui retarde le rendu du site. Cela dégrade l’expérience utilisateur, augmente votre métrique Largest Contentful Paint (LCP), et peut entraîner plus de rebonds et moins de conversions. À l’inverse, la balise synchrone d’AB Tasty n’utilise qu’environ 3 Ko de blocage du rendu, ce qui permet à la balise de s’exécuter rapidement avant le chargement de la page, plutôt que de bloquer la visibilité de la page pour la taille complète du package.
Et cela se traduit par …
Temps de premier chargement < 100 ms Temps de chargement depuis le cache < 10 ms Temps d’exécution < 500 ms Impact minimal sur les Core Web Vitals de Lighthouse
Bravo à nos équipes Produit et Tech
Cela n’aurait pas été possible sans le dévouement de nos équipes Produit et Tech, merci à elles ! Nous avons osé innover, en repoussant les limites de ce qui est possible en matière de performance web dans le domaine de l’expérimentation et de la personnalisation.
L’essentiel
Quand les marques choisissent AB Tasty, elles optent pour une plateforme qui privilégie à la fois l’innovation et la performance. En minimisant l’impact sur la performance web, nous aidons les marques à offrir des expériences plus rapides et de meilleure qualité, qui séduisent les clients et génèrent des résultats.
Vous voulez en savoir plus ? Contactez‑nous dès aujourd’hui pour découvrir ce qui nous distingue.
Le e-commerce a complètement transformé la façon dont les consommateurs interagissent avec leurs marques préférées.
De la montée continue du commerce mobile aux outils d’essayage en réalité virtuelle et au service client alimenté par l’IA, certaines tendances de consommation semblent durables, tandis que d’autres sont éphémères. En tant que marketeur ou e-commercant, il peut être difficile de savoir quand suivre une tendance ou rester constant.
Pour vous aider à mieux comprendre l’état d’esprit des consommateurs d’aujourd’hui, nous avons résumé 10 enseignements clés issus de notre rapport mondial de 2025. Basé sur les retours de 4 000 consommateurs aux États-Unis, au Royaume-Uni, en France, en Italie et en Australie, ce rapport dévoile comment les consommateurs découvrent de nouveaux produits, interagissent avec l’IA, prennent des décisions d’achat, et bien plus encore.
1. Google reste l’outil principal de découverte
Lorsqu’il s’agit de commencer un parcours d’achat en ligne, Google reste roi. Autour de 63 % des acheteurs mondiaux commencent leur recherche de produit ou service par une recherche sur Google.
Cela souligne l’importance continue du SEO pour les marques e-commerce. Si vos pages produits ne sont pas optimisées, vous risquez de passer à côté d’un large public dès la première étape de leur parcours.
2. Le mobile domine, mais l’ordinateur reste important
Fin 2024, les smartphones représentaient près de 80 % du trafic mondial des sites de vente en ligne et plus des deux tiers des commandes. Le mobile est désormais l’appareil principal pour naviguer et acheter dans des catégories comme les vêtements, les cosmétiques et le divertissement.
Cependant, l’ordinateur joue encore un rôle important dans des secteurs comme le voyage ou les services publics, notamment chez les générations plus âgées. Les marques doivent donc continuer à privilégier un design mobile-first, sans pour autant négliger l’expérience ordinateur et en particulier pour les achats à forte implication.
3. Millennials vs Gen Z : habitudes d’utilisation des applications
Les différences générationnelles façonnent l’avenir du e-commerce. Pour la Gen Z, les applications mobiles sont le deuxième point d’entrée le plus utilisé pour faire des achats (48 %), juste derrière Google. Les Millennials, eux, répartissent leurs préférences entre les apps et les sites web des marques (35 % chacun). Cela signifie que les plus jeunes utilisent plus facilement les applications mobiles pour découvrir des produits, tandis que les Millennials sont à l’aise aussi bien avec les apps que les sites.
Les marques doivent offrir plus qu’une simple présence mobile pour capter l’attention de la Gen Z. Il leur faut des applications pensées pour l’exploration, la rapidité et la flexibilité. Grâce aux outils d’expérimentation et de déploiement progressif d’AB Tasty, les équipes peuvent tester et optimiser continuellement l’expérience in-app sans avoir besoin d’une refonte complète.
4. Les acheteurs qui comparent dominent
Tous les acheteurs en ligne ne se ressemblent pas. Notre étude montre que le profil le plus courant est celui de l’acheteur « orienté comparaison » : 30 % des répondants comparent plusieurs produits avant de passer à l’achat. Seuls 11 % se disent « pressés » et cherchent à finaliser leur achat le plus vite possible. Les autres se répartissent entre : 21 % « orientés avis », 20 % « confiants » et 18 % « attentifs aux détails ». Cette diversité montre qu’il faut des expériences de site flexibles, adaptées à différents styles de prise de décision.
Si une seule approche ne suffit pas, comprendre votre audience est la première étape pour créer des expériences qui convertissent réellement.
5. Les avis clients influencent plus que les réductions ou les marques
Quand il s’agit de déclencher l’achat, ce sont les avis de qualité qui comptent le plus. Les consommateurs font davantage confiance à la validation de leurs pairs qu’aux réductions, à la praticité ou même à la notoriété de la marque. Les témoignages écrits et les photos de clients sont particulièrement appréciés, car ils offrent authenticité et détails.
Assurez-vous que vos avis soient visibles, filtrables et riches en insights pour renforcer la confiance et les conversions.
Le e-commerce évolue rapidement. Obtenez les insights qui vous permettront d’aller encore plus vite.
6. Le problème des popups qui nuisent aux conversions
Vous pensez convertir plus en affichant un pop-up d’inscription dès la première visite ? Détrompez-vous.
Les popups trop nombreux sont la première source de frustration chez les acheteurs en ligne, suivis de près par la lenteur des sites et la difficulté à trouver un produit. Bien que les popups puissent être efficaces pour capter des leads ou promouvoir des offres, leur excès peut faire fuir les visiteurs. Utilisez-les avec parcimonie et assurez-vous que votre site soit rapide et facile à naviguer pour maintenir l’engagement.
7. La fidélité, clé d’une meilleure personnalisation
La personnalisation n’est pas qu’un mot à la mode. C’est un levier crucial de satisfaction et de fidélité client. Pour 35 % des répondants, la meilleure façon de rendre l’expérience d’achat plus personnalisé est de récompenser la fidélité à la marque. Se souvenir des préférences et proposer des produits pertinents figurent aussi en tête.
Les marques qui reconnaissent et récompensent leurs clients réguliers avec des avantages exclusifs ou des accès anticipés peuvent transformer des acheteurs en ambassadeurs.
8. L’adoption de l’IA progresse, surtout chez les jeunes
Les outils basés sur l’IA comme les chatbots ou les assistants virtuels gagnent du terrain, mais peuvent encore s’améliorer. Moins d’un quart (23 %) des consommateurs les ont utilisés et les trouvent utiles, tandis que 32 % ne les ont pas testés mais sont ouverts à l’idée. Les plus jeunes sont plus réceptifs : 32 % de la Gen Z et 30 % des Millennials trouvent ces outils utiles, contre seulement 13 % des Baby Boomers.
Pour convaincre les sceptiques, les marques doivent proposer un support IA rapide, pertinent et bien intégré à l’assistance humaine.
9. Les consommateurs veulent des expériences fluides
Quand on demande ce qui améliorerait le plus l’expérience d’achat en ligne, la réponse numéro un est simple : supprimer les frictions comme les popups, les bugs et les pages qui ne fonctionnent pas. Le suivi des livraisons, la recherche de produits et l’accélération du processus d’achat sont aussi très appréciés.
Avant d’investir dans des fonctionnalités tape-à-l’œil, les marques devraient se concentrer sur les bases : une navigation fluide et intuitive, voilà ce qui fidélise les clients.
10. Le décalage entre personnalisation et perception
La personnalisation est censée montrer aux clients qu’ils sont compris. Pourtant, seul 1 consommateur sur 10 estime que ses marques préférées le comprennent vraiment. En réalité, la réponse la plus courante est « un peu » : 39 % estiment que les messages et offres sont inégaux. 34 % disent que le contenu est souvent pertinent, mais pas toujours. Pour la majorité, l’expérience digitale manque de cohérence.
Quand la personnalisation rate sa cible, elle peut sembler superficielle, voire dérangeante. Conclusion : la personnalisation ne consiste pas juste à utiliser des données. Elle consiste aussi à les utiliser avec intelligence, pour que la pertinence paraisse intentionnelle, et non accidentelle.
Conclusion
Les attentes envers les expériences d’achat en ligne ne cessent d’augmenter, et les consommateurs d’aujourd’hui quittent un site plus rapidement que jamais si leurs attentes ne sont pas satisfaites.
De la découverte à l’achat, chaque étape du parcours client peut influencer la fidélité et la valeur à long terme. Notre rapport e-commerce 2025 explore encore plus en profondeur les tendances générationnelles, les différences régionales et les stratégies actionnables pour optimiser votre expérience digitale.
Prêt à préparer votre stratégie e‑commerce pour l’avenir ? Téléchargez notre rapport.
