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4 Sep 2026
16min lecture

Du business analytics à l’expérimentation : comment tirer le meilleur parti de vos données

Stephanie Safdie

Stephanie Safdie

Business analytics pour les entreprises : comment transformer les données en décisions plus éclairées

Les entreprises disposent aujourd’hui de plus de données que jamais. Mais comment les transformer en décisions éclairées et en résultats concrets ?

L’analyse de données prend tout son sens lorsque les équipes en tirent des enseignements utiles, identifient les bonnes opportunités et prennent de meilleures décisions.  

C’est pourquoi l’analyse de données joue un rôle clé dans la prise de décision. Elle aide les équipes à suivre leurs performances, à identifier les points de friction, à repérer les comportements des clients et surtout, à comprendre ce qui fonctionne ou non dans leurs expériences digitales.

Mais les données n’ont de valeur concrète que lorsqu’elles se traduisent en action. Qu’il s’agisse d’améliorer un parcours client, d’optimiser l’expérience utilisateur, de tester une nouvelle idée ou de valider un changement stratégique, l’analyse de données aide les équipes à identifier les prochaines actions à mener.

Dans cet article, nous verrons pourquoi l’analyse de données est essentielle pour les entreprises, comment elle contribue à une prise de décision plus éclairée et comment les équipes peuvent transformer ces données en résultats concrets.

Transformer les données en actions : qu’est-ce que l’expérimentation digitale ?

L’expérimentation digitale désigne une démarche fondée sur les données, qui consiste à tester différentes variantes d’une expérience digitale. Cette approche inclut notamment les tests A/B ou les tests multivariés, utilisés sur les sites web, les applications ou encore les campagnes marketing.

Voici quelques exemples concrets d’expérimentation digitale :

A/B Testing Icon

Tests A/B

Comparent deux versions d’une même expérience pour identifier la plus performante : taille du texte, couleurs, police, etc.

MVT Icon

Tests multivariés (MVT)

Servent à tester plusieurs éléments et différentes combinaisons simultanément afin d’identifier la configuration la plus performante.

Feature Rollouts Icon

Déploiements progressifs

Offrent la possibilité de tester une nouvelle fonctionnalité auprès d’un nombre limité d’utilisateurs, puis d’élargir progressivement son déploiement en fonction des résultats.

Personalization Icon

Personnalisation

Grâce à des outils comme Evi AI ou EmotionsAI, AB Tasty aide les marques à adapter l’expérience d’achat aux préférences et au comportement de chaque utilisateur.

L’expérimentation digitale donne avant tout aux marques les moyens de confronter de nouvelles idées à l’existant et d’observer leur impact sur le comportement des utilisateurs. Elles disposent ainsi de données concrètes pour prendre de meilleures décisions et optimiser leurs expériences digitales.

Les résultats obtenus aident à aller au-delà des simples hypothèses pour identifier ce qui fonctionne réellement. À la clé : des optimisations plus pertinentes, une expérience client améliorée et de nouvelles opportunités de conversion et de revenus.

Les analytics aident à comprendre les comportements des utilisateurs ; l’expérimentation aide à identifier les leviers qui permettent d’y répondre. En combinant les deux, les marques peuvent tester, apprendre et faire évoluer leurs expériences digitales en continu.

Comment les analytics aident les marques à passer de l’analyse à l’action

Les analytics sont utiles, mais les données seules ne suffisent pas.

Les données fournissent un premier niveau de compréhension, mais c’est la manière dont les entreprises les utilisent qui permet réellement de passer à l’action.

Les analytics permettent de repérer des tendances, des points d’abandon et différents comportements des utilisateurs, mais ils n’expliquent pas toujours pourquoi. Les entreprises peuvent alors être tentées de faire évoluer leurs expériences en se basant uniquement sur leurs dashboards, leur intuition ou encore l’avis de leurs équipes.

Sans expérimentation, les marques risquent de mal interpréter leurs données, de prendre des décisions sur de mauvaises bases ou de mobiliser des ressources inutilement.

C’est précisément là que l’expérimentation entre en jeu : elle confirme ce qui fonctionne réellement et fait émerger de nouvelles pistes d’optimisation.

Comment les analytics mènent à des décisions plus éclairées 

Bien exploitées, les analytics sont une source d’informations précieuse pour les entreprises. Elles permettent de comprendre ce qui se passe sur leurs expériences digitales, du trafic aux points d’abandon en passant par les conversions. Mais surtout, elles aident les équipes à déterminer quelles actions mettre en place pour améliorer leurs performances.

Les analytics aident les équipes à mieux comprendre les parcours utilisateurs et à identifier les points qui fonctionnent, ceux qui posent problème et ceux qui offrent un potentiel d’amélioration. Elles peuvent ainsi concentrer leurs efforts là où ils auront le plus d’impact, puis tester différentes pistes pour optimiser l’expérience.

Pour les marques qui investissent dans les analytics, l’enjeu ne se limite pas à mesurer leurs performances. L’enjeu est surtout de transformer ces données en décisions concrètes et en leviers de croissance.

Des décisions plus éclairées, moins de place au hasard

L’un des principaux atouts de l’expérimentation digitale est qu’elle aide les équipes à prendre de meilleures décisions. Plutôt que de se fier à leur intuition ou aux avis de leurs équipes, les entreprises peuvent tester leurs idées auprès des utilisateurs avant de les déployer à plus grande échelle.

Résultat : les décisions reposent davantage sur des faits que sur des opinions. Les équipes marketing, produit, design et tech peuvent ainsi se baser sur les mêmes résultats, plutôt que de multiplier les réunions pour départager différents points de vue. Les équipes ne cherchent plus à prédire ce qui fonctionnera : elles le vérifient. Une approche qui aide les équipes à prendre des décisions fondées sur des bases solides et à avancer plus sereinement.  

L’expérimentation aide également les équipes à mieux hiérarchiser leurs priorités. Toutes les idées ne nécessitent pas de mobiliser des ressources importantes ou de repenser complètement une expérience. Les tests offrent la possibilité d’évaluer le potentiel d’une idée avant d’aller plus loin, pour concentrer les efforts et les ressources sur les initiatives qui ont le plus de chances de fonctionner.

Cette approche profite à l’ensemble de l’entreprise, y compris aux équipes dirigeantes. Lorsque les décisions s’appuient sur des résultats mesurables, il devient plus facile de justifier les investissements, d’aligner les différentes équipes et de renforcer la confiance dans la démarche d’optimisation. En bref, l’expérimentation remplace l’incertitude par des décisions plus claires et plus éclairées.

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Au-delà de la conversion : comment l’expérimentation digitale crée de la valeur tout au long du parcours client

L’expérimentation digitale ne se résume pas à optimiser une landing page ou un bouton de conversion. Lorsqu’elle s’inscrit dans une démarche d’optimisation continue, elle permet d’identifier des leviers d’amélioration tout au long du parcours client, de l’acquisition à la fidélisation.

Quel impact sur le chiffre d’affaires ?

L’expérimentation est souvent au cœur de l’optimisation du taux de conversion. Elle donne aux marques l’occasion de tester différents parcours, CTA, messages, mises en page, formulaires ou offres pour identifier ce qui favorise réellement la génération de leads et la conversion. Même une amélioration minime peut avoir un impact significatif lorsqu’elle est déployée à grande échelle.

Plutôt que de se fier uniquement aux bonnes pratiques, les marques peuvent s’appuyer sur l’expérimentation pour identifier les expériences qui génèrent réellement des revenus et celles qui méritent d’être mises de côté pour le moment.

Les frictions qui coûtent des conversions 

L’optimisation ne consiste pas toujours à chercher plus de conversions. Parfois, il s’agit surtout de faciliter le parcours pour l’utilisateur. L’expérimentation aide à identifier précisément les étapes où les utilisateurs hésitent, manquent d’information ou abandonnent leur parcours, puis de tester différentes solutions pour réduire ces frictions et fluidifier leur expérience. Cela peut notamment consister à simplifier la navigation, rendre les contenus plus clairs, revoir la structure des pages ou alléger les formulaires. À la clé : une expérience plus fluide et plus intuitive, qui inspire davantage confiance aux utilisateurs. Cette confiance favorise à son tour la fidélité à la marque, les conversions et, plus largement, les performances de l’entreprise.

La fidélité client aussi se teste

L’expérimentation ne se limite pas à l’acquisition : elle joue aussi un rôle dans la fidélisation, en aidant les marques à construire une relation durable avec leurs clients. Les marques peuvent tester différents parcours d’onboarding, expériences de compte, messages envoyés après achat, programmes de fidélité ou leviers de réengagement pour identifier ce qui incite réellement les clients à revenir. C’est particulièrement pertinent pour les modèles par abonnement, les acteurs du SaaS et, plus largement, pour les entreprises qui cherchent à fidéliser leurs clients sur le long terme, au-delà de la première inscription ou conversion.

Innover sans tout miser sur un grand lancement

Déployer une nouvelle fonctionnalité ou faire évoluer un produit sans l’avoir testé au préalable peut être risqué. L’expérimentation donne justement aux équipes produit la possibilité de voir comment une nouveauté fonctionne avant de la proposer à l’ensemble des utilisateurs. Déploiements progressifs, lancements par étapes ou feature flags : autant de moyens de limiter les risques et d’apprendre rapidement. Une façon d’innover plus sereinement, tout en faisant évoluer le produit sans compromettre l’expérience utilisateur.

Moins d’efforts inutiles, plus de résultats

L’expérimentation permet aussi de mieux utiliser son temps et ses ressources. En se concentrant sur les KPI clés et les initiatives qui ont fait leurs preuves, les équipes gagnent du temps et évitent d’investir dans des idées qui reposent uniquement sur des hypothèses. Résultat : moins de refontes coûteuses, moins de projets qui n’aboutissent pas et une mise en œuvre plus rapide des idées qui fonctionnent.

Dans un contexte où les équipes ont des ressources limitées, l’expérimentation aide à mieux relier les actions menées aux résultats attendus et à mesurer leur impact à l’aide de KPI pertinents.

Les cartes ci-dessous présentent quelques-uns des KPI les plus importants à suivre dans les analytics :

AOV Icon

Panier moyen (AOV)

Mesure le montant moyen dépensé par les clients à chaque transaction.

Purchase Rate Icon

Taux d’achat

Mesure la capacité à transformer les visiteurs en acheteurs.

Revenue Icon

Chiffre d’affaires

Mesure directement l’impact de l’expérimentation sur la croissance de l’entreprise.

Learn more about AB Tasty’s KPI’s here →

Au-delà des résultats immédiats : la valeur durable de l’expérimentation

L’expérimentation est souvent perçue comme un moyen d’obtenir des résultats rapides : on teste, on optimise les conversions, puis on passe à autre chose. Pourtant, sa valeur pour l’entreprise ne se mesure pas uniquement à l’impact immédiat de chaque test.

La réalité est pourtant plus complexe. Lorsqu’elle est pleinement intégrée aux pratiques de l’entreprise, l’expérimentation aide les équipes à progresser plus vite, à mieux collaborer et à prendre de meilleures décisions sur la durée. L’optimisation devient alors une démarche continue pour comprendre ce qui fonctionne et pourquoi. 

Ces effets vont bien au-delà des équipes qui mènent les tests. En s’appuyant sur les mêmes résultats, les équipes travaillent plus facilement ensemble et prennent des décisions plus cohérentes. Les feuilles de route évoluent aussi en fonction des enseignements tirés des tests, plutôt que sur la base d’hypothèses. La stratégie digitale devient ainsi plus agile, avec des équipes qui apprennent, testent et ajustent en continu.

Au fond, l’expérimentation contribue surtout à instaurer une véritable culture de l’optimisation continue. Elle pousse les équipes à rester curieuses, à s’appuyer sur les résultats et à intégrer progressivement les tests et les apprentissages dans leur façon de travailler. Sur la durée, cette dynamique vertueuse se traduit par de meilleures performances, car les équipes apprennent en temps réel et identifient plus rapidement les actions les plus pertinentes pour atteindre leurs objectifs.

Finalement, l’expérimentation ne sert pas uniquement à améliorer les conversions : elle contribue aussi à faire évoluer les pratiques de l’entreprise. À terme, sa vraie valeur tient surtout à la manière dont elle fait évoluer les façons de travailler et de créer.

Analytics et expérimentation : le duo gagnant

Les analytics et l’expérimentation se complètent particulièrement bien. Les analytics révèlent les comportements des utilisateurs : les étapes où ils abandonnent, celles qui suscitent le plus d’engagement, les parcours qu’ils suivent ou encore les points de friction. Mais ces données ne suffisent pas, à elles seules, à expliquer ce qui fonctionne ou ce qui doit être amélioré. 

C’est là que l’expérimentation entre en jeu et aide à déterminer quels changements ont réellement un impact sur les performances. En résumé, les analytics font émerger les leviers d’amélioration, tandis que l’expérimentation confirme ce qui fonctionne réellement.

La démarche efficace suit généralement ce principe :

  1. Observer les comportements des utilisateurs
  2. Identifier un problème ou une opportunité d’amélioration
  3. Formuler une hypothèse
  4. Tester un changement
  5. Mesurer les résultats
  6. Ajuster en fonction des enseignements tirés

Cette démarche transforme les données en de véritables leviers d’optimisation. Les analytics ne servent plus seulement à alimenter des dashboards ou à suivre des indicateurs : ils aident aussi à identifier les sujets prioritaires à tester. De quoi passer de l’analyse à l’action, avec des décisions plus éclairées.

En associant analytics et expérimentation, les entreprises peuvent aller au-delà du simple constat pour identifier les opportunités qui méritent vraiment d’être testées. Elles peuvent ainsi mieux prioriser leurs efforts, donner un objectif clair à chaque test et transformer plus facilement les données en décisions concrètes.

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Des résultats à l’appui

Pour faire reconnaître la valeur de l’expérimentation digitale en interne, quelques « quick wins » ne suffisent pas. Il faut pouvoir démontrer qu’elle produit des résultats concrets dans la durée et qu’elle peut s’intégrer efficacement à une démarche d’optimisation continue. C’est cette capacité à produire des résultats dans la durée qui permet d’en démontrer la valeur. 

La fiabilité des résultats compte aussi. Des méthodes statistiques solides, des mesures claires et un suivi régulier des tests renforcent la confiance dans la démarche. Et ce suivi ne doit pas se limiter aux tests gagnants : ceux qui n’aboutissent pas sont eux aussi riches d’enseignements, car savoir ce qui ne fonctionne pas permet d’affiner les prochaines hypothèses et d’encore mieux orienter les tests à venir.

L’adhésion des différentes équipes est tout aussi importante. Pour que l’expérimentation s’installe durablement, les équipes marketing, produit, design et direction doivent comprendre ce qui est testé, mais surtout pourquoi. Sur la durée, la confiance grandit et il devient plus facile de déployer l’expérimentation à plus grande échelle.

Au fond, la valeur de l’expérimentation se mesure dans la durée. Un test concluant est toujours intéressant, mais c’est la capacité à apprendre, à optimiser et à reproduire cette démarche dans le temps qui peut réellement transformer la façon dont l’entreprise avance.

Du dashboard à la prise de décision : comment AB Tasty vous accompagne

AB Tasty aide les entreprises à passer de l’analyse à l’action, en s’appuyant sur les données pour décider plus vite et avec plus de confiance. Les équipes peuvent ainsi tester de nouvelles idées, personnaliser les expériences, déployer des fonctionnalités progressivement et optimiser chaque étape du parcours client.

Voici quelques leviers qui permettent à l’expérimentation digitale de faire progresser les performances de l’entreprise :

  • Expérimentation : avant de déployer une nouveauté, les équipes peuvent la mettre à l’épreuve auprès d’un échantillon d’utilisateurs. Message, parcours, design, fonctionnalité… Les tests permettent d’identifier les idées qui ont le plus de potentiel avant de les déployer à grande échelle.
  • Personnalisation : adapter l’expérience aux différents profils et comportements pour proposer à chacun un parcours plus pertinent. Une approche qui peut aussi favoriser l’engagement, la fidélité et les conversions.
  • Feature Management : introduire les changements progressivement, garder la main sur les déploiements et limiter les risques, tout en recueillant rapidement les retours des utilisateurs.
  • Optimisation par l’IA : en exploitant des outils basés sur l’IA pour faire émerger de nouvelles pistes d’optimisation et aider les équipes à prendre de meilleures décisions, plus rapidement et à grande échelle.

C’est lorsque les données débouchent sur des actions concrètes que l’expérimentation prend tout son sens. AB Tasty aide les équipes à transformer leurs analyses en décisions et à mesurer concrètement leur impact, plutôt que de se contenter de constater ce qui se passe.

En aidant les équipes à prendre de meilleures décisions à chaque étape du parcours, de l’acquisition à la fidélisation, en passant par la conversion et l’expérience produit, AB Tasty est à leurs côtés pour avancer plus vite et mieux travailler.

Des données aux résultats : l’importance du passage à l’action  

Les analytics sont indispensables, mais ils ne racontent qu’une partie de l’histoire.

Les données permettent de comprendre ce qui se passe, mais leur vraie valeur apparaît surtout lorsqu’elles servent à orienter les décisions et à en mesurer les résultats.

C’est justement là que l’expérimentation digitale prend tout son sens : elle transforme les enseignements tirés des données en résultats concrets pour l’entreprise. Grâce aux outils basés sur l’IA, à la personnalisation et aux différents types de tests, les marques peuvent affiner leurs expériences digitales en fonction de ce que les données révèlent.

C’est pourquoi les entreprises qui testent, apprennent et optimisent en continu sont mieux armées pour avancer sereinement. L’expérimentation digitale les aide à prendre des décisions éclairées, à confronter leurs hypothèses aux résultats et à mesurer concrètement l’impact de leurs idées.

Faire évoluer son expérience digitale ne devrait pas reposer sur de simples intuitions. Avec une solution comme AB Tasty, les marques peuvent inscrire l’optimisation dans une démarche fondée sur les données et identifier de nouvelles pistes pour améliorer leurs performances.

Prêt à aller plus loin, ensemble ?

FAQs

Vous avez encore des questions sur analytics ? Voici les réponses que vous cherchez.

Que sont les analytics pour les entreprises ?

Les analytics désignent l’utilisation des données et de différents outils d’analyse pour comprendre les performances passées, identifier ce qui a fonctionné et repérer les leviers qui peuvent encore être améliorés.

Pourquoi les analytics ne suffisent-ils pas à eux seuls ?

Les analytics donnent une bonne visibilité sur les comportements des utilisateurs, mais ils n’expliquent pas toujours pourquoi. Difficile, dans ce cas, de savoir sur quels leviers agir pour obtenir de meilleurs résultats. L’expérimentation aide à aller plus loin en testant différentes approches et en identifiant celles qui ont réellement un impact sur les performances.

Qu’est-ce que l’expérimentation digitale ?

L’expérimentation digitale consiste à tester différentes versions d’une expérience digitale, sur un site ou une application par exemple, pour identifier celles qui génèrent les meilleurs résultats auprès des utilisateurs. A/B testing, tests multivariés ou personnalisation : ces approches permettent aux entreprises de prendre des décisions éclairées, fondées sur les données.

Comment l’expérimentation crée-t-elle de la valeur pour l’entreprise ?

L’expérimentation permet de confronter les idées aux résultats avant de les généraliser. Les équipes peuvent ainsi prendre de meilleures décisions, limiter les risques et concentrer leurs efforts sur ce qui fonctionne réellement. À la clé : de meilleures conversions, une expérience client plus fluide, une fidélisation renforcée et des opérations plus efficaces, au service d’une croissance durable.

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À propos de l’auteure

Stephanie Safdie

Stephanie Safdie est titulaire d’une licence en langue et littérature anglaises de l’University of Maryland, avec une spécialisation en études multimédias. Elle a travaillé comme créatrice de contenus vidéo pour les réseaux sociaux, rédactrice freelance et rédactrice SEO chez Greenly, une entreprise spécialisée dans les technologies climatiques. Elle est également à l’origine du blog voyage Destination Dreamer Diaries.

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15min lecture

Comment l’optimisation des sites web aide les OTA à rester compétitives en 2026  

Stephanie Safdie

Stephanie Safdie

Un avantage concurrentiel clé : comment les OTA misent sur l’optimisation de leur site web pour accélérer leur croissance en 2026

En 2026, l’optimisation des sites web n’est plus une option : c’est un véritable levier de compétitivité, en particulier pour les agences de voyages en ligne (OTA).

Longtemps incontournables pour organiser ses voyages, les OTA arrivent aujourd’hui à un tournant. L’arrivée des agents IA et des bots spécialisés dans la réservation transforme progressivement le secteur du voyage et fait émerger de nouveaux réflexes chez les voyageurs.

En parallèle, les OTA font face à des coûts d’acquisition qui augmentent et la concurrence des réservations en direct se renforce. Face à des acteurs capables de proposer des expériences toujours plus rapides, simples et accessibles, les OTA doivent plus que jamais optimiser chaque étape du parcours digital pour rester compétitifs. 

Pour retenir l’attention des voyageurs jusqu’à la réservation, chaque étape du parcours doit être fluide et pensée pour le mobile. Un parcours de réservation clair et sans friction est aujourd’hui essentiel pour convertir efficacement le trafic existant en revenus durables. 

Dans cet article, nous verrons comment l’optimisation des sites web peut aider les OTA à rester compétitives dans un secteur en pleine évolution. Découvrez les bonnes pratiques concrètes pour augmenter les conversions et fidéliser durablement les clients.

Testez, apprenez, optimisez : à quoi sert un logiciel d’optimisation web ? 

Les logiciels d’optimisation des sites web permettent aux marques d’analyser leurs performances et d’identifier des pistes d’amélioration.

L’objectif est de mieux comprendre ce qui peut freiner les utilisateurs, afin d’aider les marques digitales, comme les OTA, à repenser leur parcours de réservation et à soutenir leur croissance sur le long terme.

Découvrez comment un logiciel d’optimisation web peut aider les marques à améliorer leurs performances digitales:

A/B testing

Compare deux versions d’une même page ou d’une fonctionnalité pour déterminer laquelle génère le plus d’engagement, de conversions ou de réservations.

Tests multivariés

Permettent d’analyser l’impact de plusieurs éléments d’une page (titres, images, boutons, etc.) sur l’expérience utilisateur et les performances.

Personnalisation

Adapte les contenus, recommandations et offres aux préférences, à la localisation ou encore à l’historique de navigation de chaque utilisateur.

Segmentation

Regroupe les utilisateurs selon leurs caractéristiques ou leurs comportements afin de proposer des expériences plus pertinentes et adaptées à leurs attentes.

Analyse comportementale

Permet de comprendre comment les utilisateurs naviguent sur un site, d’identifier les points de friction ou les abandons et de repérer des opportunités d’amélioration pour favoriser la conversion.

Feature Management

Roll out new features gradually, test safely, and reduce risk by controlling who sees what and when.

L’optimisation web ne se limite pas à améliorer le taux de conversion. Grâce à la donnée, elle permet d’améliorer chaque étape du parcours client : de la découverte à la réservation, puis après l’achat, avec des offres de surclassement ou d’autres services complémentaires.

Pour les OTA, le testing, la personnalisation, la segmentation ou encore l’analyse comportementale permettent de fluidifier l’expérience utilisateur, d’augmenter les conversions et de fidéliser les clients sur le long terme.

 Un site bien conçu peut susciter l’intérêt des voyageurs, mais l’optimisation web va plus loin : elle permet aux OTA de lever les freins à la réservation et de transformer l’intérêt des utilisateurs en réservations concrètes.

Pourquoi l’optimisation web est plus essentielle que jamais pour les OTA en 2026  

L’optimisation des sites web joue aujourd’hui un rôle clé dans le succès des OTA.

Dans un environnement digital très concurrentiel, les utilisateurs prêts à réserver sont souvent freinés par une expérience trop complexe. Chaque étape du parcours compte. Pour convertir cet intérêt en réservation, les OTA doivent proposer une expérience de réservation simple, fluide et agréable, sans obstacles inutiles.

Garder une longueur d’avance face à l’IA et aux sites de réservation officiels

Aujourd’hui, les voyageurs attendent une expérience pertinente, rapide et rassurante dès le premier clic. Une exigence qui peut représenter un véritable défi pour les OTA, notamment auprès des utilisateurs qui ont besoin d’être rassurés et de pouvoir s’appuyer sur des avis vérifiés avant de réserver.

Face aux agents IA spécialisés dans la réservation et aux sites officiels des compagnies aériennes et des hôtels, qui améliorent constamment leurs parcours de recherche et de réservation, les OTA doivent plus que jamais démontrer leur valeur.

La croissance du trafic mobile

Aujourd’hui, 63 % des réservations de voyage sont réalisées depuis un appareil mobile. Un chiffre qui montre à quel point le mobile s’est imposé dans la recherche et la réservation de voyages.

C’est précisément pour cela que les OTA doivent optimiser leurs sites web afin d’améliorer les conversions et de réduire les points de friction. Elles doivent également rester agiles dans un marché en pleine évolution, où le mobile prend toujours plus de place dans les recherches et les réservations de voyage.

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Les principaux freins à la conversion des agences de voyages en ligne

Les OTA font face à plusieurs freins à la conversion : l’abandon des réservations, le manque de confiance des voyageurs ou encore la difficulté à faire un choix parmi une offre très large.

C’est là que l’optimisation web entre en jeu : elle permet d’identifier les principaux freins à la conversion et de trouver des leviers pour les réduire :

Decision fatigue icon

Trop de choix

Face à une offre trop large, les voyageurs peuvent rapidement se sentir dépassés et hésiter à passer à la réservation.

Complex search icon

Recherche complexe

Des filtres pertinents permettent d’affiner la recherche et de trouver plus facilement les options qui correspondent à chacun.

Pricing icon

Frais cachés ou tarifs peu clairs

Afficher le prix total, taxes comprises, peut être un véritable avantage pour les OTA. À l’inverse, des tarifs difficiles à comprendre peuvent créer de la frustration et freiner la réservation.

Mobile experience icon

Expérience mobile insuffisante

Plus de la moitié des réservations de voyage en ligne se font sur mobile. Les OTA doivent donc proposer un parcours adapté aux usages mobiles.

Checkout abandonment icon

Abandon au moment du paiement

Un parcours de réservation simple et personnalisé peut lever les derniers freins et aider les voyageurs à aller jusqu’au bout de leur réservation.

Trust icon

Manque de confiance et de réassurance

Des informations claires, des avis fiables et des éléments de réassurance peuvent aider les voyageurs à réserver plus sereinement.

Personalization icon

Contenus trop génériques

Des contenus qui ne correspondent pas aux attentes de chaque voyageur peuvent compliquer la recherche. Les voyageurs savent ce qu’ils cherchent et veulent le trouver rapidement. Sinon, ils risquent de partir.

Ancillary revenue icon

Des options complémentaires peu exploitées

Mieux mettre en avant les options complémentaires, comme les surclassements, permet aux OTA d’augmenter leurs revenus additionnels.

Comment l’optimisation web aide les OTA à lever ces freins

Les OTA évoluent dans un environnement particulièrement concurrentiel, où le moindre détail dans l’expérience de réservation peut faire la différence entre une conversion et un abandon. À terme, ces frictions peuvent aussi nuire à la fidélisation des clients.

Réserver un voyage peut susciter des émotions très différentes : l’excitation et l’impatience se mêlent parfois au stress du budget, à l’hésitation ou simplement à la peur de faire le mauvais choix.

Avec autant de choix de vols, d’hôtels et de formules à comparer, les voyageurs peuvent vite se sentir dépassés et abandonner leur recherche. Pour les OTA, l’enjeu est donc de simplifier le parcours de réservation, de rassurer et d’aider les voyageurs à passer plus sereinement à l’action.

L’optimisation web peut justement aider les OTA à répondre à ces enjeux en rendant le parcours plus rapide, clair et personnalisé, grâce à des fonctionnalités comme une recherche intuitive, des tarifs transparents, des recommandations pertinentes et un parcours de réservation mobile simplifié. Tous ces leviers permettent d’améliorer à la fois l’expérience utilisateur et la satisfaction des voyageurs.

En réduisant les points de friction et en proposant des contenus adaptés aux attentes des utilisateurs, l’optimisation web aide les OTA à augmenter leurs conversions, à renforcer la confiance et à encourager les réservations récurrentes. À terme, ces efforts peuvent contribuer à fidéliser durablement les voyageurs.

Comment l’optimisation web améliore les performances des OTA tout au long du parcours de réservation

Voyons concrètement comment un outil comme AB Tasty peut aider les OTA à simplifier chaque étape du parcours de réservation et à offrir une expérience plus fluide aux voyageurs.

Une recherche plus simple pour trouver la bonne option

La barre de recherche joue un rôle central dans le parcours de réservation. Lorsqu’elle est bien conçue, les voyageurs trouvent rapidement ce qu’ils sont venus chercher. À l’inverse, une recherche peu intuitive peut générer de la frustration chez l’utilisateur, et ce, dès les premières étapes du parcours.

L’optimisation web permet justement d’améliorer cette étape grâce à des filtres plus pertinents, des pages de résultats mieux pensées ou encore des suggestions de destinations pour les voyageurs qui hésitent encore. Cela permet aux utilisateurs de trouver plus rapidement les options qui leur correspondent et de réduire les points de friction dès le début du parcours de réservation.

Réduire les frictions pour faciliter la réservation

Entre le choix de la destination, la recherche du meilleur tarif aérien et la comparaison des équipements des hôtels, le parcours de réservation peut vite devenir long, complexe et semé de points de friction. Pour les OTA, l’enjeu est de maintenir l’intérêt des voyageurs jusqu’au bout et de faciliter leur passage à la réservation.

Pour y parvenir, voici quelques leviers à tester :

  • Optimiser les pages de résultats
  • Repenser la présentation des tarifs
  • Raccourcir les formulaires trop longs
  • Simplifier le parcours de réservation
  • Faciliter le paiement
  • Tester différentes mises en page et formulations pour lever les hésitations

Personnaliser le parcours des voyageurs en temps réel

Réserver un voyage est une expérience qui peut susciter de nombreuses émotions. Il est donc essentiel que les voyageurs se sentent accompagnés et compris à chaque étape du parcours. 

Cela nécessite donc d’adapter les contenus, recommandations et offres au contexte spécifique de chaque utilisateur : son appareil, son comportement, sa localisation ou encore ce qu’il recherche. Ainsi, chaque voyageur bénéficie d’une expérience adaptée à ses attentes, qu’il découvre la plateforme ou qu’il la connaisse déjà.

Avec un parcours de réservation plus pertinent et plus utile, les OTA peuvent à la fois augmenter leurs conversions et renforcer durablement la fidélité à leur marque.

Renforcer la confiance au bon moment 

Pour beaucoup de voyageurs, réserver un voyage peut susciter du stress ou des hésitations. L’enjeu est donc de créer un climat de confiance à chaque étape, en particulier au moment du paiement, lorsque le risque d’abandon est le plus élevé.

L’optimisation web peut aider à renforcer cette confiance en testant la clarté des prix, les conditions d’annulation, les avis clients et les éléments de réassurance au moment du paiement.

Générer plus de revenus sans compliquer le parcours 

Les revenus additionnels peuvent contribuer significativement à augmenter le chiffre d’affaires des OTA.

L’optimisation web peut les aider à mieux mettre en avant ces services, qu’il s’agisse de forfaits, d’options premium ou d’avantages fidélité.

En testant le moment et l’emplacement les plus pertinents pour proposer ces offres complémentaires, les OTA peuvent identifier les approches les plus efficaces et développer leurs revenus additionnels, notamment avec une plateforme d’optimisation comme AB Tasty.

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Les fonctionnalités clés d’une plateforme d’optimisation web pour les OTA 

Choisir la bonne plateforme d’optimisation web peut s’avérer complexe. Pour les OTA et les autres acteurs du voyage, l’enjeu est de trouver le bon équilibre entre rapidité, flexibilité et facilité d’utilisation pour toutes les équipes.

Pour aider les OTA à choisir le bon logiciel d’optimisation, voici une checklist pratique des critères à prendre en compte :

  • A/B testing et tests multivariés : l’A/B testing reste une méthode incontournable pour comparer différentes versions d’une expérience. Les tests multivariés peuvent également être particulièrement utiles aux sites de voyage comme les OTA.
  • Personnalisation en temps réel : adapter l’expérience aux besoins précis de chaque utilisateur, au bon moment, est essentiel dans le secteur du voyage.
  • Segmentation des audiences : réserver un voyage suscite de nombreuses émotions. Comprendre ce qui influence le comportement de chaque utilisateur permet d’adapter l’expérience en conséquence grâce à la segmentation des audiences et à des outils comme EmotionsAI.
  • Analyse comportementale : comprendre les attentes et les comportements des utilisateurs permet aux OTA d’améliorer en continu l’expérience et de transformer ces insights en leviers de croissance.
  • Fonctionnalités basées sur l’IA : l’IA peut jouer le rôle de copilote pour fluidifier le parcours de réservation, notamment grâce à des insights et des recommandations plus pertinents.
  • Scalabilité : les OTA doivent pouvoir s’adapter à différents appareils et marchés, tout en absorbant les pics de trafic et en garantissant une expérience de réservation rapide et fiable.
  • Déploiement rapide : avec des équipes souvent réduites, les OTA ont besoin d’intégrations, d’outils d’analyse et d’éditeurs low-code pour lancer rapidement des tests et optimiser leurs expériences, sans dépendre systématiquement des développeurs.

Testez, apprenez, optimisez : comment AB Tasty aide les OTA à rester compétitives en 2026

AB Tasty aide les OTA à expérimenter, apprendre et optimiser leurs expériences digitales en continu.

En combinant expérimentation, personnalisation, feature management et outils basés sur l’IA au sein d’une même plateforme flexible, les OTA peuvent optimiser l’ensemble du parcours digital et rendre l’expérience de réservation fluide. 

Plutôt que de se fier à des intuitions, AB Tasty teste ce qui fonctionne réellement à chaque étape du parcours, de la recherche au paiement, jusqu’à l’expérience post-réservation. Les OTA peuvent ainsi optimiser le parcours de leurs utilisateurs sur la base de données concrètes. 

Avec AB Tasty, les OTA peuvent :

  • Optimiser les parcours de recherche et de réservation 
  • Tester les éléments qui renforcent la confiance, comme la clarté des prix
  • Tester différentes présentations des tarifs
  • Personnaliser les recommandations selon les intentions des utilisateurs
  • Adapter les messages au moment du clic pour limiter les abandons
  • Rassurer grâce à des messages plus clairs
  • Adapter l’expérience en temps réel aux besoins de chaque voyageur
  • Optimiser les offres complémentaires, comme les bagages, l’assurance ou les surclassements
  • Renforcer la fidélité grâce à des messages plus pertinents et à un parcours de conversion plus fluide

Dans le secteur du voyage, chaque étape compte : le moindre point de friction peut entraîner un abandon. 

AB Tasty aide les OTA à avancer plus vite, à apprendre en continu et à créer des expériences digitales plus pertinentes. À la clé : davantage de réservations, une confiance renforcée et une meilleure valorisation du trafic existant.

En résumé : transformer le trafic en réservations et en croissance grâce à l’optimisation web

En 2026, les OTA ne peuvent plus compter uniquement sur l’acquisition pour rester compétitives. De la personnalisation à l’amélioration de la recherche, une optimisation plus intelligente est désormais déterminante pour obtenir des résultats durables.

Chaque clic répond à une intention qu’il faut savoir décoder pour transformer un simple visiteur en un client fidèle. C’est précisément là que l’optimisation web fait la différence pour les OTA : en transformant leur trafic en un véritable levier de réservations et de croissance durable.

À retenir : pour accélérer leur croissance, les OTA doivent :

  • Réduire les points de friction dans le parcours de réservation
  • Personnaliser l’expérience selon les attentes de chaque voyageur
  • Renforcer la confiance pour favoriser les prochaines réservations

Faisons des OTA des mines d’or de l’optimisation, ensemble

Les OTA qui adoptent une approche fondée sur l’expérimentation peuvent ainsi identifier plus rapidement ce qui fonctionne et améliorer continuellement leur expérience digitale.

Prêts à aller plus loin ensemble ?

FAQs

Vous avez encore des questions sur OTAs ? Voici les réponses que vous cherchez.

Que sont les OTA ?

Les Online Travel Agencies (OTA) sont des plateformes digitales qui permettent aux voyageurs de rechercher et de comparer différentes offres, comme des hôtels, des locations de voitures ou des séjours. Parmi les plus connues, on retrouve Booking.com et Expedia.

Quelle est la différence entre une OTA et un site de réservation officiel ?

Les OTA rassemblent les offres de plusieurs prestataires, ce qui permet aux voyageurs de comparer facilement les prix et les options au même endroit. À l’inverse, les sites des hôtels ou des compagnies aériennes ne proposent que leurs propres offres. Les voyageurs doivent alors multiplier les recherches pour comparer les prix, les avantages fidélité et les conditions de réservation.

Comment l’optimisation web aide-t-elle les OTA ?

L’optimisation web permet aux OTA d’améliorer l’expérience utilisateur, d’augmenter les conversions et augmenter leurs revenus. Elle simplifie la recherche, la comparaison et la réservation, tout en améliorant le référencement et en réduisant le taux de rebond. Des recommandations plus personnalisées permettent également de mieux répondre aux attentes des voyageurs.

Quels sont les A/B tests les plus courants pour les OTA ?

Les OTA peuvent tester les filtres de recherche, le texte, la couleur ou la taille des CTA, l’affichage des prix, l’emplacement des boutons de réservation, les messages d’urgence (“Plus que 2 chambres disponibles” ) ou encore le parcours de paiement.

À propos de l’auteur

John Huges

John Hughes est Vice-Président Marketing chez AB Tasty et possède plus de 20 ans d’expérience dans les secteurs de la technologie et du SaaS. Passionné par la créativité et la croissance à l’international, il contribue au blog avec des analyses sur l’IA, l’optimisation et les applications, stratégies et outils marketing dans le secteur du voyage.

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Article

3 Sep 2026
12min lecture

De l’identité à l’intention : l’avenir de la personnalisation

Stephanie Safdie

Stephanie Safdie

Saisissez l’intention de vos visiteurs en temps réel avec AdaptiveCX 

Aujourd’hui, les acheteurs ne veulent pas seulement être pris en compte ; ils veulent se sentir compris. Donnez-leur cela et ils vous feront confiance, achèteront vos produits et deviendront des clients fidèles. Mais, malgré leurs atouts, les méthodes de personnalisation traditionnelles sont loin d’être les plus rentables. De son côté, l’IA prédictive permet désormais de personnaliser facilement toutes les expériences de vos visiteurs, en temps réel.

Pourquoi la personnalisation est la clé

Depuis plus de vingt ans, les marques de vente en ligne cherchent à recréer les expériences d’achat vécues auparavant par les acheteurs dans leurs magasins de quartier. Ces commerces parvenaient à fournir à leurs clients un service sur-mesure, souvent parce qu’ils les connaissaient bien et savaient ce qu’ils venaient chercher chez eux.

Dans l’univers du e-commerce, la personnalisation consiste à adapter les contenus et les messages à chaque client en se basant sur son comportement et ses préférences individuelles. Jusqu’à maintenant, cela s’est fait en collectant le plus d’informations possible sur les clients : mieux vous savez ce que vos visiteurs recherchent, meilleure est l’expérience que vous pouvez leur offrir. Et, avec un peu de chance, c’est ce qui les poussera à dépenser plus sur votre site.

Ce que la personnalisation peut vous apporter

L’époque où les marques pouvaient fermer les yeux sur la personnalisation est bel et bien révolue. D’après une étude menée par McKinsey, 71 % des consommateurs affirment qu’ils attendent désormais une expérience personnalisée lorsqu’ils font du shopping en ligne et 76 % d’entre eux se disent frustrés quand cette dernière n’est pas au rendez-vous.

La personnalisation est aussi, tout simplement, bonne pour vos affaires. Les marques qui mettent en place des stratégies de personnalisation observent typiquement une augmentation de 10 à 30 % de leur ROI marketing. Les entreprises avec une excellente stratégie de personnalisation génèrent grâce à elle 40 % de revenus de plus que les autres. Il a également été observé que des campagnes très personnalisées entraînent des taux de conversion jusqu’à 60 % plus élevés que leurs équivalents génériques.

Au-delà des conversions à court terme, la personnalisation aide les marques à construire des relations durables. La recherche montre que 44 % des consommateurs achèteront probablement à nouveau auprès d’une marque qui leur a fourni une expérience d’achat personnalisée. Pour 68 % des consommateurs, ces expériences augmentent de manière significative leur satisfaction envers la marque. C’est ainsi que vos clients deviennent vos ambassadeurs.

Quand la personnalisation traditionnelle ne suffit pas

Il est clair que la personnalisation est un véritable atout pour les marques de e-commerce. Mais la personnalisation traditionnelle est statique, s’appuie sur des règles et se base typiquement sur des segments de consommateurs prédéfinis. Elle a recours à des algorithmes qui tentent de prédire les intentions futures d’un acheteur en analysant son comportement passé. Cela donne lieu à quelques conséquences imprévues.

La première, c’est que la personnalisation traditionnelle est lente et fonctionne a posteriori. Vous analysez les données passées, créez un nouveau segment et espérez taper dans le mille lors de la prochaine visite du client. Mais si ce n’est pas le cas ? Et s’il ne revient pas du tout ? Quand on sait que la capacité d’attention d’un visiteur se mesure désormais en millisecondes, vous arrivez après la bataille.

La deuxième conséquence, c’est la rigidité. Soyons honnêtes : qui aurait envie d’être coincé dans ce « tunnel de vente », le terme qu’on a choisi pour désigner l’expérience typique d’un client en ligne ? Vos visiteurs sont des êtres de chair et de sang. Ils sont dynamiques et imprévisibles. Leurs besoins et intentions sont en constante évolution et ils progressent en réalité par une série d’innombrables micro-moments et micro-décisions. Leur cheminement est trop fragmenté pour être suivi par les méthodes de personnalisation traditionnelles.

De plus, les visiteurs qui ne partagent pas leurs données et leur historique sont littéralement invisibles pour ces méthodes de personnalisation traditionnelles. Or, pour la plupart des marques de e-commerce, 90 % ou plus des visiteurs sur leur site sont anonymes. Ce sont des personnes qui se rendent sur le site pour la première fois, qui sont en navigation privée, qui ne se sont pas identifiées, ou qui ne veulent vraiment pas de vos cookies. Vous avez beau avoir les meilleures intentions du monde, vous ne pouvez rien faire d’autre que leur offrir une page d’accueil générique… et croiser les doigts.

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Adaptive CX vous donne du concret

Malgré des avantages évidents, la personnalisation, telle qu’elle est pratiquée de manière traditionnelle, occasionne de nombreuses opportunités manquées, notamment en termes de chiffre d’affaires. Les marques ont avant tout besoin de personnaliser l’expérience d’un visiteur en temps réel, sur le moment, sans attendre qu’il s’identifie. C’est là qu’AdaptativeCX entre en jeu.

AdaptiveCX d’AB Tasty est une plateforme de personnalisation en temps réel qui traite les signaux comportementaux envoyés par un visiteur sur votre site pour comprendre et prévoir ses intentions. C’est un véritable changement de paradigme : du ciblage axé sur l’identité des visiteurs utilisé dans les méthodes de personnalisation traditionnelle, on passe à une prédiction de leurs intentions. Immédiatement, la valeur des 90 % de visiteurs anonymes vous devient accessible.

Contrairement à la personnalisation traditionnelle, purement réactive, AdaptiveCX est conçu pour être :

  • Réactif au comportement passé d’un visiteur, mais aussi à ses actions et au contexte présents ;
  • Proactif, en anticipant les prochaines actions probables d’un visiteur à partir de ce que l’outil perçoit de son intention.


C’est la clé d’une expérience en ligne vraiment adaptative, qui tombe toujours juste. Une expérience qui se réajuste en continu, en prenant en compte ce qu’un visiteur a fait et ce qu’on prévoit qu’il va faire.

Comment AdaptiveCX traite l’intention

Tous les visiteurs n’arrivent et ne repartent pas par le chemin. Savoir où en est une personne dans son parcours, et de quoi elle a vraiment besoin à ce moment précis, fait toute la différence entre une opportunité manquée et une conversion réussie. Qu’un visiteur soit à un clic de l’achat ou toujours au stade de la réflexion, comprendre son intention en temps réel permet de transformer plus de visites en chiffre d’affaires, sans perdre de marge.

Clics, défilement, mouvements du curseur, comportement de navigation : AdaptiveCX analyse les signaux en live pour en déduire les goûts, les besoins et les intentions du visiteur en temps réel. La plateforme peut ainsi anticiper ses prochaines actions, notamment s’il est susceptible d’acheter, de passer à la concurrence ou de revenir.

Comprendre les intentions en temps réel vous permet de proposer instantanément toute une gamme d’expériences adaptatives :

  • Des incentives réfléchis : AdaptiveCX prédit l’intention d’achat d’un visiteur et ajuste la pression promotionnelle en fonction. Les réductions sont réservées aux clients peu susceptibles d’être convertis sans elles. Elles ne sont pas proposées aux clients qui achèteront probablement de toute façon, ce qui protège les marges bénéficiaires.
  • Une recherche et une découverte personnalisées : La plateforme utilise les signaux d’intention pour personnaliser les suggestions de recherche et réorganiser les carrousels de produits, aidant ainsi les visiteurs à trouver plus vite ce qu’ils cherchent.
  • Une expérience adaptative en cas de ruptures de stock : Si un produit est indisponible, AdaptiveCX est capable d’afficher instantanément des alternatives personnalisées qui correspondent à l’intention du visiteur, pour transformer une impasse en nouveau chemin de découverte.
  • Des expériences orientées luxe : pour les visiteurs très motivés et peu susceptibles d’acheter en ligne, AdaptiveCX adapte l’expérience en mettant en avant des possibilités d’achat assisté par un humain. Il peut ainsi proposer des rendez-vous en boutique, plus alignés avec le comportement des acheteurs de produits de luxe.
  • Envoi de messages au cœur de l’entonnoir : pour les visiteurs qui arrivent directement sur une page produit ou une page catégorie, AdaptiveCX peut envoyer des messages issus de la page d’accueil, adaptés à leur intention actuelle, afin de leur fournir des conseils et des éléments de contexte.

En se concentrant sur l’intention en temps réel, AdaptiveCX permet aux marques de dépasser la personnalisation statique basée sur les règles. Il crée des expériences qui s’adaptent automatiquement et en continu aux besoins de chaque visiteur.

L’utilisation d’AdaptiveCX en conditions réelles : étude de cas

AdaptiveCX est désormais utilisé par plus d’un milliard de visiteurs. Plusieurs marques internationales ont recours à cet outil pour s’assurer que leurs tactiques de personnalisation s’adaptent continuellement à l’intention de leurs visiteurs.

Le carrousel AdaptiveCX de Kurt Geiger

Kurt Geiger est une marque de mode et d’accessoires de renommée mondiale, très présente au Royaume-Uni, aux États-Unis et au Mexique. Elle repousse en permanence les limites du e-commerce en mettant l’accent sur la personnalisation, la fidélisation de la clientèle et la proposition du bon produit au bon client au bon moment.

Le défi : des coûts en augmentation, des connexions manquées

Malgré un catalogue produit solide, la marque peinait à en faire ressortir les éléments les plus adaptés à chaque visiteur. La conséquence : des opportunités de chiffre d’affaires manquées, des coûts d’acquisition plus élevés et une utilisation moins efficace des dépenses marketing.

La solution adaptative : un carrousel, des possibilités infinies

La marque a alors lancé un carrousel propulsé par AdaptiveCX sur sa page d’accueil, pour proposer des recommandations de produits (sacs, chaussures ou autres) très ciblées, basées sur les goûts de chaque visiteur.

« AdaptiveCX nous aide à prédire l’intention des utilisateurs et à proposer instantanément les bons produits à nos clients. L’impact sur notre chiffre d’affaires est considérable. »

Gareth Rees-John, directeur numérique, Kurt Geiger

Le résultat : de vrais changements pour de vrais gains

+23,28 %

d’augmentation du taux de conversion de la page d’accueil vers la page produit.

+3,37

clics en plus vers une page produit pour les utilisateurs interagissant avec le carrousel.

+0,32

d’augmentation du taux de clics en variation absolue.

Attractiontickets.com et la recherche adaptative

Comme promis par son slogan (Add Happiness®), Attractiontickets.com a été créé en 2002 pour ajouter du bonheur aux vacances de ses clients. Son objectif est de leur simplifier l’achat des billets d’entrée à des attractions touristiques majeures dans le monde entier. Depuis sa création, l’entreprise a vendu plus de 15 millions de billets. Ses valeurs et sa promesse client restent les mêmes qu’au premier jour.

Le défi : une découverte de produits limitée, une conversion faible

Bien que le site vende des billets d’entrée pour un grand nombre d’attractions, le moteur de recherche de sa page d’accueil n’offrait pas de suggestions de recherches populaires. Les personnes qui se rendaient sur le site pour la première fois se voyaient suggérer des mots-clés qui ne correspondaient pas forcément à leurs besoins.

La solution adaptative : une recherche améliorée, avec des images

La marque a alors mis en place un outil de recherche adaptatif, pour enrichir l’expérience de recherche existante. L’outil propose des mots-clés à partir des affinités que l’utilisateur exprime en temps réel au cours de la session. Il y ajoute des images, qui captent plus efficacement l’attention.

Le résultat : plusieurs métriques clés en nette augmentation

+1,77 %

d’augmentation du nombre de vues moyen des pages par rapport au témoin.

+0,69 %

d’augmentation des ajouts au panier.

+0,65 %

d’augmentation du taux de conversion.

Le monde du e-commerce évolue très rapidement. Les pratiques de personnalisation traditionnelles, qui s’appuient sur des règles statiques et des segments prédéfinis, ne peuvent pas tenir la cadence. AdaptiveCX s’adapte à chaque visiteur en temps réel, même ceux qui sont anonymes. Cela permet non seulement de maximiser l’engagement et les ventes, mais vous garantit aussi de ne plus jamais manquer une opportunité.

Prêts à aller plus loin ensemble ?

FAQs

Vous avez encore des questions sur le futur de personlisation ? Voici les réponses que vous cherchez.



Quelle est la différence entre la personnalisation adaptative et la personnalisation statique ?

La personnalisation statique repose sur des règles prédéfinies par les équipes marketing. Par exemple, un site web peut afficher une bannière spécifique aux utilisateurs provenant d’une certaine région ou proposer un contenu différent aux visiteurs récurrents. Ces règles restent inchangées jusqu’à ce qu’une personne les mette manuellement à jour.

La personnalisation adaptative, quant à elle, ajuste en permanence les expériences en temps réel en fonction du comportement des utilisateurs, du contexte et des données. Plutôt que de s’appuyer sur des règles rigides, elle apprend et s’adapte de manière dynamique afin de proposer le contenu ou l’expérience la plus pertinente.

La personnalisation adaptative est également souvent appelée personnalisation basée sur l’IA, personnalisation dynamique ou personnalisation en temps réel, car elle utilise des données et des algorithmes pour optimiser automatiquement l’expérience client.

Quel type de logiciel puis-je utiliser pour mettre en place une personnalisation adaptative ?

Une solution logicielle conçue pour la personnalisation adaptative est AdaptiveCX, une solution développée en interne au sein de la plateforme AB Tasty.

Pour mettre en œuvre efficacement une personnalisation adaptative, il est essentiel de disposer d’un logiciel performant capable d’analyser le comportement des utilisateurs, de mener des expérimentations et d’optimiser automatiquement les expériences. Avec AdaptiveCX, les entreprises peuvent aller au-delà de la personnalisation statique basée sur des règles en s’appuyant sur l’expérimentation et la prise de décision adaptative pour personnaliser les expériences digitales de chaque segment d’utilisateurs en temps réel.

Que fait AdaptiveCX ?

AdaptiveCX est un outil intégré à la plateforme AB Tasty, conçu pour offrir une personnalisation adaptative, basée sur les données et en temps réel.

Pour ce faire, il analyse en continu les interactions des utilisateurs et les résultats des tests afin de déterminer quelle expérience est la plus performante pour chaque audience. Plutôt que de s’appuyer sur des segments prédéfinis ou des suppositions, AdaptiveCX ajuste dynamiquement les contenus, les mises en page et les messages en fonction de ce qui génère réellement de l’engagement et des conversions.

Cette approche permet aux équipes de :

  • Optimiser automatiquement les parcours clients
  • Proposer des expériences plus pertinentes en temps réel
  • Réduire la gestion manuelle des règles
  • Améliorer continuellement les performances grâce à l’expérimentation

Ces données utilisateurs en temps réel permettent de proposer des expériences digitales plus personnalisées, ce qui peut contribuer à augmenter les taux de conversion et à renforcer la fidélité à la marque sur le long terme.

À quoi ressemble l’avenir de la personnalisation ?

L’avenir de la personnalisation passe de sites web statiques à des interfaces plus dynamiques qui peuvent s’adapter en temps réel aux attentes des utilisateurs. En utilisant des outils tels qu’AdaptiveCX, Evi AI et Emotions AI avec AB Tasty, les marques peuvent personnaliser leurs sites web en fonction des attentes des visiteurs pendant qu’ils naviguent encore sur le site, ce qui peut considérablement augmenter les conversions.

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À propos de l’auteure

Kate Feng

Kate Feng est diplômée en International Business de SKEMA Business School, où elle a étudié la personnalisation éthique de l’IA en publicité. Elle est Growth Marketer et Creative Strategist chez AB Tasty et a fondé la marque de mode KATE FENG PARIS.

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13 Août 2026
11min lecture

Du test isolé à la croissance stratégique : les 5 étapes de la maturité en expérimentation

Angelique de Taddeo

Angelique de Taddeo

De l’intuition à l’hypothèse

L’expérimentation n’est pas un simple interrupteur qu’une marque peut activer en un clic. C’est un parcours progressif, où de petites avancées peuvent générer de grandes transformations.

La plupart des marques commencent par un premier test, puis font évoluer progressivement leur démarche d’expérimentation. Elle devient alors un véritable levier de croissance, porté par des outils alimentés par l’IA, des tests multivariés et bien d’autres approches avancées.

Mais pourquoi passer de tests classiques à des dispositifs plus sophistiqués ? La réponse est simple : les équipes les plus matures en matière d’expérimentation ne se contentent pas de tester. Elles apprennent, itèrent et génèrent davantage de revenus grâce à une démarche d’amélioration continue.

Dans cet article, nous explorerons la roadmap qui mène d’une première victoire à un statut de véritable pionnier dans son secteur.

Qu’est-ce que la maturité en expérimentation ?

La maturité en expérimentation désigne le niveau de développement d’une entreprise dans sa capacité à concevoir, exécuter, analyser et exploiter les enseignements issus de ses expérimentations.

Cela inclut notamment son expertise dans la mise en œuvre des A/B tests, mais aussi les outils, les processus et la culture qui soutiennent cette démarche.

Pourquoi la maturité en expérimentation est-elle importante ?

La maturité en expérimentation est essentielle, car une expertise plus solide permet de mener des expérimentations plus fiables et plus rapides, facilitant ainsi une prise de décision plus éclairée.

Au-delà d’une meilleure exploitation des données, les marques disposant d’une stratégie d’expérimentation plus avancée améliorent en continu leurs produits et leurs performances, tout en réduisant les risques pour l’entreprise.

Experimentation Maturity FR

Étape 1 : Découvrir – décrocher un premier succès

Au premier stade de la maturité en expérimentation, une seule personne ou une petite équipe porte encore la démarche en interne. Cette phase, souvent appelée phase de tests ad hoc, se caractérise par une approche davantage réactive que proactive de l’expérimentation.

Les tests menés à ce stade sont généralement :

  • Lancés sur un coup de tête, avec peu de planification stratégique.
  • Mis en place à partir d’une hypothèse, mais sans objectif à long terme clairement défini.
  • Réalisés sans indicateurs de performance stables permettant d’en tirer des enseignements approfondis.
  • Basés sur des idées qui ne sont pas encore étayées par des données.
  • Motivés par la recherche d’un quick win.

Au cours de cette première étape du parcours d’expérimentation, la plateforme est peut-être déjà en ligne, mais elle n’est pas encore exploitée à son plein potentiel. C’est comparable à un appareil connecté non synchronisé avec son écosystème : il fonctionne, mais n’exploite pas tout son potentiel.

Bien souvent, durant cette phase de découverte, une seule personne porte la démarche et milite pour des pratiques d’optimisation plus ambitieuses. Cette personne pousse son entourage à dépasser le scepticisme ambiant et à ne pas tester pour le simple fait de tester, mais à considérer l’expérimentation comme un véritable levier de transformation.

Objectifs de cette étape : 

  • Obtenir une première victoire claire et très visible afin de prouver le ROI d’un programme d’expérimentation.
  • Éviter de confondre un volume élevé de tests avec une véritable maturité en matière d’expérimentation.
  • Considérer cette étape comme un tremplin pour entrer progressivement dans l’univers de l’optimisation.

Étape 2 : Structurer – Construisez votre roadmap

La deuxième étape de la maturité en expérimentation est celle où l’organisation passe d’une approche basée sur des tests ponctuels à un cadre plus structuré, reproductible et reconnu.

C’est généralement à ce moment-là qu’une équipe d’optimisation plus formelle est mise en place et que des outils plus avancés sont adoptés, notamment des solutions client-side et server-side.

Cette étape de la maturité en expérimentation d’une marque implique généralement :

Hypothesis Frameworks icon

Cadres de formulation d’hypothèses

Développez des méthodologies plus solides pour formuler et valider vos hypothèses d’expérimentation.

Defined KPIs icon

KPI définis

Définissez des indicateurs clés de performance principaux et secondaires pour mesurer précisément le succès de vos expérimentations.

Clear Ownership icon

Responsabilités clairement établies

Identifiez les responsables de chaque expérimentation afin de garantir la responsabilisation des équipes et de fluidifier les processus.

Starter Roadmap icon

Roadmap initiale

Élaborez une roadmap d’expérimentation structurante pour guider vos premières initiatives de test et votre stratégie.

Adopted Templates icon

Templates adoptés

Assurez-vous que les templates de conception et d’analyse des expérimentations sont largement adoptés afin de garantir la cohérence des pratiques.

Team Expansion icon

Élargissement des équipes

Étendez l’usage de l’expérimentation au-delà des équipes Marketing et CRO afin de favoriser son adoption et son impact à l’échelle de l’entreprise.

À ce stade du parcours d’expérimentation, la marque n’est plus totalement novice dans le domaine de l’optimisation, sans en être pour autant experte.

Objectifs de cette étape : 

  • Passer de « tests aléatoires » à une roadmap structurée reposant sur des hypothèses priorisées.
  • Considérer les enseignements tirés des expérimentations comme un processus systématique permettant de concevoir de meilleurs tests.
  • Comprendre que l’expérimentation ne consiste pas à obtenir quelques succès isolés, mais à construire une méthode fiable d’amélioration continue.

Des tests plus audacieux pour révéler votre potentiel

Nous avons approfondi ce sujet avec Marianna Stjernvall, qui a mené plus de 500 A/B tests et comprend parfaitement l’importance d’apprendre de ses échecs pour générer les succès de demain.

Forte de son expertise en CRO, en A/B tests et en expérimentation, Marianna nous explique les différentes façons dont elle a appris à tirer de la valeur du test, de l’apprentissage et de l’itération continue.

Écoutez l’épisode complet du podcast ici →

Étape 3 : Accélérer – Renforcez la collaboration. Osez de nouvelles approches.

Lors de la troisième étape du parcours d’expérimentation d’une marque, la collaboration entre les équipes s’intensifie. L’expérimentation ne se limite alors plus au département marketing et commence à impliquer davantage les équipes produit et UX.

Au cours de cette phase, l’organisation gagne en maturité et fait progressivement de la collaboration interéquipes une pratique standardisée, à mesure qu’elle approfondit sa démarche d’expérimentation.

Accélérer avec AB Tasty

Notre collaboration avec Pion illustre parfaitement la manière dont un partenariat solide peut accélérer les progrès. Grâce à l’utilisation de la fonctionnalité Feature Experimentation & Rollout, Pion a pu tirer parti de notre plateforme server-side.

Cette approche permet aux marques de gérer différents scénarios d’expérimentation auprès des utilisateurs avant un déploiement complet, tout en renforçant la précision et la sécurité du processus de test.

Le partenariat avec AB Tasty a permis à Pion de :

  • Sélectionner plus intelligemment les expérimentations à mener afin d’obtenir les enseignements les plus pertinents et d’orienter les prochaines décisions.
  • Faire preuve d’audace dans ses expérimentations en explorant des idées innovantes et en sortant des schémas de pensée habituels.
  • Développer des hypothèses plus solides afin de garantir que les tests réalisés génèrent des enseignements réellement exploitables.

Découvrez comment Pion a collaboré avec AB Tasty →

Objectifs de cette étape : 

  • Renforcer les capacités techniques existantes, notamment en exploitant des données plus avancées.
  • Mettre en œuvre des méthodes d’expérimentation plus sophistiquées, telles que les heatmaps et les enregistrements de sessions utilisateurs.
  • Augmenter la cadence des tests et finaliser un plan de communication à l’échelle de l’entreprise pour partager les enseignements obtenus.
  • Susciter l’intérêt pour l’IA et le machine learning afin de développer des modèles prédictifs et d’améliorer la personnalisation.
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Étape 4 : Déployer – Expérimenter au rythme des enjeux business

À ce stade du parcours d’expérimentation, l’optimisation n’est plus un simple projet : elle devient un pilier stratégique de l’entreprise. Les marques commencent alors à formaliser davantage leurs pratiques et à développer des standards communs, voire de véritables playbooks d’expérimentation ou de personnalisation afin d’établir des lignes directrices à l’échelle de l’organisation.

Accélérer la personnalisation avec PUMA

PUMA et AB Tasty se sont associés avec un objectif clair : déployer la personnalisation à grande échelle pour soutenir une croissance durable.

PUMA a ainsi pu renforcer sa stratégie de personnalisation globale grâce à plusieurs initiatives :

  • Personnalisation basée sur le genre : PUMA a utilisé notre fonctionnalité de segmentation afin d’identifier les préférences d’achat des hommes et des femmes. Cette approche a contribué à améliorer plusieurs indicateurs, notamment les pages vues, le temps passé sur le site et d’autres métriques d’engagement.
  • Les données comme moteur de décision : Grâce aux nouveaux enseignements obtenus, PUMA a fait évoluer sa stratégie vers une approche davantage pilotée par les données. Cette évolution a favorisé des expérimentations plus pertinentes et contribué à une augmentation durable des revenus.
  • La force du collectif : L’expérimentation ne concerne pas uniquement les équipes CRO. Elle peut devenir une démarche d’optimisation à l’échelle de toute l’entreprise. Avec AB Tasty, PUMA a développé une culture de l’expérimentation partagée, où chaque collaborateur peut proposer de nouvelles idées de tests et contribuer à l’amélioration continue.

Découvrez l’étude de cas complète de PUMA → 

Parmi les caractéristiques des équipes qui atteignent ce niveau de maturité figurent notamment la mise en place d’un Centre d’Excellence (CoE) ainsi qu’une organisation plus robuste dédiée à l’optimisation.

Objectifs de cette étape : 

  • Mesurer les KPI ainsi que d’autres indicateurs de succès afin de s’assurer de leur alignement avec les objectifs stratégiques de l’entreprise (revenu par visiteur, VVC, etc.).
  • Encourager l’ensemble des départements à non seulement proposer des idées d’expérimentation, mais également à les déployer de manière autonome, sécurisée et à grande échelle.

Étape 5 : Aller plus loin – Oser repousser les limites

Au plus haut niveau de maturité, les marques deviennent de véritables expertes de l’expérimentation et reconnaissent qu’elle constitue un levier majeur de croissance et de stratégie produit.

Une fois cette étape atteinte, chaque collaborateur peut être considéré comme un expérimentateur. Les décisions ne reposent plus sur le HiPPO (Highest Paid Person’s Opinion), mais sur les données. Les choix sont alors guidés par des enseignements mesurables plutôt que par des intuitions ou des considérations émotionnelles.

Objectifs de cette étape : 

  • Faire évoluer la culture d’entreprise afin que l’échec soit perçu comme une opportunité d’apprentissage à forte valeur ajoutée, permettant d’itérer et de progresser, plutôt que comme une perte.
  • Mettre en place une optimisation continue et automatisée, profondément ancrée dans l’ADN de l’organisation.
  • Investir durablement dans le développement d’idées innovantes et dans la poursuite d’expérimentations ambitieuses.

Conclusion : votre parcours vers l’amélioration

Chaque étape de la maturité en expérimentation constitue un tremplin vers une meilleure version de votre entreprise.

Quel que soit le stade auquel se trouve aujourd’hui votre marque sur sa roadmap d’optimisation, nous sommes convaincus que votre prochain insight décisif n’est qu’à un test de distance.

Les petites avancées peuvent produire de grands changements, et tout commence par une simple curiosité : celle d’explorer de nouvelles possibilités.

Prêt à faire progresser votre marque dans son parcours de maturité en expérimentation ?

FAQ

Vous avez encore des questions sur la maturité en expérimentation ? Voici les réponses que vous cherchez.

Qu’est-ce que la maturité en expérimentation ?

La maturité en expérimentation désigne la capacité d’une organisation à utiliser efficacement l’expérimentation pour orienter ses décisions et stimuler sa croissance. Elle se mesure généralement à travers le niveau de maturité de ses processus, de ses outils et de sa culture de l’expérimentation, qui lui permettent de mener des tests de manière cohérente, régulière et à grande échelle.

Comment savoir à quel stade de maturité en expérimentation se situe mon entreprise ?

Vous pouvez évaluer le niveau de maturité de votre démarche d’expérimentation en analysant le degré de structuration de votre processus de test, le nombre d’équipes impliquées dans les expérimentations et la manière dont les données sont utilisées pour orienter les décisions. Comparer ces différents aspects aux standards du marché peut vous aider à identifier plus précisément le stade de maturité en expérimentation auquel votre organisation se situe actuellement.

Comment mon entreprise peut-elle renforcer sa maturité en expérimentation ?

En investissant dans la formation, les outils et des processus clairement définis, vos équipes pourront mener davantage d’expérimentations avec confiance et efficacité. Favoriser la collaboration entre les différents départements et s’appuyer sur les enseignements tirés des expérimentations pour orienter les décisions stratégiques permet également d’accélérer la progression de votre entreprise à travers les différentes étapes de la maturité en expérimentation.

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À propos de l’auteure

Angélique de Taddeo

Angélique est Chief of Staff chez AB Tasty, où elle travaille en étroite collaboration avec l’équipe dirigeante sur des initiatives stratégiques et des projets transverses. Passionnée par les produits, l’expérience client et les tendances du marché, elle partage régulièrement ses analyses et points de vue à travers ses articles.

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11 Août 2026
12min lecture

Le secret pour optimiser votre parcours de réservation avant le pic estival

John Hughes

John Hughes

Point clés

› Comment les grandes compagnies aériennes optimisent leurs réservations de voyages

› Le secret pour booster les réservations estivales

› Les domaines dans lesquels les compagnies aériennes rencontrent le plus de difficultés tout au long du processus de réservation

› Nos meilleures méthodes d’expérimentation éprouvées pour les marques du secteur du voyage

L’illusion de la haute saison : pourquoi tout se joue avant l’été

À l’approche de l’été, les acteurs du voyage entrent dans leur période la plus stratégique. Les réservations s’accélèrent, les vols se remplissent, les budgets marketing atteignent leur pic et les équipes redoublent d’efforts pour capter la demande de la haute saison.

Pourtant, la haute saison n’est pas le meilleur moment pour optimiser son parcours de réservation. Lorsque la demande atteint son pic, modifier ou optimiser le tunnel de réservation revient à prendre un risque au moment où chaque conversion compte.

Beaucoup de compagnies aériennes et agences de voyage en ligne concentrent encore leurs efforts sur la haute saison. Mais c’est surtout entre février et avril que se jouent réellement les performances estivales.

Aujourd’hui, 80 % du trafic mensuel des compagnies aériennes provient du mobile, mais les taux de conversion y restent inférieurs à ceux du desktop. C’est donc sur mobile que les plus grands gains de conversion sont encore à aller chercher, en particulier pour préparer la haute saison.

Dans cet article, nous partageons les principaux enseignements de notre dernier rapport sur la réservation mobile dans le secteur aérien. Découvrez comment les compagnies aériennes peuvent optimiser leur tunnel de réservation avant la haute saison afin d’améliorer leurs conversions, de maximiser leurs revenus et de tirer pleinement parti de la demande estivale.

Pourquoi la basse saison (février à avril) est la meilleure fenêtre d’optimisation 

Entre février et avril, les voyageurs commencent à préparer leurs vacances. Ils comparent les destinations, coordonnent leurs agendas et explorent les différentes options avant de réserver.

Pour les compagnies aériennes, cette période est aussi le meilleur moment pour expérimenter. Avec un trafic plus modéré, elles peuvent tester leurs optimisations et mesurer leur impact en limitant les risques, pour déployer les changements validés avant les périodes de forte demande.

Février à avril : la période idéale pour préparer la haute saison

Mener des expérimentations pendant une période de forte affluence est risqué, surtout lorsque les enjeux sont élevés et que chaque conversion compte.

Entre février et avril, les compagnies aériennes disposent au contraire des meilleures conditions pour tester, mesurer les résultats et optimiser leur parcours de réservation. Cette période leur permet de :

  • recueillir suffisamment de trafic pour obtenir des données statistiquement fiables ;
  • tester, apprendre et itérer rapidement sans impacter les performances de la haute saison
  • prendre de l’avance en déployant les optimisations testées et validées avant le rush estival

À retenir : en seulement deux ans, l’écart de conversion entre le mobile et le desktop s’est réduit en passant de 60 % à 24 % 

Réservation mobile : où optimiser pour mieux convertir

Pour améliorer les performances de votre parcours de réservation, il faut d’abord comprendre où se situent les points de friction. Sur mobile, les identifier permet de concentrer les efforts d’optimisation là où ils auront le plus d’impact.

C’est précisément ce que révèle notre 2026 Mobile Booking Friction Report. Pour identifier les principaux points de friction qui freinent les conversions, nous avons analysé les parcours de réservation de six grandes compagnies aériennes européennes : Air Europa, Lufthansa, SWISS, TAP Air Portugal, Iberia et Ryanair.

Les résultats montrent qu’il reste une réelle marge de progression. Alors que le mobile génère désormais plus de 80 % du trafic des compagnies aériennes, des points de friction persistent, souvent aux étapes les plus décisives du parcours de réservation. Notre étude le confirme : aucune des compagnies analysées n’obtient un score supérieur à 80/100 sur notre échelle de friction. Même les acteurs les plus performants disposent encore de leviers d’optimisation avant la haute saison. Des points de friction récurrents continuent en effet de freiner les conversions.

Pour maximiser vos réservations estivales, commencez par cibler ces quatre points de friction avant la fin de l’intersaison.

1. Des prix qui manquent de transparence 

La transparence des prix joue un rôle clé dans la confiance des voyageurs tout au long du parcours de réservation. Pourtant, aucune des six compagnies aériennes analysées n’affiche un prix incluant les taxes dès les premiers résultats de recherche. 

Les voyageurs veulent connaître le prix réel de leur billet dès les premiers résultats. Lorsqu’ils doivent attendre plusieurs étapes pour obtenir cette information, l’incertitude s’installe, la confiance s’érode et le risque d’abandon augmente.

2. Le récapitulatif de réservation : une étape décisive 

Juste avant de passer au paiement, les voyageurs veulent s’assurer qu’ils ont fait le bon choix. Ils vérifient leur itinéraire, leurs bagages, les options sélectionnées et, bien sûr, le prix final.

Si ces informations sont difficiles à retrouver ou à comprendre, le doute s’installe, les hésitations augmentent, les retours en arrière se multiplient et le risque d’abandon progresse. C’est d’ailleurs l’étape la moins performante de notre benchmark, avec une note moyenne de 5,7/10.

 3. Des étapes qui complexifient le parcours

Réserver un voyage devrait être simple et rapide. Pourtant, certaines compagnies ajoutent encore des étapes qui compliquent inutilement le parcours. Invitations à créer un compte, pop-ups intrusifs invitant à télécharger l’application ou connexion obligatoire avant le paiement : autant de points de friction qui rendent l’expérience moins fluide et augmentent le risque d’abandon.

Lufthansa et SWISS, par exemple, affichent des invitations à s’inscrire en pleine recherche, tandis que Ryanair impose une connexion avant l’étape du paiement. Chaque étape supplémentaire est un obstacle qui réduit les chances de conversion.

4.  La surcharge liée aux options additionnelles

Les services additionnels représentent une source importante de revenus pour les compagnies aériennes. Encore faut-il les proposer sans alourdir le parcours de réservation.

Chez Ryanair, les voyageurs enchaînent jusqu’à six étapes successives pour choisir leurs bagages, leur siège ou leur assurance voyage. À force de multiplier les décisions, le parcours de réservation devient plus long et le risque d’abandon augmente considérablement.

SWISS et Lufthansa adoptent une approche différente en regroupant toutes ces options en une seule étape. Les voyageurs avancent ainsi plus facilement dans le parcours de réservation, sans renoncer aux services proposés pour personnaliser leur expérience.

4 tactiques d’expérimentation pour préparer la haute saison

De février à avril, les conditions sont idéales pour lancer de nouvelles expérimentations. Le trafic est suffisant pour obtenir des résultats fiables, tandis que les enjeux restent plus faibles qu’en pleine haute saison. C’est le moment idéal pour valider vos optimisations et les déployer avant le pic des réservations estivales.

Voici quatre tactiques d’expérimentation concrètes à mettre en place dès maintenant pour préparer la haute saison.

Tactique 1 : Créer de la confiance avec un prix transparent

L’une des principales raisons d’abandon sur mobile est la découverte tardive du prix réel. Lorsque les taxes et les frais supplémentaires n’apparaissent qu’au fil du parcours de réservation, les voyageurs hésitent… et certains finissent par renoncer.

  • L’expérimentation : testez l’affichage du prix final dès les premières étapes du parcours, ou rendez le prix final visible directement dans le calendrier de sélection des dates. Une approche déjà adoptée par TAP Portugal pour permettre aux voyageurs de connaître le coût réel de leur billet avant d’aller plus loin dans leur parcours de réservation.
  • L’indicateur à suivre : une hausse du taux de conversion et une baisse notable des abandons sur la page de paiement.

Tactique 2 : Réduisez la complexité liée aux options 

Chaque décision supplémentaire demande un effort. Lorsque les voyageurs doivent choisir leurs bagages, leur siège ou leur assurance à plusieurs reprises dans le parcours, la réservation devient plus longue et plus complexe, ce qui augmente le risque d’abandon.

L’expérimentation : regroupez les services complémentaires dans des offres adaptées aux différents profils de voyageurs. Par exemple, un pack « Business Pro » réunissant un siège, un bagage en soute et l’embarquement prioritaire, plutôt que de présenter chaque option individuellement.  

Résultat concret : en utilisant AB Tasty pour adapter ses onglets de recherche à l’intention des voyageurs, Iberojet a augmenté le nombre de recherches de 25 % tout en réduisant de 22 % les frictions liées à la navigation entre les onglets.

Tactique 3 : fluidifier les étapes clés avant le paiement  

Le passage de la sélection du vol à la saisie des informations passagers reste l’un des moments décisifs du parcours mobile, où chaque friction peut entraîner un abandon.

Résultat concret : Grâce à une expérimentation menée avec AB Tasty, Air Europa a identifié et réduit les points de friction sur les étapes clés de son parcours mobile. L’optimisation du récapitulatif de vol et des formulaires passagers a permis d’augmenter de 9 % la conversion vers la saisie des informations voyageurs, d’améliorer de 5 % la complétion des formulaires et de faire progresser le CSAT de 81 % à 87 %.

Tactique 4 : proposer des recommandations adaptées aux besoins des voyageurs


Le prix reste un critère de décision essentiel, mais il ne suffit pas toujours à identifier l’offre la plus adaptée à chaque voyageur.  En se limitant à un classement du « moins cher au plus cher », les compagnies aériennes risquent de passer à côté d’opportunités de conversion en masquant des options plus adaptées aux besoins des voyageurs.

L’expérimentation : mettre en avant une sélection « recommandée » en tête des résultats, basée sur un algorithme de pertinence dynamique (horaire, durée, bagages), plutôt que sur un simple classement par prix.

Résultat concret : Lors de tests A/B, le remplacement du tri classique par un classement dynamique basé sur la pertinence a permis d’augmenter le chiffre d’affaires de 2,8 % et le panier moyen de 4,6 %.

L’opportunité des plateformes partagées : Optimiser une fois, déployer partout

Pour un groupe aérien multi-marques, une amélioration peut souvent bénéficier à plusieurs marques et plusieurs parcours. Notre dernier rapport sur la friction en réservation mobile illustre parfaitement ce phénomène, que nous appelons le « paradoxe du groupe Lufthansa ».

Lors de notre analyse, Lufthansa et SWISS présentent des opportunités d’amélioration similaires sur les sept étapes du parcours de réservation. En partageant des parcours digitaux similaires, les deux compagnies rencontrent des frictions communes qui peuvent être optimisées à l’échelle du groupe.

Cette situation commune révèle une opportunité majeure : créer un véritable effet multiplicateur. Pour ce type de compagnies, résoudre un point de friction sur une plateforme commune permet d’appliquer une même amélioration à grande échelle. Un tunnel de paiement optimisé, une étape d’options simplifiée ou un récapitulatif de voyage plus clair peuvent ainsi améliorer les performances et les conversions sur plusieurs marques du groupe simultanément.

Cette approche devient encore plus importante à mesure que le paysage concurrentiel évolue. Les agences de voyage en ligne (OTA) continuent d’améliorer rapidement leur expérience digitale. Contrairement à de nombreuses applications de compagnies aériennes, elles limitent les interruptions pendant la réservation, notamment les demandes de création de compte, et misent sur des récapitulatifs de voyage simples et clairs.

Face aux OTA, les marques de voyage doivent s’appuyer sur leurs propres données pour renforcer le lien direct avec leurs clients. Grâce à une expérimentation continue à l’échelle de leur plateforme, les groupes de voyage peuvent transformer leurs expériences digitales partagées en véritables leviers de conversion au moment clé de la saison estivale.

Comment AB Tasty vous aide à optimiser vos parcours avant la haute saison

Pour optimiser vos réservations estivales, identifier les points de friction de votre parcours de réservation n’est que la première étape.

Pour tirer pleinement parti de la haute saison, les marques de voyage doivent passer de l’intuition à la preuve.

Les analyses expertes et les intuitions des équipes permettent de repérer des pistes d’amélioration, mais seule l’expérimentation en conditions réelles permet d’en mesurer l’impact sur le chiffre d’affaires.

Plutôt que de déployer des changements non testés pendant les périodes de forte affluence, l’expérimentation permet de valider chaque évolution de l’expérience mobile avant la saison estivale pour déployer uniquement ce qui fonctionne.

Transformez vos opportunités d’amélioration en résultats concrets pour l’été

AB Tasty aide les marques de voyage à réduire les frictions tout au long du parcours de réservation et à améliorer leurs conversions grâce à l’expérimentation.

Tests côté serveur à faible latence : expérimentez directement côté serveur sur les éléments clés de votre parcours, comme votre moteur de recherche ou vos règles tarifaires. Les changements sont déployés rapidement, sans afficher l’ancienne version pour garantir une expérience mobile fluide.

Segmentation et personnalisation en temps réel : adaptez en temps réel l’expérience proposée sur votre site ou votre application au comportement de chaque utilisateur. Personnalisez les bannières, les offres de bagages ou les récapitulatifs tarifaires selon son profil, sans dépendre des cookies tiers.

Une plateforme commune pour toutes les équipes : réunissez vos équipes produit, technique et marketing sur une même plateforme pour expérimenter ensemble. En centralisant l’expérimentation, elles gagnent en efficacité et peuvent déployer plus rapidement les optimisations validées par les tests.

En résumé : optimiser maintenant pour mieux convertir cet été 

La haute saison se prépare bien avant les premiers départs. Les périodes plus calmes sont l’occasion de tester, de mesurer les résultats et d’optimiser les parcours de réservation.

En identifiant et en corrigeant les points de friction avant l’été, les marques de voyage abordent la haute saison avec de meilleures chances de convertir.

Transformez vos opportunités d’amélioration en résultats concrets cet été.

Téléchargez notre rapport 2026 sur la friction dans les parcours de réservation mobile et découvrez comment préparer dès aujourd’hui votre stratégie d’optimisation pour la haute saison.

FAQs

Vous avez encore des questions sur l’augmentation des réservations de voyages cet été ? Voici les réponses dont vous avez besoin.

Pourquoi les marques de voyage devraient-elles privilégier les tests en basse saison (février à avril) plutôt qu’en pleine haute saison ? 

La basse saison offre les meilleures conditions pour expérimenter. Les marques peuvent tester leurs optimisations avec moins de risques, obtenir des résultats fiables grâce au trafic disponible, puis déployer les changements validés avant le pic d’activité. C’est aussi l’occasion de réduire les points de friction et l’écart de conversion entre mobile et desktop, qui reste estimé à 24 %.

Quels indicateurs de friction mobile les compagnies aériennes devraient-elles surveiller pour améliorer leurs réservations estivales ?

Avec 80 % du trafic de réservation aérienne désormais réalisé sur mobile, les marques ont tout intérêt à surveiller les étapes où les frictions sont les plus fortes. Le récapitulatif de voyage est l’une des étapes les plus sensibles, avec une note moyenne de 5,7/10 dans notre étude. En l’optimisant avant la haute saison, les compagnies peuvent fluidifier le parcours de réservation et améliorer leurs conversions. C’est ce qu’a démontré Air Europa, qui a augmenté de 9 % la conversion entre le récapitulatif de vol et l’étape de saisie des informations voyageurs.

 Quels tests A/B lancer avant la saison des réservations estivales pour les hôtels et les marques de voyage ?

Avant l’été, privilégiez les tests qui simplifient la prise de décision : afficher plus tôt le prix total, mieux organiser les options additionnelles ou alléger le formulaire de réservation sur mobile. En expérimentant pendant la basse saison, vous pouvez déployer les optimisations validées avant le pic de trafic et suivre les résultats et leur impact tout au long de la haute saison.

Pourquoi les entreprises du voyage devraient-elles optimiser leur parcours de réservation avant l’été plutôt qu’en pleine saison ? 

Parce que la basse saison offre les meilleures conditions pour expérimenter. Les équipes peuvent tester leurs idées, mesurer les résultats et déployer les optimisations validées avant le pic de trafic estival, plutôt que de modifier un parcours en pleine période de forte demande.

À propos de l’auteur

John Huges

John Hughes est Vice-Président Marketing chez AB Tasty et possède plus de 20 ans d’expérience dans les secteurs de la technologie et du SaaS. Passionné par la créativité et la croissance à l’international, il contribue au blog avec des analyses sur l’IA, l’optimisation et les applications, stratégies et outils marketing dans le secteur du voyage.

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AdaptiveCX predictions : de l’intention des visiteurs pour une optimisation plus intelligente

Alexandre Marquis

Alexandre Marquis

Points clés

› Comprendre l’importance de la personnalisation dans l’optimisation

› L’évolution de l’optimisation de l’expérience client (CXO)

› Comment prioriser l’optimisation en fonction du présent plutôt que de l’activité passée des utilisateurs

› Les avantages de la personnalisation en temps réel pour les entreprises

Vous savez ce que vos visiteurs ont fait. Le prochain avantage concurrentiel, c’est de comprendre ce qu’ils sont sur le point de faire et d’agir en conséquence pendant que la session est encore en cours.

La plupart des optimisations aujourd’hui reposent sur le passé. Analytics historiques, segments statiques, règles écrites il y a des mois, pour des visiteurs d’aujourd’hui. Ça fonctionne… jusqu’à ce que ça ne fonctionne plus. Parce que le temps que la donnée vous dise quelque chose, le moment est déjà passé, vos visiteurs ont changé.

C’est ce changement qu’il convient d’adresser : passer de « savoir qui a réalisé telle action » à « connaître l’intention » et répondre en temps réel, avant que l’opportunité ne s’échappe.

C’est le rôle des prédictions d’AdaptiveCX.

Optimiser pour le présent, pas pour le passé

Plutôt que de s’appuyer uniquement sur l’historique ou une segmentation d’audience statique, AdaptiveCX permet aux marques de prédire l’intention des visiteurs et leur probabilité d’atteindre un objectif en temps réel, puis d’activer l’expérience la plus pertinente en conséquence.

C’est le passage de la segmentation déterministe à la segmentation prédictive.

Pour les CRO leaders, les responsables e-commerce et les décideurs digitaux, ce changement fait basculer l’optimisation de l’observation vers l’action, beaucoup plus vite.

Optimiser pour chaque visiteur, pas pour une audience

L’optimisation traditionnelle traite souvent les visiteurs selon de larges segments construits à partir de signaux passés. Mais deux visiteurs classés de façon similaire peuvent avoir des intentions totalement différentes.

Les modèles prédictifs d’AdaptiveCX évaluent en continu les signaux comportementaux pendant la session, et attribuent un score de prédiction (0–100) représentant la probabilité qu’un visiteur atteigne un objectif défini. Cela peut inclure :

  • Finaliser un achat
  • Abandonner son panier
  • Offrir pour quelqu’un d’autre
  • Montrer une affinité pour un produit ou une catégorie
  • Atteindre un objectif propre à l’entreprise

Ces prédictions se mettent à jour en temps réel, créant une opportunité d’adapter l’expérience avant même que le résultat ne se produise.

Concrètement, cela change le rôle de la CXO : au lieu d’optimiser les parcours pour le visiteur moyen et des cohortes statiques, les équipes optimisent pour la probabilité et les intentions individuelles.

Transformer les insights en impact business immédiat

Les prédictions ne créent de la valeur que si elles peuvent être activées.

Avec AdaptiveCX, les scores de prédiction deviennent des signaux exploitables sur l’ensemble des expériences client. Les équipes peuvent créer des audiences et déclencher des interactions personnalisées sans attendre une analyse post-session ou des signaux tardifs.

Exemples :

  • Afficher du contenu rassurant aux visiteurs à faible probabilité de conversion
  • Délivrer des expériences orientées rétention aux visiteurs susceptibles de se désengager
  • Préserver la marge en évitant les promotions inutiles pour les utilisateurs à forte intention d’achat
  • Faire remonter des produits plus pertinents selon les affinités prédites

La valeur est simple : une meilleure allocation des expériences, des parcours plus pertinents, des insights plus précis, et de meilleurs résultats business.

Des modèles prédictifs sans la complexité de data engineering

Un frein courant à l’optimisation prédictive : des cycles d’implémentation longs, des modèles complexes, de lourdes dépendances techniques.

AdaptiveCX est conçu pour rendre la prédiction opérationnelle.

Les équipes peuvent créer des modèles de prédiction à partir de templates prêts à l’emploi, de modèles entraînés par secteur, ou configurer leurs propres cibles selon leurs besoins business. Les prédictions peuvent être rattachées à des achats, événements, visites ou objectifs personnalisés, et activées directement dans les workflows d’optimisation.

Tant que vous avez identifié une Target dont l’intention vaut la peine d’être prédite, les possibilités sont grandes ouvertes !

Cela signifie que les équipes peuvent avancer vite – de la définition d’un objectif jusqu’au test et à l’activation des expériences – sans avoir à construire une expertise IA en interne.

La prochaine étape pour la CXO

La Customer Experience Optimization devient de moins en moins une affaire de reporting de performance, et de plus en plus une affaire d’influence sur les parcours et les résultats en cours.

L’avantage concurrentiel réside désormais dans la capacité à identifier et exploiter l’intention au moment où elle émerge. C’est ainsi qu’on peut influencer nos visiteurs bien plus tôt dans leur parcours.

Les modèles prédictifs AdaptiveCX aident les équipes à détecter l’intention plus tôt, à personnaliser plus intelligemment, et à prioriser les actions là où elles créent le plus d’impact.

  • Pour les équipes e-commerce, cela veut dire des stratégies de conversion plus efficaces.
  • Pour les leaders CRO, une expérimentation et une activation plus précises.
  • Pour les dirigeants, un chemin plus clair entre signaux comportementaux et croissance mesurable.

C’est le passage du réactif au proactif dans l’optimisation. Au lieu d’analyser ce qui n’a pas marché après coup, vous façonnez l’expérience pendant qu’elle se déroule encore – avec le bon message, au bon moment, pour la bonne personne.

Prêts à aller plus loin, ensemble ?

FAQs

Quelle est la différence entre la personnalisation adaptative et la personnalisation statique ?

La personnalisation statique repose sur des règles prédéfinies par les marketeurs. Par exemple, un site web peut afficher une bannière spécifique aux utilisateurs provenant d’une certaine région ou proposer un contenu différent aux visiteurs récurrents. Ces règles restent inchangées jusqu’à leur modification manuelle.

La personnalisation adaptative, quant à elle, ajuste continuellement les expériences en temps réel en fonction du comportement, du contexte et des données des utilisateurs. Plutôt que de s’appuyer sur des règles rigides, elle apprend et s’adapte dynamiquement pour proposer le contenu ou l’expérience la plus pertinente.

La personnalisation adaptative est également appelée personnalisation basée sur l’IA, personnalisation dynamique ou personnalisation en temps réel, car elle utilise les données et des algorithmes pour optimiser automatiquement l’expérience client.

Quel type de logiciel puis-je utiliser pour mettre en œuvre la personnalisation adaptative ?

Une solution conçue pour la personnalisation adaptative est AdaptiveCX, développée en interne au sein de la plateforme AB Tasty.

Pour mettre en œuvre efficacement la personnalisation adaptative, il faut un logiciel capable d’analyser le comportement des utilisateurs, de mener des expérimentations et d’optimiser automatiquement les expériences. Avec AdaptiveCX, les entreprises peuvent aller au-delà de la personnalisation basée sur des règles statiques en combinant expérimentation et décisions adaptatives pour proposer des expériences digitales personnalisées à chaque utilisateur, en temps réel.

Que fait AdaptiveCX ?

AdaptiveCX est une solution de la plateforme AB Tasty conçue pour offrir une personnalisation adaptative, basée sur les données et en temps réel.

Elle analyse en continu les interactions des utilisateurs et les résultats des tests afin de déterminer quelles expériences sont les plus performantes pour différentes audiences.

Plutôt que de s’appuyer sur des segments ou des hypothèses fixes, AdaptiveCX ajuste dynamiquement le contenu, la mise en page et les messages en fonction de ce qui génère réellement de l’engagement et des conversions.

Cette approche permet aux équipes de :

  • Optimiser automatiquement les parcours clients
  • Proposer des expériences plus pertinentes en temps réel
  • Réduire la gestion manuelle des règles
  • Améliorer continuellement les performances grâce à l’expérimentation

Ces données utilisateurs en temps réel permettent de proposer des expériences digitales plus personnalisées, ce qui peut contribuer à augmenter les taux de conversion et à renforcer la fidélité à long terme.

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À propos de l’auteure

Alexandre Marquis

Alexandre est un professionnel de la gestion produit, avec une expérience dans les relations internationales et les sciences politiques. Il est titulaire d’un master de l’Université de Genève, spécialisé dans la Russie et l’Europe de l’Est, et a également développé une expertise en gestion de produit et en développement agile. Chez AB Tasty, il met à profit son expérience pluridisciplinaire pour développer des produits et proposer des solutions innovantes.

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Pourquoi l’e-commerce moderne doit adopter une stratégie de recherche sémantique

Emily Healy

Emily Healy

Pendant des années, la recherche en e-commerce reposait sur un principe simple : faire correspondre les mots saisis par un acheteur avec ceux présents dans le catalogue produit.

Ce modèle était parfaitement adapté aux débuts du commerce en ligne. Les moteurs de recherche traditionnels s’appuyaient sur des mots-clés, des dictionnaires de synonymes et des règles définies manuellement. Lorsque les résultats n’étaient pas satisfaisants, les équipes les amélioraient en ajoutant de nouveaux synonymes, en affinant les libellés des produits ou en ajustant les règles de recherche.

Cette approche peut encore fonctionner dans certains cas, mais les comportements des consommateurs ont évolué, et de nombreuses solutions de recherche n’ont pas suivi le rythme.

Aujourd’hui, les consommateurs ne recherchent plus comme des machines. Ils utilisent un langage naturel, parfois imprécis. Ils décrivent ce dont ils ont besoin, le problème qu’ils cherchent à résoudre ou le type de produit qu’ils ont en tête. Et ils s’attendent à ce que le moteur de recherche les comprenne.

C’est pourquoi de plus en plus de marques repensent leur stratégie et font de la recherche sémantique le socle de leur expérience de recherche en e-commerce.

Les limites d’une recherche centrée sur les mots-clés

Pour les marques qui disposent de catalogues très techniques, de données produits fortement structurées ou dont les clients recherchent des références précises, une logique basée sur la correspondance exacte des termes reste essentielle. Dans ces cas, les synonymes, les règles de mots-clés et les réglages manuels garantissent des résultats précis et cohérents.

Les difficultés apparaissent lorsque la recherche fondée sur les mots-clés devient le modèle sur lequel repose l’ensemble de l’expérience de recherche.

De nombreuses solutions de recherche traditionnelles reposent encore sur cette approche. Et malgré leurs évolutions, elles restent souvent fortement dépendantes de la gestion manuelle des synonymes, de la correspondance exacte des termes et de paramétrages manuels pour garantir la pertinence des résultats.

Cette approche présente plusieurs limites.

  • La qualité des résultats dépend fortement d’une maintenance manuelle continue.
  • Les requêtes plus générales ou formulées en langage naturel sont plus difficiles à interpréter.
  • Les comportements de recherche actuels des consommateurs sont contraints de s’adapter à un modèle devenu obsolète.
  • Les équipes passent une grande partie de leur temps à compenser les limites du moteur en multipliant les ajustements.

Autrement dit, la recherche par mots-clés conserve toute sa pertinence. Cependant, pour de nombreuses marques, elle est plus efficace lorsqu’elle vient enrichir la stratégie de recherche plutôt que lorsqu’elle en constitue le fondement.

C’est pourquoi de plus en plus d’équipes e-commerce font évoluer leur stratégie vers une recherche sémantique. L’objectif n’est pas d’abandonner la précision, mais de s’appuyer sur une approche plus en phase avec la façon dont les consommateurs recherchent réellement des produits aujourd’hui.

Approche moderne

Recherche sémantique

Point de départ : le sens et l’intention de recherche
  • Comprend l’intention de l’utilisateur.
  • Interprète efficacement les requêtes formulées en langage naturel.
  • Nécessite moins de paramétrages manuels.
  • Idéale pour offrir une expérience de recherche moderne, centrée sur l’intention de l’utilisateur.
En résumé

La recherche sémantique constitue une base plus adaptée aux usages actuels. Les synonymes et les mots-clés restent néanmoins essentiels pour gérer les catalogues complexes. Les solutions de nouvelle génération, comme AB Tasty Search, reposent sur une recherche centrée sur la sémantique tout en offrant la flexibilité nécessaire pour répondre aux contraintes des catalogues les plus complexes.

VS
Approche traditionnelle

Recherche par mots-clés

Point de départ : les termes exacts et des règles prédéfinies
  • S’appuie sur les termes exacts saisis par l’utilisateur.
  • Particulièrement efficace avec des données produits structurées et un vocabulaire précis.
  • Repose davantage sur les synonymes, les correspondances de mots-clés et les ajustements manuels.
  • Idéale pour les catalogues techniques où la précision est essentielle.
En résumé

La recherche par mots-clés reste pertinente pour les catalogues complexes, mais elle répond moins bien aux nouveaux comportements de recherche des consommateurs. Les solutions de recherche traditionnelles intègrent progressivement les principes de la recherche sémantique.

Les attentes des consommateurs ont évolué

Aujourd’hui, les consommateurs ne raisonnent ni en arborescence de données ni en références produits exactes. Ils effectuent leurs recherches de la manière qui leur semble la plus naturelle.

Par exemple, ils peuvent saisir :

  • « bottes noires confortables pour l’hiver »
  • « idée cadeau pour un amateur de café »
  • « veste légère pour la pluie »
  • « chaise de bureau pour soulager le dos »

Il ne s’agit pas simplement d’une suite de mots-clés, mais de l’expression d’un besoin.

Un moteur de recherche traditionnel fondé sur les mots-clés risque d’interpréter ces requêtes de manière trop littérale et de produire des résultats peu pertinents. À l’inverse, un moteur de recherche sémantique est conçu pour comprendre l’intention qui se cache derrière la requête et proposer des résultats plus adaptés.

Cette différence est essentielle, car la recherche n’est plus seulement un outil de navigation. Elle est devenue un élément central de l’expérience client. Si elle semble rigide ou peu pertinente, les consommateurs perdent rapidement confiance… et quittent souvent le site.

Pourquoi la recherche sémantique constitue une meilleure base

La recherche sémantique s’intéresse avant tout au sens et à l’intention de recherche, plutôt qu’à la simple correspondance de termes.

Au lieu de se demander uniquement : « L’utilisateur a-t-il saisi le bon mot-clé ? », elle cherche avant tout à comprendre : « Que souhaite réellement trouver cet utilisateur ? »

Cette approche offre des bases plus solides pour répondre aux enjeux du e-commerce moderne, notamment parce qu’elle permet de mieux prendre en charge :

Data analysis icon

Les requêtes formulées en langage naturel

Test ideation icon

Les recherches plus larges ou moins précises

Developer dependencies icon

Les parcours d’achat orientés découverte

Complex results icon

L’évolution du langage des consommateurs

Cela ne signifie pas que la recherche par mots-clés n’a plus sa place. Pour les catalogues techniques, les produits spécialisés ou les environnements fortement structurés, les synonymes et les ajustements manuels de précision restent indispensables.

Mais ces éléments doivent venir enrichir l’expérience de recherche, et non en constituer le socle.

C’est là toute la différence.

Une stratégie de recherche sémantique repose d’abord sur la compréhension de l’intention de recherche, puis apporte le niveau de précision nécessaire lorsque cela s’impose. À l’inverse, une approche fondée sur les mots-clés part de règles prédéfinies et cherche ensuite à reconstituer cette intention. Pour les marques qui adoptent une vision à long terme, cette distinction est déterminante.

La recherche ne s’arrête pas à la barre de recherche

La recherche sémantique présente un autre avantage : les consommateurs ne se contentent pas d’effectuer une recherche. Ils parcourent les catégories, comparent les produits, affinent leurs critères et explorent le catalogue.

La recherche doit donc s’inscrire dans une stratégie plus globale de découverte produit :

La recherche aide les utilisateurs à trouver davantage

Comprend l’intention de recherche, affiche des résultats pertinents et réduit les frictions lorsque les utilisateurs savent ce qu’ils recherchent.

Les recommandations encouragent la découverte

Mettent en avant des produits alternatifs ou complémentaires, prolongent le parcours au-delà de la requête initiale et favorisent l’inspiration ainsi que l’exploration.

Le merchandising aide les marques à guider la découverte

Met en avant des produits stratégiques, concilie la pertinence des résultats avec les objectifs commerciaux et permet aux équipes de garder le contrôle lorsque l’automatisation ne suffit pas.

Lorsque ces différents éléments fonctionnent ensemble, l’expérience devient plus cohérente et plus performante. Au lieu de considérer la recherche comme un outil isolé, les marques peuvent créer un parcours de découverte unifié, qui concilie les intentions des utilisateurs avec leurs objectifs commerciaux.

C’est également là que de nombreuses solutions spécialisées montrent leurs limites. Un moteur de recherche peut répondre à une partie du besoin, tout en obligeant les équipes à gérer une logique fragmentée répartie entre plusieurs systèmes.

Pourquoi l’approche d’AB Tasty Search est différente

Chez AB Tasty, notre solution Search repose sur une approche fondée sur la recherche sémantique. Plutôt que d’ajouter des fonctionnalités sémantiques à un moteur de recherche traditionnel basé sur les mots-clés, nous avons conçu une solution qui reflète davantage la manière dont les consommateurs effectuent leurs recherches aujourd’hui : en exprimant une intention, dans un contexte donné et en utilisant un langage naturel.

De la même façon, adopter une approche fondée sur la recherche sémantique ne se limite pas à la recherche sémantique. AB Tasty Search permet toujours aux marques d’utiliser des synonymes et des règles de recherche lorsque cela apporte une réelle valeur ajoutée, en particulier pour les catalogues complexes ou techniques.

Les équipes bénéficient ainsi d’un meilleur équilibre :

  • une base plus moderne, centrée sur l’intention de recherche
  • de la flexibilité nécessaire pour répondre à des catalogues complexes
  • une moindre dépendance aux règles et aux ajustements manuels.

Enfin, parce qu’AB Tasty Search s’intègre à un écosystème plus large dédié à l’optimisation et à la découverte produit, les marques peuvent connecter la fonctionnalité Search aux fonctionnalités Recommendations, Merchandising et à leurs stratégies d’expérimentation, plutôt que de gérer la recherche de manière isolée.

Pour les équipes qui souhaitent s’affranchir des solutions traditionnelles ou adopter une approche plus pérenne, cette différence constitue un véritable avantage.

Les marques qui réussiront sont celles qui feront évoluer leur moteur de recherche

Pour les équipes e-commerce, la question n’est plus simplement de savoir si leur moteur de recherche fonctionne.

La véritable question est de savoir si leur stratégie de recherche est en phase avec la manière dont les consommateurs effectuent leurs achats aujourd’hui.

De nombreux moteurs de recherche traditionnels ont été conçus à une époque où la correspondance exacte des mots-clés suffisait. Aujourd’hui, cela ne répond plus, à lui seul, aux attentes des consommateurs. Ils recherchent des résultats pertinents, davantage de flexibilité et une expérience capable de comprendre bien plus que les mots exacts qu’ils saisissent.

C’est pourquoi la recherche sémantique est en train de devenir le nouveau standard.

C’est aussi pourquoi les marques qui souhaitent moderniser leur moteur de recherche doivent dépasser une approche fondée sur les mots-clés pour adopter une stratégie centrée sur l’intention de recherche, la découverte produit et l’adaptabilité.

Car les consommateurs d’aujourd’hui n’effectuent pas leurs recherches comme des machines.

Avec AB Tasty Search, les marques n’ont plus besoin d’un moteur de recherche qui attend d’eux qu’ils le fassent.

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À propos de l’auteure

Emily Healy

Emily Healy est titulaire d’une licence en relations publiques et en espagnol de l’Université de Louisiane, ainsi que d’un Master en management de l’UC3M. Elle a occupé des postes dans le marketing produit et le marketing de contenu, et possède plusieurs certifications de la PMA en stratégie de marque, positionnement, messaging et marketing de l’IA.

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6 Août 2026
1min lecture

Découvrez Commerce : la plateforme unifiée dédiée à la découverte produit

Emily Healy

Emily Healy

Les préférences des consommateurs n’attendent pas. Les marges non plus. Les équipes e-commerce subissent une pression plus forte que jamais : elles doivent avancer rapidement, rester pertinentes et optimiser chaque interaction avec les produits. Le problème ? La plupart d’entre elles jonglent encore avec des outils déconnectés pour gérer séparément la recherche, les recommandations et le merchandising. Heureusement, VWO et AB Tasty ont la solution.

Une plateforme unique pour répondre à tous vos enjeux e-commerce

Commerce de VWO et AB Tasty vous permet de piloter l’ensemble de votre stratégie e-commerce depuis une seule plateforme. Elle réunit la recherche produit, les recommandations et le merchandising afin de maîtriser chaque point de contact et d’offrir à chaque visiteur une expérience d’achat cohérente et personnalisée. Résultat : des campagnes harmonisées, une mise en œuvre simplifiée et une source de données unique et fiable.

Vous disposez enfin d’une solution unique pour gérer la visibilité, le classement et la priorisation de vos produits en toute sécurité, même à grande échelle. Commerce offre également une expérience utilisateur unifiée, qui s’adapte à chaque visiteur, à chaque objectif et à chaque catalogue produit.

  • Données unifiées et personnalisation : chaque clic, chaque recherche et chaque achat enrichissent instantanément les résultats de recherche et les recommandations afin d’offrir une expérience véritablement personnalisée à chaque point de contact.
  • Merchandising unifié sur l’ensemble des canaux : mettez facilement en avant vos produits sur l’ensemble de votre site. Les règles de merchandising sont également synchronisées entre la recherche produit et les recommandations pour garantir une expérience cohérente sur l’ensemble de votre site.
  • Adaptation en temps réel : Commerce met à jour en temps réel les résultats de recherche et les recommandations afin de proposer en permanence des offres pertinentes et attractives, tout en vous permettant de vous adapter rapidement aux évolutions des tendances et de votre stock.
  • Reporting unifié : analysez en un seul endroit les performances de la recherche produit, des recommandations et du merchandising afin de tester, d’optimiser et de mesurer l’impact de vos actions.
  • Déploiement rapide : Commerce est compatible avec n’importe quel flux produit. Vous n’avez donc pas besoin de mettre en place une nouvelle collecte de données, d’ajouter un nouveau tracker sur votre site ou de gérer des incohérences entre plusieurs sources de données.

Une recherche sémantique pensée pour les attentes des consommateurs d’aujourd’hui

Les moteurs de recherche traditionnels reposent sur des mots-clés, des dictionnaires de synonymes et des règles configurées manuellement. Cette approche peut convenir à certains catalogues, mais elle ne correspond plus à la façon dont les consommateurs effectuent réellement leurs recherches. Aujourd’hui, ils décrivent ce qu’ils recherchent en langage naturel, utilisent des termes approximatifs et s’appuient sur le contexte. Ils attendent de votre moteur de recherche qu’il les comprenne.

C’est pourquoi le module de recherche de VWO et AB Tasty repose sur une approche semantic-first, conçue avant tout pour comprendre l’intention derrière chaque recherche. Nous l’avons développé pour refléter la façon dont les consommateurs recherchent réellement des produits : en exprimant une intention, en s’appuyant sur le contexte et en utilisant un langage naturel. Les marques conservent la possibilité de gérer les synonymes et les réglages de précision indispensables aux catalogues complexes, tout en bénéficiant d’une approche davantage centrée sur l’intention de recherche, qui réduit la dépendance aux règles configurées manuellement.

Ce que notre module de recherche apporte à vos équipes :

  • Une expérience de recherche unifiée : proposez une recherche multimodale qui combine recherche conversationnelle, découverte de produits et recherche par mots-clés au sein d’une expérience fluide.
  • Un classement des résultats piloté par l’IA : mettez en avant les produits stratégiques, personnalisez les résultats en fonction du comportement de chaque visiteur et exploitez des insights directement actionnables grâce à des outils intelligents.
  • Une autonomie totale pour les équipes business : les fonctionnalités low-code et no-code permettent aux équipes business de faire évoluer rapidement leurs expériences, sans dépendre des développeurs.

La mise en œuvre est tout aussi simple. Déployez le moteur de recherche via un widget, une surcouche légère qui s’active dès qu’un visiteur clique sur la barre de recherche, sans nécessiter de développement. Le module intègre également une fonctionnalité de recherche instantanée (search-as-you-type), qui met à jour les résultats en temps réel au fil de la saisie. Lorsque vous souhaitez aller plus loin, il vous suffit d’intégrer la Search API pour bénéficier de performances encore supérieures à l’échelle de votre site.

Les défis que notre moteur de recherche vous aide à relever

Les utilisateurs ne trouvent pas les produits qu’ils recherchent

Lorsqu’un utilisateur ne trouve pas rapidement ce qu’il cherche, il quitte votre site. Grâce à une recherche sémantique pilotée par l’IA, Search de VWO et AB Tasty affiche les produits les plus pertinents, même lorsque les requêtes sont formulées en langage naturel, comportent des fautes de frappe ou utilisent des termes qui ne correspondent pas exactement à votre catalogue. Plus besoin de gérer d’interminables listes de synonymes.

Les résultats de recherche ne reflètent pas vos priorités commerciales

Vos best-sellers sont relégués au second plan. Des produits en rupture de stock apparaissent dans les premiers résultats. Vos promotions passent inaperçues. Grâce au Strategy Builder, vos équipes peuvent créer des règles pour des requêtes spécifiques, mettre en avant ou rétrograder certains produits et aligner les résultats de recherche sur vos objectifs commerciaux, sans avoir à gérer des règles manuelles complexes et difficiles à maintenir à grande échelle.

L’optimisation de la recherche est lente, manuelle et réactive

Ajouter des synonymes un par un, attendre les retours des clients pour réagir ou solliciter les développeurs à chaque modification ralentit considérablement vos équipes. Search de VWO et AB Tasty met à leur disposition des widgets intégrés pour personnaliser les overlays de recherche, modifier les éléments visuels, ajouter du code personnalisé et lancer des tests A/B, sans dépendre de demandes techniques répétées.

Vous manquez de visibilité sur les performances et les intentions de recherche

Sans visibilité sur les requêtes qui échouent ou sur l’impact de votre moteur de recherche sur votre chiffre d’affaires, il est impossible de l’optimiser efficacement. Search de VWO et AB Tasty centralise l’ensemble des indicateurs clés dans un reporting unique : requêtes les plus fréquentes, recherches sans résultat, problèmes de pertinence et impact sur les revenus. Vos équipes savent ainsi immédiatement ce qui fonctionne et où concentrer leurs efforts.

Mais aujourd’hui, les utilisateurs ne se contentent plus de rechercher des produits. Ils les parcourent, les comparent, affinent leurs critères et explorent différentes options avant de prendre une décision. Pour être réellement efficace, un moteur de recherche doit s’intégrer dans une stratégie globale de découverte produit, qui associe recommandations et merchandising. Search s’inscrit ainsi dans un écosystème plus large dédié à l’optimisation de l’expérience et à la découverte produit. Vous pouvez ainsi connecter votre moteur de recherche à vos stratégies de recommandations, de merchandising et d’expérimentation, plutôt que de le gérer de manière isolée.

Des recommandations et un merchandising qui évoluent avec vos visiteurs

Tout au long de leur parcours sur votre site, les utilisateurs envoient de nombreux signaux sur leurs intentions et leurs préférences. Grâce à l’IA, les marques peuvent désormais adapter en temps réel l’expérience proposée en fonction du comportement de chaque visiteur, afin de rendre la découverte produit plus pertinente. Cette approche renforce non seulement la personnalisation, mais améliore également les taux de conversion et la satisfaction client.

Notre solution de recommandations et de merchandising vous permet de déployer des recommandations personnalisées sur votre site web, dans vos campagnes e-mail et sur vos plateformes CMS, tout en optimisant la visibilité de votre catalogue et vos performances commerciales grâce au merchandising. Elle s’appuie sur des algorithmes de recommandation pilotés par l’IA, que vous pouvez affiner à l’aide de filtres et de critères propres à votre activité.

  • Compatible avec tous les modèles d’IA : combinez autant d’algorithmes que nécessaire, qu’il s’agisse de nos modèles prêts à l’emploi, de modèles développés en interne ou de vos propres données et algorithmes afin de tirer parti de vos ressources existantes.
  • Un contrôle total pour les merchandisers : grâce à des widgets low-code et à des règles de merchandising intuitives, vos équipes peuvent mettre en avant ou rétrograder des produits, promouvoir des campagnes et ajuster les classements en temps réel, sans dépendre des développeurs.
  • Une intégration rapide et simple : la plateforme s’intègre via des API, des balises JavaScript ou des connexions directes avec votre CMS. Elle intègre également des fonctionnalités de test A/B pour optimiser le choix des algorithmes, les éléments de design et le positionnement des bannières.

Nos recommandations personnalisées 1:1 s’adaptent en temps réel afin de mettre en avant les produits les plus pertinents pour chaque visiteur en fonction de son comportement. Vous aidez ainsi vos clients à trouver exactement ce qu’ils recherchent, tout en continuant à promouvoir les produits stratégiques selon vos objectifs commerciaux et les priorités de vos campagnes. Commerce vous offre un contrôle total sur la mise en avant de vos produits et vous permet d’adapter votre stratégie de merchandising à chaque catégorie afin de valoriser les produits les plus pertinents pour chacun de vos segments de clientèle.

Les défis liés aux recommandations et au merchandising que nous vous aidons à résoudre

Augmenter le panier moyen tout en préservant vos marges

L’objectif ne se limite pas à améliorer le taux de conversion : il s’agit aussi de vendre les bons produits. Les marges sont directement prises en compte par nos algorithmes comme un critère de décision essentiel. La gestion des stocks par variante permet de prioriser les produits les plus susceptibles de convertir, tandis que notre stratégie de ventes croisées contribue à augmenter de 5 à 10 % le panier moyen et l’indice de vente grâce à des modèles d’IA de pointe.

Gérer un catalogue produit volumineux avec des ressources limitées

Toutes les catégories ne peuvent pas bénéficier du même niveau d’attention. Nos algorithmes d’IA automatisent vos stratégies sur l’ensemble de votre catalogue, tout en vous laissant la possibilité de définir une approche globale et d’appliquer des règles spécifiques lorsque cela est nécessaire.

Trop peu de temps, trop de priorités

Pics d’activité saisonniers, délais serrés, systèmes hérités… Cette situation vous est familière ? Notre IA prend en charge les tâches les plus chronophages afin que vos équipes puissent se concentrer sur les tâches à plus forte valeur ajoutée. Grâce à une interface intuitive, de nouvelles stratégies peuvent être mises en ligne en quelques minutes, et non en plusieurs semaines.

Concilier des priorités commerciales parfois contradictoires

Attractivité visuelle ou performance commerciale ? Positionnement de la marque ou impératifs promotionnels ? Niveau des stocks ou objectifs de campagne ? VWO et AB Tasty vous permettent de combiner plusieurs stratégies au sein d’une même plateforme et de les tester grâce à des tests A/B afin d’identifier celles qui génèrent les meilleurs résultats.

Manque de contrôle et de transparence

L’IA ne devrait jamais être une boîte noire. Notre solution vous offre des règles entièrement transparentes, un aperçu complet avant publication et la possibilité d’utiliser n’importe quel attribut produit pour filtrer, mettre en avant ou masquer des produits. Les données issues de solutions tierces s’intègrent également facilement.

Les principales fonctionnalités de Commerce

Recherche sémantique : proposez des résultats pertinents même en présence de fautes de frappe, de requêtes en langage naturel ou de termes qui ne correspondent pas exactement à votre catalogue, sans avoir à gérer d’interminables listes de synonymes.

Mise en avant des produits : mettez en avant des produits ou des catégories sur l’ensemble de votre site ou dans des widgets spécifiques.

Exclusion de produits : excluez certains produits, les articles déjà achetés ou ceux déjà présents dans le panier.

Gestion des règles : ajoutez, modifiez, priorisez ou supprimez vos règles depuis une interface d’administration intuitive.

Combinaison de plusieurs sources de données : exploitez l’ensemble de vos données, qu’elles proviennent de vos canaux en ligne, de vos points de vente, de votre CRM, de votre historique d’achats ou de vos sources de trafic.

Recommandations par e-mail : améliorez vos taux de clics et vos conversions grâce à des recommandations générées au moment de l’ouverture de l’e-mail.

Widgets : ajoutez des widgets à chaque étape du parcours client.

Analyses avancées : analysez en détail les performances des recherches, des clics et du chiffre d’affaires.

Intégration simplifiée : utilisez notre API pour garder le contrôle sur votre front-end ou laissez-nous gérer l’intégration grâce à notre code JavaScript.

Logique de recommandation avancée : déployez une stratégie de recommandation cohérente sur plusieurs tenants.

Un seul parcours. Une seule plateforme. Commerce.

Les utilisateurs ne perçoivent pas la recherche produit, les recommandations et le merchandising comme des systèmes distincts. Ils vivent une seule et même expérience. Alors pourquoi multiplier les fournisseurs ou les outils pour l’optimiser ? VWO et AB Tasty sont les seuls à réunir, au sein d’une plateforme unique, une recherche personnalisée, des recommandations pilotées par l’IA et des fonctionnalités avancées de merchandising. Notre plateforme va encore plus loin en intégrant également l’expérimentation, la personnalisation et la gestion des fonctionnalités, afin de vous permettre d’optimiser chaque étape du parcours client depuis un environnement unique.

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5 Août 2026
12min lecture

Découvrez Wandz : l’intelligence artificielle au cœur de la suite Wingify

Stephanie Safdie

Stephanie Safdie

Wandz est l’IA intégrée de Wingify. Elle alimente les processus d’expérimentation, de personnalisation, de feature management, de commerce et de customer insights de VWO et AB Tasty. Grâce à son accès natif à vos expérimentations, vos audiences, vos métriques et vos données comportementales, Wandz peut analyser les résultats, formuler des recommandations et vous aider à déployer des changements, sans avoir à exporter les données ni à réexpliquer le contexte à un outil d’IA généraliste.

Points clés

› Wandz est l’IA intégrée de Wingify, et non un assistant autonome ajouté à la suite a posteriori.

› Elle est conçue pour accompagner les processus d’expérimentation, de personnalisation, de feature management, de customer insights et, plus largement, d’optimisation.

› Contrairement aux outils d’IA généralistes, Wandz s’appuie sur le contexte déjà présent dans la suite (expérimentations, audiences, métriques et données comportementales), au lieu de repartir de zéro à chaque demande.

› L’objectif est de vous permettre de passer plus rapidement de l’analyse des données à l’action, sans quitter la suite.

Pourquoi les équipes en charge de l’expérience digitale ont besoin d’une IA différente

Aujourd’hui, de nombreuses équipes intègrent déjà l’IA à leur quotidien. ChatGPT, Claude ou Gemini sont d’excellents outils pour trouver des idées, rédiger du contenu, synthétiser des documents ou écrire du code. Leur utilité n’est plus à démontrer.

En revanche, l’optimisation répond à des enjeux bien différents. Pour répondre à des questions comme « Pourquoi le taux de conversion a-t-il baissé sur cette page ? » ou « Quel segment d’audience devrait voir cette expérience en priorité ? », il faut disposer d’un contexte qui n’existe qu’au sein d’une plateforme de test et de personnalisation. Ce contexte comprend notamment les expérimentations en cours, la répartition du trafic, la composition réelle des segments d’audience, les enseignements issus des heatmaps et des enregistrements de session, ainsi que l’historique des actions déjà menées.

Par défaut, une IA généraliste n’a accès à aucune de ces informations. Pour obtenir une réponse pertinente, il faut d’abord exporter les données, les copier dans une fenêtre de chat, rédiger un prompt suffisamment détaillé pour fournir le bon contexte, puis revenir dans la plateforme afin de mettre en œuvre les recommandations proposées. C’est précisément dans ces allers-retours et ce travail manuel de contextualisation que se concentrent la plupart des frictions.

Qu’est-ce que Wandz ?

Wandz est l’IA intégrée de la suite Wingify. Présente au cœur des processus d’expérimentation, de personnalisation, de feature management, d’analyses et de customer insights, il s’intègre directement aux outils que vous utilisez au quotidien, plutôt que de fonctionner comme un assistant distinct. Il s’appuie sur les capacités de l’assistant Evi d’AB Tasty et de Copilot de VWO, désormais réunis au sein d’une même IA à mesure que les deux plateformes convergent sous Wingify.

Ce qui fait toute la différence, c’est que Wandz est directement intégré aux interfaces que vous utilisez. Il dispose ainsi déjà du contexte qu’une IA généraliste vous demanderait de fournir manuellement.

Pourquoi Wandz est intégré à la suite Wingify

Avec une IA externe, le processus de travail est généralement le même : exporter les données, les copier, les coller dans un prompt, ajouter suffisamment de contexte pour obtenir une réponse pertinente, interpréter les résultats, revenir dans la suite, puis appliquer manuellement les recommandations.

Avec Wandz, ce processus se résume à quelques étapes : analyser, recommander, créer, valider et lancer, sans jamais quitter la suite. Les données n’ont pas besoin d’être exportées, puisque Wandz y a déjà accès. Et les recommandations n’ont pas besoin d’être transformées manuellement en actions : Wandz peut vous aider à créer directement l’expérimentation, le segment d’audience ou le déploiement correspondant.

Une intelligence artificielle commune à toute la suite

Wandz n’est pas une fonctionnalité rattachée à un produit spécifique. Il constitue une intelligence commune à toute la suite et s’appuie sur les mêmes données, quel que soit l’outil utilisé.

French-Schéma Wandz

L’un des principaux bénéfices de cette intelligence commune est d’assurer une continuité entre les différentes fonctionnalités. Un enseignement tiré d’une heatmap peut nourrir l’hypothèse d’une nouvelle expérimentation, qui peut ensuite servir à définir une audience pour une campagne de personnalisation, puis guider le déploiement d’une fonctionnalité associée. Le tout, sans avoir à réexpliquer le contexte à chaque étape, puisque les mêmes données sont conservées tout au long du processus.

Comment Wandz accompagne chaque processus de la suite Wingify

La plupart des outils d’IA se contentent de formuler des recommandations. L’utilisateur doit ensuite se charger de les traduire en configurations, en paramétrages ou en actions dans le produit. Wandz va plus loin.

Dans l’ensemble des processus de la suite Wingify, Wandz fonctionne comme un véritable agent IA. Il ne se contente pas de suggérer la prochaine étape : il peut exécuter de bout en bout des tâches composées de plusieurs étapes, comme rédiger une expérimentation, créer une audience, vérifier une configuration ou interpréter un résultat, tout en laissant à l’utilisateur le contrôle aux moments où une validation, une décision ou une approbation est nécessaire. Cette différence est essentielle. Une IA qui vous indique quoi faire vous laisse encore la charge d’exécuter les tâches. Un agent IA qui les réalise pour vous et sollicite votre validation avant leur mise en œuvre vous fait réellement gagner du temps.

Comme Wandz fonctionne directement au sein de la suite et dispose d’un accès en temps réel à vos expérimentations, vos audiences, vos métriques, vos données comportementales et votre historique de déploiement, il peut agir directement à partir de ce contexte, plutôt que de simplement vous expliquer ce qu’il faudrait faire.

Expérimentation

Dans les processus d’expérimentation, Wandz génère des hypothèses fondées sur les données, plutôt que de repartir de zéro. Il peut créer une expérimentation de bout en bout, en définissant les variations, en sélectionnant les métriques pertinentes et en recommandant l’audience la plus adaptée. Avant le lancement, il vérifie également la configuration afin d’identifier d’éventuels points de vigilance.

Une fois les résultats disponibles, Wandz les interprète dans un langage clair et identifie les prochaines expérimentations à mener à partir des enseignements obtenus. L’équipe garde le contrôle en validant chaque étape, tandis que Wandz prend en charge les tâches opérationnelles.

Personnalisation

Pour la personnalisation, Wandz transforme les données comportementales en segments d’audience exploitables, sans recourir à une analyse manuelle à chaque étape. Il identifie les comportements les plus pertinents à cibler, crée le segment correspondant et recommande des variations d’expérience adaptées. Un processus qui nécessiterait habituellement un cycle complet d’analyse est ainsi condensé en une seule étape, directement exploitable par les équipes. L’utilisateur valide la logique du segment ainsi que l’expérience proposée avant son déploiement. Wandz se charge du reste.

Feature management

Lors du déploiement de fonctionnalités, Wandz vérifie les configurations avant leur mise en production. Il contrôle les métriques, les règles de ciblage et la répartition du trafic, tout en signalant des problèmes qui pourraient autrement passer inaperçus jusqu’à plusieurs jours après le lancement.

Au-delà de cette vérification initiale, Wandz peut également recommander une stratégie de déploiement adaptée au niveau de risque de la fonctionnalité. Pendant le déploiement, il détecte les signaux indiquant s’il est préférable d’accélérer la diffusion, de la suspendre ou d’activer un kill switch.

Customer insights

Pour l’analyse des comportements utilisateurs, Wandz réalise une première analyse des heatmaps, des enregistrements de session et des réponses aux enquêtes, évitant ainsi aux équipes de consacrer des heures à une analyse qualitative manuelle.

Il met en évidence les principaux points de friction, identifie les sessions qui méritent une analyse approfondie et recoupe les enseignements issus de plusieurs sources afin de proposer un point de départ pour la prochaine hypothèse d’expérimentation. Les équipes peuvent ainsi consacrer leur temps à l’interprétation et à la prise de décision, plutôt qu’au tri des données.

Analyses

Côté analyses, Wandz répond aux questions sur les performances en langage naturel, explique les variations significatives des métriques et met en évidence les différences entre segments d’audience ou campagnes, sans qu’il soit nécessaire de créer un rapport personnalisé au préalable.

Pour les équipes qui doivent partager leurs résultats avec les parties prenantes, Wandz peut également générer une synthèse centrée sur les enjeux business, plutôt que de laisser aux analystes le soin de transformer les données en recommandations exploitables.

Qu’est-ce qui distingue Wandz d’une IA généraliste ?

Il ne s’agit pas de dire qu’une IA généraliste est moins performante en matière de raisonnement. La différence, c’est que Wandz part avec une longueur d’avance, puisqu’il s’appuie dès le départ sur un contexte déjà présent dans la suite.

IA généralisteWandz
S’appuie sur des connaissances généralesS’appuie sur le contexte de vos expérimentations et de vos optimisations
Nécessite d’importer les données manuellementA déjà accès à vos données
Ne connaît pas vos campagnesA accès à vos expérimentations en cours
Ne connaît pas vos audiencesA accès à vos segments d’audience
Se limite principalement à formuler des recommandationsPeut également créer et configurer les actions qui en découlent
Fonctionne en dehors de vos outilsEst directement intégré à votre environnement de travail

Comment les différentes équipes utilisent Wandz

  • Les product managers utilisent Wandz pour prioriser les expérimentations à lancer, analyser l’adoption des fonctionnalités et définir le rythme de déploiement le plus adapté.
  • Les équipes marketing s’appuient sur Wandz pour optimiser leurs campagnes, concevoir des parcours personnalisés et comprendre ce qui favorise (ou freine) la conversion.
  • Les équipes growth utilisent Wandz pour générer plus rapidement de nouvelles hypothèses, identifier les segments qui réagissent le mieux à une expérimentation et détecter les prochaines opportunités une fois un test terminé.
  • Les équipes d’ingénierie utilisent Wandz pour vérifier les configurations des feature flags, valider leurs stratégies de déploiement et réduire les risques liés aux mises en production.
  • Les équipes e-commerce s’appuient sur Wandz pour personnaliser le parcours d’achat, identifier les points de friction lors du paiement et transformer les enseignements comportementaux en actions qui favorisent la croissance du chiffre d’affaires.

Une journée avec Wandz

Voici à quoi cela ressemble concrètement. Un product manager constate une baisse de la conversion au moment du paiement. Directement depuis la suite, il utilise Wandz pour identifier les segments d’audience les plus touchés. Wandz fait ressortir les enregistrements de session pertinents, qui montrent à quel moment les utilisateurs hésitent, et synthétise les tendances observées dans la heatmap de la page concernée.

À partir de là, Wandz aide à formuler une hypothèse sur les causes possibles de cette baisse, prépare une première ébauche d’expérimentation pour la valider, puis vérifie la configuration de l’expérience, les métriques, le ciblage et la répartition du trafic avant sa mise en ligne. Si la nouvelle variante est gagnante, Wandz peut également aider à définir un déploiement progressif plutôt que généralisé.

Aucune étape de cette séquence ne nécessite de quitter la suite ni de réexpliquer le contexte à un autre outil. Plus que n’importe quelle fonctionnalité prise isolément, c’est cette continuité qui constitue la véritable valeur d’une IA intégrée.

French-Workflow en 7 étapes

Une solution d’IA intégrée aussi étroitement aux expérimentations en cours et aux feature flags en production doit être conçue avec des mécanismes de contrôle, et pas seulement pour maximiser ses capacités. C’est pourquoi les recommandations de Wandz sont systématiquement soumises à une validation humaine avant d’être appliquées. Les modifications générés avec l’aide de Wandz restent visibles et modifiables avant toute mise en production. Elles sont soumises aux mêmes droits d’accès, journaux d’audit et contrôles de sécurité que les actions réalisées manuellement.

Pour les grandes entreprises en particulier, la question n’est pas seulement : « L’IA peut-elle le faire ? », mais aussi : « Pouvons-nous voir ce qu’elle a fait et qui l’a approuvé ? » Cette traçabilité est considérée comme une exigence à part entière, et non comme un aspect secondaire.

FAQs

Vous avez encore des questions sur Wingify ? Voici les réponses que vous cherchez.



Wandz est-il un chatbot ?

Pas au sens classique du terme. Wandz ne fonctionne pas dans une fenêtre de chat distincte, déconnectée de votre travail. Il est directement intégré aux interfaces d’expérimentation, de personnalisation, de feature management et d’analyse que vous utilisez déjà. Son interface conversationnelle n’est qu’un moyen d’interagir avec lui parmi d’autres.

Wandz est-il intégré à tous les produits de la suite Wingify ?

Wandz est conçu pour fonctionner à l’échelle de toute la suite, et n’est pas limité à un produit spécifique. À mesure que VWO et AB Tasty poursuivent leur intégration sous Wingify, son déploiement au sein de chaque fonctionnalité progressera à un rythme différent. L’objectif reste toutefois le même : proposer une IA commune à l’ensemble de la suite, plutôt qu’un outil d’IA distinct pour chaque produit.

Wandz peut-il créer des expérimentations ?

Wandz peut vous aider à créer et configurer des expérimentations en recommandant des variations, des métriques et des audiences adaptées. L’équipe conserve toutefois le contrôle en validant la configuration avant le lancement.

Wandz remplace-t-il les analystes ?

Non. Wandz est conçu pour prendre en charge les tâches d’analyse les plus répétitives, comme le croisement des données, la synthèse des enseignements ou la formulation d’hypothèses. Les analystes et les équipes growth peuvent ainsi consacrer davantage de temps à l’interprétation des résultats et aux décisions stratégiques, plutôt qu’à la préparation et au traitement des données.

Wandz utilise-t-il les données clients ?

Wandz s’appuie sur les données d’expérimentation, d’audience et de comportement déjà disponibles dans la suite afin de formuler des recommandations pertinentes. Ces données sont traitées selon les mêmes exigences de sécurité et de gouvernance que celles appliquées à l’ensemble de la suite.

Quelle est la différence entre Wandz et ChatGPT ?

ChatGPT et les autres IA généralistes ne disposent d’aucune connaissance de vos expérimentations, de vos audiences ou de vos campagnes tant que vous ne leur fournissez pas ces informations. Wandz, lui, est spécialement conçu pour les processus d’expérimentation et d’optimisation. Comme il est directement intégré à la suite, il dispose déjà du contexte nécessaire.

Wandz peut-il recommander des stratégies de personnalisation ?

Oui. Wandz est conçu pour identifier les comportements les plus pertinents à cibler et recommander des stratégies de personnalisation adaptées à chaque segment, à partir des données déjà présentes dans la suite.

Wandz prend-il en charge le feature management ?

Oui. Wandz vous aide à vérifier les configurations de déploiement, à identifier les risques potentiels avant la mise en production et à définir une stratégie de déploiement adaptée à chaque fonctionnalité.

Wandz est-il disponible dans les fonctionnalités de VWO et d’AB Tasty ?

Wandz a vocation à devenir l’IA commune à VWO et AB Tasty à mesure que les deux plateformes convergent au sein de Wingify. Il réunit progressivement les capacités qui étaient auparavant proposées séparément via Evi pour AB Tasty et via Copilot dans VWO.

L’avenir de l’IA est à l’intégration

L’IA crée le plus de valeur lorsqu’elle est directement intégrée aux outils et aux processus de travail des équipes, plutôt que lorsqu’elle les oblige à basculer vers une application distincte. En intégrant l’intelligence artificielle au cœur de l’expérimentation, de la personnalisation, du feature management, de la connaissance des comportements utilisateurs et des analyses, Wandz aide les équipes à passer plus rapidement de l’identification d’un enseignement dans les données à sa mise en œuvre, sans perdre de temps ni de contexte lors des allers-retours entre différents outils.

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À propos de l’auteure

Stephanie Safdie

Stephanie Safdie est titulaire d’une licence en langue et littérature anglaises de l’University of Maryland, avec une spécialisation en études multimédias. Elle a travaillé comme créatrice de contenus vidéo pour les réseaux sociaux, rédactrice freelance et rédactrice SEO chez Greenly, une entreprise spécialisée dans les technologies climatiques. Elle est également à l’origine du blog voyage Destination Dreamer Diaries.

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4 Août 2026
9min lecture

Comment la suite connectée de Wingify fait de l’optimisation un véritable avantage

Stephanie Safdie

Stephanie Safdie

Points clés

› Wingify est la suite de Digital Experience Optimization (DXO) qui regroupe désormais AB Tasty et VWO.

› Elle réunit la personnalisation, l’expérimentation, la gestion des fonctionnalités, la connaissance client et l’IA sous un même toit.

› Les produits AB Tasty et VWO actuels continuent de fonctionner séparément, tout en étant progressivement intégrés au sein d’une même expérience Wingify.

› Wandz est le moteur d’IA intégré à l’ensemble de la suite.

La plupart des équipes digitales disposent de données… mais manquent de clarté. Passer de la collecte d’informations à l’action est bien plus difficile et coûteux qu’on ne le croit.

Des expérimentations sont menées, mais personne ne parvient à établir un lien entre les résultats et le chiffre d’affaires. Des outils de personnalisation existent, mais cibler la bonne audience avec certitude reste un véritable casse-tête. Des fonctionnalités sont mises en production, mais il n’existe aucun moyen fiable de déterminer si elles ont réellement produit l’impact escompté. Des outils d’IA sont également en place, mais chaque utilisation commence par une nouvelle explication du contexte, en partant de zéro.

Ce n’est pas une question de compétence. C’est un problème de coordination : la conséquence prévisible d’une stratégie d’optimisation fondée sur des solutions silotées qui ne partagent ni données, ni audiences, ni même des critères communs de succès.

Wingify a été conçu pour combler cette lacune en réunissant AB Tasty et VWO, deux des logiciels les plus reconnus et les plus utilisés dans les domaines de la personnalisation, de l’expérimentation et de l’optimisation de l’expérience numérique, au sein d’une seule et même plateforme connectée. Wingify offre aux entreprises ce que les outils individuels n’ont jamais pu leur apporter : une vision unifiée et complète du client, sur laquelle chaque équipe peut agir au même endroit, sans intermédiaire. Chaque étape alimente automatiquement la suivante : un insight se transforme en hypothèse, une hypothèse en expérimentation, et une expérimentation en une meilleure expérience, sans que personne n’ait à relier manuellement les différentes étapes.

Combien coûte réellement votre stack fragmentée ?

Avant d’aborder les possibilités offertes par Wingify, il convient de définir clairement le problème, car celui-ci a tendance à se dissimuler derrière les données d’adoption et les tableaux de bord de productivité au lieu d’apparaître clairement dans un rapport.

Les données qui ne circulent pas ralentissent chaque prise de décision

  • Un insight tiré d’une heatmap doit être transposée manuellement en une hypothèse dans un outil d’expérimentation distinct.
  • Une expérimentation qui a fait ses preuves doit être recréée manuellement sous forme d’expérience personnalisée au sein d’un autre moteur de personnalisation.
  • Il faut recréer de toutes pièces une audience de personnalisation dans un outil de gestion des feature flags avant même de pouvoir cibler les bonnes personnes lors d’un déploiement.

Chacune de ces actions fait perdre du temps et devient source d’erreurs d’interprétation. Ainsi, au moment où une idée prometteuse se concrétise, le problème qu’elle est censée régler n’est souvent déjà plus d’actualité.

Le travail en silos inforgraphic

Quand les audiences divergent et les métriques se contredisent

Lorsque la même audience, par exemple « les clients fidèles ayant abandonné leur paiement », est définie séparément dans quatre outils différents, sa définition finit progressivement par varier d’un outil à l’autre, sans même que l’on s’en rende compte.

L’expérimentation affiche un chiffre, la personnalisation cible un groupe légèrement différent, l’analytics présente encore un autre résultat, et personne n’est capable d’expliquer ces écarts. Finalement, les équipes passent moins de temps à optimiser l’expérience et davantage de temps à réconcilier des tableaux Excel.

Sans contexte, même la meilleure IA reste limitée

Les IA généralistes sont très utiles pour le brainstorming et les premiers jets. Mais elles n’ont aucune visibilité sur vos tests en cours, vos segments d’audience, vos derniers déploiements, ni sur vos indicateurs.

Pour obtenir une réponse utile, il faut exporter, copier et coller suffisamment de contexte pour que la réponse soit réellement applicable, puis réintégrer manuellement cette réponse dans la suite afin de pouvoir l’exploiter. C’est précisément au cours de ce va-et-vient que la valeur se perd.

Quand la gouvernance vire au casse-tête

Pour les organisations qui pilotent l’optimisation à travers plusieurs équipes, marques ou régions, chaque outil qui ne repose pas sur un modèle commun de gestion des permissions ajoute une couche de sécurité supplémentaire à configurer et à maintenir séparément.

Les audits deviennent plus difficiles à retracer, les exigences de conformité plus complexes à démontrer et la gestion de plusieurs outils crée un coût caché qui n’apparaît jamais dans les calculs de ROI des logiciels.

Au delà des fonctionnalités, l’intégration prime

Une suite connectée vaut mieux qu’un empilement d’outils best-of-breed isolés. La raison est structurelle, et non marketing.

Lorsque l’expérimentation, la personnalisation, le déploiement des fonctionnalités, la connaissance client, le commerce, les feedbacks et l’analytics puisent tous dans une même couche de données, chaque étape alimente naturellement la suivante. Une heatmap qui révèle un point de friction dans le tunnel de commande nourrit directement une nouvelle hypothèse. Cette hypothèse devient ensuite un test.

La variation gagnante devient une expérience personnalisée pour le segment précis où la friction était la plus forte. Cette personnalisation oriente la décision produit. La fonctionnalité est ensuite déployée progressivement auprès du segment qui a le mieux réagi. Chaque étape du processus enrichit la compréhension qu’a l’équipe du comportement de ses clients et prépare le terrain pour le test suivant.

La boucle d'optimisation continue avec Wingify infographic

En quoi une IA intégrée change la donne

Une couche d’IA externe à votre suite ajoute une étape à chacune de vos tâches. En revanche, une couche intégrée directement à celle-ci accélère le processus.

Wandz est la couche d’IA intégrée de Wingify : une intelligence installée directement dans les workflows d’expérimentation, de personnalisation, de feature management et d’analytics. Elle prolonge ce qu’AB Tasty proposait avec Evi et VWO avec Copilot, en fusionnant les deux en une seule couche d’IA disposant d’un accès au contexte de toute la suite. 

Wandz fonctionne avec chaque fonctionnalité de la plateforme. Elle est la couche d’intelligence qui fait tourner la boucle en générant des hypothèses, en vérifiant les paramètres, en construisant des audiences, et enfin, en interprétant le résultat pour faire ressortir la prochaine opportunité, le tout au sein d’un même workflow. La boucle d’optimisation s’accélère grâce à Wandz, qui fluidifie le passage d’une étape à l’autre.

La valeur ajoutée est concrète : 

  • Des hypothèses formulées plus vite : là où une équipe growth passait une semaine à collecter des données pour justifier une idée de test, Wandz fait émerger en quelques minutes des hypothèses fondées sur ce que contient déjà la suite : schémas comportementaux, performance des segments et historique des tests.
  • Moins d’erreurs au lancement : avant la mise en ligne d’un test ou d’un déploiement, Wandz contrôle la configuration, les indicateurs, le ciblage, la répartition du trafic et signale les erreurs potentielles. Un test mal configuré qui tourne pendant deux semaines avant que quelqu’un ne s’en aperçoive est une manière coûteuse d’apprendre ce qu’une simple vérification avant le lancement aurait permis d’éviter.
  • Des résultats interprétés plus rapidement : plutôt que d’attendre qu’un analyste interprète un test terminé, les équipes posent à Wandz des questions en langage naturel et obtiennent immédiatement une réponse à partir de leurs données réelles. Par exemple, « Compare la performance de cette campagne auprès des nouveaux visiteurs sur mobile et sur ordinateur ».
  • Des campagnes exécutées plus vite : l’AI Editor permet de créer ou d’ajuster des campagnes à partir d’instructions en langage naturel, chaque modification restant visible et réversible avant publication. Résultat : un délai de mise en ligne réduit, sans renoncer au contrôle.

Chacune de ces améliorations réduit le délai entre l’analyse et l’action. Multiplié par l’ensemble des expérimentations, des déploiements et des campagnes de personnalisation menés au cours d’une année, ce gain se traduit par une capacité d’optimisation nettement supérieure.

Ce que Wingify apporte

La valeur de Wingify réside dans sa capacité à réunir deux expertises complémentaires : les fonctionnalités de personnalisation et d’optimisation des expériences pilotées par l’IA d’AB Tasty, ainsi que la profondeur d’expérimentation de VWO. Le tout repose désormais sur une même couche de données, un workflow unifié et un système d’IA qui alimente l’ensemble de la plateforme.

Pour les équipes, cela se traduit par un cycle plus court et plus efficace entre la compréhension des comportements clients et l’amélioration de leur expérience. Au lieu de fonctionner de manière ponctuelle, lorsque quelqu’un parvient à trouver le temps de consolider manuellement les données issues de cinq tableaux de bord différents, cette boucle d’optimisation devient continue.

C’est tout l’intérêt business d’une suite unifiée d’optimisation de l’expérience digitale. Et c’est précisément ce que Wingify apporte.

FAQ

Vous avez encore des questions sur Wingify ? Retrouvez toutes les réponses ci-dessous.

Qu’est-ce que Wingify ?

Wingify est la suite d’optimisation de l’expérience digitale (DXO) née du rapprochement d’AB Tasty et de VWO à la suite de leur fusion en 2026.

Que comprend Wingify ?

Wingify réunit des fonctionnalités d’expérimentation web, mobile et côté serveur ; de personnalisation et de recommandations de produits ; de gestion des fonctionnalités (avec notamment les déploiements progressifs et les kill switches) ; d’analyse comportementale (heatmaps, enregistrements de session, enquêtes, etc.) ; ainsi que Wandz, l’IA commune à l’ensemble de la suite.

Wingify prend-il en charge les feature flags ?

Oui. La gestion des fonctionnalités fait partie intégrante de la suite. Grâce aux feature flags, aux déploiements progressifs et aux kill switches, les équipes produit et techniques peuvent déployer de nouvelles fonctionnalités progressivement et les désactiver instantanément en cas de problème.

Wingify permet-il de personnaliser l’expérience utilisateur ?

Oui. La personnalisation est l’un des piliers de Wingify et s’appuie largement sur l’expertise d’AB Tasty en matière de ciblage adaptatif basé sur les comportements des utilisateurs. Elle comprend notamment Emotions AI, qui analyse l’état émotionnel des visiteurs, ainsi qu’Adaptive CX, qui adapte progressivement l’expérience au fil de leur navigation.

Qu’est-ce que Wandz ?

Wandz est l’IA commune à l’ensemble de la suite Wingify. Directement intégrée aux workflows d’expérimentation et de personnalisation, elle ne fonctionne pas comme un outil externe. Elle réunit les fonctionnalités auparavant proposées par Evi, l’assistant d’AB Tasty, et ce que VWO proposait via Copilot. Les équipes peuvent ainsi poser des questions en langage naturel sur les performances de leurs campagnes, générer des idées d’expérimentation à partir de données réelles, vérifier leurs configurations avant un lancement et créer ou modifier des campagnes grâce à l’AI Editor.

Wandz fonctionne-t-il avec tous les produits Wingify ?

Wandz a été conçu pour accompagner l’ensemble du cycle d’expérimentation, de la création des campagnes au ciblage des audiences, jusqu’à l’analyse des résultats et à la génération d’hypothèses. À mesure que les plateformes d’AB Tasty et de VWO continuent de converger, Wandz sera progressivement intégré à l’ensemble de leurs fonctionnalités. Le rythme de cette intégration pourra toutefois varier selon les différents produits.

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À propos de l’auteure

Stephanie Safdie

Stephanie Safdie est titulaire d’une licence en langue et littérature anglaises de l’University of Maryland, avec une spécialisation en études multimédias. Elle a travaillé comme créatrice de contenus vidéo pour les réseaux sociaux, rédactrice freelance et rédactrice SEO chez Greenly, une entreprise spécialisée dans les technologies climatiques. Elle est également à l’origine du blog voyage Destination Dreamer Diaries.

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