Mademoiselle Bio – Comment la personnalisation et l’e-merch boostent les revenus ?
Récemment, nous avons animé un webinar exclusif autour de la transformation digitale de Mademoiselle Bio, pionnière de la cosmétique certifiée bio en France. Ce webinar a permis de plonger dans les coulisses d’une stratégie e-commerce à la fois ambitieuse et pragmatique, pensée pour faire face à un marché en pleine mutation.
À nos côtés, Cédric Gourgeon, Directeur e-commerce chez Mademoiselle Bio, qui pilote la stratégie digitale de l’enseigne, et Julien Hennig, Head of Growth Marketing Southern Europe chez AB Tasty. Ensemble, ils ont partagé une vision claire : à l’heure où les coûts d’acquisition s’envolent et où les parcours clients se complexifient, l’e-merchandising intelligent et la personnalisation fine ne sont plus des “nice to have” – ce sont des leviers de performance incontournables.
Optimiser l’expérience, maximiser l’impact
Miser sur une expérience plus personnalisée, plus fluide et plus engageante, avec un objectif clair : +20 % de conversions. Pour y parvenir, l’équipe digitale de Mademoiselle Bio a activé trois leviers complémentaires :
1. Des recommandations personnalisées tout au long du parcours
Les blocs de recommandations intelligents sont présents à chaque étape clé du parcours : page d’accueil, fiche produit, panier… Chaque emplacement bénéficie d’un algorithme spécifique, conçu pour présenter le bon produit au bon moment, à la bonne personne.
Suite à des AB Tests concluants, ces recommandations ont été étendues à 100 % du trafic.
2. Un e-merchandising dynamique et piloté par la donnée
L’objectif : reproduire en ligne le travail des conseillères en boutique. Grâce à un système de classement automatisé et mis à jour quotidiennement, chaque catégorie affiche les bons produits en tête : les nouveautés, les best-sellers, les produits de saison, ou encore les références à forte marge ou en stock critique.
3. Une personnalisation émotionnelle avec EmotionsAI
C’est l’un des volets les plus innovants de la stratégie. En analysant en temps réel le comportement des visiteurs, EmotionsAI identifie leur besoin émotionnel dominant (sécurité, communauté, confort, compétition…) et adapte l’expérience de navigation en conséquence : mise en avant de la livraison gratuite, avis clients rassurants, éléments de réassurance, etc.
“L’IA émotionnelle, c’est un vrai game changer. Elle nous a permis de parler autrement à nos visiteurs, avec plus de nuance.”
– Julien Hennig
Résultat : des gains de conversion pouvant atteindre +20 % sur certains segments.
Les résultats en chiffres
Après seulement 3 mois de déploiement :
+8,2 % de revenu par utilisateur
+1,9 % de conversions
+6,5 % de panier moyen
50 % des visiteurs exposés aux recommandations ajout panier les utilisent
Mais au-delà de la performance, cette démarche a permis d’améliorer la perception de marque, de fluidifier les parcours, et de renforcer la fidélité client.
“Aujourd’hui, nos recommandations jouent le rôle de nos vendeurs en ligne. Elles écoutent, elles s’adaptent, elles proposent.”
– Cédric Gourgeon
Envie d’en savoir plus ?
Le replay du webinar et l’étude de cas complète sont disponibles juste ici.
À l’heure où la réglementation se durcit, où les navigateurs restreignent de plus en plus les scripts tiers et où la confiance digitale devient un enjeu clé, les marques ont besoin de plus qu’une bonne idée pour innover : elles doivent reprendre le contrôle sur la façon dont leurs technologies fonctionnent.
C’est pourquoi AB Tasty lance Domain Delegation, une fonctionnalité inédite qui place souveraineté, performance et conformité au centre de votre stratégie d’expérimentation.
Pourquoi Domain Delegation change la donne
Avec l’essor des politiques de confidentialité des navigateurs (ITP, ETP), la généralisation des ad blockers et des exigences de conformité renforcées, les scripts tiers deviennent vulnérables : ralentissements, blocages, voire refus complets.
Pour les entreprises soumises à des normes de sécurité strictes, ces contraintes rendent l’usage de plateformes comme AB Tasty complexe, voire impossible.
Domain Delegation apporte une réponse claire : Vous pouvez désormais servir le tag AB Tasty depuis un sous-domaine que vous contrôlez (ex : abt.votredomaine.com) — et nous gérons toute la complexité technique en coulisses.
Les bénéfices concrets
✅ Fiabilité accrue du tag ⚡ Meilleure performance et Core Web Vitals 🔐 Renforcement de la gouvernance des données et de la sécurité 🤝 Plus de confiance avec une diffusion sous votre propre domaine
Ce que vous pouvez faire avec Domain Delegation
Héberger le tag AB Tasty sur un sous-domaine personnalisé (ex : abt.marque.com)
Déléguer simplement la gestion DNS à AB Tasty via un setup guidé et sécurisé
Contourner les bloqueurs, accélérer votre site et renforcer la fiabilité
Diffuser le tag en marque blanche, sous votre domaine, pour renforcer confiance et conformité
Le tout, avec un effort technique minimal, entièrement géré via l’interface AB Tasty
Pour qui ?
Industries réglementées : finance, santé, secteur public
Marques privacy-first : contrôle total des flux de données
Équipes tech : optimisation de la performance et suppression des dépendances externes
Toute entreprise confrontée aux ad blockers ou aux restrictions navigateurs
Pourquoi maintenant ?
La privacy ne va pas se détendre. Les ad blockers non plus. Avec Domain Delegation, AB Tasty vous offre un moyen de rester maître de votre stack d’expérimentation, sans compromis sur la performance, la gouvernance ou la confiance.
Ce n’est pas juste une fonctionnalité technique. C’est un socle stratégique pour la nouvelle ère de l’expérimentation digitale.
Comment ça marche ?
Définissez votre sous-domaine (ex : abt.mamarque.com)
Suivez le parcours de délégation dans l’interface AB Tasty
Nous gérons le reste (certificats, provisioning, diffusion)
Votre tag. Votre domaine. Alimenté par AB Tasty.
Disponibilité
Intéressé ? Contactez votre Customer Success Manager AB Tasty pour en savoir plus.
En CRO, un dilemme courant est de ne pas savoir quoi faire d’un test qui présente un gain faible et non significatif.
Faut-il le déclarer « perdant » et passer à autre chose ? Ou faut-il collecter davantage de données dans l’espoir qu’il atteigne le seuil de significativité fixé ?
Malheureusement, nous faisons souvent le mauvais choix, influencés par ce qu’on appelle la « théorie de l’engagement ». Nous avons déjà déployé tellement d’énergie à créer ce test, attendu les résultats si longtemps, que nous ne voulons pas nous arrêter là sans rien obtenir de ce travail.
Cependant, l’essence même du CRO est d’expérimenter, et cela implique d’accepter qu’une partie des expériences ne donnera rien. Pourtant, certains de ces échecs pourraient être évités avant même de commencer, grâce à un concept statistique : le MDE (Minimal Detectable Effect), que nous allons explorer ensemble.
MDE : Le seuil de détection minimal
Dans la pratique des tests statistiques, les échantillons ont toujours été précieux, peut-être encore plus dans le cadre de sondages qu’en CRO. En effet, mener des entretiens pour interroger les gens est bien plus complexe et coûteux que de préparer un test A/B sur un site web.
Les statisticiens ont donc créé des formules qui permettent de relier les paramètres principaux d’une expérience à des fins de planification :
Le nombre d’échantillons (ou visiteurs) par variation
Le taux de conversion de référence
L’ampleur de l’effet que l’on espère observer
Cela permet d’estimer le coût de collecte d’échantillons. Le problème est que, parmi ces trois paramètres, un seul est connu : le taux de conversion de référence. Nous ne connaissons pas vraiment le nombre de visiteurs que nous allons envoyer par variation. Il dépend du temps que nous allons attribuer à la collecte de données de ce test, et idéalement, nous l’aimerions le plus court possible.
Enfin, le gain de conversions que nous observerons à la fin de l’expérience est certainement la plus grande inconnue, puisque c’est précisément ce que nous cherchons à déterminer.
Alors, comment faire avec autant d’inconnues ? La solution consiste à estimer celles que nous pouvons grâce à des données historiques. Pour les autres, nous allons créer plusieurs scénarios possibles :
Le nombre de visiteurs peut être estimé à partir du trafic passé, et nous pourrons faire des projections par blocs d’une semaine.
Le taux de conversion peut également être estimé à partir de données passées.
Pour chaque configuration de scénario issu des paramètres précédents, nous pourrons calculer les gains de conversions minimaux (MDE) qu’il faudrait avoir pour atteindre le seuil de significativité.
Par exemple, avec un trafic de 50 000 visiteurs et un taux de conversion de 3 % (mesuré sur 14 jours), voici ce que nous obtenons :
L’axe horizontal indique le nombre de jours.
L’axe vertical indique le MDE correspondant au nombre de jours.
Le point le plus à gauche de la courbe nous indique que si nous obtenons un gain de conversion de 10 % au bout de 14 jours, alors ce test sera gagnant, car ce gain pourra être considéré comme significatif. Typiquement, il aura un indicateur de chance d’être supérieur à l’original de 95 %. Si nous pensons que la modification que nous avons faite dans la variation a une chance d’améliorer la conversion de ~10 % (ou plus), alors ce test vaut la peine d’être lancé, et nous pouvons espérer un résultat significatif en 14 jours.
En revanche, si la modification est peu importante et que l’espoir de gain est plus faible que 10 %, alors 14 jours ne seront pas suffisants. Pour en savoir plus, nous allons déplacer le curseur de la courbe vers la droite. Cela correspond à ajouter des jours à la durée de l’expérience, et nous voyons alors comment évolue le MDE.
Naturellement, la courbe de MDE décroît : plus nous collectons de données, plus le test sera sensible à des effets plus petits.
Par exemple, en ajoutant une semaine de plus, soit une expérience de 21 jours, on constate que le MDE descend à 8,31%. Est-ce qu’on considère que cela est suffisant ? Si oui on peut valider le fait de créer cette expérience.
Si ce n’est pas le cas, alors on continue à explorer la courbe jusqu’à trouver une valeur qui correspond à notre objectif. En continuant sur la courbe, nous voyons qu’un gain de l’ordre de 5,44 % nécessitera d’attendre 49 jours.
C’est le temps nécessaire pour collecter suffisamment de données afin de pouvoir déclarer ce gain significatif. Si c’est trop long pour votre planification, il est alors probable que vous décidiez de réaliser un test au contenu plus ambitieux pour espérer un gain plus important, ou bien simplement de ne pas faire ce test et d’utiliser ce trafic pour une autre expérience.
Cela vous évitera de vous trouver dans la situation décrite au début de cet article, où vous allez gâcher du temps et de l’énergie dans une expérience vouée à l’échec.
Du MDE au MCE
Une autre approche du MDE est de le voir comme un MCE : Minimum Caring Effect. Cela ne change rien à la méthodologie si ce n’est le sens que vous accordez à la définition du seuil minimal de sensibilité de votre test. Jusqu’à présent on a considéré qu’il s’agissait d’une estimation de l’effet que la variation pouvait produire. Mais il peut aussi être intéressant de considérer la sensibilité minimale en fonction de son intérêt opérationnel: le MCE.
Prenons un exemple, imaginons qu’on puisse chiffrer le coût de développement de la variation ainsi que sa mise en production et qu’on puisse le comparer à l’application d’un gain de conversion sur une période d’une année. On serait alors en mesure de se dire qu’une augmentation du taux de conversion inférieur à 6% mettrait plus d’une année à couvrir les coûts de mise en place.
Ainsi, même si on dispose de suffisamment de trafic pour qu’un gain de 6% soit significatif, il n’a peut-être pas d’intérêt opérationnel, dans ce cas il est inutile de pousser l’expérimentation au-delà de la durée correspondante à ce 6%.
Dans notre cas on pourra donc conclure qu’il est inutile de dépasser les 42 jours d’expérimentation car au-delà de cette durée, si le gain mesuré n’est pas significatif cela veut dire que le gain réel est forcément inférieur à 6% et n’a donc pas d’intérêt opérationnel pour vous.
Conclusion
La fonctionnalité du calculateur de MDE va vous permettre de connaître la sensibilité de votre protocole d’expérience en fonction de sa durée. Il s’agit d’une aide précieuse lors de l’étape de planification de la feuille de route de vos tests. Cela permettra d’exploiter au mieux votre trafic et vos ressources.
Chez AB Tasty, nous sommes convaincus qu’une expérience produit de qualité passe par une intégration fluide de la personnalisation et du feature flagging. Notre SDK AB Tasty Feature Experimentation permet aux équipes tech de contrôler finement l’activation de leurs fonctionnalités et d’adapter leurs interfaces à chaque visiteur.Mais dans un contexte où les écosystèmes techniques se complexifient, il devient crucial de favoriser l’interopérabilité et la flexibilité. C’est là que l’adoption d’OpenFeature prend tout son sens.
OpenFeature : un standard ouvert pour le feature flagging
OpenFeature est une spécification open-source qui fournit une API agnostique pour gérer des feature flags. Elle permet aux développeurs d’intégrer des fonctionnalités de feature flagging de manière cohérente, quel que soit l’outil ou la plateforme utilisée.
Pourquoi c’est utile ?
Interopérabilité : une interface de développement (API) unique pour tous les fournisseurs.
Évitement du verrouillage fournisseur : changez d’outil sans réécrire votre logique métier.
Communauté active : incubé par la CNCF, au cœur des pratiques modernes cloud-native.
Comment ça marche ?
OpenFeature fonctionne avec des providers, qui traduisent ses appels standardisés en appels spécifiques à chaque fournisseur.
👉 C’est exactement ce que nous avons développé pour AB Tasty Feature Experimentation.
Ce que nous avons fait : un provider OpenFeature pour AB Tasty Feature Experimentation
Notre objectif : rendre notre SDK compatible OpenFeature tout en conservant nos fonctionnalités avancées.Nous avons donc développé un provider officiel : @flagship.io/openfeature-provider-js
Bonus : détection automatique des flags grâce à notre codebase analyser
Pour encore plus de rapidité, nous mettons à disposition un codebase analyser directement intégré dans notre CLI (incluse dans notre extension VSCode).
Ce qu’il fait :
Il scanne la codebase du client.
Il détecte automatiquement l’utilisation de solutions concurrentes (comme Optimizely, Kameleoon…).
Il repère les flags déjà implémentés via OpenFeature.
Il propose une création automatique de ces flags dans notre plateforme Flagship.
Résultat ?
➡️ Vous migrez en quelques clics, sans ressaisie. ➡️ Vous testez notre outil Feature Experimentation sans effort. ➡️ Vous gagnez un temps précieux.
Pourquoi c’est important pour nos clients
En adoptant OpenFeature, nous offrons à nos clients :
Une intégration plus rapide dans leurs architectures existantes.
Une portabilité accrue de leurs déploiements cloud.
Une flexibilité totale dans leurs choix technologiques.
Et surtout, nous réaffirmons notre engagement vers un écosystème ouvert et interopérable.
AB Tasty lance une extension pour Visual Studio Code permettant aux développeurs de gérer leurs campagnes d’expérimentation et de personnalisation directement depuis leur IDE. Une avancée qui fluidifie le workflow des équipes techniques et simplifie l’adoption de l’expérimentation en entreprise.
Chez AB Tasty, nous avons toujours mis un point d’honneur à faciliter la mise en œuvre de l’expérimentation et de la personnalisation. Nos interfaces sont conçues pour être intuitives, mais nous savons que de nombreux développeurs préfèrent travailler directement dans leur IDE.
C’est là qu’intervient notre extension Visual Studio Code. Inspirée par les retours de nos utilisateurs et portée par notre volonté de simplifier l’expérience dev, cette extension permet :
Éviter les allers-retours entre l’IDE et l’interface web d’AB Tasty.
Profiter de la puissance de VS Code : autocomplétion intelligente, linters intégrés, colorisation syntaxique, validation en temps réel, etc.
Sur notre interface server-side (Feature Experimentation & Roll-outs)
✅ Gérer les feature flags et l’expérimentation produit en mode « code-first » ✅ Manipuler les ressources clés des campagnes (flags, targeting keys, goals) ✅ Identifier et créer facilement les feature flags détectés dans votre codebase
Sur notre interface client-side (Web Experimentation & Personalization)
✅ Gérer l’expérimentation produit en mode « code-first » ✅ Lister et accéder aux segments, triggers et favorite-URLs liés à un compte ✅ Lister et accéder aux campagnes (variation, targeting, modification) liées à un compte ✅ Manipuler les scripts JS liés à un compte, campagne, variation et modification
AB Tasty rejoint le mouvement « Dev-Friendly »
Notre ambition : faire d’AB Tasty une plateforme qui s’adapte aux développeurs, et non l’inverse. Cette extension est une première étape, et nous avons encore de nombreuses améliorations en préparation.
Essayez-la et donnez-nous votre avis !
🚀 L’extension est disponible en bêta sur la marketplace Visual Studio Code :
L’avenir de l’optimisation de l’expérience digitale est arrivé, et il est propulsé par l’IA.
Êtes-vous prêt(e) ?
L’IA peut parfois être un sujet sensible, car certains affirment qu’elle pourrait remplacer des personnes, des carrières, voire des secteurs entiers de la société. Nous préférons toutefois abandonner cette vision dystopique et explorer les façons dont l’IA peut devenir un allié, et non un ennemi.
L’IA a deux facettes : elle peut vous aider à optimiser votre temps et à accroître vos conversions, mais elle peut également comporter des risques si elle n’est pas utilisée correctement. Nous allons explorer les façons dont l’IA peut être un outil précieux, ainsi que les précautions à prendre.
L’impact positif de l’IA sur votre stratégie d’expérience client
Affichez des messages rassurants pour les visiteurs qui en ont besoin
Certains acheteurs valorisent leur confidentialité et la sécurité de leurs données avant tout. Comment les rassurer lors de leur navigation sur votre site sans interférer avec le parcours des autres visiteurs ? Si les vendeurs en magasin peuvent facilement repérer ces préférences, les acheteurs en ligne devraient eux aussi bénéficier d’une expérience personnalisée lorsqu’ils font leurs achats de manière autonome.
Prenons un exemple concret d’amélioration de l’expérience client digitale pour différents profils de visiteurs en même temps :
La MAAF, un assureur français, comprend la complexité d’acheter une assurance auto en ligne. Certains clients privilégient les messages de sécurité et rassurants, tandis que d’autres non. Grâce aux systèmes d’IA segmentant les visiteurs en fonction de leurs préférences émotionnelles d’achat, il est possible de détecter et de répondre aux besoins de chaque profil sans perturber les autres visiteurs. Les profils “intuitifs” sont réceptifs aux messages de réassurance, tandis que les profils “rationnels” voient ces messages comme des distractions.
La MAAF a alors utilisé une technologie d’IA avancée pour relever précisément ce défi. Une fois les « profils intuitifs » identifiés, ils ont pu mettre en place des messages personnalisés, renforçant leur engagement envers la protection des données de leurs clients. Résultat : un taux de demandes de devis en hausse de 4 % pour les clients correspondant à cette segmentation intuitive, tandis que les autres profils ont poursuivi leur parcours sans messages additionnels.
2.Segmentez votre audience en fonction de leur comportement d’achat
Avec autant de clients en ligne, comment personnaliser votre site pour offrir à chacun la meilleure expérience utilisateur ? Grâce à un logiciel de personnalisation drivé par l’IA.
Certains acheteurs en ligne ont un besoin de compétition. Ces acheteurs “compétitifs” sont sensibles aux messages de preuve sociale et sont influencés par les avis des autres clients lorsqu’ils cherchent le meilleur produit. L’une des meilleures façons de personnaliser une page de liste pour ces acheteurs est d’afficher les notes laissées par leurs pairs.
En revanche, ce qui fonctionne pour les acheteurs compétitifs ne sera pas efficace pour les acheteurs pressés. Ces derniers, ayant un besoin d’immédiateté, apprécieront une navigation claire et sans fioritures. En d’autres termes, ils préfèrent éviter les distractions. Voyons un exemple :
Ce site-web a mis en place deux segments différents, ciblant les acheteurs en ligne ayant un besoin de “compétition” et ceux ayant un besoin d’immédiateté.” Ces segments ont respectivement entraîné une augmentation de 9 % et de 2 % des taux de conversion. La campagne a donc été un succès, mais quel a été le mécanisme derrière ce succès ?
Grâce à EmotionsAI, ce site e-commerce a réussi à détecter les besoins émotionnels principaux de ses visiteurs et à les diriger vers la page de produits la plus adaptée. EmotionsAI convertit les émotions des acheteurs en ventes concrètes grâce à des insights exploitables et des audiences ciblées.
Vous souhaitez en savoir plus sur EmotionsAI ? Demandez une démo pour découvrir comment l’IA peut améliorer votre stratégie !
3.Automatisez et personnalisez vos recommandations de produits
Le créateur de sacs à dos européen, Cabaïa, a utilisé un moteur de recommandations basé sur l’IA pour générer des suggestions personnalisées pour les visiteurs de son site web, à partir de data collectée sur les utilisateurs. L’équipe de Cabaïa gérait auparavant manuellement les recommandations de produits, mais a voulu se concentrer sur l’amélioration de l’expérience client digitale.
Les outils de recommandations pilotés par l’IApermettent de présenter le bon produit à la bonne personne, favorisant ainsi une augmentation des conversions grâce à une expérience plus personnalisée. Depuis la mise en place de ce moteur de recommandations, Cabaïa a constaté une augmentation de 13 %des revenus par visiteur, une hausse de 15 % des conversions et une augmentation de 2,4 % de la taille moyenne du panier de ses visiteurs.
4.Innovez votre stratégie de test avec le ciblage émotionnel
D’après une étude sur les acheteurs en ligne (2024), la personnalisation traditionnelle ne suffit plus. Se baser uniquement sur l’âge, la localisation et les données démographiques n’est plus aussi précis.
L’équipe de Groupama, un groupe d’assurance multinational, souhaitait aller au-delà des AB tests classiques et adapter leur approche pour mieux répondre aux besoins émotionnels uniques de leurs clients. En utilisant un moteur de personnalisation émotionnelle basé sur l’IA, ils ont pu identifier deux grands groupes de visiteurs du site : les « émotionnels » et les « rationnels ».
Ils ont créé un A/B test basé sur ces profils clients. Une variante s’adressait aux acheteurs «émotionnels» en affichant des messages rassurants lors de la demande de devis pour protéger leurs données, tandis que l’autre variante s’adressait aux « rationnels » en présentant le devis sans messages supplémentaires, garantissant un parcours d’achat sans distraction. En deux semaines, Groupama a constaté un succès immédiat avec une augmentation de 10 % des soumissions de devis.
5.Simplifiez le parcours client et renforcez la confiance des acheteurs
Comme de nombreux services financiers, l’achat d’une assurance est intrinsèquement complexe. Les comportements et attentes des consommateurs dans le domaine de l’assurance évoluent rapidement.
En tant que leader de l’assurance à Singapour, DirectAsia a adopté des technologies innovantes pour mieux servir ses clients. Grâce à ces nouvelles approches, DirectAsia a pu segmenter ses visiteurs en fonction de leurs besoins émotionnels.
L’équipe de DirectAsia a identifié que le segment « sécurité » (les acheteurs ayant besoin d’être rassurés) représentait le besoin émotionnel le moins satisfait pour les visiteurs sur desktop et appareils mobiles. Avec ces informations, DirectAsia a mené une expérimentation sur les visiteurs du segment « sécurité », en affichant deux bannières pour les rassurer et les encourager à progresser dans le formulaire jusqu’à la page de devis.
Les bannières ont entraîné une augmentation de 10,9 % de l’accès à la page de devis pour l’une et 15 % pour l’autre, améliorant ainsi le parcours client.
Les risques potentiels de l’IA sur votre stratégie d’expérience client
L’intelligence artificielle a beaucoup évolué (et très rapidement !) au cours des dernières années, et il peut être tentant de foncer tête baissée. Cependant, il est essentiel de trouver l’IA qui répond réellement à vos besoins et vous aide à atteindre vos objectifs. L’IA est-elle au service d’une nécessité, impacte-t-elle positivement votre entreprise, ou est-elle simplement là pour impressionner ?
Avec cela en tête, examinons quelques précautions à prendre lors de l’utilisation de l’IA :
Informations non factuelles ou biaisées dans les rapports de données, le contenu des sites web, etc.
Lorsqu’on recherche des sources de données ou qu’on demande des informations, il est important de garder à l’esprit que l’intelligence artificielle peut se tromper. Tout comme les humains peuvent faire des erreurs ou avoir des opinions biaisées, l’IA peut également en faire. Étant donné que les systèmes d’IA sont formés à produire des informations en suivant des schémas, ils peuvent, de manière involontaire, amplifier des biais ou des discriminations.
Manque de créativité, dépendance et excès de confiance
S’appuyer excessivement sur l’IA peut nuire à vos capacités de prise de décision, à la créativité et à la pensée proactive. Dans des secteurs compétitifs, la créativité est essentielle pour se démarquer et capter l’attention de votre public. Votre stratégie pourrait en pâtir si vous placez trop de confiance dans votre outil. Après tout, vous êtes l’expert dans votre domaine.
Risques liés aux données et à la confidentialité
La protection de vos données doit toujours être une priorité, en particulier dans le domaine de l’expérience digitale. Il est essentiel de choisir un partenaire de confiance qui utilise l’IA avec des mesures de sécurité appropriées et qui a un bon historique en matière de protection des données. Avec le développement rapide de l’IA, la gestion correcte et sécurisée de vos données devient un défi. De manière générale, il est recommandé de ne pas télécharger de données sensibles dans un système d’IA, même s’il semble fiable. Ces systèmes nécessitent souvent de grandes quantités de données pour générer des résultats, ce qui peut entraîner des préoccupations en matière de confidentialité si vos données sont mal utilisées ou stockées de manière inappropriée.
Hallucinations
Selon IBM, les hallucinations de l’IA surviennent lorsqu’un modèle de langage étendu (LLM) croit discerner des schémas inexistants, ce qui entraîne des résultats aléatoires ou inexacts. Les modèles d’IA ne peuvent pas savoir que leurs réponses peuvent être hallucinatoires, car ils n’ont pas de compréhension du monde qui nous entoure. Il est essentiel de rester vigilant face à cette possibilité, car ces systèmes sont entraînés à présenter leurs conclusions comme des faits.
Conclusion : Utiliser l’IA dans l’expérience client digitale
Comme tout outil ou logiciel, l’IA est un puissant levier pour renforcer votre équipe – et non pour la remplacer. Intégrer l’IA dans votre expérience client digitale peut générer des résultats impressionnants. La clé est de rester conscient des risques et des limites, et de comprendre comment l’utiliser de manière efficace pour atteindre vos objectifs commerciaux.
À l’approche de la période la plus stratégique pour le secteur du e-commerce — le Black Friday, Cyber Monday et la saison des fêtes — les entreprises n’ont qu’un seul objectif : booster leur chiffre d’affaires. La compétition est féroce, mais avec les bonnes stratégies, vous pouvez vous démarquer en tant que marque et booster vos résultats de façon significative. Dans cet article, nous allons explorer les tactiques gagnantes pour maximiser vos performances pendant cette période clé, toutes disponibles dans notre e-book « 30 Tests pour le Black Friday » .
Saisir les enjeux du e-commerce pendant la saison des fêtes
La saison des fêtes, notamment autour du Black Friday et du Cyber Monday, est une période cruciale pour les entreprises e-commerce. En 2022, les consommateurs ont dépensé plus de 9 milliards de dollars rien que lors du Black Friday. Avec de plus en plus de clients optant pour les achats en ligne, c’est une opportunité idéale pour gagner des parts de marché.
Cependant, l’augmentation du trafic peut mettre à l’épreuve la performance des sites web, et se démarquer face à la concurrence reste un défi majeur. C’est là qu’une stratégie bien définie devient essentielle.
Prioriser la performance et la fiabilité du site web
L’une des premières étapes pour réussir pendant la saison des fêtes est de préparer votre site à un afflux massif de trafic. Tester la capacité de votre site web est essentiel, car un simple retard d’une seconde dans le temps de chargement peut réduire les conversions de 6 %.
Commencez par simuler des volumes élevés pour repérer les goulots d’étranglement. Optimisez vos serveurs, compressez les images et simplifiez votre code afin que votre site puisse gérer la pression. Une expérience utilisateur fluide est indispensable.
Créer des CTA percutants et engageants
La saison des fêtes repose sur le sentiment d’urgence. Offres limitées, comptes à rebours et promotions exclusives encouragent les conversions. Il est essentiel de tester vos call-to-actions (CTAs) en A/B tests pour trouver les mots, le design et l’emplacement les plus efficaces.
Testez des phrases telles que « Offre à durée limitée », « Deal exclusif Black Friday » ou « Achetez maintenant avant qu’il ne soit trop tard ». L’objectif est de créer un sentiment de FOMO/d’urgence qui pousse les clients à agir rapidement.
La personnalisation est essentielle
Les consommateurs s’attendent à une expérience d’achat personnalisée, surtout pendant les fêtes. Adapter vos contenus et offres en fonction des utilisateurs peut considérablement augmenter l’engagement et les conversions. Utilisez les interactions passées, le comportement de navigation et l’historique d’achats pour proposer des recommandations et des offres personnalisées.
Par exemple, si un client achète fréquemment des gadgets technologiques, mettez en avant vos dernières promotions d’électronique dans vos campagnes d’emailing et recommandations sur site. Nous recommandons vivement l’utilisation de contenus dynamiques qui s’ajustent selon le comportement de l’utilisateur.
Optimisez l’expérience mobile
Plus de la moitié des transactions e-commerce se font désormais sur mobile, rendant l’optimisation de l’expérience mobile essentielle. Une expérience fluide peut faire la différence entre une vente réussie et un panier abandonné.
Assurez-vous que votre site est parfaitement adapté aux mobiles, avec une navigation intuitive, des temps de chargement rapides et un processus de checkout simplifié. Testez soigneusement votre site mobile, en mettant l’accent sur l’expérience utilisateur du début à la fin, et réalisez des A/B tests spécifiques au mobile pour identifier et corriger les points de friction.
Exploitez la preuve sociale
La preuve sociale est un atout puissant pour l’e-commerce, particulièrement durant la saison des fêtes. Les avis clients, notes et contenus générés par les utilisateurs peuvent grandement influencer les décisions d’achat.
Envisagez de mettre en avant les avis récents de vos clients sur vos pages produits ou d’ajouter une section « Tendances actuelles » pour présenter les articles populaires. La preuve sociale renforce la confiance et peut inciter les acheteurs hésitants à passer à l’achat.
Expérimentez les stratégies de tarification
Le prix joue un rôle central durant la saison des fêtes. Utiliser des stratégies comme la tarification dynamique, les ventes flash, et les offres groupées peut encourager les clients à acheter davantage. Les A/B tests sur les stratégies de prix permettent de comprendre ce qui résonne le mieux avec votre audience.
Par exemple, vous pouvez tester une offre « 1 acheté, 1 offert » face à une réduction de 25 % pour voir laquelle génère le plus de conversions. L’important est de rester flexible et prêt à expérimenter jusqu’à trouver le message idéal pour votre public.
Utilisez l’email marketing pour augmenter vos conversions
L’email marketing reste l’un des canaux les plus efficaces pour stimuler les ventes pendant les fêtes. Une campagne bien conçue permet de garder votre marque en tête et d’encourager les achats répétés. Segmentez votre liste de contacts pour offrir des promotions personnalisées à différents groupes.
Testez les objets, horaires d’envoi et contenu des emails pour maximiser les taux d’ouverture et de conversion. Pensez à envoyer des rappels pour les paniers abandonnés et des offres exclusives en avant-première à vos clients les plus fidèles.
Simplifiez votre processus de paiement
L’abandon de panier est un défi majeur pendant la saison des fêtes, avec de nombreux clients qui quittent le site au moment du paiement. Pour y remédier, veillez à ce que celui-ci soit le plus fluide et simple possible.
Réduisez le nombre d’étapes nécessaires pour finaliser un achat, proposez plusieurs options de paiement et fournissez des informations claires sur la livraison. Testez des solutions comme le paiement en un clic pour voir si cela réduit les taux d’abandon de panier.
Investissez dans les campagnes de retargeting
Le retargeting est un outil puissant pour réengager les visiteurs qui ont montré de l’intérêt pour vos produits sans finaliser leur achat. Pendant la saison des fêtes, le retargeting peut vous aider à récupérer des ventes perdues et à améliorer vos taux de conversion.
Mettez en place des campagnes de retargeting qui affichent des publicités personnalisées aux utilisateurs ayant visité votre site ou abandonné leur panier. Le timing est crucial : il est impératif de commencer vos campagnes tôt et d’augmenter leur fréquence à l’approche des fêtes.
Offrez la livraison gratuite et des retours simplifiés
Les frais de livraison et les politiques de retour peuvent influencer fortement les décisions d’achat, surtout pendant les fêtes. Proposer la livraison gratuite peut inciter les clients à finaliser leurs achats, tandis qu’une politique de retour simple et flexible réduit le risque éventuel lié à l’achat en ligne.
Mettez en avant ces avantages sur votre site web et dans vos campagnes marketing. Testez différentes options pour voir comment elles affectent vos taux de conversion, et envisagez d’utiliser une barre de progression encourageant les commandes plus importantes en échange de la livraison gratuite.
Préparez la fidélisation post-fêtes
Si la saison des fêtes est propice à l’acquisition de nouveaux clients, c’est aussi une occasion de se concentrer sur leur fidélisation. Les clients acquis durant cette période peuvent devenir des acheteurs réguliers s’ils sont bien accompagnés.
Après les fêtes, envisagez de lancer des programmes de fidélité, d’offrir des remises exclusives pour les futurs achats, et d’envoyer des emails de remerciement personnalisés. Maintenir l’engagement avec vos clients au-delà des fêtes vous aidera à construire une fidélité à long terme.
Conclusion : préparez, testez et optimisez
La saison des fêtes en e-commerce est un marathon, pas un sprint. Pour réussir pleinement, il est essentiel de se préparer en amont, de tester rigoureusement et d’optimiser en continu. En mettant en œuvre les stratégies décrites dans ce blog et en exploitant les tests éprouvés de l’e-book d’AB Tasty « 30 Tests pour le Black Friday » , vous pouvez positionner votre entreprise pour réussir pendant cette période cruciale.
Restez agile, testez constamment, et prenez des décisions basées sur les données pour maximiser vos ventes durant les fêtes.
Vous souhaitez mettre en avant les résultats de votre travail tout au long de cette année ? Vous êtes au bon endroit : nous vous proposons de clôturer l’Experience Talks Winter Edition 2024 par une remise de prix des tops campagnes de l’année.
Découvrez vite comment postuler pour recevoir le trophée « Meilleure campagne de l’année » !
Voici les catégories : 🏆 1/ Campagne la + performante Vous avez fait décoller votre taux de clic, taux d’inscription, complétion de formulaire ou nombre de pages vues grâce à une campagne ?
🏆 2/ Campagne la + ROIste Votre campagne a augmenté considérablement vos revenus ?
🏆 3/ Résultat le + inattendu Vous étiez persuadé que la variation allait surperformer et ce fut un flop ? ou au contraire vous ne pensiez pas que la variation allait fonctionner ?
🏆 4/ Campagne la + innovante Vous avez mis en place une campagne originale et innovante ? avec l’aide de widgets AB Tasty (ou non) ?
🏆 5/ Client le + engagé avec AB Tasty À découvrir lors de l’évènement ! Un petit peu de suspens…
Il vous suffit d’envoyer à sixtine@abtasty.com les informations suivantes en adaptant selon votre campagne : Exemple : Catégorie : 1 (Vous pouvez postuler pour plusieurs catégories) Nom de la campagne : « Accès checkout » Hypothèse : « Donner de la visibilité sur la disponibilité des produits selon les modes de livraison et ainsi augmenter le taux de passage vers le checkout » Résultat : « +8% de taux de conversion » (AOV,CTR,PM, etc.) Envoyer les visuels des variations
Le jury AB Tasty sélectionnera les meilleures campagnes et les présentera le 3 décembre prochain à 17h30 lors de l’Experience Talks. Il y aura 3 gagnants par catégorie !
L’Experience Talks est l’événement de référence dédié à l’experience client et est limité à 200 décisionnaires du digital, dans la limite de deux personnes par entreprise. Chaque profil sera validé selon ces critères.
Vous n’êtes pas encore inscrits ? Demandez votre place ici.
Apprendre en se reposant, c’est possible ? Nous l’avons fait : emportez votre cahier de vacances du champion du digital avec vous à la plage, à la piscine (ou à l’apéro) !
Ne manquez pas cette occasion de consolider et approfondir vos connaissances sur les fondamentaux du CRO grâce à des mémos sélectionnés par nos experts selon les actualités 2023-2024.
Découvrez en vous amusant des exemples de cas d’optimisation concrets mis en place à l’aide de différentes stratégies et récoltez des best-practices applicables dès septembre à votre propre business.
Le meilleur dans tout cela ? Vous n’avez rien à faire, nous nous occupons de tout. Demandez-vite votre cahier de vacances ici.
AB Tasty et Google BigQuery ont uni leurs forces pour offrir une intégration fluide, permettant aux clients disposant de vastes datasets d’accéder à des informations, d’automatiser et de prendre des décisions fondées sur des données afin de faire progresser leurs efforts d’expérimentation.
Nous avons souvent discuté de la complexité de la compréhension des données pour alimenter votre programme d’expérimentation. Lorsque les entreprises ont affaire à d’énormes datasets, elles doivent trouver un moyen agile et efficace de permettre à ces informations d’enrichir leurs performances de test et d’identifier des modèles, des tendances et des idées.
Aller plus loin avec l’analyse des données
Google BigQuery est une solution d’hébergement de données cloud entièrement gérée, qui permet de stocker et d’analyser rapidement de grandes quantités de données. Cette plateforme serverless est hautement scalable, conçue pour aider les entreprises à analyser de vastes datasets afin de prendre des décisions éclairées.
Avec Google BigQuery, les utilisateurs peuvent exécuter sans effort des requêtes complexes SQL, en tirant parti de ses capacités intégrées de machine learning.
Cette intégration à la plateforme d’optimisation de l’expérience d’AB Tasty signifie que les clients disposant de grands datasets peuvent utiliser BigQuery pour stocker et analyser de grands volumes de données de test. En exploitant les capacités de BigQuery, vous pouvez rationaliser les processus d’analyse des données, accélérer les cycles d’expérimentation et favoriser l’innovation de manière plus efficace.
Voici quelques-uns des nombreux avantages de l’intégration de Google BigQuery à AB Tasty pour vous aider à mieux tester :
BigQuery comme source de données
Avec l’intégration BigQuery, des données spécifiques d’AB Tasty peuvent être envoyées régulièrement à votre set BigQuery. Chaque tâche de collecte de données a un nom, une requête SQL pour obtenir ce dont vous avez besoin, et une fréquence de récupération des données. Ces informations permettent d’élaborer des publicités et des messages super ciblés, ce qui permet d’atteindre plus facilement les bonnes personnes.
Stockage centralisé des données d’AB Tasty
L’intégration d’AB Tasty et de BigQuery simplifie également l’analyse des campagnes en éliminant le besoin d’outils BI ou SQL. Leur tableau de bord affiche une comparaison claire des métriques sur une seule page, ce qui améliore l’efficacité. Vous pouvez exploiter BigQuery pour l’analyse des expériences sans dupliquer le reporting dans AB Tasty, en tirant le meilleur des deux plateformes. Incorporez des métriques et des segments complexes en interrogeant notre ensemble de données d’événements enrichies et reliez les données d’événements à des données business provenant d’autres plateformes. Qu’il s’agisse d’expérimentation web ou de feature experimentation, cela signifie des expériences plus précises et scalable pour booster la croissance de l’entreprise.
Machine learning
BigQuery peut également être utilisé pour le machine learning dans le cadre de programmes d’expérimentation, ce qui vous aide à prévoir les résultats et à mieux comprendre vos objectifs. BigQuery vous offre une analyse prédictive pilotée par l’IA pour développer des campagnes multicanal personnalisées, sans complexité ni incertitude en matière d’attribution. Accédez à des segments qui s’adaptent dynamiquement au comportement des clients en temps réel, débloquant ainsi des stratégies marketing flexibles, personnalisées et basées sur les données pour alimenter vos expériences.
Segmentation améliorée et vision globale
La capacité de BigQuery à comprendre le comportement signifie que vous pouvez mieux segmenter. La segmentation des données permet de classer les utilisateurs en fonction de divers attributs ou de leur comportement. Grâce aux données envoyées à BigQuery par les expériences, vous pouvez créer un contenu personnalisé ou des fonctionnalités adaptées à des groupes d’utilisateurs spécifiques, ce qui permet d’optimiser les taux d’engagement et de conversion.
Enfin, l’avantage majeur de cette intégration est d’obtenir des rapports communs – des rapports entièrement automatisés et exploitables sur l’expérimentation, ainsi que la possibilité d’alimenter les données à partir d’autres sources pour obtenir une vue d’ensemble.
Un partenariat continu
Cette intégration intervient après que Google ait nommé AB Tasty partenaire officiel de Google Cloud l’année dernière, nous rendant disponibles sur Google Cloud Marketplace pour rationaliser les transactions sur la marketplace. Nous sommes également entièrement intégrés à Google Analytics 4 et nous avons été ravis d’être désignés comme l’un des fournisseurs privilégié de Google pour l’expérimentation après la fin de Google Optimize.
Nous continuons à travailler en étroite collaboration avec le géant de la technologie pour aider nos clients à toujours se développer, vous pouvez en savoir plus sur cette intégration ici.
