Article

10min lecture

Comment créer une architecture de données robuste pour l’expérimentation ?

Dans l’économie de l’expérience d’aujourd’hui, il est essentiel de garder une longueur d’avance pour offrir à vos clients des expériences de marque sans faille. Nous avons déjà exploré le « pourquoi » sur ce blog (voir notre article sur l’essor de l’économie de l’expérience) et aujourd’hui, nous allons nous plonger dans le « comment » en examinant le pilier sur lequel reposeront toutes vos expériences, votre optimisation et vos efforts d’expérimentation : l’architecture de données.

Data is the foundation experimentation is built on
Les données sont le fondement de l’expérimentation (Source)

 

Les données sont la technologie qui permet d’alimenter les expériences que vous créez pour vos clients. Il faut tout d’abord comprendre ce qu’ils veulent et savoir comment votre entreprise peut répondre à leurs attentes. C’est cette attention particulière qui permet de relier les points entre votre interprétation des informations, des tendances existantes et les résultats qui, selon vos hypothèses, répondront aux besoins des clients (et augmenteront donc les revenus).

Si vous vous êtes déjà demandé si les avantages d’une offre spéciale sont suffisamment attrayants pour votre client ou pourquoi vous avez tant de visites sur votre site et si peu d’achats, alors vous vous êtes posé.e les mêmes questions que les équipes marketing de vos concurrents, qui tout comme vous, cherchent des réponses. Les données et l’expérimentation vous aideront à faire passer votre site Web au niveau supérieur, à mieux comprendre les préférences de vos clients et à optimiser leur parcours d’achat pour obtenir de meilleurs résultats commerciaux.

La question reste donc en suspens : Par où commencer ? Dans l’e-commerce, les A/B tests sont un excellent moyen d’utiliser les données pour tester vos hypothèses tout en prenant des décisions fondées sur des informations plutôt que sur des opinions.

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

 

« L’idée derrière l’expérimentation est que vous devriez tester les choses et prouver leur valeur avant d’y investir sérieusement », explique Jonny Longden, responsable de la division conversion de l’agence Journey Further. « En expérimentant… vous ne faites que les choses qui fonctionnent et donc vous avez déjà prouvé [ce] qui apportera de la valeur. »

Il faut connaître et comprendre votre base de données. Elle est la plateforme sur laquelle vous allez construire votre base de connaissances et créer votre roadmap d’expérimentation. Lisez la suite pour découvrir les principaux éléments à prendre en compte lors de la mise en place de votre architecture de données.

 

Cinq éléments à prendre en compte pour l’architecture de votre base de données

  1. Savoir quelles sont les données que vous collectez et pourquoi
    Pour savoir à quoi vous avez affaire lorsqu’il s’agit de segmenter vos données, vous devez également comprendre les types et propriétés de base des informations auxquelles vous avez accès. Tout d’abord, examinons les différents types de données :

    • Les données first party sont collectées directement auprès des clients et des visiteurs du site, ce qui les rend spécifiques à vos produits, vos consommateurs et vos opérations.
    • Les données second-party sont collectées par une partie secondaire en dehors de votre entreprise ou de vos clients. Elles sont généralement obtenues par le biais d’accords de partage de données entre des entreprises désireuses de collaborer.
    • Les données third party sont collectées par des organisations totalement distinctes, sans tenir compte de votre marché ou de vos clients ; toutefois, elles vous permettent de tirer parti d’un plus grand nombre de points de données pour élargir la compréhension générale.

     

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

    Ultimate personalization guide e-book

    ‎‎ㅤ‎‎

    La collecte et le regroupement de ces données vous permettront ensuite de segmenter votre audience et d’étoffer l’image de vos clients de manière à répondre à leurs besoins, en reliant les points entre le comportement et leurs préférences, l’UX du site Web et le parcours de l’acheteur.

    Chad Sanderson, Head of Product – data platform – chez Convoy, recommande de faire des métriques vos alliés pour assurer la synchronisation de la collecte et de l’analyse des données. En sachant ce qui intéresse les dirigeants de votre entreprise et quelles sont les mesures qui la feront avancer. Vous vous assurez que votre base de données est pertinente et propice au succès.

    ‎ㅤ

  2. Investir dans votre infrastructure de données
    Les données sont partout, existant sous une myriade de formes et recueillies auprès d’une multitude de sources. Néanmoins, si vous voulez les utiliser, vous avez besoin d’un système solide pour les collecter, les stocker et les analyser afin de les exploiter au mieux dans votre architecture de données. Commencez par déterminer la quantité de données First Party que vous êtes en mesure de recueillir en évaluant vos niveaux de trafic digitaux actuels. Combien de personnes visitent votre site ou votre application ? Vous pouvez obtenir cette information à l’aide de Google Analytics ou d’une plateforme similaire, ce qui vous aidera à comprendre le degré de sophistication de vos pratiques d’exploitation des données et à identifier les lacunes dans lesquelles vous pourriez avoir besoin de vous procurer des données supplémentaires (second-party et third-party).
    ‎Ensuite, vous devrez évaluer votre infrastructure. Les entreprises qui sont plus avancées dans leur démarche d’analyse des données investiront dans des Customer Data Platform (CDP) qui leur permettront de collecter et d’analyser des données – recueillies auprès de diverses sources et consolidées dans une base de données centrale – à un niveau plus granulaire. L’assemblage de ces données via une CDP vous aide à rassembler toutes les pièces pour former une image complète de vos clients et identifier les éventuelles faiblesses. Il s’agit d’une étape essentielle avant de passer à l’action.
  3. Obtenir le consentement pour gagner la confiance des consommateurs
    La sécurité des données est à juste titre la première préoccupation des consommateurs. Les utilisateurs auprès desquels vous souhaitez recueillir ces données first-party veulent s’assurer que leurs informations privées restent sécurisées. Obtenir leur consentement et faire preuve de transparence quant aux avantages qu’ils retireront de l’acceptation de votre demande – qu’il s’agisse de cadeaux, d’offres exclusives, d’informations ou de services supplémentaires – vous donnera les meilleures chances de succès. En montrant que vous adhérez aux diverses lois sur la conformité des données (telles que la RGPD) et que vous les prenez au sérieux, vous renforcerez également la confiance dans votre marque. Vous aurez la possibilité de faire en sorte qu’elle en vaille la peine grâce à une meilleure UX et à des expériences personnalisées.

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

    ‎ㅤ

  4. Collectez et découvrez des insights pour améliorer votre stratégie client.
    Nous avons déjà évoqué le fait que les données sont partout. Pour une bonne architecture de données ll est nécessaire d’identifier les besoins et les priorités immédiats de l’entreprise – ainsi que de se concentrer sur les gains rapides et les changements à faible impact, qui peuvent vous permettre d’avoir un impact rapide et important. Il est préférable de considérer cette phase comme un processus en quatre étapes :
    ㅤㅤ Collecter les données au fur et à mesure qu’elles arrivent dans votre CDP.
    ㅤㅤ• Transformer ou calibrez vos données afin qu’elles puissent être comparées d’une manière logique.
    ㅤㅤ• Analyser les données en les regroupant et en les catégorisant en fonction des segments de clients que vous avez identifiés et en les comparant aux priorités business.
    ㅤㅤ• Activer vos insights en repoussant les apprentissages dans vos plateformes et/ou votre roadmap d’expérimentation et mettez réellement ces données à profit.
  5. Transformez vos données en actions
    C’est le moment d’agir ! Nous avons examiné les différents types de données et où les trouver, comment être responsable de leur collecte et comment mettre en place l’infrastructure nécessaire pour les consolider et générer des insights. Nous avons également abordé la nécessité de comprendre les priorités de l’entreprise et la stratégie de base pour orienter la collecte, l’analyse et l’activation des données dans la même direction. Il s’agit maintenant de mettre ces données et ces idées en pratique.
    Dans l’économie de l’expérience, où l’évolution est le nerf de la guerre, l’innovation et l’optimisation sont les principaux moteurs de l’expérimentation. En utilisant la base de données que vous avez construite pour alimenter et nourrir votre roadmap d’expérimentation, vous vous assurez qu’aucun des efforts de vos équipes techniques, marketing et produit n’est vain. Les tests vous permettent d’évaluer des alternatives en temps réel et de prendre des décisions fondées sur des données concernant l’UX du site Web. Ils garantissent également que les indicateurs commerciaux ne sont jamais loin, et que la conversion et la croissance des revenus occupent une place centrale.Use the data you’ve gathered to fuel your experimentation roadmap
    Utilisez les données que vous avez recueillies pour alimenter votre feuille de route d’expérimentation (Source)

 

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

Chez AB Tasty, nous appliquons l’approche bayésienne pour interpréter les données et les résultats des tests, car dans le cadre des tests A/B, cette méthode ne se contente pas seulement de montrer s’il existe une différence entre les options testées, mais nous allons au-delà en calculant la mesure de cette différence. Le fait de pouvoir identifier cet écart vous permet de mieux comprendre ce que vous gagnerez en adoptant un changement permanent.

La collecte et l’analyse des données, puis l’exploitation des insights récoltés, sont essentielles pour débloquer le prochain niveau d’optimisation de l’expérience pour vos clients et votre entreprise. Une roadmap d’expérimentation fondée sur la réactivité en temps réel et les améliorations à long terme en server-side permettra de se reposer sur une solide approche de la base de données. La compréhension de qui vous voulez cibler et de comment agir est le moteur de vos prochains succès. De plus, si vous investissez dans votre base de données – et dans les cinq facteurs essentiels que nous avons explorés ci-dessus – vous serez équipé pour faire évoluer votre stratégie d’expérimentation et permettre à l’optimisation de devenir un élément clé d’optimisation de votre succès commercial.

Vous aimeriez aussi...

Abonnez-vous à
notre Newsletter

bloc Newsletter FR

La politique de confidentialité d'AB Tasty est disponible ici.