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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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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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Repenser l’expérience client digitale

Offrir une expérience d’achat en ligne irréprochable est aujourd’hui un facteur clé de succès, et c’est précisément ce que les plateformes d’optimisation de l’expérience permettent d’accomplir.

Alors que 86 % des consommateurs sont prêts à payer davantage pour bénéficier d’une meilleure expérience client, proposer une expérience digitale fluide, accessible et optimisée pour la conversion est devenu un véritable avantage concurrentiel.

Aujourd’hui, les entreprises ne se différencient plus uniquement par leurs produits ou leurs prix, mais aussi par la qualité de l’expérience digitale qu’elles offrent. Dans ce contexte, optimiser son site internet n’a jamais été aussi important.

Pour de nombreuses marques, il peut être difficile de savoir par où commencer pour améliorer l’expérience d’achat en ligne. La réponse réside souvent dans les plateformes d’optimisation de l’expérience, qui permettent de créer, tester et personnaliser les expériences utilisateur à grande échelle.

Dans cet article, nous verrons ce qu’est une plateforme d’optimisation de l’expérience, présenterons un framework stratégique essentiel et expliquerons comment prioriser efficacement les expérimentations pour maximiser leur impact.

Qu’est-ce qu’une plateforme d’optimisation de l’expérience ?

Une plateforme d’optimisation de l’expérience est une solution qui aide les entreprises à analyser, tester et personnaliser les interactions digitales avec leurs clients sur les sites web, les applications et les différents points de contact numériques.

En combinant les insights issus des données, de l’expérimentation (comme l’A/B testing) et de la personnalisation par IA, les plateformes d’optimisation de l’expérience permettent d’améliorer en continu l’expérience client et de mieux répondre aux attentes des utilisateurs.

Cela peut conduire à une meilleure fidélisation des audiences, des taux de conversion plus élevés et des conditions favorables à une croissance durable.

Les cartes ci-dessous illustrent les principales caractéristiques des plateformes d’optimisation de l’expérience :

A/B Testing icon

Tests A/B et MVT

Permettent aux équipes de comparer différentes versions d’une page ou d’une fonctionnalité afin d’identifier celles qui génèrent les meilleures performances.

AI Personalization icon

Personnalisation par l’IA

Propose des contenus, des offres ou des expériences adaptés au comportement ou au profil de chaque utilisateur.

Data Integration icon

Intégration des données

Centralise les données issues de différentes sources (CRM, analytics, web et applications) afin de créer une vue client unifiée.

Behavioral Analytics icon

Analyse comportementale

Analyse les interactions des utilisateurs (clics, défilement, navigation, parcours) pour mieux comprendre leur comportement digital.

AI Recommendations icon

Recommandations IA

Utilise le machine learning pour anticiper les besoins des utilisateurs et automatiser les recommandations de contenu ou d’offres. Lien

Journey Orchestration icon

Orchestration du parcours client

Cartographie et optimise l’ensemble du parcours client sur les différents canaux : web, mobile, e-mail et bien plus encore.

Pourquoi utiliser une plateforme d’optimisation de l’expérience ?

Une plateforme d’optimisation de l’expérience met à disposition une suite d’outils complète et intégrée qui permet aux entreprises de développer plus facilement leur activité et leurs revenus. Véritable solution tout-en-un, elle centralise l’A/B testing, la personnalisation des parcours utilisateurs et le déploiement sécurisé de nouvelles fonctionnalités.

Parmi les principaux avantages des plateformes d’optimisation de l’expérience :

  • Des décisions fondées sur les données : Les données issues des expérimentations menées via une plateforme d’optimisation permettent de centraliser les enseignements tirés des tests et de prendre des décisions plus éclairées.
  • Une fidélisation renforcée : Les plateformes d’optimisation permettent de créer des expériences plus pertinentes et personnalisées, encourageant ainsi les utilisateurs à revenir plus régulièrement.
  • Un meilleur retour sur investissement : Les enseignements issus des expérimentations aident les marques à concentrer leurs efforts sur les optimisations ayant un impact direct sur leurs indicateurs de performance clés.
  • Une augmentation du panier moyen : En personnalisant les parcours utilisateurs et en optimisant l’expérience proposée, les plateformes d’optimisation peuvent contribuer à augmenter la valeur du panier moyen.

Quelle est la principale différence entre une plateforme d’optimisation de l’expérience et une solution spécialisée ?

La principale différence entre une plateforme d’optimisation de l’expérience et une solution spécialisée réside dans leur approche. Les plateformes d’optimisation offrent un environnement complet dédié à l’expérimentation et à l’optimisation de l’expérience, tandis que les solutions spécialisées sont conçues pour répondre à un besoin unique et précis.

Les encarts ci-dessous mettent en évidence les principales différences entre ces deux approches :

Approche unifiée

Plateforme d’optimisation de l’expérience

Objectif : optimiser l’ensemble du parcours client
  • Données unifiées et audiences partagées entre les différents outils.
  • Workflows simplifiés pour l’expérimentation et la personnalisation.
  • Vision globale de l’expérience client, du début à la fin.
  • Expérimentation centralisée pour favoriser des décisions fondées sur les données.
En résumé

Une plateforme d’optimisation de l’expérience agit comme une véritable solution tout-en-un qui élimine les silos de données et facilite le développement de l’activité grâce à une suite d’outils intégrée.

VS
Outils cloisonnés

Solution spécialisée

Objectif : répondre à un besoin spécifique
  • Adaptée aux cas d’étude nécessitant une seule solution.
  • Fonctionne à l’aide d’outils indépendants dédiés à une fonction unique.
  • Nécessite souvent des efforts manuels pour synchroniser les données entre les systèmes.
  • Peut conduire à une vision fragmentée du comportement des utilisateurs.
En résumé

Bien qu’efficaces pour répondre à des besoins simples ou ponctuels, les solutions spécialisées manquent souvent de la connectivité nécessaire pour soutenir une stratégie d’optimisation à l’échelle de l’entreprise.

Les 3D des plateformes d’optimisation de l’expérience : Décision, Déploiement, Développement

L’un des principaux avantages des plateformes d’optimisation de l’expérience réside dans leur capacité à aider les marques à mettre en œuvre les « 3D ».

Composées de Décision, Déploiement et Développement, les « 3D » permettent de structurer et d’organiser les efforts d’optimisation.

Décision : orienter sa stratégie grâce à l’A/B testing

Le premier pilier des 3D, « décision », consiste à valider des idées grâce à une approche fondée sur l’expérimentation. En d’autres termes, il représente le moteur de l’optimisation en permettant aux entreprises de tester leurs hypothèses avant de prendre des décisions.

Les principaux leviers associés à « décision » sont :

L’un des principaux bénéfices de cette approche est la réduction des risques. Les marques peuvent rapidement tirer des enseignements du comportement des utilisateurs et construire leurs stratégies sur des résultats éprouvés.

Exemple : un acteur du retail teste deux versions différentes de sa page produit et identifie, grâce à l’A/B testing, la variante qui génère le plus d’ajouts au panier.

Déploiement : créer des expériences personnalisées grâce à la personnalisation

Le deuxième pilier des 3D, « déploiement », consiste à mettre en œuvre des plans d’action et des expériences personnalisées afin de mieux répondre aux objectifs de l’entreprise.

C’est ici que la personnalisation par l’IA entre en jeu. Des solutions telles qu’EmotionsAI permettent notamment de segmenter les audiences afin de proposer des contenus et des expériences plus pertinents en fonction du comportement des utilisateurs, de leur localisation ou encore de leur activité en temps réel.

Ainsi, « déploiement » contribue à augmenter l’engagement, les taux de conversion et le panier moyen en présentant le bon message à la bonne personne au bon moment.

Exemple : un site de voyage affiche en temps réel des offres promotionnelles sur des hôtels de dernière minute aux visiteurs dont le comportement de navigation révèle une intention de quitter le site, ce qui entraîne une hausse des réservations.

Développement : innover en toute sécurité grâce au feature management

Le dernier pilier des 3D, « développement », repose sur la mise en place d’une culture d’expérimentation et l’utilisation du feature management afin de réduire les risques liés au déploiement de nouvelles fonctionnalités.

Pour cela, les entreprises peuvent s’appuyer sur différentes pratiques telles que les feature flags, les déploiements progressifs ou des retours en arrière conditionnés par les KPI. À cette étape, les équipes produit et techniques peuvent innover plus rapidement, tester de nouvelles fonctionnalités auprès de segments d’utilisateurs spécifiques et limiter les impacts négatifs potentiels sur l’expérience utilisateur globale.

Exemple : une entreprise SaaS déploie une nouvelle fonctionnalité de dashboard auprès de seulement 10 % de ses utilisateurs afin d’en observer les premiers résultats. Après avoir analysé l’adoption de la fonctionnalité et vérifié les indicateurs de performance, elle peut ensuite la déployer en toute confiance auprès du reste de sa base d’utilisateurs.

Drive Icon

Décision

Consiste à piloter une stratégie d’optimisation grâce à une approche ciblée et fondée sur les données, généralement en s’appuyant sur l’A/B testing pour valider rapidement des hypothèses.

Delivery Icon

Déploiement

Consiste à mettre en œuvre des plans d’action personnalisés alignés sur les objectifs de l’entreprise, notamment grâce à la personnalisation alimentée par l’IA pour proposer des expériences ciblées.

Development Icon

Développement

Consiste à favoriser le partage des bonnes pratiques et des méthodologies au sein des équipes, tout en s’appuyant sur le feature management pour réduire les risques liés au déploiement progressif.

Comment prioriser les expérimentations : des idées à l’impact

Face à la diversité des approches d’expérimentation et de test, de nombreuses marques se heurtent à un même défi : déterminer quelles idées tester en priorité.

S’il est vrai que les programmes d’optimisation les plus matures génèrent généralement davantage d’idées qu’il n’est possible d’en tester, savoir quand et où concentrer ses efforts est tout aussi important. Autrement dit, les marques ont souvent plus de difficultés à déterminer quels tests lancer en premier qu’à trouver de nouvelles idées d’expérimentation. Le véritable enjeu consiste donc à identifier quelles idées méritent d’être explorées en priorité.

Pour répondre à ce défi, il existe des frameworks de priorisation qui permettent de classer les idées de manière structurée et objective. Grâce à eux, les entreprises peuvent dépasser les décisions fondées sur l’intuition et s’appuyer davantage sur les données pour orienter leurs choix.

Voici deux frameworks de priorisation couramment utilisés avec les plateformes d’optimisation de l’expérience.

Le framework PIE

PIE (de Potential, Importance, Ease) est une méthode simple et structurée permettant de prioriser les expérimentations.

Voici la signification de chaque lettre de PIE :

  • Potential (ou potentiel) : Quel niveau d’amélioration cette expérimentation est-elle susceptible de générer ?
  • Importance : Quelle est la valeur du trafic sur les pages concernées par le test ? S’agit-il de pages à fort trafic ou à fort impact business ?
  • Ease (ou facilité) : Dans quelle mesure le test est-il simple à mettre en œuvre, aussi bien d’un point de vue technique qu’opérationnel ?

Comment fonctionne le framework PIE ?

Le framework PIE consiste à attribuer une note à chaque idée de test ou variation selon chacun de ces trois critères, généralement sur une échelle de 1 à 10. Les expérimentations obtenant le score global le plus élevé sont généralement celles qui sont priorisées et lancées en premier.

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Le framework ICE

ICE (de Impact, Confidence, Ease) est une autre méthode simple et structurée qui aide les équipes à déterminer l’ordre de priorité de leurs différentes initiatives d’expérimentation.

Voici la signification de chaque lettre de ICE :

  • Impact : Si cette expérimentation est concluante, quel sera son impact sur les indicateurs clés de performance ?
  • Confidence (ou confiance) : Quel est votre niveau de confiance quant aux chances de succès de cette expérimentation ? Cette évaluation peut s’appuyer sur les données disponibles, les recherches utilisateurs, les enseignements tirés de tests précédents ou d’autres sources pertinentes.
  • Ease (ou facilité) : Dans quelle mesure cette expérimentation est-elle simple à lancer et à mettre en œuvre ?

Comment fonctionne le framework ICE ?

Le framework ICE consiste à attribuer une note à chaque expérimentation sur une échelle de 1 à 10 selon les trois critères du modèle : son impact potentiel, le niveau de confiance dans ses chances de succès et sa facilité de mise en œuvre. Les scores obtenus sont ensuite combinés afin d’établir un score global, permettant d’identifier les expérimentations à prioriser et celles qui devraient être lancées en premier.

Bonnes pratiques pour une mise en œuvre réussie

Quel que soit le framework de priorisation utilisé avec votre plateforme d’optimisation de l’expérience, l’adoption de bonnes pratiques en matière d’expérimentation est essentielle pour maximiser les résultats.

Voici quelques-unes des pratiques les plus efficaces :

  • Créer un backlog centralisé : Veillez à regrouper toutes vos idées de tests et d’optimisation dans un backlog unique.
  • Évaluer les idées collectivement : Impliquez les parties prenantes de différents départements (marketing, produit, UX et développement) afin de bénéficier de perspectives variées.
  • Aligner les expérimentations sur les objectifs de l’entreprise : Assurez-vous que les expérimentations les plus prioritaires contribuent directement aux objectifs stratégiques de l’entreprise, qu’il s’agisse d’OKR, de KPI ou d’autres indicateurs clés.
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Construire une culture de l’expérimentation

Au-delà des outils et des frameworks, l’un des principaux avantages des plateformes d’optimisation de l’expérience ne réside pas uniquement dans leur capacité à faciliter les tests. Elles contribuent également à faire évoluer la manière dont les entreprises perçoivent l’expérimentation, en faisant de celle-ci un levier durable de croissance et d’amélioration continue.

Parmi les principes culturels que les plateformes d’optimisation favorisent généralement, on retrouve :

  • Considérer les tests non concluants comme des opportunités d’apprentissage : Les plateformes d’optimisation de l’expérience contribuent à instaurer une culture dans laquelle chaque résultat, qu’il soit positif ou non, constitue une source précieuse d’enseignements.
  • Encourager la contribution de tous : Les plateformes d’optimisation de l’expérience permettent à chacun au sein de l’entreprise d’alimenter le backlog d’expérimentation.
  • Partager largement les résultats : Les plateformes d’optimisation de l’expérience facilitent la diffusion des résultats et des enseignements tirés des expérimentations à travers l’ensemble de l’organisation. Cette visibilité contribue à renforcer l’adhésion des équipes, à créer une dynamique positive autour du produit et à démontrer la valeur des initiatives d’expérimentation.

Conclusion : sur la voie de la maturité en optimisation

Les plateformes d’optimisation de l’expérience permettent avant tout de renforcer la valeur stratégique de vos initiatives grâce au framework des 3D ainsi qu’à une approche structurée de la priorisation des expérimentations.

L’optimisation n’est pas une démarche ponctuelle qui s’arrête une fois un test mis en ligne. C’est un processus continu, fondé sur l’apprentissage, l’expérimentation et l’amélioration permanente. En vous appuyant sur une plateforme d’optimisation de l’expérience, vous pouvez instaurer une culture où l’envie de tester et d’évoluer guide chaque décision et chaque interaction avec vos clients.

Prendre le temps d’évaluer votre approche actuelle de l’optimisation et identifier ne serait-ce qu’un axe d’amélioration, qu’il s’agisse d’adopter un framework de priorisation ou simplement de mettre en place un backlog d’expérimentation, peut être le point de départ de progrès concrets et durables.

Êtes-vous prêt à donner vie à votre prochaine idée ambitieuse ?

FAQ

Vous avez encore des questions sur les plateformes d’optimisation de l’expérience ? Voici les réponses.

Pourquoi est-il important d’utiliser une plateforme d’optimisation de l’expérience ?

Les plateformes d’optimisation de l’expérience aident les entreprises à améliorer en continu leurs expériences digitales grâce à l’expérimentation fondée sur les données, à la personnalisation et à d’autres leviers d’optimisation. Elles peuvent ainsi contribuer à augmenter les conversions, améliorer la satisfaction client, faciliter la prise de décision et renforcer la fidélité à long terme.

Quels sont les outils les plus importants à rechercher lors du choix d’une plateforme d’optimisation de l’expérience ?

Parmi les fonctionnalités essentielles à rechercher lors du choix d’une plateforme d’optimisation de l’expérience, on retrouve notamment l’A/B testing, les moteurs de personnalisation, l’analyse comportementale et l’intégration des données clients. Par ailleurs, les recommandations IA et l’orchestration des parcours clients jouent un rôle de plus en plus important pour automatiser et faire évoluer les stratégies d’optimisation à grande échelle.

Les plateforme d’optimisation de l’expérience sont-elles plus efficaces que les solutions spécialisées ?

Dans la plupart des cas, les plateforme d’optimisation de l’expérience constituent le meilleur choix pour les entreprises qui recherchent une approche unifiée, évolutive et cohérente de l’optimisation sur plusieurs canaux.

Les solutions spécialisées peuvent néanmoins être pertinentes pour les entreprises confrontées à un besoin très spécifique ou avec un périmètre d’intervention limité.

Pourquoi choisir AB Tasty comme plateforme d’optimisation de l’expérience ?

AB Tasty est une plateforme d’expérimentation complète qui propose un large éventail d’outils et de fonctionnalités, tels que des tests client-side et server-side, de l’A/B testing, du Multivariate Testing et des fonctionnalités de personnalisation alimentées par l’IA, comme AdaptiveCX et EmotionsAI.

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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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1 Avr 2026
10min lecture

Calcul de la taille de l’échantillon dans les tests A/B : 7 bonnes pratiques

Hubert Wassner

Hubert Wassner

Comprendre facilement le calcul de la taille d’échantillon pour les tests A/B

Le processus de test A/B est conçu pour fournir des résultats fiables, afin que vous puissiez prendre des décisions fondées sur des données concrètes. Cependant, définir la taille d’échantillon nécessaire pour que ces résultats soient fiables peut dépendre de plusieurs facteurs. Heureusement, il existe aujourd’hui des outils en ligne qui vous aident à éviter les approximations, sans qu’il soit nécessaire d’avoir un diplôme en mathématiques.

white calculator

Comment fonctionne le calcul de la taille de l’échantillon

La raison principale pour laquelle il est important de calculer une taille d’échantillon adaptée est de s’assurer que celui-ci soit représentatif de l’ensemble de votre public. Cela garantira ainsi la fiabilité des résultats de votre test et vous aidera à éviter les faux positifs et les faux négatifs. Si votre échantillon est trop petit, vous risquez d’obtenir des résultats trompeurs. S’il est trop grand, vous risquez de gaspiller du temps et des ressources sans obtenir des résultats exploitables. 

En règle générale, il est recommandé de disposer d’un échantillon d’au moins 10 000 visiteurs par variante de test et d’au moins 300 conversions pour chacune d’entre elles. Cependant, vous pouvez calculer la taille d’échantillon adéquate pour une variante de test A/B à l’aide de la formule mathématique suivante :

Voici la signification de chaque lettre dans l’équation :

  • n correspond à la taille d’échantillon requise pour chaque variante de test
  • p1 correspond au taux de conversion de référence
  • p2 correspond au taux de conversion augmenté de l’effet minimal détectable absolu
  • Z⍺/2 correspond au score Z pour le niveau de signification statistique
  • Zβ est le score Z de la puissance statistique

Cette équation vous paraît complexe ? Avant de vous précipiter sur votre manuel d’algèbre, pas de panique ! Voyons plutôt ce que ces variables représentent en pratique :

  • Taux de conversion de référence : le taux de conversion actuel pour l’objectif spécifique que vous cherchez à améliorer. Il peut s’agir, par exemple, du taux d’abonnement, du taux de transaction ou du taux de clics.
  • Effet minimal détectable (MDE) : la plus petite variation du taux de conversion que vous souhaitez détecter avec une fiabilité statistique. Cela détermine la sensibilité statistique de votre test A/B.
  • Niveau de signification statistique : la probabilité que la différence entre votre taux de conversion de référence et le taux de conversion d’une variante testée ne soit pas due au hasard. Le niveau de signification généralement utilisé est de 95 %. Le score Z correspondant à un niveau de signification de 95 % est de 1,96.
  • Puissance statistique : la probabilité que votre test détecte un effet réel lorsqu’il existe. Là encore, la pratique courante consiste à fixer la puissance à 80 %, ce qui signifie que vous avez 80 % de chances de repérer un effet significatif. Le score Z correspondant à une puissance de 80 % est de 0,84.
Boost your conversion rates by creating personalized experiences

Heureusement, il existe aujourd’hui toute une gamme d’outils en ligne qui se chargent pour vous de ce calcul parfois complexe. Pour la plupart d’entre eux, il suffit généralement de saisir les variables indiquées ci-dessus.

Il convient de noter que l’effet minimal détectable (MDE) et la puissance statistique ont tous deux une incidence directe sur la taille de l’échantillon d’un test. Si vous souhaitez obtenir une puissance statistique plus élevée (c’est-à-dire plus de chances d’identifier une variante gagnante) ou un MDE plus faible (c’est-à-dire une plus grande sensibilité du test), votre échantillon devra être plus important. Cela peut avoir une incidence sur la durée d’exécution d’un test et sur les ressources nécessaires.

Il faut alors évaluer si l’investissement en vaut la peine.

Différentes méthodes de calcul de la taille de l’échantillon

De nombreuses plateformes en ligne recommandent de calculer la taille de l’échantillon d’un test A/B lors de la phase de préparation du test. Mais chez AB Tasty, nous estimons qu’il est déjà trop tard. En effet, si vous constatez que la taille d’échantillon requise est trop importante, ce qui signifie que le test devrait durer trop longtemps pour être réalisable dans la pratique, il est alors tout simplement inutile de créer la variante.

C’est pourquoi nous avons développé un calculateur de MDE spécialement conçu pour la phase de préparation des tests. Cet outil vous aide à déterminer le gain minimal requis et le temps nécessaire pour qu’une expérience atteigne la signification statistique, en se basant sur vos données historiques réelles. Vous pourrez ainsi définir des attentes réalistes avant de lancer un test.

Utiliser notre calculateur d’effet minimal détectable est très simple :

1

Saisie

Définissez votre référence

Saisissez votre volume actuel de visiteurs et le taux de conversion associé à l’objectif que vous souhaitez améliorer.

2

Calcul

Évaluez le potentiel du test

Le calculateur estime le gain minimal nécessaire pour atteindre le seuil de signification statistique. Visualisez précisément le nombre de jours nécessaires pour atteindre votre seuil de confiance.

3

Lancement

Évitez les tests inutiles

Évitez de perdre du temps et des ressources sur des tests qui ont peu de chances de générer des résultats exploitables ou statistiquement significatifs.

Nous proposons également un calculateur d’échantillon qui vous aide à déterminer le nombre de visiteurs requis pour votre test et à estimer la durée nécessaire pour obtenir les résultats souhaités. Cet outil est destiné aux tests en cours et ne doit pas être utilisé pour la phase de préparation des tests.

Pour estimer le nombre de visiteurs :

  • Vous saisissez le taux de conversion actuel pour l’objectif que vous cherchez à améliorer, ainsi que l’augmentation attendue entre les différentes variantes du test.
  • Notre calculateur estime ensuite le nombre de visiteurs nécessaires pour chaque variante du test.

Pour estimer la durée de votre test A/B :

  • En plus des informations saisies à l’étape précédente, vous devez indiquer le nombre moyen de visiteurs quotidiens de la page testée ainsi que le nombre total de variantes du test, y compris la version de référence.
  • Notre calculateur estime ensuite la durée minimale nécessaire du test, en jours, pour obtenir les résultats souhaités. Cette estimation doit toutefois être interprétée avec précaution, comme expliqué ci-dessous.

Bonnes pratiques et pièges à éviter

Voyons les principales bonnes pratiques et erreurs à éviter lors du calcul de la durée des tests et de la taille de l’échantillon.

1. Effectuez des tests pendant au moins 14 jours

Même si vous atteignez votre taille d’échantillon cible en quelques jours, ou si notre calculateur de durée de test indique le contraire, il est recommandé de mener un test A/B pendant au moins deux semaines. Cela permet de tenir compte des variations dans le comportement des utilisateurs, comme les variations de trafic entre semaine et week-end, et garantit une bien plus grande fiabilité de vos données.

2. Tenez compte des facteurs externes tels que la saisonnalité

Certaines périodes de l’année, comme Noël, le Black Friday ou les ponts et jours fériés, peuvent fausser vos résultats si vous effectuez un test à ces moments-là. Vous devrez en tenir compte si vous souhaitez que votre échantillon reste représentatif de votre audience habituelle.

3. N’interrompez pas un test trop tôt

Vous devez également résister à la tentation de consulter les résultats du test avant que la durée prévue et la taille de l’échantillon aient été atteintes. Cela augmenterait considérablement le risque de tirer de mauvaises conclusions concernant le test.

Notre agent IA Evi Analysis s’appuie sur la signification statistique pour vous indiquer si une variante obtient de meilleurs résultats. Pour qu’il fonctionne correctement, vous ne devez demander à Evi d’interpréter les résultats qu’une fois que le test a atteint le nombre de visiteurs recommandé par le calculateur de taille d’échantillon. En effet, Evi Analysis n’a aucun moyen de savoir que vous aviez prévu une taille d’échantillon de, disons, 100 000 visiteurs, mais que vous avez décidé d’arrêter après seulement 10 000.

4. Ne négligez pas la valeur pratique

Le fait que les résultats d’un test soient statistiquement significatifs ne signifie pas pour autant qu’ils aient une application concrète pour votre entreprise. Si la mise en œuvre d’un changement suggéré par les résultats d’un test s’avère trop coûteuse, il n’est peut-être pas utile de réaliser ce test.

5. Donnez la priorité aux pages les plus consultées

Dans un premier temps, les tests doivent se concentrer sur les pages de votre site web susceptibles d’attirer le plus grand nombre de visiteurs. Il s’agit par exemple de la page d’accueil, des pages de listing de produits (PLP) ou des pages produits (PDP). Le trafic plus important sur ces pages vous permettra de collecter des données plus rapidement et de mener des tests plus efficacement.

6. Limitez le nombre de variantes

Tester plusieurs variantes à la fois peut sembler plus efficace, mais cela augmente le risque de faux positifs. Si vous effectuez des tests sur des pages à faible trafic, le fait de limiter le nombre de variantes permet de ne pas diluer l’échantillon entre trop de versions.

7. Ciblez un large public

Dans la mesure du possible, effectuez des tests A/B dans plusieurs pays ou sur plusieurs segments afin d’augmenter la taille de l’échantillon.

Conclusion : passer de l’intuition à des résultats concrets

Déterminer la taille d’échantillon adéquate pour vos tests A/B est essentiel pour obtenir des résultats statistiquement significatifs auxquels vous pouvez vous fier. Mais vous n’avez plus besoin d’être un as en maths pour déterminer la taille d’échantillon nécessaire.

En utilisant notre calculateur de MDE pour la planification préalable des tests et en respectant les bonnes pratiques en matière de taille de l’échantillon et de durée des tests, vous vous assurez que vos tests A/B seront à la fois plus efficaces et plus fiables.

Prêt à passer du calcul à la conversion ?

FAQ

Vous avez encore des questions sur les calculateurs de taille d’échantillon ? Voici les réponses dont vous avez besoin.

Pourquoi le calcul de la taille de l’échantillon est-il important dans les tests A/B ?

Le calcul de la taille de l’échantillon garantit une puissance suffisante à votre test pour identifier une différence significative entre les variantes testées, sans mobiliser des ressources de manière excessive. Un échantillon trop petit peut entraîner des faux négatifs, tandis qu’un échantillon trop grand peut s’avérer inefficace ou exposer inutilement trop d’utilisateurs.

Quelle méthode dois-je utiliser pour calculer la taille de l’échantillon ?

En général, on s’appuie sur une analyse de puissance qui intègre l’effet attendu, le niveau de signification (α) et la puissance souhaitée (1−β). Des outils tels que des calculateurs en ligne ou des logiciels statistiques peuvent s’avérer utiles ; ils reposent sur une approximation binomiale ou normale, selon la métrique analysée.

Comment détermine-t-on l’effet minimal détectable (MDE) pour un test A/B ?

Le MDE désigne la plus petite variation entre la version de référence et une variante que vous jugez suffisamment pertinente. Il est calculé en fonction des objectifs commerciaux, des taux de conversion de référence et de la puissance statistique souhaitée, en identifiant le niveau d’amélioration des indicateurs ( taux de clics, chiffre d’affaires) qui justifie le déploiement de la variante.

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À propos de l’auteur

Hubert Wassner

Hubert Wassner est Chief Data Scientist chez AB Tasty avec plus de trente ans d’expérience en intelligence artificielle et en apprentissage automatique. Il conçoit des modèles statistiques avancés, publie ses analyses sur le blog et aide les marques à prendre des décisions fiables basées sur les données. Sa réalisation la plus récente est l’obtention d’un brevet pour RevenueIQ.

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14 Oct 2025
17min lecture

16 experts de l’expérimentation à suivre absolument

Francois Marziale

Francois Marziale

Construire une culture de l’expérimentation nécessite une appétence pour l’itération, une tolérance à l’échec, et un état d’esprit « test & learn ». Le podcast 1000 Experiments Club explore tous ces sujets avec certaines des voix les plus influentes du secteur.

Des CEO aux fondateurs, en passant par les responsables CRO, ces experts partagent les leçons tirées de leurs carrières dans l’expérimentation au sein des plus grandes entreprises tech, ainsi que leurs visions sur l’avenir de l’optimisation.

Que vous soyez débutant en A/B testing ou un professionnel chevronné, voici notre sélection de spécialistes de l’expérimentation et du CRO à suivre :

Ronny Kohavi

Ronny Kohavi, pionnier dans le domaine de l’expérimentation, apporte plus de trois décennies d’expérience en machine learning, en expérimentations, en IA et en personnalisation.

Il a été Vice President et Technical Fellow chez Airbnb. Auparavant, il était Technical Fellow et Corporate Vice President chez Microsoft, où il dirigeait l’équipe d’analyse et d’expérimentation (ExP). Avant cela, il a été Director of Personalization and Data Mining chez Amazon.

Ronny anime un cours en ligne interactif sur l’accélération de l’innovation grâce aux tests A/B, suivi par plus de 800 étudiants.

Les travaux de Ronny ont contribué à jeter les bases de l’expérimentation en ligne moderne, influençant la manière dont certaines des plus grandes entreprises au monde abordent les tests et la prise de décision.

Il plaide pour une montée en charge progressive plutôt que pour un découpage classique 50/50 au lancement :

« Une chose qui s’avère vraiment utile, c’est de commencer par une montée en charge faible. Même si vous prévoyez d’aller vers 50 % en groupe témoin et 50 % en traitement, démarrez à 2 %. Si quelque chose d’excessif se produit, par exemple un indicateur qui chute de 10 % au lieu des 0,5 % que vous surveillez, vous pouvez le détecter quasiment en temps réel. »

Cette montée en charge lente aide les équipes à détecter rapidement les problèmes critiques et à protéger l’expérience utilisateur.

Suivre Ronny

Talia Wolf

Talia Wolf est une spécialiste de l’optimisation des conversions et la fondatrice et PDG de Getuplift, où elle aide les entreprises à augmenter leurs revenus, leurs leads, l’engagement et les ventes grâce au ciblage émotionnel, au design persuasif et aux données comportementales.

Elle a débuté sa carrière dans une agence de médias sociaux, où elle a découvert le CRO, puis a occupé le poste de directrice marketing chez monday.com avant de lancer sa première agence, Conversioner, en 2013.

Talia apprend aux entreprises à optimiser leur présence en ligne en s’appuyant sur des stratégies guidées par l’émotion. Elle souligne que les textes et les visuels doivent répondre aux besoins des clients, plutôt que de se concentrer uniquement sur le produit.

Pour Talia, le marketing émotionnel est par nature centré sur le client et fondé sur la recherche. À partir de là, on peut construire des expérimentations dans des plateformes de tests A/B en s’appuyant sur un indicateur guide clair, qu’il s’agisse des paiements, des inscriptions, ou des ajouts au panier, afin de valider des hypothèses et de stimuler la croissance.

Suivre Talia

Elissa Quinby

Elissa Quinby est Head of Product Marketing chez Pattern, une plateforme d’accélération e-commerce, avec une carrière ancrée dans le retail, le marketing et l’expérience client.

Avant de rejoindre Pattern, elle a dirigé le marketing retail en tant que Senior Director chez Quantum Metric. Elle a commencé sa carrière comme assistante acheteuse chez American Eagle Outfitters, puis a passé deux ans chez Google en tant que Digital Marketing Strategist. Elissa a ensuite passé huit ans chez Amazon, où elle a occupé des postes en marketing, en gestion de programme et en produit.

Elissa souligne l’importance de commencer petit pour instaurer la confiance avec de nouveaux clients. « L’objectif est d’offrir de la valeur en échange des données », explique-t‑elle, en désignant les données first‑party comme « l’ingrédient secret » derrière de nombreuses entreprises performantes.

Elle encourage les marques à expérimenter des moyens créatifs de collecter des informations clients, toujours avec la confiance au centre, afin de personnaliser les expériences et d’approfondir la compréhension des clients au fil du temps.

Suivre Elissa

Lukas Vermeer

Lukas Vermeer, Director of Experimentation chez Vista, est un expert de la conception, de l’implémentation et du scaling d’expérimentation. Il a auparavant passé plus de huit ans chez Booking.com, où il a occupé des postes de product manager, de data scientist, puis de Director of Experimentation.

Avec une formation en machine learning et en IA, Lukas se spécialise dans la création des infrastructures et des processus nécessaires pour industrialiser les tests et stimuler la croissance. Il conseille également des entreprises pour les aider à lancer et accélérer leurs efforts d’expérimentation.

Étant donné la rapidité des changements actuels, Lukas estime que les roadmaps doivent être considérées comme des guides flexibles, et non comme des plans rigides : « Je pense que les roadmaps ne sont pas forcément mauvaises, mais elles devraient reconnaître qu’il existe de l’incertitude. Le livrable doit être une clarification de cette incertitude, plutôt que de dire, “Dans deux mois, nous livrerons la fonctionnalité XYZ”. »

Plutôt que de promettre des résultats finaux, Lukas met l’accent sur l’acceptation de l’incertitude afin de prendre de meilleures décisions, fondées sur les données.

Suivre Lukas

Jonny Longden

Jonny Longden est Chief Growth Officer chez Speero, avec plus de 17 ans d’expérience à améliorer des sites web grâce aux données et à l’expérimentation. Il a auparavant occupé des postes de direction chez Boohoo Group, Journey Further, Sky et Visa, où il a dirigé des équipes en expérimentation, en analytics et en produit digital.

Jonny estime que les petites entreprises et les start-up, surtout à leurs débuts et en phase exploratoire, sont celles qui ont le plus à gagner grâce à l’expérimentation. Sans tests, soutient‑il, la plupart des idées ont peu de chances de réussir.

« Sans expérimentation, vos idées ne vont probablement pas fonctionner », dit Jonny. « Les choses qui paraissent évidentes ne donnent souvent pas de résultats, et les idées qui semblent improbables, voire un peu absurdes, peuvent parfois avoir le plus grand impact. »

Pour Jonny, l’expérimentation n’est pas qu’une tactique, c’est la seule manière fiable d’identifier ce qui fonctionne vraiment et de générer des progrès significatifs, étayés par les données.

Suivre Jonny

Ruben de Boer

Ruben de Boer est Lead CRO Manager chez Online Dialogue et fondateur de Conversion Ideas, avec plus de 14 ans d’expérience dans la donnée et l’optimisation.

Chez Online Dialogue, il dirige l’équipe des Conversion Managers, développe les compétences, maintient la qualité, et définit la stratégie et les objectifs. Via son entreprise, Conversion Ideas, Ruben aide les personnes à lancer leur carrière en CRO et en expérimentation en proposant des cours et des ressources accessibles et de haute qualité.

Ruben estime que l’expérimentation ne doit pas être jugée uniquement aux résultats. « Environ 25 % des tests A/B aboutissent à un gagnant, ce qui signifie que 75 % de ce qui est construit n’est pas mis en production, et cela peut donner l’impression d’un échec si vous ne vous concentrez que sur la production », explique‑t‑il.

Il encourage plutôt les équipes à déplacer leur attention vers des enseignements centrés sur le client. Lorsque l’objectif devient de comprendre l’utilisateur, et pas seulement de livrer des fonctionnalités, la raison d’être de l’expérimentation évolue entièrement.

Suivre Ruben

David Mannheim

David Mannheim est un stratège de l’expérience digitale avec plus de 15 ans d’expertise, aidant des marques comme ASOS, Sports Direct et Boots à faire évoluer leurs stratégies de conversion.

Il est le PDG et fondateur de Made With Intent, consacré à faire progresser des approches innovantes de la personnalisation grâce à l’IA. Auparavant, il a fondé User Conversion, devenue l’une des plus grandes agences de CRO indépendantes au Royaume‑Uni.

David a récemment publié un livre qui explore ce qu’il appelle l’élément manquant de la personnalisation moderne, la personne. « Souvenez‑vous des trois premières syllabes de personnalisation », dit‑il. « Cela se perd souvent dans les données. »

Il plaide pour un recentrage vers un ROI à long terme vs à court terme, en mettant l’accent sur des métriques comme la satisfaction, la fidélité et la valeur vie client, plutôt que sur des gains fondés sur le volume.

« Plus de qualité que de quantité », explique David, « et davantage de reconnaissance des éléments intangibles, pas seulement des tangibles, met les marques dans une bien meilleure position. »

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Marianne Stjernvall

Marianne Stjernvall a plus de dix ans d’expérience en CRO et en expérimentation, elle a mené plus de 500 tests A/B et aidé plus de 30 organisations à développer leurs programmes de tests.

Marianne est la fondatrice de Queen of CRO et la cofondatrice de ConversionHub, l’agence de CRO la plus senior de Suède. Consultante CRO reconnue, elle aide les organisations à bâtir des cultures d’expérimentation guidées par les données et l’apprentissage continu.

Marianne enseigne également régulièrement, en partageant son expertise sur tout le spectre du CRO, des tests A/B et de l’exécution des programmes d’expérimentation.

Elle insiste sur l’importance d’une approche de test centralisée, « Si chaque département mène des expériences de son côté, vous risquez de prendre des décisions à partir de trois jeux de données différents, puisque les équipes analyseront des types de données différents. Le fait d’avoir une responsabilité claire et un cadre unifié garantit que l’organisation travaille de manière cohérente avec les tests. »

Suivre Marianne

Ben Labay

Ben Labay est le PDG de Speero, alliant la rigueur académique en statistique à une solide expertise en expérience client et en UX.

Titulaire de diplômes en comportement évolutif et en sciences de la conservation, Ben a débuté sa carrière comme chercheur à l’Université du Texas, spécialisé en modélisation de données et en recherche.

Cette base nourrit son travail chez Speero, où il aide les organisations à exploiter les données clients pour prendre de meilleures décisions.

Ben souligne que les enseignements doivent conduire à l’action et révéler des schémas significatifs. « Toutes les agences et toutes les équipes internes collectent des données et testent à partir d’enseignements, mais on ne peut pas s’arrêter là. »

Passionné par l’avancement de l’expérimentation, Ben se concentre sur le développement de nouveaux modèles, l’application de la théorie des jeux, et l’adoption d’innovations audacieuses pour mettre au jour des enseignements plus importants et plus disruptifs.

Suivre Ben

André Morys

André Morys, PDG et fondateur de konversionsKRAFT, compte près de trois décennies d’expérience en expérimentation, en croissance digitale et en optimisation e‑commerce.

Animé par une profonde fascination pour l’expérience utilisateur et client, André guide ses clients tout au long du processus d’expérimentation en combinant données, économie comportementale, psychologie du consommateur et recherche qualitative.

Il estime que les enseignements les plus précieux se trouvent sous la surface. « La plupart des gens sous‑estiment la valeur de l’expérimentation en raison des facteurs difficiles à mesurer », explique André.

« Vous ne pouvez pas mesurer l’influence de l’expérimentation sur la culture de votre entreprise, pourtant cet impact peut être dix fois plus important que l’uplift immédiat que vous créez. »

Cette philosophie est au cœur de son cadre d’expérimentation digitale, qui inclut son modèle de l’iceberg pour capturer à la fois les effets mesurables et les effets intangibles des tests.

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Jeremy Epperson

Jeremy Epperson est le fondateur de Thetamark, il a consacré 14 ans à l’optimisation des taux de conversion et à la croissance des start‑up. Il a travaillé avec certaines des licornes à la croissance la plus rapide au monde, en recherchant, en construisant et en mettant en œuvre des programmes de CRO pour plus de 150 entreprises en phase de croissance.

En recueillant des enseignements auprès d’entreprises diverses, Jeremy a mis au point une approche fondée sur les données pour identifier les obstacles aux tests, ce qui lui permet d’optimiser les processus de CRO et d’éviter les courbes d’apprentissage abruptes souvent associées aux nouveaux lancements.

Dans son interview, Jeremy insiste sur l’importance de se concentrer sur l’expérience client pour stimuler la croissance. Il explique, « Nous ferons mieux en tant qu’entreprise lorsque nous offrirons une meilleure expérience au client, que nous lui simplifierons la vie, que nous simplifierons la conversion, et que nous éliminerons les obstacles qui le frustrent et provoquent l’abandon. »

Son objectif ultime avec l’expérimentation est de créer un processus fluide de bout en bout.

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Chad Sanderson

Chad Sanderson est le PDG et fondateur de Gable, une entreprise SaaS B2B d’infrastructure de données, et un expert reconnu de l’expérimentation digitale et de l’analyse à grande échelle.

Il est aussi product manager, conférencier et auteur, il a donné des cours sur des sujets tels que les statistiques de l’expérimentation digitale, les techniques d’analyse avancées, et les tests à petite échelle pour les petites entreprises.

Chad a précédemment été Senior Program Manager pour la plateforme d’IA de Microsoft, et Personalization Manager pour l’équipe d’expérimentation de Subway.

Il recommande de distinguer les métriques front‑end, côté client, et back‑end avant de lancer des expériences. Les métriques côté client, comme le revenu par transaction, sont plus faciles à suivre, mais elles peuvent restreindre l’attention à la seule croissance du revenu.

« Un ensemble de métriques avec lequel les entreprises se trompent, c’est de s’appuyer uniquement sur des métriques côté client comme le revenu par achat », explique Chad. « Bien que le revenu soit important, se concentrer uniquement dessus peut conduire à des décisions qui négligent l’impact global d’une fonctionnalité. »

Suivre Chad

Carlos González de Villaumbrosia

Carlos Gonzalez de Villaumbrosia a passé les 12 dernières années à construire des entreprises mondiales et des produits numériques.

Fort d’une formation en Global Business Management et Marketing, en informatique et en génie industriel, Carlos a fondé Floqq, le plus grand marché d’éducation en ligne d’Amérique latine.

En 2014, il a fondé Product School, aujourd’hui leader mondial de la formation en Product Management.

Carlos estime que l’expérimentation est devenue plus accessible et essentielle pour les product managers. « Vous n’avez plus besoin d’un bagage en data science ou en ingénierie pour être efficace », dit‑il.

Il considère les product managers comme des figures centrales à l’intersection du business, du design, de l’ingénierie, de la réussite client, des données et des ventes. Réussir dans ce rôle exige des compétences en expérimentation, en construction de roadmap, en analyse de données et en prototypage, ce qui fait de l’expérimentation une compétence clé dans le paysage produit actuel.

Suivre Carlos

Bhavik Patel

Bhavik Patel est Data Director chez Huel, client d’AB Tasty, et le fondateur de CRAP Talks, une série de meetups qui réunissent les professionnels du CRO autour de la conversion, de l’analytics et du produit.

Auparavant, il a été Product Analytics & Experimentation Director chez Lean Convert, où il a piloté les stratégies de test et d’optimisation pour de grandes marques. Fort d’une expertise approfondie en personnalisation, en expérimentation et en prise de décision fondée sur les données, Bhavik aide les équipes à évoluer du simple A/B testing vers des programmes stratégiques à fort impact.

Avec un focus sur l’expérimentation, la personnalisation et la stratégie data‑driven, Bhavik guide les équipes pour créer de meilleures expériences digitales et des programmes de test plus intelligents.

Sa philosophie repose sur des tests disruptifs, des expériences audacieuses destinées à dépasser les maxima locaux pour obtenir des résultats statistiquement significatifs. « Une fois que vous maîtrisez les fondamentaux, il est temps de prendre de plus gros paris », dit‑il.

Bhavik insiste aussi sur l’importance d’identifier le bon problème avant de passer aux solutions, « La meilleure solution pour le mauvais problème n’aura aucun impact. »

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Rand Fishkin

Rand Fishkin est le cofondateur et PDG de SparkToro, créateur d’un logiciel de recherche d’audience conçu pour rendre les insights d’audience accessibles à tous.

Il a également fondé Moz et cofondé Inbound.org avec Dharmesh Shah, acquis plus tard par HubSpot en 2014. Rand est un conférencier principal régulier à l’échelle mondiale sur le marketing et l’entrepreneuriat, il se consacre à aider les gens à améliorer leurs efforts marketing.

Rand met en avant le potentiel inexploité des marchés de niche, « De nombreux fondateurs ne pensent pas à la force qu’il y a à servir un petit groupe de personnes ciblé, peut‑être seulement quelques milliers, qui ont vraiment besoin de leur produit. Si vous le créez pour eux, ils vont l’adorer. Il y a là une opportunité immense. »

Grand défenseur de la prise de risque et de l’expérimentation, Rand encourage les marketeurs à identifier où se trouvent leurs audiences, et à aller les engager directement là‑bas.

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Shiva Manjunath

Shiva Manjunath est Senior Web Product Manager, CRO, chez Motive et animateur du podcast From A to B. Fort d’une expérience chez des entreprises comme Gartner, Norwegian Cruise Line et Edible, il a passé des années à analyser le comportement des utilisateurs et à obtenir de vrais résultats grâce à l’expérimentation.

Shiva est connu pour remettre en question le mythe des « bonnes pratiques », en soulignant que l’optimisation requiert du contexte, pas des listes de contrôle. « Si vous pensez que ce soi‑disant checklist de bonnes pratiques suffit, tout le CRO se réduit à une liste de tâches à faire sur votre site. Et c’est tellement faux », dit‑il.

Chez Gartner, un formulaire simplifié, souvent considéré comme une victoire en CRO, a entraîné une baisse des conversions, ce qui a renforcé sa conviction que la véritable expérimentation consiste à comprendre pourquoi les utilisateurs agissent, pas seulement ce qu’ils font.

À travers son travail et son podcast, Shiva vise à démystifier le CRO et à encourager les praticiens à réfléchir plus en profondeur, à tester plus intelligemment, et à ne jamais cesser de poser des questions.

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9 Sep 2025
1min lecture

L’arme secrète du luxe | Anaïs Levy

Julien Hennig

Julien Hennig

Anaïs Levy explique à l’occasion de ce podcast comment les marques du luxe utilisent l’expérimentation pour concilier, image de marque et performance commerciale, et pourquoi la suppression des prix peut de manière surprenante augmenter les conversions.

Anaïs Levy, Ecommerce & Omnichannel Services Insights Manager chez Kering, le groupe phare derrière des marques de luxe emblématiques telles que Gucci, Balenciaga et Saint Laurent. Anaïs s’appuie sur plus de dix ans d’expérience en optimisation CRO pour aider certaines des plus grandes marques de luxe à créer des expériences digitales exceptionnelles.

Avant de rejoindre Kering, Anaïs a travaillé dans divers secteurs, du géant du voyage Expedia au groupe de luxe LVMH. Son rôle unique consiste à analyser la performance business de plusieurs marques de luxe et à les aider à prendre des décisions fondées sur la donnée, tout en respectant leurs visions artistiques distinctes. Cliente de longue date d’AB Tasty et intervenante régulière lors d’événements CRO, Anaïs apporte une perspective unique sur la manière dont les marques du luxe gèrent l’équilibre délicat entre image de marque et optimisation business.

Anaïs Levy s’est entretenue avec John Hughes, Head of Marketing chez AB Tasty et animateur du podcast « The 1000 Experiments Club », sur la façon de gérer les contraintes créatives dans le luxe, de tirer parti des benchmarks pour générer des résultats, et de la manière dont l’omnicanalité révolutionne le CRO dans le luxe.

Voici quelques points à retenir de leur conversation.

Au-delà du site web : la réalité omnicanale du luxe

Les chiffres racontent une histoire qui redéfinit complètement la manière dont nous devrions penser le e-commerce dans le luxe : « Parmi tous nos visiteurs, 90 % d’entre eux viennent du site web et 10 % de ce trafic provient des magasins », partage Anaïs.

Mais voici le problème : la plupart des achats se font encore hors ligne. Cela bouleverse la logique traditionnelle de l’optimisation CRO.

« Lorsque vous avez cette vue d’ensemble, que vous comprenez l’entreprise, la manière dont les sites web du luxe s’intègrent dans l’ensemble du parcours client, l’optimisation du taux de conversion consiste à comprendre comment vous tirez le meilleur parti de chaque élément dont vous disposez », explique-t-elle.

Pour les marques du luxe, les sites web remplissent de multiples fonctions, au-delà de la vente directe. Les clients les utilisent pour effectuer des recherches et découvrir de nouveaux produits, préparer leurs visites en magasin et accéder à des services omnicanaux comme le click-and-collect ou la prise de rendez-vous.

« Nous savons que nous avons des clients ambitieux, mais nous ne les considérions pas comme un segment spécifique. Ainsi, chaque visiteur du site web devrait, au final, convertir. Et je suppose qu’avec l’essor de l’omnicanalité et des services… nous sommes arrivés à la conclusion qu’une part importante du trafic n’achètera pas en ligne », remarque Anaïs.

Le message à retenir ? Arrêtez de mesurer le succès e-commerce dans le luxe uniquement grâce au taux de conversion. Il s’agit plutôt de voir plus grand. Comment votre expérience digitale stimule-t-elle l’engagement global de la marque et les revenus omnicanaux ?

L’art du compromis avec les contraintes créatives

Travailler avec des marques de luxe implique une négociation constante entre vision artistique et performance commerciale. « C’est un véritable compromis », admet Anaïs. « L’image de marque, le design, sont véritablement la voix du directeur artistique. »

Mais c’est là que la persévérance porte ses fruits. Face à un « non » créatif, Anaïs n’abandonne pas : elle attend, recueille des données et relance. « Il faut être têtu, car le refus pourrait être prononcé. Mais deux, trois, six mois plus tard, on relance et un jour, on obtient un « oui », explique-t-elle.

Son arme secrète ? Les benchmarks entre les marques sœurs. Lorsqu’une marque Kering obtient de meilleurs taux de conversion qu’une autre, il devient plus difficile de contester des améliorations avérées.

« Si vos marques sœurs peuvent atteindre ces chiffres et qu’elles ont en quelque sorte la même structure, les mêmes services, la même offre, cela signifie qu’il y a quelque chose que nous ne faisons pas bien », souligne-t-elle.

Cela crée un avantage unique permettant aux marques de luxe de réitérer des concepts éprouvés tout en préservant leur identité propre. L’équipe d’Anaïs a élaboré des catalogues d’A/B tests partagés par toutes les marques et organise des événements autour de l’expérimentation à l’échelle du groupe Kering pour faciliter ce partage de connaissances.

Penser global, analyser local avec segmentation

L’équipe d’Anaïs mène des expériences à l’échelle mondiale, mais analyse les résultats avec une précision chirurgicale. « Le conseil que je donnerais aux personnes qui écouteraient ce podcast est de vraiment penser à l’échelle mondiale, car si cela fonctionne pour la plupart de vos utilisateurs, vos gains seront bien plus importants », conseille-t-elle.

Mais la magie opère dans l’analyse. « Lorsque vous analysez, n’oubliez pas d’examiner certains segments importants. (…) Nous utilisons beaucoup la segmentation EmotionsAI pour analyser nos résultats car elle nous donne des idées sur les raisons pour lesquelles le segment « Concurrence » n’a pas apprécié ces expériences », explique-t-elle. Le segment concurrence étant un des segments disponible sur EmotionsAI.

Cette approche granulaire révèle des opportunités de personnalisation. En décomposant les résultats par pays, appareil et comportement, segments émotionnels, les équipes découvrent des insights qui seraient invisibles dans les données agrégées.

Cette stratégie fonctionne car elle équilibre efficacité et perspicacité : les déploiements à l’échelle mondiale maximisent l’impact et rationalisent le développement. Tandis que l’analyse segmentée révèle pourquoi certains groupes réagissent différemment, créant ainsi des opportunités pour des expériences de suivi ciblant des segments spécifiques avec des expériences personnalisées.

Que pouvez-vous apprendre d’autre de notre conversation avec Anaïs Levy ?

  • L’expérience surprenante sur les prix : comment la suppression des prix des pages de liste produits a permis d’augmenter les conversions du groupe Kering en concentrant l’attention sur les produits plutôt que sur le coût.
  • L’avenir du luxe grâce à l’IA : découvrez des outils de productivité aux outils de recherche conversationnelle qui imite les expériences d’achat personnalisées en magasin.
  • La découverte : comment un test de chargement différé raté a révélé accidentellement des opportunités d’engagement cachées dans les footers des pages.
  • Collaboration intermarques : les outils et processus internes qui aident les marques du groupe Kering à partager leurs apprentissages tout en préservant leurs identités uniques

À propos d’Anaïs Levy

Anaïs Levy possède plus de dix ans d’expérience en CRO, couvrant des secteurs allant du tourisme (Expedia) au luxe (LVMH, Kering). Au sein du groupe Kering, elle gère la performance et les insights business de plusieurs marques de luxe, dont Gucci, Saint Laurent et Balenciaga. Son rôle unique consiste à concilier l’optimisation basée sur les données avec les contraintes créatives de la gestion des marques de luxe, ce qui fait d’elle une conférencière recherchée sur l’expérimentation dans les secteurs créatifs hautement réglementés.

À propos de 1,000 Experiments Club

1,000 Experiments Club est un podcast produit par AB Tasty et animé par John Hughes, Head of Marketing chez AB Tasty. Rejoignez John pour une rencontre avec des experts du monde de l’expérimentation afin de découvrir leurs points de vue sur la création et la gestion de programmes d’expérimentation réussis.

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27 Mai 2025
4min lecture

Du bio, du beau et de la data : la recette Mademoiselle bio

Selima Ben Cheikh

Selima Ben Cheikh

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

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Le replay du webinar et l’étude de cas complète sont disponibles juste ici.

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4 Nov 2024
9min lecture

L’IA peut-elle améliorer l’expérience client digitale ? [+ 5 exemples ]

Selima Ben Cheikh

Selima Ben Cheikh

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

Dans l’un de nos récents articles, nous avions partagé 10 idées pour intégrer l’IA générative dans vos projets d’optimisation des conversions (CRO). Depuis, nous avons enrichi notre approche avec encore plus d’idées et d’exemples concrets de campagnes réussies, afin de vous inspirer dans l’élaboration de votre stratégie d’expérience client.

  1. 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’IA permettent 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.

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30 Juil 2024
1min lecture

Apprentissage estival, succès hivernal : demandez votre cahier de vacances !

Cécile Kloster

Cécile Kloster

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.

 

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