Témoignages partenaires : le pouvoir des données customer-centric
Les données au service de l’expérience client
Une collection de réflexions des partenaires et des experts internes d’AB Tasty sur l’importance des données dans l’optimisation de l’expérience.
Une vision plus nette grâce aux données
Notre monde, de plus en plus digitalisé, provoque des changements dans la façon dont les entreprises et leurs clients interagissent entre eux. Aujourd’hui, les clients privilégient l’expérience par rapport aux autres aspects d’une marque. Ils ont des attentes de plus en plus élevées en ce qui concerne leurs interactions digitales et, en retour, cela met les marques au défi d’optimiser en permanence leurs stratégies digitales pour rester en tête de la concurrence. Mais comment savoir si ce que vous créez pour vos clients est vraiment une expérience mémorable, qui les incite à revenir ?
Chez AB Tasty, nous pensons que l’expérimentation est la clé pour débloquer un nouveau niveau d’expérience digitale, et cela grâce à l’utilisation de la donnée. Chaque étape du cycle d’expérimentation est data-driven, que ce soit l’idéation, les créations d’hypothèses, la gestion statistique ou encore l’analyse. Par conséquent, la façon de préparer votre entreprise à mener des expérimentations réussies est de mettre en place des stratégies d’optimisation data-driven et customer-centric.
Nos partenaires et nos experts AB Tasty vous expliqueront comment les données aident les marques à mieux cerner leurs clients et à comprendre leurs besoins tout en établissant des liens émotionnels précieux avec eux. Ils reviendront sur l’impact digital global de ces expérimentations et la façon dont ils construisent leur vision customer-centric et data-based. Grâce à leurs réflexions, vous découvrirez des sujets fondamentaux tels que les principaux indicateurs indispensables à chaque campagne, la manière d’identifier rapidement les zones d’optimisation, les meilleures pratiques pour fidéliser les clients… vous aidant ainsi à créer des expériences optimisées pour vos clients grâce aux données.
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de nos partenaires
ZION and ZION
Plus tôt vous investirez dans un outil tel qu’une CDP, mieux ce sera pour établir une stratégie d’architecture de données durable.
Aimee Bos
Analytics and Data Strategy chez Zion & Zion
Lorsque je cherche à mettre en place un programme d’expérimentation, je commence par établir mes objectifs business. Pour le e-commerce, il s’agit de suivre les conversions, la valeur moyenne des commandes et le chiffre d’affaires par visiteur. Ensuite, j’examine les données et je me demande où est-ce qu’il n’y a pas de conversions. Ces informations vous aideront à examiner comment vos expériences, alimentées par les données, font bouger les choses.
Pour trouver des idées d’expérimentation, j’examine les outils, je vois les retours des clients, je m’appuie sur des panélistes utilisateurs pour leur donner des choix et leur demander ce qu’ils préfèrent. Je cherche toujours à formuler des hypothèses sur les points de friction, car c’est là que se trouvent les meilleures idées de tests. Vous aurez besoin d’un maximum de données au niveau le plus granulaire possible pour la génération de prospects, le contenu proposé en gated et les micro-conversions. Vous aurez besoin de ces données non seulement pour comprendre ce qu’il faut tester, mais aussi pour implémenter les tests.
Vous aurez également besoin d’outils pour accompagner l’expérimentation. Les solutions telles que Contentsquare ou FullStory constituent un excellent moyen de dynamiser votre programme d’A/B tests et d’obtenir un meilleur retour sur investissement. Celles-ci offrent davantage de données sur le comportement et l’expérience des clients. Les plateformes d’analytics vous permettent de tester plusieurs hypothèses élaborées avec des preuves solides pour améliorer l’expérience client.
Mais l’élément clé – et je tiens vraiment à le souligner – c’est la data. Vous avez besoin de trois mois de collecte de données avant de commencer les tests si vous voulez que vos résultats soient fiables, et vous devez être sûr que celles-ci soient exactes. La plupart des entreprises utilisent Google Analytics et cela représente beaucoup d’informations à gérer et à organiser. Une Customer Data Platform (CDP) représente un investissement important, mais la centralisation de vos données dans un seul système est extrêmement utile pour la segmentation des clients et l’analyse détaillée. Plus tôt vous investissez dans un outil comme une CDP, le mieux c’est pour construire une stratégie d’architecture de données durable.
Zion and Zion est une agence marketing basée aux États-Unis dont le travail est centré autour de la recherche, la data, la création, l’analyse, la technologie marketing et les customer data platform (CDP). Leur succès provient d’une compréhension profonde des activités de leurs clients, associée à des idées stratégiques et créatives, synonyme de performance.
JELLYFISH
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Si vos concurrents testent de nouvelles fonctionnalités et réagissent au comportement des utilisateurs, ils établiront un nouveau standard à égaler. Si vous négligez cela, vous risquez d’être distancé.
Data & Analytics Director chez Jellyfish
Pierre-Alexandre Yacoub
Senior Analytics & Optimization Manager chez Jellyfish
Les données ne sont pas seulement le centre de l’optimisation, mais elles sont aussi la base de notre méthodologie d’amélioration continue chez Jellyfish. Nous utilisons un processus en trois étapes : comprendre, corriger, et valider. Nous commençons par comprendre le comportement de l’utilisateur. Ensuite, nous définissons l’hypothèse pour optimiser les zones identifiées. Enfin, nous validons par des A/B tests ce qu’il faut implémenter ou tester à nouveau.
L’élément central reliant l’ensemble du processus est la data. Les indicateurs clés de performance (KPI) diffèrent selon le client, mais le KPI principal est toujours basé sur la « prochaine étape » pour l’utilisateur. Par exemple, si un test est effectué sur une page produit, le KPI est « ajouter au panier ». Identifiez l’indicateur qui mesure le mieux l’impact du changement que vous testez et vous aurez plus de chances d’atteindre la fiabilité statistique.
Lorsque vous effectuez des A/B tests avec un trafic partagé à 50/50, vous ne recueillez que la moitié de l’information. C’est pourquoi vous avez besoin de la fiabilité statistique pour être sûr que tout biais dans l’échantillon est pris en compte lors de l’examen des résultats. La fiabilité statistique permet également de valider votre hypothèse. Elle vous donne la possibilité de décider si une optimisation peut être implémenter.
Lorsque vous n’atteignez pas le niveau de fiabilité statistique, c’est en fait pire que d’avoir un résultat de test négatif car vous ne pouvez pas être sûr que votre optimisation a eu un impact. Sans données de test, il n’y a pas d’analyse ni d’amélioration.
En observant comment les entreprises qui réussissent maintiennent leur présence en ligne, quel que soit leur secteur d’activité, et en vous comparant aux meilleures, vous vous assurerez de rester à la pointe de ce que les utilisateurs attendent de votre entreprise. Si tous les sites web sont axés sur l’amélioration continue, vous devez vous améliorer aussi. Si vos concurrents testent de nouvelles fonctionnalités et réagissent au comportement des utilisateurs, ils établiront une nouvelle norme à suivre. Si vous négligez cela, vous risquez d’être distancé. C’est pourquoi il est si important de continuer à tester et à améliorer, et pourquoi le CRO ne deviendra jamais obsolète.
Jellyfish
Jellyfish est une société de marketing et de services digitaux basée au Royaume-Uni qui aide ses clients à exploiter pleinement leur potentiel sur toutes les plateformes, du référencement aux médias, en passant par l’analyse des données et des perspectives.
CONVERSION
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Les entreprises qui construisent une culture de l’expérimentation connaissent des améliorations exponentielles.
Matt Wright
Director of Behavoral Science chez Conversion
Quel est le rôle de la prise de décision émotionnelle dans le marketing ? Les gens construisent des représentations mentales autour de leurs émotions, expériences et associations culturelles. Ils considèrent que certaines sont « bonnes » ou « mauvaises » et y associent des émotions. La clé pour les spécialistes du marketing est de comprendre quelles émotions résonnent avec quels groupes de personnes. C’est là que les A/B tests peuvent vous aider à trouver des indices sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Il est primordial de créer des liens émotionnels forts et, grâce à l’expérimentation, vous pouvez en créer tout au long de votre processus de vente.
L’émotion est particulièrement importante pour le positionnement de votre marque et de vos produits. Les données que vous pouvez collecter en testant des éléments tels que les propositions de valeur ou le copywriting sont extrêmement précieuses pour réussir à positionner un produit. Au fur et à mesure que les clients avancent dans leur parcours, ils éprouvent différentes émotions à différents moments, y compris des doutes. Donnez-leur des signaux pour les rassurer et les convaincre qu’ils ont pris les bonnes décisions, et vous renforcerez leur fidélité.
Lorsque vous jouez avec les émotions, un A/B test est le minimum. En fait, si vous ne parlez que des A/B tests dans une optique d’optimisation gagnant-perdant, vous êtes loin d’en avoir exploité tout le potentiel. Lors de la prise de décisions stratégiques, l’expérimentation peut certainement aider à optimiser les choses de manière incrémentale, mais aussi vous aider à prendre des décisions clés, à mieux comprendre vos clients, à innover et à prendre des risques. Les possibilités offertes par l’expérimentation sont nombreuses et les équipes ont besoin de plus qu’un responsable CRO pour en exploiter toutes les capacités. Trop peu de gens réalisent le pouvoir des tests avancés. Les entreprises qui instaurent une culture de l’expérimentation constatent des améliorations exponentielles et disposent d’un différenciateur concurrentiel clé.
Lorsque vous investissez dans l’expérimentation, cela vous permet d’aller beaucoup plus loin dans votre prise de décision. Je n’appellerais pas cela de la « conjecture ». Vous combinez simplement des données qualitatives et quantitatives pour formuler de meilleures hypothèses à tester. C’est le cœur du CXO.
Conversion
Conversion, une agence CRO internationale, est spécialisée dans une approche de l’optimisation du taux de conversion basée sur les données. Elle combine les tests A/B, la recherche UX et la personnalisation pour améliorer les sites web et les activités de ses clients.
DENTSU INTERNATIONAL
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Un large spectre de données – équilibré entre qualitatif et quantitatif – donnera l’image la plus précise du comportement des utilisateurs.
Helen Willmot
UX Director chez Dentsu International
Il n’existe pas de méthode unique pour comprendre le comportement des utilisateurs et la façon dont vous analysez les données clients dépend généralement des spécificités de votre problématique commerciale. Les sciences du comportement et les neurosciences nous aident à interpréter ce que ressent un client, les tests de réponse implicite et l’analyse du comportement oculaire peuvent aider à élaborer une cartographie plus détaillée du parcours de l’utilisateur. Dans de nombreux cas, un large spectre de données – équilibré entre qualitatif et quantitatif – donnera l’image la plus précise possible du comportement des utilisateurs.
Les tests utilisateurs doivent consister à observer. Un utilisateur peut dire qu’il a trouvé une tâche facile, mais il faut creuser davantage pour s’assurer que ses commentaires soient confirmés par les données. En effet, les humains ont du mal à se souvenir exactement de ce qu’ils ont ressenti à un moment donné ou à prévoir leur propre comportement. Les expériences sont absolument importantes, mais en tant que chercheurs, il est tout aussi important d’avoir des connaissances de base en psychologie humaine.
De plus, n’oubliez pas de tenir compte de l’impact du comportement des utilisateurs sur d’autres secteurs de l’entreprise. Quels indicateurs commerciaux sont affectés et que peuvent-ils vous apprendre sur les frictions sur votre site web ? Analysez ces indicateurs clés de performance et utilisez-les pour identifier les domaines à améliorer sur votre site. Adopter une approche holistique – en examinant chaque élément dans les tests – est essentiel pour l’expérience digitale globale et donc pour obtenir une meilleure UX.
En matière d’optimisation, l’ergonomie et les revenus sont essentiels, mais ils ne sont que le début de l’histoire. L’ergonomie est le point de départ absolu que vous devez viser : votre véritable objectif doit être de satisfaire vos clients. Faites-en votre North Star. Créez des expériences à forte résonance émotionnelle, rendez vos utilisateurs heureux, et le reste se fera tout seul. L’émotion, la mémoire et la perception de la marque reposent sur des données, alors jouez ces cartes en votre faveur et vous pourrez également augmenter la valeur vie client (CLV).
Dentsu International
Dentsu International, basé au Japon, est l’une des plus grandes entreprises internationales du digital et du marketing. Dentsu International fournit des solutions intégrées et des services aux clients dans un éventail de disciplines variées, notamment les médias, le commerce, les données et la technologie.
NOTE SUR LA PROTECTION DE LA VIE PRIVÉE
De grandes données impliquent de grandes responsabilités. Il y a de plus en plus de préoccupations relatives à la confidentialité des données, des restrictions étendues du GDPR en Europe et des lois similaires sur la protection de la vie privée dans des États comme la Californie, et cela signifie que les entreprises doivent être prudentes lorsqu’elles collectent des données auprès de leurs clients. La nature du e-commerce rend la conformité à ces lois cruciale, quel que soit le lieu où votre entreprise est basée. Faire preuve de transparence et de responsabilité dans ce domaine contribuera non seulement à protéger votre entreprise contre les problèmes juridiques, mais aussi à susciter la confiance des clients dans votre marque.
Le traitement éthique des données des clients est essentiel à la réussite des marques aujourd’hui. Des entreprises tech au retail, elles adoptent une approche éthique et axée sur la confidentialité des données, notamment la collecte de données avec consentement préalable et les options de partage personnalisables, qui sont deux excellents moyens de donner aux clients le contrôle de leurs données tout en vous aidant à vous positionner comme une entreprise digne de confiance.
Vaincre le scepticisme en instaurant la confiance restera essentiel pour exploiter les données dont vous avez besoin car, en tant qu’entreprise, vous avez besoin d’une information fiable car comme le dit si bien un article dans la Harvard Business Review, « La vie privée est à l’ère numérique ce que la sécurité des produits était à l’ère industrielle ».
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WUNDERMAN THOMPSON
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La personnalisation mérite qu’on s’y attarde, car mieux vous connaissez vos clients, plus longtemps vous pourrez poursuivre votre conversation avec eux.
Filip von Reiche
Senior VP MarTech Enablement chez Wunderman Thompson
Au départ, la transformation digitale avait pour but de donner aux marques une présence en ligne, mais au fil du temps, elle a acquis de nouvelles fonctions. Son dernier objectif en date est d’aider les marques à créer des expériences personnalisées, en générant le bon contenu et le bon parcours pour des conversations plus pertinentes avec leurs clients, conduisant à des conversions plus fréquentes.
La personnalisation vous permet de proposer une solution qui répond aux besoins du consommateur et fait tomber les barrières. Tant que vous respectez la confiance que le consommateur vous a accordée en vous donnant ses données, vous devriez tester et personnaliser les expériences pour vos consommateurs.
Il existe de nombreux chemins différents à emprunter pour la personnalisation. Du point de vue de l’expérience du consommateur, vous devez tester afin de découvrir la meilleure façon d’interagir avec lui. Comment pouvez-vous leur montrer que vous voulez les aider, mais sans être intrusif ? A titre de comparaison, nous pouvons prendre comme exemple l’expérience vécue en rentrant dans un magasin, en répondant à la question : « Comment voudrais-je, en tant que client, être accueilli, aidé, guidé ? » Comprendre cela est la meilleure façon de commencer un cadre de personnalisation.
Si un consommateur s’engage sur le long terme avec une certaine marque, il s’attend à un certain niveau de personnalisation. Et cela mérite qu’on s’y attarde, car mieux vous connaissez vos clients, plus longtemps vous pourrez poursuivre votre conversation avec eux, ce qui se traduira par la fidélisation, la rétention et, espérons-le, des recommandations.
Ceci nous amène à mesurer l’impact et à évaluer la valeur vie client (CLV). Les CDP jouent un rôle essentiel dans le cadre de la CLV car elles peuvent combiner des données provenant de dizaines de sources pour retracer l’historique complet des interactions d’un client avec une marque. Grâce à ces données, vous pouvez mesurer la durée de votre engagement avec ce client, la valeur de cet engagement et ce qui l’intéresse. Cela vous permet de poursuivre la conversation et d’exploiter cette réponse émotionnelle que nous recherchons tous.
Wunderman Thompson
Wunderman Thompson est une agence créative et un cabinet de conseil basé à New York, dont l’objectif est d’inspirer la croissance de marques ambitieuses. Ils offrent une expertise approfondie sur l’ensemble du parcours client, y compris la communication, le commerce, le conseil, le CRM, le CX, les données, la production et la technologie, afin de proposer des solutions de bout en bout à leurs clients.
REALISE UNLIMITED
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La valeur vie client (CLV) est une mesure qui peut vous aider à voir vos données d’une manière holistique.
Stephen Welch
Managing Director chez Realise Unlimited
Ian Bobbett
Chief Analytics Officer chez Realise Unlimited
Transformer une entreprise pour qu’elle soit véritablement guidée par les données n’est pas un processus facile. Les principales parties prenantes doivent s’engager à 100% et les équipes doivent pouvoir se parler ouvertement. Des objectifs contradictoires au sein des équipes peuvent constituer un obstacle pour les marques qui cherchent à maximiser leurs performances. L’objectif, lors de la transition vers une approche data-driven, est d’accéder à des informations riches sur le client et son contexte, afin de comprendre ses besoins et ses comportements. Dans une approche omnicanale, c’est essentiel car les attentes des consommateurs diffèrent selon la plateforme de leur choix.
La centralité des données est un élément clé de la personnalisation, mais ce n’est pas tout. La personnalisation peut être très difficile à mettre en œuvre, car elle a une signification différente selon les personnes. Lorsqu’une marque se lance dans la personnalisation, elle doit disposer des ressources nécessaires pour créer du contenu pour chaque segment, ce qui peut entraîner des flux de travail et des messages très compliqués. Cela nécessite également beaucoup de données, une réflexion coordonnée et une planification assez rigoureuse, car une fois que vous avez lancé la personnalisation automatisée, vous devez rester engagé pour obtenir des résultats.
Une mesure précieuse dans cette approche globale est la valeur vie client (CLV). Une entreprise ou ses objectifs peuvent évoluer au fil du temps, auquel cas l’objectif de la CLV peut également changer : de votre entreprise (combien de bénéfices elle réalise) à votre client (comment il se comporte) et à vos équipes (dispose-t-ils des bons outils pour les aider à prendre des décisions).
Alors que les entreprises sont confrontées aux défis permanents de générer de la croissance dans un marché compétitif et saturé, il est essentiel qu’elles puissent se concentrer sur la création de valeur pour les clients par le biais des activités de la marque pour conserver leur avance sur les autres acteurs de leur secteur. Les marques qui sont moins axées sur la valeur transactionnelle avec leur marketing, qui n’ont pas peur de s’engager dans la centralisation de la donnée et la création d’expériences innovantes, sont les plus séduisantes pour les consommateurs.
Realise Unlimited
Realise Unlimited est un cabinet de conseil analytique basé au Royaume-Uni. Fondée en 2007 par des professionnels de la connaissance des consommateurs, elle est spécialisée dans l’aide aux entreprises qui souhaitent mieux connaître leurs clients dans le cadre de leur stratégie CRM ou numérique.
CRO METRICS
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Plus vous exploitez l’expérimentation et les formes avancées de la data science, plus votre avantage concurrentiel est important.
Ryan Lucht
Director of Strategy chez Cro Metrics
Entretenir un dialogue ouvert avec nos clients est important. J’aime demander aux dirigeants s’ils pensent qu’un utilisateur qui vient sur leur site web pour la toute première fois a les mêmes besoins qu’un utilisateur qui vient pour la cinquième fois. Bien sûr, je pourrais déjà leur dire que la réponse est « non ». Mais réfléchissez aux notions de « nouveau » et de « retour » ou aux différentes canaux qui pourraient mener quelqu’un à votre site web – toutes ces personnes ont des contextes très différents.
Lorsqu’il s’agit de comprendre les besoins de vos clients, plus vous tirez parti de l’expérimentation et des formes avancées de data science, plus votre avantage concurrentiel est important. Pourquoi ? Les besoins des clients sont uniques d’une marque à l’autre. Une marque établie peut se vendre différemment d’une marque de niche ou d’une tout nouvelle marque.
Les clients sont habitués à des interactions digitales fluides, et ils veulent trouver des produits facilement. Et si une marque n’est pas à la hauteur, ils passeront à une autre qui l’est.
Plus vous comprendrez vos clients, plus ils auront l’impression que vous êtes capable de lire dans leurs pensées ; vous leur ferez plaisir, vous les fidéliserez et vous gagnerez des parts de marché. Les entreprises qui procèdent ainsi – en faisant de nombreuses expériences et en les réalisant correctement – sont celles qui gagnent. C’est aussi ainsi que vous gagnez avec vos clients, car si vous répondez à leurs besoins, tout le monde est gagnant.
L’utilisation de sources de données disparates ne sert pas seulement à hiérarchiser les idées de test, elle permet aussi de mieux en comprendre les résultats. Personne n’est capable d’utiliser les données pour prédire quelles idées de test seront gagnantes. Si c’était le cas, tout le monde aurait des taux de réussite stupéfiants, mais même chez Microsoft, Google et Netflix, seule une idée sur dix est retenue. Ce qui déterminera votre succès, c’est la manière dont vous reliez ces résultats à d’autres sources de données clients ou d’analyses afin de reconstituer un récit que vous pensez être vrai, ainsi que la manière d’utiliser ces résultats pour nourrir votre prochaine idée de test.
Cro Metrics
Cro Metrics est une agence de services marketing située en Californie, qui propose des stratégies visant à augmenter les revenus par le biais d’une expérimentation basée sur la data. L’agence aide les entreprises à mieux comprendre leurs clients grâce à un soutien individuel des canaux de distribution et à des programmes d’expérimentation marketing entièrement gérés.
CONVERSIONRY
08
Lorsqu’il s’agit d’insights, il existe de nombreuses façons de recueillir des données et de nombreuses sources à consulter.
Raoul Doraiswamy
Founder and Managing Director chez Conversionry
Imaginez que vous êtes un contrôleur aérien. Vous disposez de plusieurs écrans qui vous fournissent en permanence des informations sur les avions. À partir de ces informations constantes, vous disposez de tout ce dont vous avez besoin pour prendre les décisions qui garantissent un atterrissage en douceur. La clé est de sélectionner les données critiques et de les utiliser. C’est le même processus pour les tests. Rassemblez des informations, identifiez les problèmes, réfléchissez à des solutions et testez, testez, testez pour transformer ces problèmes en solutions gagnantes pour votre entreprise. Vous devez commencer à mener des expériences, car chaque jour sans test est un jour de perte de revenus !
Pour ceux qui n’ont pas encore établi de stratégie d’expérimentation, l’identification des problèmes des clients est un bon point de départ. Examinez votre tunnel, identifiez l’étape d’abandon et observez le chemin de la page suivante pour déterminer où vont les utilisateurs. Le fait de comprendre ce qui se passe dans l’esprit de l’utilisateur et de cerner ses problèmes permettra de préparer les bases pour l’expérimentation. Les tests A/B peuvent également constituer un flux constant d’informations qui vous permettront de prendre de meilleures décisions.
En matière d’insights, il existe de nombreuses façons de recueillir ces données et de nombreuses sources à consulter. Vous pouvez effectuer des analyses de cartes de chaleur, examiner les enregistrements de sessions, les sondages d’utilisateurs, diffuser des enquêtes dans les bases de données d’e-mails et recueillir des informations à partir des tests d’utilisateurs. Tous ces éléments seront essentiels pour déterminer l’étendue des problèmes et des besoins de vos clients.
En termes de timing et de flux, veillez à évaluer les idées et les problèmes des clients qui vous parviennent tous les mois ou toutes les semaines. Rassemblez les données, donnez-leur un sens et identifiez les principaux problèmes à résoudre en les alignant sur vos objectifs commerciaux globaux. Une fois ce rythme établi, vous pouvez commencer à concevoir des tests de développement, établir la feuille de route complète de l’expérimentation et répéter le cycle pour apporter des améliorations continues à votre entreprise et à vos résultats.
Conversionry
Conversionry est une agence d’optimisation des conversions et d’expérimentation e-commerce basée à Melbourne. Elle s’associe à des marques australiennes et internationales leader pour les aider à générer des revenus de leur trafic web en produisant de la data et en proposant des programmes d’expérimentation best-in-class.
SPIRALYZE
09
La démocratisation des données est essentielle pour construire une culture « customer-centric ».
Sophie D’Souza
Vice President chez Spiralyze
Une culture centrée sur le client est un modèle commercial « data-driven », où les données qualitatives et quantitatives sont essentielles, et où l’expérimentation joue un rôle vital. Les données quantitatives donnent une direction très claire car elles traduisent la façon dont les clients interagissent avec vos produits. Les données qualitatives, quant à elles, découlent des besoins des clients. La combinaison de ces données fournit des informations inestimables et des opportunités d’expériences personnalisées pour les consommateurs de votre marque.
Pour être une organisation « data-driven », vous devez avoir un esprit d’expérimentation, car une culture centrée sur le client repose sur l’innovation et le changement constant pour répondre à ces besoins. L’optimisation et la personnalisation des sites web sont des facteurs clés de l’adoption d’un état d’esprit « data-driven », et le fait de susciter l’appétit pour ce type de démarche au sein de votre entreprise vous donnera cet avantage concurrentiel. Dans une organisation « data-driven », les individus à tous les niveaux sont habilités à contribuer, car ce sont les données, et non l’expérience, qui comptent. Quel que soit le rôle que vous jouez dans l’organisation, vous pouvez voir le bénéfice de votre travail, et chaque membre de l’équipe est mobilisé pour servir votre client.
La démocratisation de la donnée est essentielle pour construire une culture centrée sur le client. Le cloisonnement des données est l’un des principaux obstacles à la démocratisation. En veillant à ce que les données ne soient pas réservées à certains services mais accessibles à tous, vous serez mieux à même de comprendre vos clients. Il est tout aussi important de disposer d’un système permettant de collecter, de stocker et d’interpréter ces données et d’agir en conséquence chaque fois que possible, comme un CDP et une roadmap d’expérimentation qui l’accompagne.
Pour les entreprises qui comprennent la signification d’une culture « data-driven », la diffusion des insights dans toute l’organisation est le moteur de la « customer-centricity ». Trop de données sont synonymes de désordre et de distraction, et il peut être difficile de transformer les données en éléments exploitables. La conception de systèmes permettant de capturer les informations nécessaires à grande échelle, tout en minimisant la variance de l’interprétation individuelle, est aujourd’hui un facteur clé de succès pour les entreprises « data-driven ».
Spiralyze
Spiralyze est une agence marketing full-service basée aux États-Unis qui aide les entreprises à se développer en fournissant des services d’expérimentation et d’optimisation du taux de conversion basés sur les données et qui permettent de convertir davantage de trafic sur les sites web en prospects et clients.
AB TASTY
10
Votre KPI principal est la façon dont vous allez mesurer le succès d’un test, mais votre KPI secondaire vous aidera à déterminer si un test vaut la peine d’être implémenté.
Hubert Wassner
Chief Data Scientist chez AB Tasty
Considérer les données issues des expériences comme une vérité absolue peut conduire à un risque d’acceptation d’erreurs dans les résultats des tests. Il est essentiel de valider vos résultats à l’aide des métriques primaires et secondaires et de replacer les taux de réussite dans leur contexte afin de déceler les anomalies. Cela vous aidera à mieux comprendre comment les comportements des clients sont influencés par vos tests et réduira le risque d’accepter des données biaisées.
Prenons l’exemple de la valeur moyenne des commandes. Cette mesure peut avoir des résultats trompeurs ou une « valeur extrême » provenant d’un petit groupe de votre audience de test qui achète des articles de grande valeur. Une expérience produisant une valeur moyenne de commande élevée peut vous amener à supposer à tort qu’une variation est gagnante. C’est pourquoi il est important de valider les tests avec des KPIs primaires et secondaires. Votre KPI primaire est la façon dont vous mesurerez le succès d’un test, mais votre KPI secondaire vous aidera à déterminer si un test vaut la peine d’être implémenter. Si votre KPI primaire (AOV) montre une augmentation mais que votre KPI secondaire (conversion) chute, c’est un indicateur pour effectuer le test à nouveau avant de le mettre en ligne pour mieux comprendre pourquoi l’AOV a changé.
Cette même pratique peut être appliquée pour comprendre les prédictions de vos outils d’expérimentation. Une mesure de prédiction telle que la probabilité de gain qui ne repose que sur un seul chiffre peut être trompeuse sans contexte supplémentaire. Un test peut avoir une probabilité de gain de 95 %, mais avec une probabilité de 5 % que le test se trompe, vous devez comprendre dans quelle mesure il pourrait se tromper.
Chez AB Tasty, nous utilisons des intervalles de confiance pour identifier les meilleurs et les pires scénarios de performance d’un test et donner un contexte à vos gains et pertes potentiels. Il est utile de disposer d’un éventail de résultats possibles pour comprendre si un test en vaut la peine, en termes de gains ou de risques potentiels. Par exemple, une augmentation de 1 % de la conversion dans le pire des cas peut sembler faible, mais pour un test nécessitant peu d’efforts, comme la modification d’une copie, cela peut valoir la peine de gagner un peu. D’un autre côté, un test qui nécessite des changements lourds a besoin d’un scénario catastrophe qui permettra au moins de récupérer le coût de l’implémentation.
En mesurant vos tests à l’aide des bons indicateurs primaires et secondaires et en mettant vos résultats en contexte, vous aurez davantage confiance en vos données et renforcerez votre stratégie d’expérimentation.
AB Tasty
AB Tasty est un leader international des solutions d’expérimentation, de personnalisation et de feature management – permettant aux entreprises de valider des idées, tout en maximisant l’impact, en minimisant les risques et en accélérant la mise sur le marché. Les entreprises utilisent AB Tasty pour aligner leurs équipes marketing, produit, tech et assurer des expériences optimales pour l’utilisateur final avec une efficacité accrue et des coûts réduits.
Où les données nous mèneront-elles ?
Pour créer une entreprise centrée sur le client, vous devez donner la priorité aux clients plutôt qu’aux prospects dans votre travail quotidien. Souvent, lorsque les entreprises se développent, elles oublient cet état d’esprit dans le but d’acquérir de nouveaux clients. Il est essentiel de garder vos clients actuels au cœur de vos activités et de continuer à construire sur cette base de confiance. Nous savons que le bouche à oreille va loin, alors lorsque des clients satisfaits partagent leurs expériences, vous constaterez que les prospects se transforment en nouveaux clients.
Au cours des dix dernières années, une forte pression a été exercée pour collecter un maximum de données auprès des visiteurs, parfois au détriment de la confiance. Mais nous sommes maintenant dans une nouvelle phase qui consiste à prendre ces données, à les interpréter et agir dessus, pour les transformer ensuite en croissance et en valeur. Grâce aux données, nous connaissons les bons indicateurs clés de performance à utiliser pour apporter de la valeur, et nous pouvons ensuite les automatiser pour qu’ils fonctionnent pour de nouveaux clients.
Le testing et l’expérimentation jouent un rôle important dans ce processus. Ils permettent de distinguer les données quantitatives qui nous aident à identifier les problèmes des données qualitatives qui nous permettent de trouver des solutions. Afin de construire une culture centrée sur le client, nous devons être capables de nous adapter aux nouveaux besoins au lieu de supposer que nos solutions sont valables pour tout le monde.
Les données erronées peuvent être la cause de l’échec de stratégies d’optimisation bien intentionnées. Que les données soient biaisées ou déformées par leur audience, ou que notre hypothèse soit faible au début d’une expérience, une surcollecte du mauvais type de données peut signifier un revers majeur pour les équipes. Il est impossible d’analyser ces données et si vous ne pouvez pas les analyser, alors vous ne pouvez pas en tirer de conclusions. Et cela vous laisse dans l’embarras. N’oubliez pas que l’ennemi des bonnes données est la surabondance de données, car vous ne pouvez pas les orchestrer.
Quelle que soit l’évolution des comportements des consommateurs, le fait de disposer d’une stratégie data-driven vous aidera à effectuer des changements itératifs en toute confiance et non par peur de l’inconnu.
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