Fondée en 1991, la maison Christian Louboutin est mondialement reconnue pour ses semelles rouges iconiques. Mais la marque a aussi su faire évoluer ses pratiques pour placer le digital au cœur de sa stratégie.
Avec près de 25% du chiffre d’affaires généré en ligne, la marque figure parmi les plus avancées du secteur du luxe.
Sa stratégie e–commerce actuelle repose sur 3 piliers : l’expérimentation, la personnalisation et l’analyse des comportements utilisateurs.
1. Poser des bases solides avant tout
Avant de se lancer dans la personnalisation ou les algorithmes, l’équipe de Christian Louboutin a pris le temps de poser des fondations robustes, comme l’explique Sabrina Keleyan directrice du produit et du contenu omnicanal : “On a d’abord construit des bases solides, pour ensuite construire petit à petit, en ajoutant des features qui sont là pour améliorer le parcours de l’utilisateur.”
Cela s’est traduit en 2022 par la refonte de son site e-commerce. L’objectif : mettre l’utilisateur au centre via une navigation repensée, une performance optimisée, et des contenus plus immersifs.
Cette refonte s’inscrit dans une vision claire :
- Basée sur la donnée, pour guider chaque décision
- Centrée sur l’expérience utilisateur
- Orientée ROI, avec une logique d’amélioration continue
“Toute amélioration que l’on fait d’un point de vue UX doit être basée sur de vrais chiffres issus des sessions de nos utilisateurs”, Sabrina Keleyan.
Ces fondations permettent aujourd’hui à Louboutin d’expérimenter à grande échelle sans compromettre la qualité de l’expérience.
2. Faire de l’expérimentation un réflexe pour la prise de décision
Une fois les bases solides posées, Louboutin a fait appel à AB Tasty et DNG pour passer à la phase suivante : la mise en place d’une stratégie d’expérimentation.
« L’expérimentation est devenue un pilier de notre stratégie digitale après plusieurs étapes d’apprentissage« , explique Young Franco, Omnichannel Product Lead. La marque a structuré une roadmap d’A/B tests organisée par sprints. Chaque cycle est dédié à une zone clé du parcours client : page produit, panier, checkout, tunnel de paiement.
Un exemple concret : le checkout
- Après une analyse approfondie du comportement des utilisateurs sur l’étape du paiement, l’équipe a découvert que seulement 35 % des visiteurs voyaient le CTA “Commander”.
- À partir de ce constat, une série d’A/B tests a été mise en place : suppression du titre du panier, retrait de la fonctionnalité de wishlist, ajout d’éléments de réassurance sur la livraison et les retours, et ouverture des CGV en pop-in pour éviter toute sortie de page.
- Les résultats ont été immédiats et très positifs : +29 % de clics sur le CTA “Commander” et une hausse de plus de 50 % du taux de conversion pour les utilisateurs ayant interagi avec la pop-in de réassurance. Un bel exemple de démarche itérative, guidée par la donnée et orientée business.
Ces expérimentations sont devenues un outil de pilotage. « Elles nous permettent de casser les idées reçues, de baser nos décisions sur des données concrètes, d’apporter une approche ROIste« , souligne Young Franco.
3. Personnaliser l’expérience grâce à la donnée et aux recommandations produit
Une fois la culture du test en place, Louboutin a voulu aller plus loin : utiliser la donnée pour personnaliser l’expérience et améliorer la conversion.
« Nos clients attendent une relation sur mesure, à la hauteur de l’exclusivité de nos produits« , explique Sabrina Keleyan.C’est dans cette optique que la marque a intégré la solution de recommandation produit d’AB Tasty. L’objectif : proposer des suggestions pertinentes à chaque étape du parcours : pages produit, pop-in d’ajout panier, dans le panier, et même sur des pages de recherche sans résultat.
Implémentation de la recommandation produit
Cette solution, mise en place récemment par Louboutin, produit déjà des résultats très positifs :
- +10% des commandes passent désormais par un bloc de recommandation d’AB Tasty
- Ces commandes ont un montant de panier moyen 50% plus élevé,
- Les revenus générés par les recommandations ont doublé par rapport à l’ancien outil utilisé par Louboutin.
Prochaine étape pour Louboutin : expérimenter davantage d’algorithmes de recommandations et étendre la personnalisation au-delà du site (dans les emails, newsletters et outils de clienteling en boutique). « Nous voulons que chaque interaction, qu’elle soit digitale ou physique, soit personnalisée, élégante et cohérente« , conclut Sabrina.
4. Une approche orientée ROI
L’approche data-driven adoptée par Louboutin permet à la marque de prendre les décisions qui maximisent les conversions.
Avec AB Tasty et Contentsquare, la marque construit un écosystème digital qui lui permet d’analyser et d’itérer rapidement via 3 piliers :
- Expérimentation via les A/B tests
- Personnalisation via la donnée et la recommandation
- Analyse comportementale pour comprendre chaque interaction utilisateur
Chaque optimisation repose sur un principe simple : tester, mesurer, apprendre, améliorer.
C’est cette boucle continue qui permet à Louboutin de maintenir une expérience utilisateur de qualité et d’améliorer son ROI.
