E-Commerce : Peut-on se passer d’A/B testing et de personnalisation web en 2021 ? Par Jean-René Boidron, CEO de Kameleoon

 

Pour les marques ou les enseignes qui ont un site e-commerce, la relation avec le consommateur se digitalise à toute vitesse, avec des ventes en ligne record au second trimestre et une croissance de 83 % pour les enseignes magasin, selon la Fevad. La concurrence est donc plus que jamais de mise. L’enjeu actuel est d’élargir la cible consommateurs et de les fidéliser dans la durée. Cela passe par l’extension de services existants, l’amélioration de l’expérience cross-canal en accroissant les liens entre magasins physiques et virtuels, mais aussi et surtout l’amélioration de l’expérience clients online qui permet de créer de l’engagement, étape nécessaire vers la conversion et la fidélisation.

Les solutions d’optimisation de la conversion représentent plus que jamais des investissements stratégiques pour ces marques. En proposant des fonctionnalités d’A/B testing et de personnalisation de l’expérience visiteur, elles permettent aux marques de soigner le client tout au long de son parcours d’achat. D’après une étude du cabinet Bain & Company, les entreprises qui optimisent l’expérience digitale génèrent un chiffre d’affaires 4 à 8 % plus élevé que la moyenne de leur secteur. Et la demande est forte, puisque 38 % des consommateurs français déclarent qu’ils se détournent des marques qui ne proposent pas des expériences de qualité en phase avec leurs besoins[1].

A l’instar des magasins physiques qui cherchent par le merchandising à optimiser leur espace de vente et à valoriser certains produits à un instant T pour inciter à la vente, le monde digital peut et doit également mieux organiser et présenter ses produits et services, en rendant son interface plus ergonomique et plus pertinente en tenant compte des attentes et des besoins des consommateurs au moment de leur visite. En revanche, ces décisions ne peuvent pas se baser sur la seule intuition de l’équipe digitale, marketing ou commerciale, elles doivent être prises sur la base de l’analyse des données de comportement des visiteurs sur les sites. L’A/B testing est un véritable outil d’aide à la décision. Il permet de procéder à des expérimentations pour optimiser en continu son site, en testant de nouvelles recommandations produit, de nouvelles présentations de services comme les club utilisateurs ou le « click and collect », ou encore l’amélioration des boutons de « call to action ». Il a été évalué par le Go Group Digital (le réseau international d’agences d’expérimentation) que les marques qui adoptent une culture de l’expérimentation structurée affichent une croissance au moins 8 fois supérieure à celle du PIB mondial. L’impact de l’A/B testing est triple pour les marques : il permet d’offrir une expérience plus fluide aux visiteurs, d’améliorer la connaissance client en analysant la manière dont ils répondent aux changements apportés à l’UX, et d’optimiser son temps et son budget en se concentrant sur les éléments importants pour les visiteurs. Et il n’y pas de risques associés à cette pratique dont le suivi des résultats en continu permet d’ailleurs d’ajuster les expériences instantanément.

Autre volet intéressant : la personnalisation des parcours de visite, plébiscitée par plus de 73 %[2] des consommateurs français. Deux approches sont possibles pour personnaliser l’expérience des visiteurs. Une première méthode classique de segmentation des clients sur la base de critères définis manuellement en amont des campagnes, comme les données démographiques ou la situation géographique. La seconde méthode permet d’analyser en temps réel les données comportementales des clients pendant leur visite, données dites « chaudes » qui donnent des informations sur les attentes et les besoins des visiteurs à l’instant T. Les algorithmes de machine learning permettent de décrypter ces données d’intention (temps passé sur le site, pages visitées, occasions d’achat, fréquence sur le site, etc.) afin de déclencher en temps réel l’action pertinente pour favoriser la conversion. Cette nouvelle approche prédictive permet d’aller beaucoup plus loin et d’individualiser la relation avec chacun des visiteurs. Elle se traduit par davantage d’engagement et des taux de conversion plus élevés et permet ainsi de générer un chiffre d’affaires incrémental.

Contrairement aux projets Big Data, ces projets d’optimisation de la conversion online sont relativement simples à mettre en œuvre pour un ROI mesurable très rapidement. Peu importe la maturité digitale de l’entreprise ou son organisation interne, ils sont essentiels à toutes les marques désireuses d’établir une meilleure relation avec les visiteurs de leur site. Outre l’impact réel sur le chiffre d’affaires, ces pratiques permettent de mieux connaître son audience en ligne et d’améliorer sa stratégie d’optimisation de la conversion au fil du temps. Avec la croissance du e-commerce des derniers mois dans le contexte de crise sanitaire qui entraîne la fermeture ou la baisse de la fréquentation en magasins, ces solutions d’optimisation de la conversion sont une réponse clé en main pour améliorer la performance du canal digital.

 

[1] Etude consommateurs « L’impact du Covid-19 sur les tendances de consommation en ligne actuelles et futures » réalisée par Kameleoon en mai 2020

[2] Etude consommateurs « L’impact du Covid-19 sur les tendances de consommation en ligne actuelles et futures » réalisée par Kameleoon en mai 2020

 

Morgane Palomo
Diplômée d'un master un brand management marketing, sa curiosité et sa soif de savoir ne sont étanchées. De nature créative, elle a su diversifier ses expériences. De la création graphique, à l'événementiel en passant par la communication interne et le marketing digital, elle s’est construit un savoir pluriel et avant tout polyvalent.

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