Après les fêtes, inscrivez-vous à ce webinar qui vous permettra d’en savoir plus sur :

• Comment Sephora met en oeuvre le process de Discovery dans son organisation ?
• Les différentes étapes mises en place par Sephora pour « dé-risquer » l’expérience du checkout.
• Un focus sur les A/B tests réalisés pendant le processus de Discovery.

L'article Quel est le rôle du Product Discovery chez Sephora ? est apparu en premier sur abtasty.

À ce stade, vous avez probablement remarqué que la plupart des conseils en matière de CRO sont adaptés aux sites web à fort trafic. Heureusement, cela ne veut pas dire que vous ne pouvez pas optimiser ce dernier, même en ayant un trafic plus faible.

La vérité est que n’importe quel site web peut être optimisé : il vous suffit d’adapter votre stratégie d’optimisation à votre situation spécifique.

Dans cet article, nous aborderons :

• Le mécontentement le plus courant concernant le CRO  (le seuil de certitude de 95 % et d’où il provient)
• Un seuil approprié pour un faible trafic
• Des idées sur le façon d’optimiser sur votre site web avec un flux de trafic réduit
• La technique de test CUPED
• Quand la technique CUPED fonctionne et ne fonctionne pas

Commençons par une analogie

Pour faciliter la compréhension de cet article, commençons par une analogie. Imaginez : plutôt que de mesurer deux variations et de choisir un gagnant, nous mesurons les performances de deux boxeurs et plaçons des paris sur qui remportera les 10 prochains rounds.

Comment choisir sur qui parier ?

Imaginons que le boxeur A et le boxeur B soient tous les deux des débutants que personne ne connaît. Après le premier round, vous devez faire votre choix. En fin de compte, vous allez très probablement parier sur le boxeur qui a remporté le premier round. Cela peut être risqué si la marge de victoire est faible, mais en fin de compte, vous n’avez pas d’autre moyen de prendre votre décision.

Maintenant, imaginez que le boxeur A est connu comme un champion, et le boxeur B est un challenger que vous ne connaissez pas. Votre connaissance sur le boxeur A est ce que l’on appelle un « prior », à savoir des informations que vous obtenez en amont et qui influencent votre décision.

Sur la base de cette connaissance préalable, vous serez plus enclin à parier sur le boxeur A en tant que champion pour les prochains rounds, même si le boxeur B remporte le premier round avec une marge très faible.

De plus, vous ne choisirez le boxeur B comme champion prédit que s’il remporte le premier round avec une marge importante. Plus votre connaissance préalable est forte, plus la marge doit être grande pour vous convaincre de changer votre pari.

Vous suivez ? Si c’est le cas, les paragraphes suivants seront faciles à comprendre et vous comprendrez vite d’où vient ce « seuil de 95 % ».

Maintenant, passons aux conseils pour optimiser votre site web à faible trafic.

1. Résoudre le problème : « Je n’atteins jamais le seuil de certitude de 95% »

C’est le mécontentement qui revient le plus souvent concernant le CRO sur des sites web à faible trafic et sur les pages à faible trafic de plus grands sites web.

Avant d’approfondir ce problème, commençons par répondre à la question suivante : d’où vient cette « règle d’or » des 95% ?

L’origine du seuil de certitude de 95%

Commençons notre explication avec une idée très simple : que se passerait-il si les stratégies d’optimisation étaient appliquées dès le premier jour ? Si deux variantes sans historique étaient créées en même temps, il n’y aurait pas de version « originale » contestée par un nouvel arrivant.

Cela vous obligerait à choisir la meilleure dès le départ.

Dans ce cas, la moindre différence de performance pourrait être prise en compte pour prendre une décision. Après un court test, vous choisiriez la variante avec la meilleure performance. Il ne serait pas bon de choisir la variante qui a une performance inférieure et, de plus, ce serait insensé d’attendre un seuil de certitude de 95% pour choisir un gagnant.

Mais en pratique, l’optimisation est réalisée bien après le lancement d’une entreprise.

Ainsi, dans la réalité, il existe une version A qui existe déjà et un nouveau challenger (version B) qui est créé.

Si le nouveau challenger (la version B) arrive et que la différence de performance entre les deux variantes n’est pas significative, vous n’aurez aucun problème à déclarer que la version B n’est « pas un gagnant ».

Les tests statistiques sont symétriques. Donc, si nous inversions les rôles, en échangeant A et B dans le test statistique, cela indiquerait que l’original n’est pas significativement meilleur que le challenger. L’aspect « non concluant » du test est symétrique.

Alors, pourquoi orientez-vous 100% du trafic vers l’original à la fin d’un test non concluant, en déclarant implicitement A comme gagnant ? Parce que vous avez pris en compte trois connaissances préalables :

1. La version A était le choix initial. Il a été élaboré par le créateur de la page.
2. La version A a déjà été mise en œuvre et techniquement approuvée. La version B n’est généralement qu’une maquette.
3. La version A dispose de nombreuses données pour prouver sa valeur, tandis que B est un challenger avec des données limitées qui ne sont collectées que pendant la période de test.

Les points 1 et 2 sont les bases d’une stratégie de CRO, vous devrez donc aller au-delà de ces deux points. Le point 3 explique que la version A dispose de plus de données pour étayer sa performance. Cela permet de comprendre pourquoi vous faites plus confiance à la version A qu’à la version B. 

Maintenant, vous comprenez que cette règle de seuil de certitude fixé à 95% est une façon d’expliquer des connaissances préalables. Et celles-ci proviennent principalement des données historiques.

Par conséquent, lors de l’optimisation d’une page à faible trafic, votre seuil de certitude devrait être inférieur à 95% car vos connaissances sur A sont plus faibles en raison de son trafic et de son ancienneté.

Ce seuil devrait être défini en fonction du volume du trafic qui a traversé le site web depuis son premier jour. Le problème avec cette approche, c’est que nous savons que les taux de conversion ne sont pas stables et qu’ils peuvent changer avec le temps. Pensez à la saisonnalité, par exemple l’afflux du Black Friday, les jours de congé, les périodes de Noël où l’activité augmente, etc. En raison de ces variations saisonnières, il n’est pas possible de comparer les performances à des périodes différentes.

C’est pourquoi les professionnels ne tiennent compte que des données pour la version A et la version B collectées pendant la même période, et ils fixent un seuil de certitude élevé (95%) pour accepter le challenger comme gagnant afin de formaliser les connaissances préalables solides en faveur de la version A.

Quel est le seuil de décision approprié lors d’un faible trafic ?

Il est difficile de suggérer un chiffre exact sur lequel se concentrer car cela dépend de votre tolérance au risque.

Selon le protocole de la méthode de  » test d’hypothèse », on doit fixer une période de collecte de données, et analyser seulement à la fin de cette période.

Cela signifie que le critère d’arrêt d’un test n’est pas une mesure statistique ou basée sur un nombre spécifique. Le critère d’arrêt devrait être une période de temps qui se termine. Une fois la période terminée, vous devez examiner les statistiques pour prendre une décision appropriée.

AB Tasty, notre logiciel d’optimisation de l’expérience client et de feature management, utilise la méthode bayésienne qui produit un indice de « chance de gagner”. Cet indice permet une interprétation directe des chances de gagner, plutôt que d’obtenir une P valeur qui elle a une signification très complexe.

En d’autres termes, l’indice de « chance de gagner » est la probabilité qu’une variation donnée soit meilleure que l’original.

Par conséquent, une « chance de gagner » de 95% signifie qu’il y a une probabilité de 95% que la variation donnée soit gagnante. Cela suppose que nous n’avons ni connaissance préalable, ni confiance spécifique dans l’original.

Le seuil de 95% lui-même est également un compromis par défaut entre la connaissance préalable que vous avez sur l’original et un certain niveau de tolérance au risque (cela aurait même pu être un seuil de 98%).

Bien qu’il soit difficile de donner un chiffre exact, voici une échelle approximative pour votre seuil :

• Nouvelles variations A et B : si vous avez un cas où la variation A et la variation B sont toutes les deux nouvelles, le seuil peut être très bas, jusqu’à 50 %. S’il n’y a pas de données antérieures sur les performances des variations et que vous devez faire un choix pour la mise en œuvre, même une chance de gagner de 51 % est meilleure que 49 %.
• Nouveau site web, faible trafic : si votre site web est nouveau et a très peu de trafic, vous avez probablement très peu de connaissances préalables sur la variation A (ici, la variation d’origine). Dans ce cas, fixer un seuil de 85 % est raisonnable. Cela signifie que si vous mettez de côté ce que vous savez déjà sur l’original, vous avez encore 85 % de chance de choisir le gagnant et seulement 15 % de chance de choisir une variation équivalente à l’original (avec une chance encore moindre qu’elle se comporte moins bien). Selon le contexte, un tel pari peut avoir du sens.
• Entreprise mature, faible trafic : si votre entreprise a une longue histoire mais un trafic faible, un seuil de 90 % est raisonnable. C’est parce qu’il y a encore peu de connaissances antérieures sur l’original.
• Entreprise mature, trafic élevé : si vous disposez de nombreuses données ou de connaissances préalables sur la variation A, un seuil de 95 % est approprié.

Le seuil d’origine de 95 % est bien trop élevé si votre entreprise a un faible trafic, car il y a peu de chances que vous l’atteigniez. Par conséquent, votre stratégie CRO n’aura aucun effet, et la prise de décision basée sur les données devient impossible.

En utilisant AB Tasty comme plateforme d’expérimentation, vous recevrez un rapport comprenant la « chance de gagner » ainsi que d’autres informations statistiques concernant vos expériences. Il inclurait également l’intervalle de confiance sur le gain estimé, qui est un indicateur important. Les limites autour du gain estimé sont également calculées de manière bayésienne, ce qui signifie qu’elles peuvent être interprétées comme le meilleur et le pire scénario. 

L’importance des statistiques bayésiennes

Maintenant que vous comprenez le sens précis du niveau de « certitude » de 95%, pourtant bien connu, vous êtes en mesure de sélectionner des seuils appropriés correspondant à votre cas particulier.

Il est important de se rappeler que cette approche ne fonctionne qu’avec les statistiques bayésiennes, car l’approche fréquentiste fournit des indices statistiques (tels que les P valeurs et les intervalles de confiance) qui ont un sens totalement différent et ne conviennent pas à la logique expliquée.

2. Les statistiques sont-elles valables avec de petits nombres ?

Oui, elles sont valables tant que vous ne mettez pas fin au test en fonction du résultat. Vous pouvez ignorer le readiness shield.

Rappelez-vous que le protocole de test indique qu’une fois que vous avez décidé d’une période de test, la seule raison de l’arrêter est lorsque ce délai est écoulé. Dans ce cas, les indices statistiques (« chance de gagner » et intervalle de confiance) sont vrais et utilisables.

Vous pensez peut-être : « D’accord, mais j’atteins rarement le seuil de certitude de 95%… »

Rappelez-vous que le seuil de 95% n’a pas besoin d’être le chiffre magique pour tous les cas. Si vous avez peu de trafic, il est probable que votre site web soit récent. Si vous vous référez au point précédent, vous pouvez consulter notre échelle suggérée pour différents scénarios.

Si vous avez peu de trafic en tant que nouvelle entreprise, vous pouvez certainement passer à un seuil plus bas (comme 90%). Le seuil est encore assez élevé car il est courant d’avoir plus confiance en une version originale qu’en une variante car elle est utilisée depuis plus longtemps.

Si vous avez affaire à deux variantes totalement nouvelles, à la fin de votre période de test, il sera plus facile de choisir la variante avec le plus grand nombre de conversions (sans utiliser un test statistique) puisqu’il n’y a aucune connaissance préalable de la performance de A ou B.

3. Faire le chemin à l’envers

Parfois, le problème de trafic n’a pas pour cause un site web à faible trafic, mais plutôt une page web. En effet, dans la plupart des cas, les pages avec un faible trafic se situent à la fin du funnel d’achat.

Dans ce cas, une excellente stratégie consiste à travailler sur l’optimisation de celui-ci. Une première solution peut se trouver en cherchant à optimiser le parcours client digital tout au long du funnel.

4. Est-ce que la technique CUPED fonctionne vraiment ?

Qu’est-ce que CUPED ?

Controlled Experiment Using Pre-Experiment Data est un terme à la mode dans le domaine de l’expérimentation. CUPED est une technique qui prétend produire des résultats jusqu’à 50% plus rapidement. Cela est très attrayant pour les sites Web à faible trafic.

Est-ce que CUPED fonctionne vraiment aussi bien ?

Pas exactement, pour deux raisons : l’une est organisationnelle et l’autre est liée à son application.

La contrainte organisationnelle

Ce qui est souvent oublié, c’est que CUPED signifie Controlled experiment Using Pre-Experiment Data.

En pratique, la période idéale pour collecter des « Pre-Experiment Data » est de deux semaines pour espérer une réduction de temps de 50%.

Ainsi, pour un test classique de 2 semaines, CUPED prétend que vous pouvez mettre fin au test en seulement 1 semaine.

Cependant, pour pouvoir observer correctement vos résultats, vous aurez besoin de deux semaines de données pré-expérimentation. En réalité, vous devez donc disposer de trois semaines pour mettre en œuvre CUPED afin d’obtenir la même précision qu’un test classique de 2 semaines.

Oui, vous avez bien lu. En fin de compte, vous aurez besoin de trois semaines pour mener à bien une expérimentation.

En d’autres termes, cette méthode n’est utile que si vous disposez déjà de deux semaines de données de trafic non exposées à une quelconque expérience. Mais si vous pouvez planifier deux semaines sans expérimentations dans votre roadmap pour collecter des données, cela bloquera le trafic pour d’autres expériences.

La contrainte d’application

En plus de la contrainte organisationnelle/liée à la période des deux semaines, il existe deux autres prérequis pour que CUPED soit efficace :

1. CUPED s’applique uniquement aux visiteurs parcourant le site à la fois pendant la période de pré-expérimentation et la période expérimentale.
2. Ces visiteurs doivent avoir le même comportement par rapport au KPI. Les données des visiteurs doivent être corrélées entre les deux périodes.

Vous constaterez dans le paragraphe suivant que ces deux contraintes rendent CUPED pratiquement impossible pour les sites de e-commerce et ne s’appliquent qu’aux plateformes.

Revenons à notre exemple de configuration d’expérimentation :

• Deux semaines de données pré-expérimentation.
• Deux semaines de données d’expérimentation (que nous espérons ne durer qu’une semaine grâce à la réduction de temps de 50% supposée).
• L’objectif d’optimisation est une transaction : augmenter le nombre de conversions.

La contrainte numéro 1 stipule qu’il faut avoir les mêmes visiteurs pendant la période de pré-expérimentation et d’expérimentation. Or, le parcours du visiteur dans le secteur du e-commerce dure généralement une semaine.

En d’autres termes, il y a très peu de chances que vous voyiez les mêmes visiteurs dans les deux périodes. Ainsi, on ne peut s’attendre qu’à un effet très limité de CUPED (limité à la portion de visiteurs observés dans les deux périodes).

La contrainte numéro 2 stipule que les visiteurs doivent avoir le même comportement en ce qui concerne la conversion (par rapport au KPI en cours d’optimisation). Honnêtement, cette contrainte n’est tout simplement jamais respectée dans le e-commerce.

La conversion dans le e-commerce se produit soit pendant la période de pré-expérimentation, soit pendant la période expérimentale, mais pas dans les deux cas (à moins que votre client effectue fréquemment plusieurs achats pendant la période de l’expérience).

Cela signifie qu’il n’y a aucune chance que les conversions des visiteurs soient corrélées entre les périodes.

En résumé : CUPED n’est tout simplement pas applicable aux sites e-commerce pour optimiser les transactions.

Cela est clairement indiqué dans l’article scientifique d’origine, mais dans un souci de popularité, cette technique de buzzword est présentée de manière erronée dans l’industrie des tests.

En réalité, CUPED fonctionne uniquement pour les conversions multiples sur des plateformes qui ont des visiteurs récurrents effectuant les mêmes actions.

Les grandes plateformes adaptées à CUPED seraient les moteurs de recherche (comme Bing, où il a été inventé) ou les plateformes de streaming où les utilisateurs viennent quotidiennement et effectuent les mêmes actions répétées (lecture d’une vidéo, clic sur un lien dans une page de résultats de recherche, etc.).

Mais si vous essayez de trouver une application de CUPED dans le domaine du e-commerce, vous vous rendrez rapidement compte que ce n’est tout simplement pas possible.

• On pourrait essayer d’optimiser le nombre de produits consultés, mais le problème de la contrainte 1 reste applicable : un très petit nombre de visiteurs sera présent dans les deux ensembles de données. De plus, il y a une objection encore plus fondamentale : ce KPI ne devrait pas être optimisé en lui-même, sinon vous encouragez potentiellement l’hésitation entre les produits.
• Vous ne pouvez même pas essayer d’optimiser le nombre de produits achetés par les visiteurs avec CUPED car la contrainte numéro 2 reste valable. L’acte d’achat peut être considéré comme instantané. Par conséquent, il ne peut se produire que dans une période ou l’autre, pas les deux. S’il n’y a pas de corrélation attendue dans le comportement des visiteurs, il n’y a alors aucun effet CUPED à attendre.

Conclusion sur CUPED

En conclusion, CUPED ne fonctionne pas pour les sites de e-commerce où une transaction est l’objectif principal d’optimisation. À moins d’être Bing, Google ou Netflix, CUPED ne sera pas l’ingrédient secret pour vous aider à optimiser votre activité.

Cette technique est certainement un mot à la mode qui suscite rapidement l’intérêt. Cependant, il est important d’avoir une vision plus globale avant de vouloir ajouter CUPED à votre feuille de route. Les marques de e-commerce devront prendre en compte le fait que cette technique de test ne convient pas à leur entreprise.

Optimisation pour les sites à faible trafic

Les marques ayant un faible trafic sont toujours des candidats privilégiés pour l’optimisation de leur site web, même si elles doivent adopter une approche légèrement différente de la méthode traditionnelle.

Que cela implique de choisir une page plus haut dans le funnel d’achat ou d’adopter un seuil de certitude légèrement plus bas, l’optimisation continue est cruciale.

Vous souhaitez commencer à optimiser votre site Web ? AB Tasty est la plateforme d’optimisation de l’expérience best-in-class qui vous permet de créer une expérience digitale enrichie rapidement. De l’expérimentation à la personnalisation, cette solution peut vous aider à activer et à engager votre public pour stimuler vos conversions.

Vous pouvez trouver le lien de l’article original ici.

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Le géant des cosmétiques a perfectionné le mélange entre beauté et data science.

Aujourd’hui, Cynthia Bevilacqua, qui pilote les équipes e-commerce, CRO et les roadmaps produits EMEA, veut en tirer parti.

•  6 Marchés utilisateurs
• 11 Tests par mois
• 1 An avec AB Tasty

En ce qui concerne l’industrie de la beauté, la concurrence est féroce. De nouvelles marques apparaissent chaque jour, ce qui signifie que les marques traditionnelles doivent évoluer sous peine d’être laissées sur le carreau.

Avec une philosophie d’entreprise enracinée dans le mélange artistique entre la beauté et la science, Shiseido a pleinement adopté la transformation digitale afin d’être le leader de l’industrie de la beauté data-driven.

Aujourd’hui, l’entreprise travaille avec AB Tasty pour optimiser les expériences e-commerce pour les marques Shiseido et NARS dans la région EMEA. Un an après le début du partenariat, Shiseido réalise environ 11 tests par mois sur six marchés.

Mais ça n’a pas toujours été le cas.

Au début de l’année 2022, Shiseido souhaitait transformer leur stratégie d’expérimentation – existante mais limitée – en un programme d’optimisation intuitif et scalable. L’équipe produit souhaitait atteindre un nouveau niveau d’A/B tests et mieux optimiser le temps et les ressources consacrés à l’implémentation et à l’exécution.

Cynthia Bevilacqua, digital product & user experience manager chez Shiseido, savait qu’il était temps de changer. « Nous étions en mars 2022, et l’état d’esprit du CRO était donc nouveau. Nous faisions quelques A/B tests, mais cela se limitait à trois ou quatre tests par an ». « Jusqu’alors, l’optimisation n’était pas au cœur de nos préoccupations. Je voulais vraiment changer cela.”

Placer d’autres options de paiement plus près de l’« ajout au panier »

Proposer des paiements échelonnés est un moyen d’encourager les utilisateurs à ajouter des articles à leur panier. Même si l’utilisateur ne profite pas de l’offre, le fait de proposer cette option permet d’atténuer les hésitations liées au prix.

L’équipe Shiseido s’est demandée si le fait de déplacer le bloc de texte de paiement Klarna plus proche de l’annonce CTA « Ajouter au panier » pouvait améliorer le taux de clic. Avec un A/B Test ciblé sur les marchés Shiseido UK & NARS et, l’équipe a testé de rassembler le prix, le paiement Klarna et le CTA.

Cette petite modification de la présentation a entraîné une nette amélioration, avec une augmentation de 129 % de taux de clic sur « ajouter au panier » sur mobile et de 159 % sur desktop.

Mobile

• +129% de taux de clic sur « ajouter au panier »
• +24% de taux de clic sur toutes les options de paiement

Desktop

• +159% de taux de clic sur « ajouter au panier »
• +72%  de taux de clic sur toutes les options de paiement

Nouveau partenaire. Nouvel état d’esprit.

Une empreinte internationale importante nécessite une collaboration étroite entre les équipes. Depuis son poste d’observation au sein de la division régionale, l’équipe de Cynthia répond aux demandes émanant de leurs marchés locaux, tout en tenant compte des idées stratégiques de la marque provenant du siège international à Tokyo.

En tant que responsable des A/B tests et des stratégies CRO pour la région EMEA de Shiseido, le prochain défi de Cynthia était d’établir une stratégie d’expérimentation pour chacun des marchés uniques de la région. La possibilité d’effectuer davantage de tests grâce à AB Tasty signifiait que les régions devaient aller au-delà de la simple duplication des tests entre les régions, mais qu’elles devaient être plus expansives dans leur approche.

« Lorsque nous sommes passés à AB Tasty, nous voulions un partenaire capable de nous aider à réaliser des tests spécialisés sur chaque marché. Nous savions qu’un seul type de test ne convenait pas pour notre marque. On ne peut pas dire que si un test fonctionne bien au Royaume-Uni, il sera tout aussi efficace en France ou en Allemagne, car le comportement des consommateurs peut être très différent d’un marché à l’autre.”

Afin d’établir des priorités dans le déploiement des tests dans de nouvelles régions, Cynthia s’est appuyée sur les capacités de tests d’AB Tasty pour mettre en place des processus en interne. Tout d’abord, les hypothèses sont évaluées à l’aide de tests et de données. Ensuite, les tests concluants sont ajoutés à la roadmap, tandis que les enseignements tirés des tests non concluants sont partagés avec les parties prenantes régionales et une nouvelle série d’itérations démarre.

« Ce processus nous permet de nous assurer que nous ne gaspillons pas de ressources et une bande passante précieuse. AB Tasty nous permet non seulement de valider rapidement les hypothèses à l’aide de données, mais aussi de dire « non » à une demande parce que les données montrent qu’elle n’est pas bénéfique pour les clients finaux ».

Cynthia Bevilacqua
Digital product & user experience manager chez Shiseido

Augmenter l’engagement grâce à un CTA d’essayage virtuel plus visible

Shiseido a recueilli des informations qui ont montré que les clients qui interagissaient avec une fonctionnalité au cours de leur processus de décision avaient tendance à convertir.

En se concentrant sur le marché français, l’équipe a mis en place une variation avec une refonte complète du CTA d’essayage virtuel. Une petite image, une icône d’appareil photo et une couleur de bouton plus vive ont permis d’augmenter la visibilité de ce CTA sur la page produit.

Par rapport au CTA original (dont le taux de clic était en moyenne de 10 %), le nouveau visuel du bouton d’essayage virtuel remanié a enregistré une augmentation considérable de 95 % de taux de clic. Les clics sur le bouton « Ajouter au panier » ont également augmenté de 73 % pour ceux qui ont utilisé cette fonction.

• +95% de taux de clic sur l’essayage virtuel
• +73% de taux de clic sur « ajouter au panier » pour les utilisateurs de l’essayage virtuel
• +16% de taux de clic sur « ajouter au panier »
• +61% d’augmentation du taux de transaction

La culture de l’expérimentation est mise à l’honneur

Après un an de travail avec AB Tasty, l’équipe de Shiseido est ravie des résultats tangibles et de l’adoption en interne d’un état d’esprit CRO.

Depuis qu’elle est passée de quatre tests par an à plus de dix tests par mois avec AB Tasty, Shiseido a considérablement amélioré l’expérience de ses clients. Le succès du déploiement de l’expérimentation depuis 2022 a permis à Cynthia d’agrandir son équipe, notamment en nommant un responsable CRO chargé de la prise de décisions stratégiques et de la gestion de la roadmap.

« Le partenariat que nous entretenons avec l’équipe customer success AB Tasty est excellent, car nous élaborons ensemble des stratégies pour atteindre nos objectifs. Ils nous donnent différentes idées de tests et comprennent ce qui fonctionne chez d’autres clients. C’est un carburant qui nous fait réfléchir à notre roadmap et à ce que nous devrions essayer d’implémenter par la suite”.

Cette démarche d’expérimentation s’inscrit également parfaitement dans la volonté de Shiseido d’être un acteur clé dans le secteur de la beauté data-driven. Les parties prenantes ayant adopté une approche axée sur les tests, l’équipe de Cynthia est habilitée à continuer de tester les idées avant de les intégrer dans une roadmap.

L’approche « test and learn » est importante car il ne s’agit pas de savoir ce que l’on pense. Le “je pense” n’est pas quelque chose que nous pouvons utiliser. Nous avons besoin de données pour raconter cette histoire », explique Cynthia. « Et maintenant, c’est notre nouvelle réalité avec AB Tasty.

Gagner Ensemble

5 conseils pour l’excellence opérationnelle

Ce n’est pas simple de dire à quelqu’un que son opinion est erronée. C’est pourquoi Cynthia  Bevilacqua (Digital product & user experience manager chez Shiseido), préconise l’utilisation de la plateforme d’optimisation de l’expérience telles qu’AB Tasty pour permettre une prise de décision fondée sur les données, depuis les membres de l’équipe jusqu’aux parties prenantes. C’est essentiel pour une croissance durable.

Voici cinq conseils pour optimiser le bon fonctionnement des équipes :

• Réunions mensuelles avec l’équipe pour les tests individuels et les résultats
• Réunions trimestrielles des parties prenantes pour des analyses approfondies des ICP et les analyses macro
• Des ICP clairs et un dashboard de suivi
• Déploiement progressif des données vers les autres équipes concernées
• Les performances business ou les problèmes des clients au centre de chaque test
  

Approfondir le partenariat avec AB Tasty

L’un des enseignements que l’équipe de Cynthia intègre dans sa stratégie pour 2023 est de donner aux tests plus d’espace pour respirer afin de collecter de meilleures données.

Le fait de lancer moins de tests et de les exécuter pendant une durée plus longue de six semaines avec un calcul de l’effet minimum détectable (MDE) permet à l’équipe de recueillir des données précises pour orienter les actions de la prochaine itération.

Entamant la deuxième année du partenariat avec AB Tasty, Cynthia cherche à atteindre un niveau supérieur d’optimisation de l’expérience en étendant la solution aux autres marques de Shiseido dans la région EMEA. Pour les marchés matures de Shiseido, l’équipe prévoit d’introduire des campagnes de personnalisation et de mettre en place des tests plus poussés. Cynthia renforce la vision de Shiseido en tant qu’entreprise de produits de beauté data-driven en encourageant les équipes digitales des marchés locaux à intégrer l’expérimentation et l’état d’esprit « testing-first ».

« Au départ, nous nous sommes concentrés à préparer l’équipe à la réussite grâce à des processus et à une stratégie de CRO intégrée. Aujourd’hui, nous sommes prêts à accélérer avec AB Tasty en utilisant l’intelligence des données de l’année passée pour conduire notre programme d’expérimentation global », déclare Cynthia. « Nous ne testerons pas n’importe quoi – nous devons toujours nous assurer que nos tests répondent à un point sensible de l’utilisateur.”

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• 30 Marchés dans le monde
• 10 Expérimentations/mois
• 20 Projets internationaux/an

Le cœur de métier de Clarins est la beauté. Leur mission consiste à ce que les femmes se sentent bien et belles à chaque étape de leur vie.

Imaginez un instant : votre équipe e-commerce implémente de nombreuses expériences client percutantes, travaille en parfaite harmonie dans un environnement agile et déploie simplement des expérimentations dans le monde entier.

Chez Clarins, c’est une réalité.

La marque de cosmétiques à la renommée internationale a été l’une des premières à se lancer dans l’expérimentation, qu’elle utilise comme un outil d’amélioration des expériences utilisateur dans le cadre de leur stratégie CRO. Grâce à cet investissement, Clarins, présente dans plus de 150 pays et 30 marchés e-commerce, ne s’est pas seulement contentée d’utiliser les tests et la personnalisation comme un avantage concurrentiel. Elle a également réussi à développer ses marchés locaux grâce à une culture de l’expérimentation en pleine expansion.

Au cours des dix dernières années, l’équipe a favorisé l’association d’expériences digitales dynamiques à un service offline de qualité. Stéphanie Gaspar et Ryma Ziani, responsables de l’expérience client digitale chez Clarins vous partagent leur expérience.

“L’expérimentation a toujours été inscrite dans l’ADN de Clarins. Tester de nouveaux produits, de nouvelles formules ou idées, cela fait partie de notre culture”, explique Stéphanie, qui compte douze ans d’ancienneté au sein de Clarins et dirige actuellement l’équipe expérience client digitale. “L’avantage de l’expérimentation, c’est qu’elle permet de valider nos hypothèses rapidement, de prendre des décisions relatives à la roadmap plus vite, et de tirer parti des expériences utilisateurs pour impressionner nos clients.”

L’expérimentation, inscrite dans l’ADN de Clarins

Clarins a toujours été un des leaders de la transformation digitale ; elle a lancé des e-shops dans le monde entier et assure une expérience de marque fluide sur tous les canaux. Ces dernières années, l’expérimentation et l’analyse des données ont été au centre de ce processus de transformation, à tel point que de solides pratiques sont désormais intégrées aux opérations commerciales quotidiennes chez Clarins.

“Pour nous, il est essentiel d’exploiter nos données pour fournir un service et des expériences en ligne individuels et personnalisées.”, indique Stéphanie. “Après tout, les clients sont au cœur de tout ce que fait Clarins.”

Stephanie Gaspar
Directrice Expérience Client Digitale

Savoir exactement quelle expérience est la plus adaptée à tel client, dans tel pays n’est pas chose simple : les expériences de personnalisation ne se valent pas toutes. C’est là que la collaboration avec AB Tasty entre en jeu. Via une approche de test-and-learn, la solution AB Tasty a permis à Clarins d’identifier rapidement des stratégies de croissance hautement impactantes et de contourner les actions moins performantes. D’après l’équipe Clarins, c’est la plateforme d’optimisation de l’expérience AB Tasty qui a changé la donne en les aidant à mettre rapidement des tests en place et à recueillir des informations pour valider des idées, prendre des décisions appuyées par les données et accélérer la mise sur le marché.

Au sein de Clarins depuis plus de huit ans, Ryma, chef de projet UX, insiste sur la valeur que la solution low-code d’AB Tasty et son support client international ont apportée à l’e-commerce et aux équipes UX.

“Cela nous a permis d’accélérer notre déploiement à la fois au global et en local, de générer davantage d’engagement sur notre site web et d’offrir une expérience utilisateur fluide. Tout cela, sans faire appel à nos équipes tech”, dit-elle.

Grâce à la plateforme AB Tasty, plusieurs marchés peuvent dupliquer les expériences et adapter les enseignements en local. Cette philosophie de partage des connaissances favorise un échange d’idées et une culture de l’apprentissage, qui a également créé un sens de la communauté au sein de l’organisation.

“AB Tasty a transformé notre manière de travailler ensemble,” confirme Ryma. “Aujourd’hui, nous avons presque 30 marchés (onboardés), qui ont créé une communauté d’utilisateurs et co-construisent la roadmap d’expérimentation pour optimiser l’UX à chacun de nos points de contact.”

Ryma Ziani
UX Project Manager

L’expérience “Roue de la fortune” de Clarins, qui a tiré profit de la gamification lors d’une période commerciale incontournable, donne un exemple concret de la dimension de collaboration et de partage des connaissances ainsi que de l’adaptabilité de cette approche globale dans les marchés locaux.

Avec l’aide de l’équipe AB Tasty, Clarins a lancé une offre pop-up d’une journée, au cours de laquelle les clients pouvaient “tourner la roue” sur leur site web et gagner un lot spécial : un produit gratuit ou un coupon de réduction. La réduction était ensuite automatiquement appliquée au panier. L’équipe Clarins a ici développé une offre astucieuse et engageante. En l’associant à la solution AB Tasty, cela leur a permis de reproduire facilement l’expérience à travers différents marchés et de booster les conversions et les revenus.

Initialement déployé dans la zone EMEA à l’occasion de la Journée des célibataires, ce test a enregistré des résultats remarquables (585 % d’augmentation des revenus sur l’année rien que pour l’Irlande). Le succès a été tel que l’équipe américaine de Clarins a reproduit l’expérience pour leur grande saison commerciale : la Fête des mères. “Nous avons littéralement pris la décision en deux semaines”, déclare Marine de Valon, directrice générale e-commerce et transformation digitale pour l’Amérique du Nord.

Avec le dashboard AB Tasty, chaque marché a accès à tous les tests et aux données d’engagement correspondantes. “AB Tasty a permis à tous les pays d’innover, de créer, de mesurer et de partager les expérimentations, ce qui a eu un impact considérable sur l’e-commerce au niveau mondial.” explique Marine.

Quatre fondamentaux pour bâtir un centre d’excellence

La création d’une culture de l’expérimentation ne se limite pas à l’exécution de tests. Cela nécessite un solide transfert de connaissance, un suivi stratégique, un investissement en termes de temps et de ressource, ainsi que le partenaire idéal pour favoriser le bon état d’esprit. Voici les quatre éléments nécessaires :

1. De l’agilité : Fournir à l’équipe des processus évolutifs qui leur permettent d’agir en toute autonomie, de tester rapidement les hypothèses, de prendre des décisions plus vite et de se retourner rapidement si un test s’avère infructueux.

2. Une boîte à outils : Recueillir des lignes directrices, des bonnes pratiques, des exemples et résultats d’expérimentations et des données clients permettra à chaque équipe d’avoir les bons outils pour offrir des expériences digitales engageantes et innovantes sur l’ensemble du site e-commerce Clarins.

3. La maturité du marché : Exploitez les marchés matures, à forte croissance pour développer votre entreprise en présentant une large de gamme d’idées de test, dont les autres marchés pourront s’inspirer pour ensuite bâtir leur propre roadmap d’expérimentation.

4. La communauté : L’une des clés du succès de la stratégie d’expérimentation digitale de Clarins a sans aucun doute été leur capacité à encourager une culture de l’expérience collective et de l’apprentissage et à comprendre ce qui fonctionne ou non au sein des différents marchés.

Proposer des expériences innovantes avec AB Tasty

Au cours de ces deux dernières années de collaboration avec AB Tasty, Clarins a accompli beaucoup, en adoptant une approche réfléchie et stratégique afin de transmettre des messages cohérents à leurs consommateurs.

En se concentrant en premier lieu sur le développement de tests et de protocoles d’expérimentation, Clarins a construit un modèle d’expériences et de principes fondamentaux qui garantissent l’authenticité de leur marque. La dernière étape de cette roadmap, développer une communauté d’utilisateurs engagés, favorise la collaboration et la synergie entre les équipes. Mais le travail avec AB Tasty ne s’arrête pas là.

“Nous voulons proposer des expériences de marque encore plus innovantes à nos clients, en intégrant plus de divertissement sur notre site web et en tirant parti de la gamification au service de l’engagement du consommateur”, partage Stephanie. “Notre objectif consiste à aller encore plus loin dans notre programme d’expérimentation avec AB Tasty, pour se rapprocher encore plus de l’utilisateur en exploitant nos données et atteindre cette approche personnalisée.”

A PROPOS DE CLARINS

Jacques Courtin a fondé Clarins à Paris en 1954, avec pour objectif de sublimer la beauté et le bien-être des femmes. Aujourd’hui, Clarins est présente dans plus de 150 pays et compte 10 000 collaborateurs à travers le monde. L’entreprise française poursuit toujours une vision à long-terme, en mettant l’accent sur la relation solide avec ses clients, l’innovation permanente et l’engagement au service d’une beauté responsable.

LE SAVIEZ-VOUS

L’équipe Clarins adhère fermement à la notion de beauté responsable et sélectionne uniquement les meilleurs ingrédients en accord avec son amour de la nature et des plantes. C’est l’histoire du Domaine Clarins, créé en 2016 dans les Alpes françaises pour offrir une approche responsable de la beauté, de l’extraction de la matière première jusqu’au produit fini. L’équipe emploie des techniques agricoles traditionnelles et utilise la technologie au minimum pour développer des ingrédients végétaux de la plus haute qualité pour ses consommateurs.

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Dans cette étude de cas, découvrez comment Clarins utilise AB Tasty pour répondre à ses enjeux de personnalisation et de rétention.
À l’approche de la période stratégique des fêtes de fin d’année, le moment était donc propice à un test grandeur nature sur l’ensemble des sites gérés par l’équipe E-Commerce EMEA. À quelques jours du Black Friday, la Journée des Célibataires, célébrée le 11 novembre dans de nombreux pays, représentait une date idéale. Restait alors à choisir quel type de jeu pousser !
Découvrez les coulisses et les résultats de la mise en place de cette roue de la fortune par les équipes Clarins et AB Tasty.

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Aujourd’hui, l’optimisation des taux de conversions a beaucoup de valeur aux yeux des entreprises. Tous les secteurs s’y intéressent et sont désireux de bénéficier des avantages d’une stratégie CRO. Pourtant, nous entendons très souvent de la part de nos clients, prospects et partenaires à quel point la question de l’organisation d’une équipe CRO est complexe. 

Ce guide s’adresse aux entreprises de toute taille, de tout niveau de maturité ou de tout secteur cherchant à développer leur équipe CRO.

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