Comment est mise en place cette stratégie ? A l’aide de la complémentarité des outils AB Tasty et Contentsquare

Quels sont les résultats ? +10% de leads sur 4 ans !

Adopter une stratégie d’optimisation continue, c’est comprendre que chaque victoire est temporaire : il faut systématiquement challenger les résultats, et chercher à aller plus loin. Il est toujours possible d’améliorer l’expérience utilisateur grâce à de nouvelles analyses, puis de nouveaux tests.

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Selon David Mannheim, PDG de l’agence Conversion Rate Optimization (CRO) User Conversion, c’est probablement le cas – et vous ne devriez pas. Voici pourquoi :

Malheureusement, ce n’est pas si simple.

L’expérimentation est plus qu’une simple stratégie rapide pour augmenter votre ROI.

Dans cet article, nous aborderons les raisons pour lesquelles nous expérimentons, les défis liés à l’évaluation du retour sur investissement (ROI), la hiérarchisation des priorités et de ce qu’est réellement l’expérimentation.

Pourquoi expérimenter ?

Techniquement parlant, l’expérimentation est réalisée pour confirmer ou infirmer une hypothèse. L’expérimentation vous fournit des informations précieuses sur les relations de cause à effet en déterminant le résultat d’un certain test lorsque différents facteurs sont manipulés dans un cadre contrôlé.

En d’autres termes, s’il n’y a pas d’expérimentation, il n’y a aucun moyen de réfuter une hypothèse et de réduire le risque de perdre des opportunités ou d’avoir un impact négatif sur les mesures.

L’expérimentation consiste à établir des priorités, à minimiser les risques et à tirer des enseignements des résultats. Les tests que vous choisissez d’implémenter doivent être élaborés en conséquence. Il ne s’agit pas nécessairement de prendre la « bonne » ou la « mauvaise » décision, l’expérimentation vous aide à prendre de meilleures décisions sur la base des données.

En termes visuels, l’expérimentation ressemble à quelque chose comme ceci :

Les expériences en ligne doivent être soigneusement conçues pour apprendre, atteindre un objectif spécifique et/ou mesurer un indicateur de performance clé qui peut ne pas avoir d’effet financier immédiat.

Cependant, bien trop souvent, ce sont les principales parties prenantes (ou HIPPO) qui décident des tests à mettre en œuvre en premier.

Leur principale préoccupation ? Le temps qu’il faudra pour constater une nette augmentation des revenus.

Cette tendance nous amène à la théorie suivante :

Le retour sur investissement de l’expérimentation est impossible à atteindre parce que le secteur est conditionné à penser que les tests A/B ne concernent que le gain.

Frustrations et défis des attentes de ROI

À ce stade, vous vous demandez peut-être ce qu’il y a de mal à attendre des tests A/B une augmentation des revenus. N’est-il pas normal d’attendre un retour sur investissement clair ?

C’est normal, mais le problème n’est pas aussi simple.

Nous avons été conditionnés à attendre une formule claire avec une solution nette et précise : « Nous avons investi X, nous devons obtenir Y. »

Il s’agit là d’un mythe trompeur du CRO qui fait obstacle.

Les parties prenantes en sont venues à croire, à tort, que chaque test qu’elles effectuent doit fonctionner de la sorte, ce qui a créé des attentes irréalistes en matière de retour sur investissement pour ceux qui pratiquent l’optimisation des conversions.

Comme vous pouvez l’imaginer, cette façon de penser est source de frustration pour ceux qui implémentent des tests en ligne.

Ce que les gens négligent souvent, c’est la complexité du contexte dans lequel ils effectuent leurs tests d’expérimentation et évaluent leur ROI.

Il n’est pas toujours possible de mesurer avec précision tout ce qui se passe en ligne, ce qui rend pratiquement impossible l’attribution d’un chiffre exact.

Bien que l’identification de l’impact des expériences puisse être un véritable défi en raison de la complexité du contexte, il existe certains outils en ligne qui permettent de mesurer vos efforts de ROI aussi précisément que possible.

AB Tasty est un exemple d’outil d’A/B test qui vous permet de mettre rapidement en place des tests avec une implémentation low-code de changements front-end ou UX sur vos pages web, de recueillir des informations via un tableau de bord ROI et de déterminer quelle route augmentera vos revenus.

Outre la frustration qui découle du fait que l’on s’attend à ce que le ROI se concentre sur l’amélioration financière immédiate, trois des plus grands défis du ROI de l’expérimentation sont les prévisions, le travail avec des moyennes et les tests multiples en même temps.

Challenge #1: Les Prévisions

Le premier défi de l’évaluation du retour sur investissement de l’expérimentation est la prévision. Un grand nombre de facteurs influencent la capacité d’un analyste à prévoir avec précision l’augmentation des revenus d’un test donné :

• Stratégie de trafic payant
• Marketing en ligne et hors ligne
• Newsletters
• Offres
• Bugs
• Évolution du trafic des appareils
• Saison
• Ce que font vos concurrents
• Facteurs sociétaux (Brexit)

En ce qui concerne l’estimation des revenus pour l’année suivante à partir d’une seule expérience, il est impossible de prévoir un chiffre exact. Il est seulement possible de prévoir une tendance du retour sur investissement ou une moyenne attendue.

Il n’est pas réaliste d’attendre une prédiction parfaitement exacte et précise pour chaque expérience que vous menez – le contexte de chaque expérimentation en ligne est trop complexe.

Challenge #2: Travailler avec les moyennes

Le problème suivant est que votre équipe CRO travaille avec des moyennes – en fait, les moyennes des moyennes.

Supposons que vous ayez mené une excellente expérience sur un segment d’audience spécifique et que vous ayez constaté une forte augmentation du taux de conversion.

Si vous examinez ensuite votre taux de conversion global pour l’ensemble de votre site, il y a de fortes chances que cette augmentation soit engloutie dans les données moyennes.

Votre vague de revenus se sera réduite à une ondulation indétectable. Et c’est un problème majeur lorsqu’on essaie d’évaluer le taux de conversion global ou l’augmentation des revenus – il y a trop de facteurs externes pour obtenir une image précise.

Avec les moyennes, le résultat final est que vous déplacez une moyenne. Les moyennes rendent très difficile l’obtention d’une compréhension claire.

En moyenne, un client moyen, exposé à un test A/B moyen, aura une performance… moyenne.

Challenge #3: Les tests multiples

Le troisième défi des attentes en matière de ROI survient lorsque vous souhaitez mener plusieurs expériences en ligne en même temps et essayer d’agréger les résultats.

Là encore, il est tentant d’exécuter des équations mathématiques simples pour obtenir une réponse claire et nette pour votre gain, mais la réalité est plus compliquée que cela.

En regroupant plusieurs expériences et les résultats de chaque expérience, vous obtiendrez des résultats flous.

Cela fait du calcul du retour sur investissement de l’expérimentation un cauchemar pour ceux qui effectuent simultanément des tests. Garder les expériences et leurs résultats respectifs séparés est la meilleure pratique lorsque l’on effectue plusieurs tests.

Faut-il toujours donner la priorité aux revenus ?

La meilleure mentalité consiste-t-elle à privilégier les revenus ? Lorsque l’on prend du recul et que l’on y réfléchit, il n’est pas logique que les CRO managers s’attendent à ce que le gain de revenus, et uniquement le gain de revenus, soit le principal indicateur de réussite de l’ensemble de leur programme d’expérimentation.

Que se passerait-il si toutes les entreprises donnaient toujours la priorité aux revenus ?

Cela signifierait qu’il n’y aurait pas de retours gratuits pour un site e-commerce (les retours n’augmentent pas le gain !), pas de bonbons gratuits dans l’emballage de livraison (pensez à ASOS), les photos de produits les moins chères sur le site, etc.

Si vous deviez privilégier le gain immédiat de revenus (comme les parties prenantes veulent si souvent le faire dans un contexte d’expérimentation) les implications sont encore plus indésirables.

Prenons quelques exemples : vous offrirez le service clientèle le plus dérisoire pour réduire les coûts, vous pousserez sans cesse des offres d’achat immédiat, vous ferez des remises sur tout et vous oublierez toute initiative de fidélisation à la marque. Faut-il continuer ?

En bref, si l’on se concentre trop sur un gain de revenu immédiat et clairement mesurable, on cannibalise inévitablement l’expérience client. Et ceci, à son tour, diminuera vos revenus à long terme.

A quoi doivent servir les tests A/B ?

Une chose importante que les champions de l’expérimentation peuvent faire est de travailler avec des métriques binomiales.

Évitez le flou et une grande partie de la complexité en effectuant des tests qui visent à vous donner une réponse oui/non, noire ou blanche.

De même, soyez extrêmement clair et délibéré avec votre hypothèse, et soyez avisé avec vos métriques secondaires : utilisez l’expérimentation pour éviter les pertes, minimiser les risques, etc.

Mais la meilleure chose que vous puissiez faire est peut-être de modifier vos attentes.

Au lieu de dire que l’expérimentation doit infailliblement conduire à un gain de revenu net, à chaque fois, vous pourriez commencer à dire que l’expérimentation nous permettra de prendre de meilleures décisions.

​​Ces meilleures décisions, combinées à tous les autres efforts déployés par l’entreprise, feront évoluer votre entreprise dans une meilleure direction, celle d’un gain de revenus.

La théorie du ROI de l’expérimentation

Dans cette optique, nous pouvons modifier légèrement la théorie initiale du ROI de l’expérimentation :

Le ROI de l’expérimentation est difficile à atteindre et doit être contextualisé pour les différentes parties prenantes et entreprises. Nous ne devrions pas nous éloigner complètement d’un mode de pensée basé sur le signe de l’euro, mais nous devrions lui enlever la priorité. « Le revenu d’abord » n’est pas la meilleure mentalité dans tous les cas – surtout dans des situations aussi complexes que le calcul du ROI des expérimentations.

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André Morys travaille dans le domaine de l’expérimentation depuis près de trois décennies. Le PDG et fondateur de konversionsKRAFT a découvert l’importance de l’expérience utilisateur en lançant sa société d’optimisation d’e-commerce en 1996. Il a suivi l’évolution des solutions UX de pointe et de testing tout au long des années 2000, pour se consacrer entièrement à l’expérimentation et à l’optimisation de l’expérience en 2010.

Animé par sa fascination pour la mesure des résultats de l’expérience client et utilisateur, y compris l’impact financier des optimisations, André utilise son expertise pour guider ses clients à travers le processus d’expérimentation de manière claire et efficace.

Marylin Montoya, VP marketing chez AB Tasty, s’est entretenue avec André au sujet de la culture de l’expérimentation. C’est-à-dire, créer une culture de l’expérimentation acceptant l’échec et la prise de risque, dans le but d’innover sur des marchés compétitifs.

Voici quelques-unes des principales conclusions de leur conversation.

Le risque et l’échec font partie intégrante de l’innovation

De nombreuses entreprises ne souhaitant pas prendre de risques hésitent à mettre en place l’expérimentation, en raison de leur attitude à l’égard de l’échec. Lorsqu’on adopte une culture de l’expérimentation, il est essentiel de comprendre que, malgré les recherches et la préparation préalables, l’échec fait partie intégrante du processus d’innovation et de test. La plupart des tests donneront des résultats négatifs… mais cela ne doit pas être interprété comme un échec.

En surmontant nos croyances personnelles et notre honte de l’échec tout en encourageant les managers à montrer l’exemple, les entreprises pourront s’engager dans le processus d’expérimentation. Cela signifie qu’il faut discuter des échecs, en tirer des enseignements au sein d’une équipe et en faire une occasion d’apprendre. L’expérimentation offre aux équipes la possibilité d’évoluer dans leur façon de voir, de ressentir et de parler de l’échec et de se concentrer sur la recherche de solutions plutôt que sur la recherche du perfectionnisme.

André explique également que si l’expérimentation peut sembler risquée, elle est en fait un moyen de contrôler le niveau de risque lié à l’innovation. L’expérimentation s’accompagne d’un retour d’information, qui vous permet d’évaluer le succès d’une fonctionnalité ou d’une amélioration particulière, au lieu de la déployer naïvement, sans aucune expérimentation préalable, en espérant simplement que tout ira bien.

L’expérimentation doit toujours être liée aux objectifs stratégiques et mesurée

Le retour sur investissement de l’expérimentation se présente sous de nombreuses formes. André utilise un « cadre d’expérimentation digital » pour mettre en œuvre le processus d’expérimentation et mesurer les progrès. Par rapport à son « modèle de l’iceberg », si la pointe de l’iceberg représente les paramètres mesurables, de nombreux facteurs importants se trouvent sous la surface et sont difficiles à mesurer, ce qui fait que les gens sous-estiment la valeur de l’expérimentation.

« Vous ne pouvez pas mesurer l’influence de l’expérimentation sur la culture de votre entreprise, ni l’ampleur et le caractère durable de cet effet. Il sera peut-être dix fois plus important que l’amélioration réelle que vous créez », déclare André.

Une fois qu’ils ont découvert le processus, de nombreux managers s’accordent à dire qu’un changement de culture, d’inventivité et de rapidité est plus puissant qu’une amélioration des indicateurs. En d’autres termes, il s’agit de changer ce qui se trouve sous la surface (la culture d’entreprise) afin d’avoir un impact plus important à long terme, plutôt que de se concentrer sur la partie émergée de l’iceberg (les indicateurs).

Les entreprises commettent souvent l’erreur de ne pas aligner leurs objectifs d’expérimentation sur leurs objectifs stratégiques, ce qui risque de rendre l’expérimentation inutile. L’utilisation du cadre d’expérimentation pour optimiser le processus avec des objectifs partagés dès le début produira le meilleur résultat.

Utilisez la gamification pour mobiliser les équipes et créer une culture de l’expérimentation.

Il n’est pas forcément difficile de surmonter la résistance des entreprises à se lancer dans l’expérimentation ; en fait, cela peut même être amusant !

Par exemple…Faire participer les équipes à des jeux de devinettes et parier sur le test gagnant est une méthode simple mais efficace pour éduquer les gens et créer un attrait pour l’expérimentation. Cette technique crée également un sentiment d’humilité qui permet aux gens de réaliser que leurs hypothèses peuvent échouer et que le client peut avoir un avis différent.

La documentation du processus d’expérimentation et des résultats est également importante pour encourager le changement culturel. Relier les gens aux résultats permet d’apprendre et de mieux s’engager dans le processus d’expérimentation. Cela accroît la motivation pour s’améliorer davantage. Plutôt que de forcer les gens vers l’expérimentation, vous pouvez créer un attrait naturel pour celle-ci par un sentiment d’investissement personnel en utilisant les mesures comme feedback et en créant un volant d’inertie.

Un tableau de bord des expérimentations est essentiel pour montrer la santé de votre processus d’expérimentation. André souligne l’importance de réaliser des tests efficaces, en veillant à concentrer les tests sur les bons domaines, plutôt que de rechercher des expériences en grande quantité et très rapidement. L’objectif devrait être la qualité de l’expérimentation, et non le volume. Il est primordial de veiller à ce que les mesures importantes soient stockées sur un tableau de bord pour faciliter le changement de culture.

Que pouvez-vous apprendre d’autre de notre conversation avec André Morys ?

• Les trois catalyseurs de l’innovation et la raison pour laquelle l’expérimentation en est un élément clé.
• Comment le perfectionnisme bloque l’expérimentation et l’évolution de la culture de l’expérimentation en Allemagne.
• Le parti pris du statu quo et les raisons pour lesquelles la direction peut résister au changement au sein d’une organisation.
• Comment la pandémie a orienté les entreprises vers la croissance numérique.

À propos d’André Morys

André Morys a près de trente ans d’ expérience en matière de croissance numérique et d’optimisation des entreprises. Il a fondé konversionsKRAFT en 1996. Aujourd’hui, sa société est le principal cabinet de conseil en optimisation des activités dans la région DACH, avec plus de 80 consultants, concepteurs et experts en conversion.

Spécialisé dans la recherche, le conseil et les conférences, André associe la recherche qualitative, la psychologie du consommateur et l’économie comportementale aux données et à l’expérimentation afin de proposer les programmes de croissance les plus efficaces aux entreprises clientes.

Les recommandations de lecture d’André :

• « Experimentation Works: The Surprising Power of Business Experiments » par Stefan H. Thomke
• « The Insights-Driven Business« 

À propos du 1,000 Experiments Club

Le 1,000 Experiments Club est un podcast produit par AB Tasty et animé par Marylin Montoya, VP marketing chez AB Tasty. Joignez-vous à Marylin et à l’équipe marketing dans leurs différents entretiens avec les experts les plus compétents du monde de l’expérimentation pour découvrir leurs points de vue sur ce qu’il faut faire pour créer et exécuter des programmes d’expérimentation à succès.

L'article 1,000 Experiments Club: Une conversation avec André Morys de konversionsKRAFT est apparu en premier sur abtasty.

Jeremy Epperson est sur le point de changer la façon dont vous abordez la croissance de votre entreprise. Le Chief Growth Officer de ConversionAdvocates, une agence CRO spécialisée dans l’analyse des données, adopte une approche axée sur les données pour identifier les blocages des tests et optimiser ces processus pour une efficacité maximale.

Au cours des dix dernières années, il a lancé des programmes de CRO pour plus de 150 startups en phase de croissance, créant un processus ayant fait ses preuves et reproductible pour l’optimisation du taux de conversion qui peut être mis en œuvre dans différents secteurs d’activités et dans des entreprise de différentes tailles. En rassemblant les connaissances acquises dans les différentes entreprises, notamment les erreurs courantes, Jeremy a acquis l’expertise nécessaire pour faciliter les programmes d’optimisation du taux de conversion et éviter la courbe d’apprentissage abrupte qui accompagne les lancements.

Dans sa conversation avec Marylin Montoya, VP marketing chez AB Tasty, Jeremy se penche sur le niveau granulaire de l’analyse des données et aborde des sujets que la plupart des personnes travaillant dans le CRO évitent.

Se concentrer sur l’optimisation de l’expérience client pour propulser la croissance de l’entreprise

Dans le paysage digital actuel, l’idéologie de la vieille école de l’image de marque et du push marketing n’est plus une stratégie efficace. De nos jours, les clients ont facilement accès aux avis en ligne, aux forums et aux sites de comparaison de prix pour éclairer leur décision d’achat.

Plutôt que d’essayer de contrôler le parcours du client, Jeremy recommande d’optimiser l’expérience de chacune de ses quatre phases, en utilisant une approche fondée sur les données et les tests. Cela conduit à la création de processus différents et remodèle l’idée d’optimisation : l’idée qui change la donne est que l’agilité (permettant aux entreprises de bouger, d’apprendre et de s’améliorer plus rapidement) peut l’emporter sur les budgets exorbitants, permettant ainsi aux petites entreprises de prendre des parts de marché aux géants.

Passionné par le fait de s’impliquer avec les équipes sur le terrain pour « travailler de manière itérative sur l’ensemble du processus », Jeremy présente le CRO comme le meilleur mécanisme et catalyseur de croissance, qui pousse les équipes à repenser et reconstruire les processus et les méthodologies de travail, à briser les silos et à renforcer la communication. Selon Jeremy, cet aspect de renforcement de l’esprit d’équipe est plus précieux dans le CRO que n’importe quel test individuel gagnant.

Toutes les données sont égales : la valeur des gains, des pertes et des tests neutres dans l’analyse post-test

Lorsqu’il s’agit de tests, certains résultats sont jugés plus « sexy » par les spécialistes du marketing, et d’autres sont souvent balayés sous le tapis. Jeremy explique toutefois l’utilité de tous les résultats de test, qu’il s’agisse d’une victoire, d’une défaite ou d’un résultat nul, pour déterminer comment les tests doivent évoluer.

Une série de tests non concluants signifie que les tests ne se sont pas concentrés sur ce qui bloque réellement la conversion. « Si nous ne ciblons pas les éléments qui les empêchent (les utilisateurs) de convertir, nous ne verrons pas de grands changements dans les taux de conversion, c’est donc très important », explique Jeremy.

Lorsque les résultats des tests montrent de grands changements dans le taux de conversion, positifs ou négatifs, cela indique qu’une partie importante de l’expérience client a été affectée. Alors que les tests gagnants sont célébrés et que les tests perdants sont évités, Jeremy conseille que, dans les deux cas, l’étape suivante consiste à doubler les variations du test pour résoudre complètement le problème, en créant au moins trois variations pour chacune de ces hypothèses.

Comprenez votre client et éliminez ses obstacles à l’achat

Souvent, les spécialistes du marketing, en particulier dans les petites entreprises, hésitent à consacrer leur budget à la recherche et à la compréhension, optant pour des stratégies d’acquisition de clients impliquant des publicités et du contenu. Cependant, selon Jeremy, investir dans la recherche pour mieux comprendre le client peut nous rapprocher de la réponse à une question essentielle pour créer la bonne stratégie de croissance pour votre entreprise : pourquoi votre client achète-t-il ou n’achète-t-il pas votre produit ?

La recherche et les tests peuvent offrir une vision à 360 degrés du comportement des clients, notamment de leurs critères d’achat, de leur prise de décision et de leur processus d’achat, afin d’éliminer tout obstacle à la conversion. Il peut s’agir tout simplement de créer une page de FAQ pour clarifier les principales questions, ce qui se traduit par une augmentation de 23 % de la conversion des prospects, comme l’a illustré Jeremy.

Jeremy explique que les entreprises connaîtront naturellement une croissance lorsqu’elles s’attacheront à offrir une meilleure expérience client, en éliminant les frustrations et les obstacles qui les pousseraient à renoncer à leur achat. Cet état d’esprit centré sur le client aura en fait un impact positif direct sur les revenus et la croissance.

Que pouvez-vous apprendre d’autre de notre conversation avec Jeremy Epperson ?

• Comment combiner la recherche et les tests dans le cadre de la CRO pour doubler le taux de réussite moyen validé ?
• Comment encourager les équipes à adhérer au processus CRO commerciale et à coopérer entre verticaux ?
• L’inutilité des personas clients et comment les remplacer
• Comment mettre en place une stratégie CRO pour la première fois

À propos de Jeremy Epperson

Jeremy Epperson, Chief Growth Officer chez ConversionAdvocates, travaille depuis 14 ans dans le domaine du Growth en startups et de l’optimisation du taux de conversion (CRO), en tant que consultant dans ses propres entreprises et au sein d’agences digitales. Jeremy est passionné par la recherche, l’élaboration et la mise en œuvre de processus visant à générer de la croissance. Il a lancé des processus d’optimisation du taux de conversion dans plus de 155 startups en phase de croissance. Il est également spécialisé dans la cartographie du parcours client, l’évaluation de la maturité CRO et les études marketing et client.

À propos du 1,000 Experiments Club

Le 1,000 Experiments Club est un podcast produit par AB Tasty et animé par Marylin Montoya, VP marketing chez AB Tasty. Rejoignez Marylin et l’équipe marketing alors qu’ils s’assoient avec les experts les plus compétents dans le monde de l’expérimentation pour découvrir leurs points de vue sur ce qu’il faut pour créer et gérer des programmes d’expérimentation à succès.

L'article 1,000 Experiments Club : Une conversation avec Jeremy Epperson de ConversionAdvocates est apparu en premier sur abtasty.

Lukas Vermeer a pris ce conseil très au sérieux lorsqu’il a plongé tête baissée dans le monde de l’IA et du machine learning aux premiers stades de leur développement, alors que la demande du secteur était encore faible. Par des missions de conseil auprès de diverses entreprises, Lukas a découvert son environnement de travail idéal : une scale-up , dans laquelle il pouvait mettre à profit son expertise en matière de données et de machine learning.

C’est là qu’intervient Booking.com. Lukas a rejoint l’agence néerlandaise de voyages en ligne en pleine phase d’expansion et a par la suite dirigé l’équipe expérimentation pendant 8 ans, faisant passer l’équipe de 3 à 30 personnes.

Une fois l’équipe expérimentation de Booking.com arrivée à maturité, Lukas s’est lancé dans une nouvelle aventure en 2021 pour rejoindre Vista en tant que directeur de l’expérimentation. Il construit et façonne la culture de l’expérimentation et exploite le potentiel des données pour renforcer l’impact de Vista en tant que leader dans le secteur des solutions design et marketing pour les petites entreprises.

Lukas a échangé avec Marylin Montoya, VP Marketing chez AB Tasty, à propos du processus et de la culture de l’expérimentation : depuis les méthodes jusqu’aux rôles des équipes impliquées dans l’expérimentation. Voici quelques éléments essentiels à retenir de leur conversation.

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Expérimentez de manière stratégique

Il est primordial de connaître le but de votre expérimentation. Lukas conseille de concentrer ses efforts sur les tests de fonctionnalités majeures capables de générer un réel changement ou d’avoir un impact sur les résultats de l’entreprise, plutôt que sur le design de l’UI.

Demandez- vous : “Quelles grandes questions motivent actuellement votre business case ? Quelles sont les principales hypothèses sur lesquelles repose votre planification stratégique ?”, dit-il. Plutôt que d’augmenter la quantité d’expérimentations, il vaut mieux se concentrer sur des expérimentations plus importantes mais correctement exécutées.

Pour mettre en place une culture de l’expérimentation au sein d’une organisation, Lukas suggère d’utiliser la méthode de la flywheel. La première expérimentation doit attirer l’attention en divisant l’opinion des employés quant à savoir si elle fonctionnera. Cela démontre qu’il peut être difficile de prédire le succès des expérimentations soulignant ainsi “la valeur non-quantifiable de l’expérimentation”. Nous devons reconnaître que tout comme il est essentiel de ne pas livrer un mauvais produit (qui pourrait faire baisser les revenus), il est tout aussi crucial d’avoir une idée stratégique des investissements à réaliser à l’avenir.

Structurez votre organisation pour réussir vos expérimentations

La structure de votre entreprise et de vos équipes va jouer sur la fluidité de mise en œuvre de vos expérimentations. Le conseil de Lukas ? L’équipe développement de produits doit s’approprier complètement les expérimentations.

L’équipe expérimentation doit quant à elle faciliter les expérimentations en fournissant les outils, la formation et l’assistance technique à l’équipe développement de produits, qui pourra ensuite mener les expérimentations en toute autonomie.

En formant les product managers au processus d’expérimentation (en leur montrant par exemple les différents tests et outils à leur disposition, leurs points forts et leurs points faibles, les hypothèses à formuler et le bon moment pour les utiliser), ils peuvent tester leurs idées en toute autonomie et prendre une décision en s’appuyant sur un portfolio de méthodes expérimentales.

Toutefois, l’expérimentation revêt également un aspect social qu’il ne faut pas négliger. Au vu de la nature subjective de l’interprétation et de l’analyse de données, Lukas souligne l’importance d’un échange sur les résultats et d’un retour sur le processus d’expérimentation afin de l’optimiser.

“Tout l’intérêt d’une expérimentation (…) consiste à motiver une décision, et cette décision doit être appuyée par les preuves dont on dispose”, déclare Lukas. Tout comme les scientifiques soumettent leurs articles à des pairs avant publication, les expérimentations basées sur une méthode scientifique doivent suivre les mêmes lignes directrices en documentant dans le reporting l’hypothèse, la méthode, les résultats et les conclusions (une opinion partagée par Jonny Longden, invité du podcast 1,000 Experiments Club).

Le pire ennemi de la culture de l’expérimentation : leadership ou roadmaps ?

Dans le domaine du développement de produit, Lukas indique que lorsque l’on parle de “roadmaps”, il ne s’agit pas tout à fait de cela. Il s’agit plutôt d’une liste linéaire d’étapes qui sont censées permettre d’atteindre un objectif. Le problème, c’est qu’il n’y a pas souvent d’itinéraires bis ou d’alternatives si l’on s’écarte du plan initial.

Il n’est pas évident de changer de cap après une première expérimentation ratée, explique Lukas. Cela s’explique par le concept “d’escalade de l’engagement”, c’est à dire que plus vous investissez de temps et d’énergie dans quelque chose, et plus il est difficile de changer de cap.

Alors, est-il temps d’abandonner totalement les roadmaps ? Selon Lukas, elles devraient simplement servir à reconnaître l’existence d’une incertitude inhérente. Le développement de produit est rempli d’inconnues, et elles n’apparaissent que lorsque les produits sont conçus et montrés aux clients. C’est pour cela que le modèle construire-mesurer-apprendre fonctionne : parce que l’on avance de quelques pas avant de vérifier si l’on prend la bonne direction.

Lukas souligne que l’objectif ne devrait pas être de “livrer un produit finalisé dans deux mois” mais plutôt, d’intégrer l’incertitude aux livrables et d’énoncer l’objectif en conséquence. Par exemple, vérifier si les clients réagissent de la manière souhaitée.

Que pouvez-vous apprendre d’autre de notre conversation avec Lukas Vermeer ?

• Quand expérimenter et comment bâtir une culture de l’expérimentation
• L’importance de l’autonomie des équipes expérimentation
• Les trois niveaux de l’expérimentation : méthode, conception, exécution
• Comment accélérer le processus d’expérimentation

A propos de Lukas Vermeer

Lukas Vermeer est un expert de l’implémentation et de la mise à l’échelle de l’expérimentation, doté également d’une expérience dans le domaine de l’IA et du machine learning. Actuellement, Lukas est directeur de l’expérimentation chez Vista. Avant cela, il a passé plus de huit ans chez Booking.com où il a exercé les postes de data scientist et de responsable produit, avant d’être nommé directeur de l’expérimentation. Il continue de proposer son expertise en tant que consultant pour des entreprises qui commencent à intégrer l’expérimentation. Son tout dernier article coécrit “It Takes a Flywheel to Fly: Kickstarting and Keeping the A/B Testing Momentum,” aide les entreprises à débuter et à accélérer le processus d’expérimentation grâce à la flywheel “l’investissement suit la valeur,  qui suit l’investissement”.

A propos de 1,000 Experiments Club

Le 1,000 Experiments Club est un podcast produit par AB Tasty et animé par Marylin Montoya, VP Marketing chez AB Tasty. Rejoignez Marylin et l’équipe marketing alors qu’ils s’entretiennent avec les experts les plus compétents du monde de l’expérimentation pour découvrir leurs points de vue sur ce qu’il faut faire pour créer et exécuter des programmes d’expérimentation réussis.

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Les experts Back Market, Contentsquare et AB Tasty rassemblent leurs expertises ! A travers cette étude de cas, vous découvrirez comment utiliser vos insights afin d’implémenter vos campagnes d’A/B Test mais également comment analyser une campagne d’A/B Test.

« Utiliser toute la puissance des A/B tests pour approfondir ses analyses »
Joanna Denis
Lead Web Analyst chez Back Market

Joanna Denis, Lead Web Analyst chez Back Market va vous expliquer comment la complémentarité des outils AB Tasty et Contentsquare contribue à leur croissance.

A travers ce retour d’expérience, vous en saurez davantage sur la structure des équipes Back Market et vous découvrirez des exemples de campagnes qui ont fait la différence !

Bonne lecture !

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Découvrez comment elle a tiré profit de l’expérimentation pour tester ses idées d’optimisation et ainsi, augmenter le nombre de transactions sur le site web.

Chez Sage, par souci de comparaison, nous avons testé beaucoup d’autres solutions d’optimisation de sites web mais aucune ne s’en rapprochait. AB Tasty est le meilleur outil pour mettre en œuvre tous vos tests, avec des plug-ins intuitifs et un dashboard qui offre des informations claires.
Marion RavelCRO Manager chez Sage

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Il existe un mythe dangereux, à savoir l’idée qu’il faut être une grande entreprise pour pratiquer l’expérimentation. En réalité, ce sont les plus petites entreprises et les start-ups qui ont le plus besoin d’expérimenter, affirme Jonny Longden, de l’agence de marketing à la performance Journey Further.

Fort de plus de dix ans d’expérience dans l’optimisation des conversions et la personnalisation, Jonny a cofondé Journey Further pour aider les clients à intégrer l’expérimentation au cœur de leurs activités. Il dirige actuellement la division conversion de l’agence, qui se concentre également sur le PPC, le SEO, les RP – parmi d’autres spécialisations marketing.

Toute entreprise qui souhaite dénicher une quelconque découverte devrait recourir à l’expérimentation, en particulier les start-ups qui sont dans la phase exploratoire de leur développement. « L’expérimentation ne requiert aucune taille : tout dépend de la façon dont on l’aborde », a déclaré Jonny à Marylin Montoya, VP marketing d’AB Tasty.

Voici quelques-uns des éléments que nous avons retenus de notre vaste discussion avec Jonny.

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La démocratisation de l’expérimentation

On a tendance à voir davantage d’équipes et de programmes d’expérimentation dans les grandes entreprises, mais cela ne signifie pas nécessairement que d’autres entreprises de tailles différentes ne peuvent pas tremper leurs orteils dans le bassin de d’expérimentation. Les petites entreprises et les start-ups peuvent également en bénéficier, à condition qu’elles aient la ténacité et les capacités de l’implémenter.

Vous devez vraiment croire que sans expérimentation, vos idées ne fonctionneront pas, dit Jonny. Il y a des choses dont vous pensez qu’elles vont fonctionner et qui ne le font pas. À l’inverse, il y a beaucoup de choses qui ne semblent pas fonctionner mais qui finissent par avoir un impact positif. La seule façon d’arriver à cette conclusion est d’expérimenter.

En fin de compte, les plus grandes découvertes (par exemple, dans le domaine de l’espace, des voyages, de la médecine, etc.) sont issues d’une méthodologie scientifique, qui se résume à l’observation, aux hypothèses, aux tests et au perfectionnement. Abordez l’expérimentation avec cet état d’esprit, et tout le monde pourra y gagner.

Établir les bonnes roadmaps avec les équipes produit

Il est important d’intégrer l’expérimentation en amont du processus de développement produit, mais la plupart des gens ne le font pas, affirme Jonny. D’un point de vue purement commercial, il s’agit d’essayer de réduire les risques liés au développement et de prouver la valeur d’un changement ou d’une fonctionnalité avant d’investir davantage de temps, d’argent et de bande passante.

Heureusement, la méthodologie agile employée par de nombreuses équipes modernes est similaire à l’expérimentation. Toutes deux reposent sur une collaboration itérative avec le client et un cycle de recherche rigoureux, de collecte de données quantitatives et qualitatives, de validation et d’itération. Le point idéal est la collecte de données quantitatives et qualitatives – un bon équilibre entre le feedback et le volume.

Pour réussir à établir une roadmap pour un programme d’expérimentation, il faut comprendre la structure organisationnelle d’une entreprise ou d’un secteur. Dans les entreprises SaaS, l’expérimentation est intégrée aux équipes produit ; pour les entreprises d’e-commerce, l’expérimentation s’intègre mieux dans la partie marketing. Une fois que vous avez déterminé le responsable et les objectifs de l’expérimentation, vous devez déterminer si vous pouvez déployer efficacement les tests et si vous disposez des bons processus pour implémenter les résultats d’un test.

L’expérimentation est, en définitive, l’innovation

Plus vous expérimentez, plus vous créez de la valeur. L’expérimentation à grande échelle permet aux gens d’apprendre et de construire d’autres tests sur la base de ces apprentissages. N’utilisez pas les tests pour identifier uniquement les gagnants, car il y a beaucoup plus de connaissances à tirer des tests qui échouent. Par exemple, il se peut que seul un test sur dix fonctionne. La véritable valeur réside dans les 9 leçons que vous avez acquises, et pas seulement dans le seul test qui a eu un impact positif.

Si vous regardez les choses sous cet angle, vous vous rendrez compte que la recherche post-test et les actions qui en découlent sont essentielles : c’est là que vous commencerez à faire des progrès vers une plus grande innovation.

Jonny appelle cela l’effet boule de neige de l’expérimentation. L’expérimentation est l’innovation – lorsqu’elle est bien menée. À la base, il s’agit d’explorer et de voir comment vos clients réagissent. Et tant que vous tirez des enseignements des résultats de vos tests, vous serez en mesure d’innover plus rapidement, précisément parce que vous vous appuyez sur ces leçons. C’est ainsi que l’on conduit une innovation qui fonctionne réellement.

Que pouvez-vous apprendre d’autre de notre conversation avec Jonny Longden ?

• Passer de l’expérimentation à la validation
• Comment maintenir la créativité pendant l’expérimentation
• Utiliser le CRO pour identifier les bonnes questions à résoudre
• Les éléments nécessaires à une expérimentation réussie

A propos de Jonny Longden

Jonny Longden dirige la division conversion de Journey Further, une agence de marketing à la performance spécialisée dans le PPC, le SEO, les RP, etc. Basée au Royaume-Uni, cette agence et ce cabinet de conseil aident les entreprises à s’appuyer sur les données et à intégrer l’expérimentation dans leurs programmes. Auparavant, Jonny a consacré plus de dix ans à l’optimisation des conversions, à l’expérimentation et à la personnalisation, travaillant pour Sky, Visa, Nike, O2, Mvideo, Principal Hotels et Nokia.

A propos de 1,000 Experiments Club

Le 1,000 Experiments Club est un podcast produit par AB Tasty et animé par Marylin Montoya, VP Marketing chez AB Tasty. Rejoignez Marylin et l’équipe marketing alors qu’ils s’entretiennent avec les experts les plus compétents du monde de l’expérimentation pour découvrir leurs points de vue sur ce qu’il faut faire pour créer et exécuter des programmes d’expérimentation réussis.

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Pour Chad Sanderson, head of product – data platform chez Convoy, le rôle des données et de l’expérimentation sont inextricablement liés.

Chez Convoy, il supervise l’équipe data platform de bout en bout – qui comprend le data engineering, le machine learning, l’expérimentation, le pipeline de données – parmi une multitude d’autres équipes qui ont toute pour but d’apporter de l’aide à des milliers de transporteurs pour expédier le fret plus efficacement. Ce rôle lui a permis d’avoir une vue d’ensemble du processus, de l’idéation à l’exécution en passant par la construction.

Par conséquent, Chad a eu une place importante que la plupart des professionnels n’ont jamais : le processus d’expérimentation de bout en bout, de l’hypothèse à l’analyse et la production de rapports, jusqu’aux états financiers de fin d’année. Naturellement, il avait quelques idées à partager avec Marylin Montoya, VP marketing d’AB Tasty, lors de leur conversation sur la discipline de l’expérimentation et la complexité de l’identification de paramètres fiables.

Introduire l’expérimentation en tant que discipline

L’expérimentation, malgré toutes ses louanges, est encore relativement nouvelle. Vous aurez du mal à trouver de grandes collections de littérature ou une approche académique (bien que Ronny Kohavi ait écrit quelques réflexions sur le sujet). En outre, l’expérimentation n’est pas considérée comme une discipline de data science, surtout si on la compare aux domaines du machine learning ou du stockage de données.

Bien que l’on puisse trouver quelques conseils ici et là sur des blogs, on finit par passer à côté des connaissances techniques approfondies et des meilleures pratiques en matière de mise en place d’une plateforme, de création d’une bibliothèque de metrics et de sélection des bonnes metrics de manière systématique.

Chad attribue l’accessibilité de l’expérimentation à une arme à double tranchant. Beaucoup d’entreprises n’ont pas encore appliqué la même rigueur qu’à d’autres domaines liés à la data science, car il est facile de commencer d’un point de vue marketing. Mais à mesure que l’entreprise se développe, la maturité et la complexité de l’expérimentation augmentent également. C’est à ce moment-là que la littérature sur la création et la mise à l’échelle des plateformes est peu abondante, ce qui fait que le domaine est sous-évalué et qu’il est difficile de recruter les bons profils.

Quand l’expérimentation à petite échelle est votre meilleure chance

Lorsque l’on est une entreprise de grande envergure – comme Microsoft ou Google, avec des business units, des sources de données, des technologies et des opérations différentes – le déploiement de nouvelles fonctionnalités ou de modifications est une entreprise incroyablement risquée, étant donné que toute erreur peut avoir un impact sur des millions d’utilisateurs. Imaginez que vous introduisiez accidentellement un bug pour Microsoft Word ou PowerPoint : l’impact sur le résultat net serait préjudiciable.

Pour ces entreprises, le meilleur moyen de mener des expériences est d’adopter une approche prudente et à petite échelle. L’objectif est de se concentrer sur l’action immédiate, en attrapant les choses rapidement en temps réel et en effectuant des roll back.

En revanche, si vous êtes une startup en phase d’hypercroissance, votre approche sera très différente. Ces petites entreprises doivent généralement montrer à leurs investisseurs des gains à deux chiffres pour chaque nouvelle fonctionnalité déployée, ce qui signifie que leurs actions sont davantage axées sur la preuve de l’impact positif de la fonctionnalité et de la longévité de son succès.

Faites des métriques vos alliés de confiance

Chaque entreprise aura des indicateurs très différents en fonction de ce qu’elle recherche ; il est essentiel de définir ce que vous voulez avant de vous lancer dans l’expérimentation et la construction de votre programme.

Une question que vous devrez vous poser est la suivante : de quoi mes managers se soucient-ils ? Quels sont les objectifs de la direction ? C’est la clé pour définir le bon ensemble d’indicateurs qui fera avancer votre entreprise dans la bonne direction. Chad recommande d’établir une distinction entre les indicateurs front-end et back-end : les premiers sont facilement accessibles, les seconds le sont moins. Les indicateurs client-side, qu’il appelle indicateurs front-end, mesurent le revenu par transaction. Toutes les mesures mènent alors aux revenus, ce qui en soi n’est pas nécessairement une mauvaise chose, mais cela signifie simplement que toutes vos décisions sont basées sur la croissance des revenus et moins sur la preuve de l’évolutivité ou de l’impact gagnant d’une fonctionnalité.

Le conseil de Chad est de commencer par les problèmes de mesure que vous rencontrez, et à partir de là, de développer votre culture de l’expérimentation, de développer le système et enfin de choisir une plateforme.

Que pouvez-vous apprendre d’autre de notre conversation avec Chad Sanderson?

• Des besoins d’expérimentation différents pour les équipes engineering et marketing
• Construire une culture de l’expérimentation de haut en bas
• L’inconvénient de la mise à l’échelle des MVPs
• Pourquoi les spécialistes du marketing sont les porte-drapeaux de l’expérimentation

A propos de Chad Sanderson

Chad Sanderson est un expert de l’expérimentation digitale et de l’analyse à grande échelle. Product manager, écrivain et conférencier, il a donné des conférences sur des sujets tels que l’analyse avancée de l’expérimentation, les statistiques de l’expérimentation digitale, l’expérimentation à petite échelle pour les petites entreprises, etc. Il a précédemment travaillé en tant que gestionnaire de programme senior pour la plateforme d’IA de Microsoft. Avant cela, Chad a travaillé pour l’équipe d’expérimentation de Subway en tant que responsable de la personnalisation.

A propos de 1,000 Experiments Club

Le 1,000 Experiments Club est un podcast produit par AB Tasty et animé par Marylin Montoya, VP Marketing chez AB Tasty. Rejoignez Marylin et l’équipe marketing alors qu’ils s’entretiennent avec les experts les plus compétents du monde de l’expérimentation pour découvrir leurs points de vue sur ce qu’il faut faire pour créer et exécuter des programmes d’expérimentation réussis.

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