C:\\Users\\Thomas\\Desktop\\0410 - User Experience et DATA

PARTENAIRES : E-COMMERCE
USER EXPERIENCE ET DATA :
AUGMENTER LES CONVERSIONS
GRÂCE À UN PARCOURS UTILISATEUR OPTIMISÉ
PROGRAMME
Comment améliorer le parcours des client en temps réel avec les données collectées au cours de leur
naviga on ?
Ce e approche allie les compétences du Data Scien st et du spécialiste de la User Experience (UX)
pour offrir de nouvelles perspec ves en termes de personnalisa on et d'op misa on des conversions.
> Comment op miser le parcours u lisateur et les ventes grâce à la data ?
> Comment isoler des parcours personnalisés, les exploiter de manière industrielle et ne retenir que les
plus per nents ?
> Comment personnaliser le parcours client pour transformer plus souvent, tout en op misant le
panier d’achat ?
> Quels sont les signaux faibles, les indicateurs clefs à mesurer ?
> Comment les mesurer et comment adapter ses offres en temps réel pour capter le client ?
Intervenants :
AB TASTY, Alix De Sagazan, Co-founder
ADICTIZ, Alexis de Charentenay, Directeur Marke ng
BOUYGUES TELECOM, Eric Vernier, Responsable e-commerce
EMPRUNTIS, Anne-Laure Vérité-Hery, Responsable Marke ng Web
VOYAGES SNCF.COM, Angélique Bidault-Verliac, Data & Webmining Manager
Animatrice :
NETBOOSTER, Isabelle Lemasson, Experte UX
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AUGMENTER LES CONVERSIONS GRÂCE À UN PARCOURS UTILISATEUR OPTIMISÉ
L’A/B TESTING
ANGELIQUE BIDAULT-VERLIAC, VOYAGES SNCF.COM
Le fait de déposer de nombreux tags peut nuire à la qualité du site, notamment en termes
de temps de chargement.
Ce sont les chiffres qui conduisent l’expérience client, et non les créas. Par exemple, nous
avons effectué un test mul varié pour trouver la couleur idéale à appliquer à un bouton de
cross-sell. La couleur choisie par les internautes a impliqué un changement de charte
graphique. Mais au final, le taux de clics a été amélioré de 27%.
ANNE-LAURE VERITE-HERY, EMPRUNTIS
Nous u lisons depuis plus de trois ans l’ou l AB Tasty. L’ensemble du site a été «re-taggé»
pour repérer d’éventuelles failles : des chemins clients qui ne sont pas fluides, des pertes de
conversion, etc. Avec AB Tasty, nous avons iden fié des pages «cri ques» (fortes en
audience, mais pas en termes de conversion) avant de dérouler des tests sur les couleurs,
nous permeDant d’améliorer sensiblement le taux de clics.
Le formulaire de souscrip on a été repensé pour proposer une seule ques on par page, afin
d’améliorer la fluidité de la saisie. Grâce à ceDe simplifica on, le taux de conversion sur le
formulaire a ainsi progressé de 30%.
Nos tests sont effectués sur 100% de notre base. Notre audience étant évidemment plus
faible que celle des géants du e-commerce, nous avons besoin d’un nombre significa f de
résultats pour fiabiliser le test. Il faut aDendre au moins deux semaines de test pour être
certain que les KPIs sont stabilisés.
ERIC VERNIER, BOUYGUES TELECOM
Bouygues Telecom s’est véritablement lancé dans l’A/B Tes ng en 2011. Plusieurs approches
différentes ont été essayées : ou ls internes, ou ls externes, ou ls en SaaS... Bien qu’AB
Tasty soit devenu notre solu on principale, je pense qu’il n’existe pas d’ou l unique qui
puisse répondre à toutes les situa ons.
Le plus important, lors d’une mise en ligne, c’est de s’assurer que ce qui a été publié pourra
être changé très rapidement. Il ne faut jamais se lancer avec des a priori, puisqu’aucun
membre de l’entreprise, quelle que soit son expérience, n’est représenta f des internautes.
La démarche de tes ng doit donc être menée en con nu, en «fil rouge» et le plus
fréquemment possible. Même si toutes les idées sont poten ellement bonnes à être
testées, il convient à un moment donné de prendre une décision. C’est la personne qui
porte la performance du parcours qui doit trancher.
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AUGMENTER LES CONVERSIONS GRÂCE À UN PARCOURS UTILISATEUR OPTIMISÉ
ALEXIS DE CHARENTENAY, ADICTIZ
Sur les devices mobiles, il est difficile de procéder à des A/B Tes ngs, puisque l’on travaille
sur des applica ons na ves. Tous les quinze jours, nos jeux sont modifiés sur les différentes
plateformes. Nous avons recours à un A/B Tes ng «homemade», avec la défini on de
cohortes dans lesquelles une version du jeu sera différente. La performance sera étudiée
sans pour autant se focaliser sur un élément spécifique du jeu, car il est délicat de placer
des tags dans un code na f.
ALIX DE SAGAZAN, AB TASTY
Chaque test peut être effectué sur l’ensemble de vos internautes, ou bien sur une par e
d’entre eux seulement. Par exemple, dans le cas de la mise en place d’une nouvelle home
page, il est plus per nent de faire le test uniquement sur les nouveaux visiteurs.
Une fois que l’on a obtenu les résultats du test, il convient de re-cibler les u lisateurs par
typologie.
LA PERSONNALISATION
ALEXIS DE CHARENTENAY, ADICTIZ
Le jeu est doté d’une intelligence qui lui permet de détecter en temps réel un profil, selon la
propension de l’u lisateur à acheter au sein de la plateforme. Par exemple, un joueur qui
n’a pas le comportement d’un acheteur sera bien plus sollicité en termes de publicité.
Dans le jeu, la no on de challenge entre amis ent une place importante. Il ne faut donc pas
que la plateforme soit trop personnalisée pour conserver une certaine cohérence entre les
u lisateurs qui s’affrontent entre eux.
Le meilleur exemple de personnalisa on de contenus concerne les jeux de casino. Il s’agit de
gérer la frustra on du joueur de manière dynamique. Des algorithmes vont créer des
émo ons par culières en fonc on du comportement du joueur pour l’inciter à miser
davantage.
ANGELIQUE BIDAULT-VERLIAC, VOYAGES SNCF.COM
Lorsqu’un visiteur abandonne un panier, nous avons recours au retarge ng pour lui pousser
le produit qu’il a déjà vu. L’internaute «opt-in» sur la base de données va recevoir un e-mail
lui parlant de son éventuel voyage, avec des informa ons personnalisées.
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Si le visiteur a acheté un voyage et a crée un compte client, nous facilitons sa naviga on : il
n’aura plus à inscrire, pour ses prochains voyages, ses informa ons personnelles (adresse,
numéro de carte de fidélité, carte bleue, etc.), celles-ci étant sauvegardées.
Pour aller plus loin dans la personnalisa on, nous cherchons désormais à établir une
segmenta on de nos u lisateurs pour, demain, leur proposer l’offre la plus adaptée.
ALIX DE SAGAZAN, AB TASTY
La personnalisa on n’en est qu’à ses prémices. CeDe no on n’apparaît qu’au bout de la
chaîne, après l’acquisi on de trafic, la collecte des données, le tes ng et la segmenta on.
Pour l’heure, il y a encore une neDe sépara on entre, d’une part, les ou ls qui récoltent des
données et, d’autre part, les ou ls de diffusion de messages.
ERIC VERNIER, BOUYGUES TELECOM
Le parcours u lisateur peut se révéler totalement différent, selon que l’on s’adresse à un
client ou bien à un prospect.
Côté clients, les segments étaient auparavant prédéfinis et n’évoluaient pas dans le temps.
Les changements que nous avons récemment opérés permeDent aux profils CRM d’être
enrichis par des informa ons concernant tous les contacts que les clients peuvent avoir avec
la marque, et ce quel que soit le canal. Par exemple, si un client consulte les FAQ rela ves à
la résilia on, son score évolue ; il peut être considéré comme un client que l’on est en passe
de perdre... Cela va entraîner des modifica ons sur le contenu du site. Ainsi, des offres qui
ne sont pas accessibles au grand public peuvent être lui poussées.
Côté prospects, le seul élément dont nous disposons concerne le mode de naviga on. En
fonc on du comportement du visiteur, un tchat avec un conseiller de vente peut être
proposé. L’ergonomie du site peut également se trouver modifiée en fonc on de scénarii
prédéfinis.
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L’ANALYSE PRÉDICTIVE
ALEXIS DE CHARENTENAY, ADICTIZ
Dans le secteur du jeu, le revenu par u lisateur est assez faible. Le sujet de l’acquisi on est
donc déterminant pour disposer de volumes importants. La no on de «Life me value» est
fondamentale. Un algorithme parvient à prédire, en fonc on du comportement du joueur,
les revenus que celui-ci que pourrait poten ellement rapporter dans sa période de vie au
sein du jeu.
ANGELIQUE BIDAULT-VERLIAC, VOYAGES SNCF.COM
L’analyse «Life me value» nous permet de consulter la rentabilité des canaux dans le
temps. Il s’agit de déterminer un enchaînement «idéal» de canaux, afin de faire baisser les
coûts d’acquisi on.
Concernant les analyses prédic ves, les visiteurs sont notés en fonc on d’une certaine
appétence. Ces scores permeDent d’iden fier des groupes de ciblage pour proposer l’offre
la plus adaptée.
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