L’A/B testing et l’optimisation selon Nosto

Les retailers ouverts à la création et au test de nouvelles expériences en continu, et surtout qui savent se réinventer, ont souvent plus de succès. Dans un contexte d’optimisation continue des sites web, la facilitation des changements nécessite à juste titre un outil de test pour valider ces changements.

Chaque test conduit à de nouvelles connaissances qui alimentent d’autres idées qui peuvent ensuite être testées. C’est le type de comportement qui favorise un cycle positif d’amélioration et de croissance continues.

Les défis de l’A/B Testing —
et comment Nosto aide à les relever

Le test et l’optimisation des sites web peuvent être une tâche difficile pour de nombreuses raisons.

  1. Les outils de test peuvent être coûteux et/ou difficiles à utiliser, ce qui constitue deux énormes obstacles pour les entreprises à croissance rapide qui n’ont généralement pas les ressources, les savoirs ou le temps nécessaires pour se consacrer uniquement aux tests.
  2. Les solutions de test traditionnelles ne fournissent généralement pas les outils ou les informations suffisants pour permettre aux professionnels du commerce de comprendre pleinement comment chaque variable affecte le comportement des consommateurs. Il leur manque le contexte dont les retailers ont besoin pour identifier la cause sous-jacente des changements de comportement (c’est-à-dire identifier une augmentation des ventes qui est causée par l’apparition d’une gamme de produits particulière pour laquelle un certain segment de clients a une affinité) – contexte qui leur permettrait d’ajuster leurs stratégies de création, de merchandising ou de buy-in dans la bonne direction.
  3. En raison de ces complexités, un retailer est susceptible de ne plus accorder la priorité aux tests, voire de les ignorer, ce qui le ferme à une foule d’informations précieuses et d’opportunités de croissance.

Pour relever ces défis, nous avons cherché à rendre les tests plus rapides, plus accessibles et moins laborieux pour les vendeurs, sans compromettre l’efficacité dont les statisticiens chevronnés ont besoin.

En ajoutant l’A/B Testing et l’optimisation à notre offre de produits, nous pensons que les retailers peuvent tirer encore plus avantage de la personnalisation avec Nosto. Pour différencier notre offre, nous avons également mis en place des fonctionnalités de reporting avancées, spécifiques au commerce de détail, qui donnent un aperçu de l’impact de ces tests sur un certain nombre de KPIs clés. Sans plus attendre, découvrons ce que les retailers peuvent désormais réaliser avec notre outil d’A/B test !

Insights de Merchandising et Reporting pour le commerce

L’élément central de la solution de test de Nosto est un outil de reporting par segment. Cet outil fournit des détails sur le comportement de différents groupes de clients (appelés segments), et compare le comportement de chaque groupe à travers les variantes de test pour un contexte plus approfondi. 

Par exemple, même si un test de deux variations de bannières n’indique pas forcément un gagnant clair au sein de votre clientèle habituelle, un segment de clientèle clé (comme les nouveaux visiteurs) peut indiquer qu’il est beaucoup plus probable qu’il clique sur une des variations plutôt que sur l’autre. Cette connaissance permet d’optimiser plus naturellement le contenu pour ce segment spécifique, un avantage là où les solutions de test habituelles ont tendance à ne pas suffire.

Merchandising Insights donne également aux retailers la possibilité de se plonger dans les données d’achat des marques et des produits en fonction des variations des tests. Par exemple, si les visiteurs voient une promotion pour une marque particulière, telle que Nike, l’hypothèse est que ces visiteurs finissent par acheter plus de produits de cette marque. Contrairement aux outils de test habituels, Merchandising Insights révèle des informations précieuses au-delà des KPI standards tels que le taux de conversion ou le panier moyen : il révèle quels produits et marques spécifiques ont été achetés en suivant le comportement des clients lorsqu’on leur présente l’une des variantes testées. Par conséquent, les commerçants n’ont plus à supposer que les clients qui voient une promotion de marque achètent des produits de la marque correspondante, car ils peuvent simplement vérifier que c’est le cas.

Optimisation continue

L’optimisation continue est une fonction qui peut être activée pour n’importe quel test : elle supprime la nécessité de contrôler les tests quotidiennement et réduit les risques liés aux variations de tests peu performantes. 

Ceci est possible grâce à l’outil d’optimisation continue, qui attribue automatiquement plus de trafic à la variation la plus performante du test en temps réel. Grâce à cet outil, les retailers sont en mesure de tester même les variations les moins conventionnelles lorsqu’ils essaient de nouvelles idées sans avoir à s’inquiéter de perdre trop d’opportunités de revenus à cause de cela. Par exemple, si vous avez quatre versions différentes d’une bannière publicitaire sur la page d’accueil, et que l’une de ces quatre versions s’écarte radicalement de votre création habituelle, l’optimisation continue garantit que le trafic ne sera pas attribué à la bannière risquée s’il est conclu dès le départ que la bannière est peu performante. 

Dans le contexte de la personnalisation, cette possibilité permet aux retailers de déterminer quelles variations de certains éléments du site correspondent à chacun de leurs segments de clientèle sans avoir à limiter leur activité de test par crainte de perdre des revenus.

Tests de campagne et d’expérience

Le processus de test proprement dit est aussi simple qu’un test en ligne, et la mise en route peut prendre quelques secondes. En termes de méthodologie, l’outil prend en charge la plupart des principales méthodes de test, des tests A/B aux tests AB/n fractionnés et, bien sûr, aux tests multivariés. Dans le cadre de cet outil, les tests sont répartis en deux catégories : Tests de campagne et tests d’expérience.

Les tests de campagne sont, par nature, des tests tactiques où deux variations d’un élément, qui peut être soit une recommandation de produit, soit un contenu personnalisé, sont testées l’une par rapport à l’autre. Par exemple : Quelle variation de recommandation de produit permet d’obtenir le plus grand nombre de clics sur une page produit spécifique ? Elles sont mises en œuvre simplement pour trouver la variation optimale de chaque élément pour chaque segment.

Les tests d’expérience, en revanche, consistent pour un commerçant à comparer deux ou plusieurs variations de plusieurs éléments différents les uns par rapport aux autres pour voir comment les interactions entre les différents éléments et les différentes pages s’influencent mutuellement. Ces tests sont plus stratégiques dans la mesure où les différents tests de campagne dans le cadre de l’expérience devront tous s’informer les uns les autres pour optimiser chaque parcours possible des consommateurs. C’est cette strate qui fait passer la solution d’un outil d’optimisation à un outil de personnalisation.

En étant capables d’apprendre à la fois quelles variations d’éléments spécifiques incitent un segment à agir et comment certaines séries de variations incitent ce même segment à continuer à agir, les commerçants sont en mesure d’emmener leurs clients dans un voyage hautement personnalisé en optimisant la variation de chaque élément qu’ils leur montrent en cours de route.

Vous souhaitez exploiter la pertinence de l’A/B Testing et Optimisation pour votre site ?

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