Fashion bunker augmente de 16% la conversion de ses nouveaux visiteurs avec l’A/B test.

VERTICALE : Fashion
PLATEFORME : MAGENTO 2

Fashion bunker, site multi-marques, augmente de 16% la conversion de ses nouveaux visiteurs avec l’A/B test.

Challenge

Optimiser les ventes croisées et le panier moyen du site en testant différentes variations de recommandations de produits.

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Solution

Tests de type A / B / n  des titres de recommandations de produits et optimisation continue.

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Résultats

16 % d’augmentation de la conversion des nouveaux visiteurs et +6% d’augmentation du taux de clics.

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A propos de Fashion Bunker

BNKR, à l’origine un petit commerçant multi-marques d’origine australienne, est rapidement devenu un acteur mondial de l’E-Commerce présent aux Etats-Unis et dans une centaine d’autres pays dans le monde.

La vaste sélection de produits de la marque leur permet d’avoir une marge de manœuvre pour adapter les expériences d’achat des visiteurs en fonction de leurs souhaits et besoins spécifiques.

La marque s’adressant tout particulièrement aux Millenials, BNKR comprend l’importance de fournir des expériences client personnalisées et homogènes et, par conséquent, consacre beaucoup de ressources à cet effet.

Challenge

BNKR utilise plusieurs outils Nosto : la personnalisation de contenu et les recommandations de produits tout au long du parcours client. La marque de mode utilise également l’outil Segmentation & Insights en créant des segments d’audience pour mieux personnaliser leurs expériences.

Cela dit, l’un de leurs principaux objectifs est d’optimiser les performances de leurs ventes croisées et augmenter leur panier moyen en comprenant mieux la manière dont les différents segments réagissent aux variations de recommandations de produits spécifiques.

Grâce au nouvel outil d’A/B test et d’optimisation de Nosto, nous avons réussi à recueillir des informations exploitables sur la manière dont différents segments de clients réagissent aux différentes variations d’un caroussel de recommandations de produits sur notre site. Cela nous a permis de mieux penser la personnalisation des expériences d’achat de certains segments de clients à différentes étapes de leur cycle de vie. Plus précisément, cela nous a permis d’ajuster nos messages et notre ton sur tous les canaux, afin de mieux répondre aux besoins de chaque segment.

James Brown, Head of eCommerce & Digital

Solution

BNKR a choisi d’utiliser le nouvel outil d’A/B test et d’optimisation de Nosto afin de se concentrer sur leur objectif principal, à savoir mieux comprendre la manière dont certains segments réagissent à différentes variations de recommandations en page produit.

Tests de type A / B / n  des titres de recommandations de produits

Pour faire ses premiers pas avec l’outil, BNKR a démarré avec des split tests de type A / B / n qui mesurent l’incidence des différentes variations du titre de recommandations de produits sur le taux de conversion.

 

 

Avec la volonté de se concentrer de manière précise sur l’impact de chaque variation sur chacun de ses segments, la marque a combiné la puissance de l’outil Segmentation & Insights avec le nouvel outil d’A/B test et d’optimisation continue.

Ils ont ensuite testé trois variantes de titres de recommandations de produits s’appliquant à chacun de leurs segments afin de tester quelle variante est la plus performante dans l’ensemble, ainsi que la variante la plus performante pour chaque segment.

 

 

Optimisation continue

Une fois le délai nécessaire pour obtenir des statistiques significatives terminé, le test a conclu que les résultats n’étaient en réalité pas concluants pour l’ensemble de l’audience de la marque. Des données intéressantes sont apparues lorsque BNKR a commencé à creuser dans les segments et a découvert que les résultats différaient pour chacun.

Par exemple, pour le segment des nouveaux visiteurs, la première variante affichait une performance nettement supérieure à celle des deuxième et troisième variations. En d’autres termes, cet outil a permis à BNKR d’apprendre à mieux personnaliser les recommandations de produit à destination des nouveaux visiteurs. Cela leur a permis d’augmenter les ventes croisées et le panier moyen des nouveaux visiteurs.

 

 

Résultats

Fashion Bunker a constaté des différences statistiques significatives de taux de conversion de ses nouveaux acheteurs. En utilisant l’A/B Test et l’optimisation continue de Nosto pour mieux cerner les comportements de ses acheteurs et améliorer sa stratégie de recommandations de produits, la marque a augmenté :

  • de 16% la conversion de ses nouveaux visiteurs
  • de 6% son taux de clics

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d'augmentation de la conversion des nouveaux visiteurs

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d'augmentation du taux de clics

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