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O’Neill – Optimisation du merchandising de recherche grâce à l’A/B testing

À propos d’O’Neill:

O’Neill est une marque de mode spécialisée dans les vêtements de sport, reconnue pour ses collections alliant performance et style. Soucieuse d’offrir une expérience d’achat en ligne optimale, O’Neill s’est associée à Nosto afin d’affiner ses stratégies de merchandising de recherche produit en s’appuyant sur des tests A/B. L’objectif ? Optimiser les résultats de recherche pour améliorer les conversions et mieux répondre aux comportements des acheteurs.

Le défi:

O’Neill devait trouver un équilibre entre ses priorités en matière d’image de marque et une approche basée sur les données pour maximiser ses performances e-commerce. Ses règles de merchandising de recherche mettaient en avant les articles à plein tarif et les collections de saison en cours. Si cette approche était cohérente avec son positionnement, elle ne prenait pas en compte les spécificités régionales des comportements d’achat ni les variations des indicateurs de performance commerciale.

Le principal enjeu était de déterminer si un ajustement des règles de merchandising de recherche en fonction d’indicateurs axés sur la performance commerciale, tels que le volume de commandes et les ventes par vue, pouvait générer de meilleurs résultats sur ses différents marchés européens.

La solution:

Pour répondre à ce défi, O’Neill a mis en place une stratégie de test A/B sur plusieurs régions en comparant deux règles de merchandising de recherche :

  • Variation A (règle existante) : mettre en avant les produits les plus consultés, le stock disponible, les articles à plein tarif et les collections de la saison en cours. Par exemple, pour des recherches liées à l’hiver, les vestes de la collection Automne/Hiver 2024 étaient favorisées.
  • Variation B (nouvelle règle) : prioriser les commandes et les ventes par vue, tout en réduisant l’importance des articles à plein tarif. Le poids du taux de conversion a été ajusté à 15 % afin d’éviter les biais liés aux produits à faible trafic mais à taux de conversion élevé. Cette approche privilégie un volume de commandes plus important, limitant les distorsions causées par les achats multiples de tailles différentes par un même client.

Le test A/B a été mené dans plusieurs régions, notamment aux Pays-Bas, en Allemagne et au Royaume-Uni. Les performances ont été évaluées à travers des indicateurs clés (KPIs) tels que le taux de conversion (CVR) et le nombre total de commandes.

“Les A/B tests  nous ont permis de prendre des décisions basées sur les données, ayant un impact direct sur notre taux de conversion. En expérimentant la personnalisation et des expériences sur mesure, nous avons pu affiner notre approche et proposer des produits plus pertinents à nos clients. En collaboration avec Nosto, nous prévoyons de poursuivre les A/B tests afin d’optimiser davantage et d’améliorer encore notre taux de conversion.”

Shabnam Yosefzay, Digital Visual Merchandiser

Les résultats:

À l’issue du test, l’équipe O’Neill a constaté que la Variation B surpassait la Variation A dans toutes les régions testées et a décidé d’adopter cette approche – démontrant ainsi l’importance d’une stratégie basée sur les données.

  • Les boutiques aux Pays-Bas et en Allemagne ont enregistré une augmentation de 21 % du taux de conversion.
  • La boutique française a constaté une hausse de 15 % du taux de conversion.

En intégrant l’A/B testing dans l’optimisation de ses règles de merchandising de recherche, O’Neill a réussi à aligner sa stratégie e-commerce sur les comportements d’achat, améliorant ainsi l’expérience client et stimulant la croissance de son chiffre d’affaires

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