AB testing : vers une expérience client personnalisée

Sans outil AB testing, il est ardu d'identifier l'origine d'un problème dans un parcours et d'optimiser en conséquence l'expérience client. Explications.

Dans l’optimisation du parcours client, un outil désormais indispensable occupe les tiroirs des directeurs marketing et e-commerce. Son nom : l’AB testing. Le concept : tester plusieurs pages et messages sur leurs sites Internet pour améliorer l’expérience utilisateur. Après analyse des résultats obtenus, il est possible de déterminer quelle version apporte le meilleur taux de conversion et effectuer l’optimisation de son site web par la suite.

Le procédé n’est pas neuf, certes. Mais il a fait ses preuves. Et plusieurs acteurs se sont installés sur ce marché. C’est la cas d’AB Tasty, éditeur d'AB testing, qui s'est d'ailleurs rendu à la Winter Edition by lesBigBoss aux Arcs en décembre dernier. Créée en 2009, cette société parisienne a effectué une levée de fonds de 40 millions de dollars fin 2020. Ce dernier tour de table avait pour objectif de booster le développement de sa plateforme de feature management et renforcer sa présence commerciale à l'international. « Ces levées de fonds nous permettent d’investir dans nos outils, de renforcer notre présence en France et en Europe mais également d'accélérer notre présence aux États-Unis et de lancer le développement de notre nouvelle solution Flagship », détaille Rémi Aubert, cofondateur et dirigeant d’AB Tasty. Conçu spécialement pour les équipes produit et tech d’entreprises matures, Flagship leur fournit les outils pour accélérer le déploiement d’idées validées par le biais d’une implémentation simple, comme les rollbacks déclenchés par KPI ou le découplage des versions de code des features releases. « Notre plateforme de feature flagging permet aux équipes produit et tech de tester, personnaliser et de livrer de nouvelles fonctionnalités progressivement plus rapidement et sans risques », précise Rémy Aubert.

Atténuer les risques

SNCF Connect (anciennement Oui Sncf) a d’ailleurs opté pour cette solution de feature management et d'expérimentation server-side pour déterminer laquelle de ses idées serait la plus performante et atténuer les risques au cas où l’idée ne serait pas la bonne. « Pour prendre un exemple concret, Oui.Sncf a lancé l’assistant d’exploration, qui est basé sur un algorithme interne, et est présenté aux visiteurs ayant un score d’intérêt suffisamment élevé afin de proposer un itinéraire de voyage. L’idée semble excellente sur le papier, mais on pouvait se demander si l’assistant d’exploration aurait un impact commercial sur les réservations », ajoute Rémy Aubert.

Résultat : en utilisant AB Tasty, Oui.Sncf a déterminé que les taux de conversion ont augmenté de manière significative (+61% de taux de conversion) pour les visiteurs qui ont interagi avec l’assistant.