Optimisation de l’expérience utilisateur : où commencer ?

Pour optimiser l’expérience de vos utilisateurs, vous devez d’abord faire un point sur votre situation en interne.

• Pour quels projets ?
• Avec quelles ressources ?
• Comment s’organiser ?

 

Vous trouverez réponse à toutes ces questions dans cet article où je livre des éléments indispensables pour construire les bases d’une stratégie d’optimisation de la conversion redoutable. 

L’optimisation de l’expérience utilisateur : pour tous les projets ?

Oui. Que vous souhaitiez vendre plus, augmenter votre base de donnée, le nombre de clics, de devis et/ou de demandes de démos, l’optimisation de l’expérience utilisateur est la carte que vous devez jouer.

"C’est comme un magasin qui ne prendrait pas la peine de repeindre ses murs et de nettoyer ses vitrines. Même si les produits et les services sont bons, les clients seront de moins en moins nombreux et le taux de conversion va baisser. La concurrence est rude et il faut savoir rester dans la course en optimisant en continu son site internet et ses parcours utilisateurs." 

Anaïs Rousseau, consultante ergonome, Kameleoon. 

À titre d’exemple, nous travaillons chez Kameleoon avec des entreprises de tous horizons et de toutes tailles. L’optimisation de l’expérience utilisateur s’adapte aux enjeux de croissance d’entreprises de tous les secteurs.  En voici quelques exemples :

• L’Opinion cherche à augmenter sa base de lecteurs tout en fidélisant les existants avec des formules d’abonnements grâce à l'a/b testing.
• Sur Auchan.fr, on optimise l’expérience des clients afin de créer une expérience de navigation permettant d’augmenter le chiffre d’affaires.
• Routard.com optimise son site pour retenir ses visiteurs et les fidéliser grâce à l'a/b testing.

 

Le fait est que les visiteurs sont de plus en plus exigeants. 75% ne reviendront pas sur un site internet qui propose une expérience client en décalage avec ce qu’ils recherchent.

Comment déterminer les indicateurs à améliorer ?

Faites-vous la différence entre vos micro-conversions et vos macro-conversions ? “Mes quoi ?” Une micro-conversion est une étape (un ajout au panier par exemple) vers la macro-conversion (l’achat). Ainsi, lorsque vous optimisez vos micro-conversions, assurez-vous qu'elles aient un impact positif sur vos macro-conversions. Vous pourriez par exemple augmenter les clics vers votre rayon jardinage en plaçant un bloc promotionnel sur votre page d’accueil sans pour autant augmenter vos ventes. De même, un taux élevé d’ajout au panier doublé d’un fort taux d’abandon révèle une barrière à laquelle se heurtent vos visiteurs dans les dernières étapes précédents la conversion finale. Moralité, si le bout de votre tunnel de conversion n’est pas optimisé, vos efforts risquent d’être vains.

S’il faut surveiller les micro-conversions, c’est surtout sur les macro-conversions que vous devez vous concentrer. L’analyse des micro et macro-conversions est un bon moyen d’identifier vos KPI. Le hasard ne fait pas le jeu de l’optimisation de l’expérience utilisateur, bien au contraire. Vous devez miser sur une méthode rigoureuse de A à Z si vous voulez obtenir des résultats probants.

Avec quelles ressources se lancer ?

Vous devez bien évaluer votre marge de manoeuvre avant de vous lancer. Sinon, vous prenez le risque d’être interrompu par votre manque de ressources.

Le volume de votre trafic

Avant d’aller plus loin, il est important de bien distinguer l'A/B testing de la personnalisation.

• L’A/B testing optimise l’ergonomie de votre site à partir de l’analyse des parcours de vos visiteurs (c’est une approche UX/UI).

• La personnalisation crée des expériences uniques en contextualisant la navigation à partir des besoins de vos visiteurs et de leur profil.

 

Le premier requiert un certain volume de trafic pour vous permettre de tirer les bonnes conclusions à l’issue d’une campagne. Le second permet d’étudier le comportement de chaque visiteur pour lui proposer une expérience entièrement personnalisée. Ce point est donc important si vous souhaitez faire de l’A/B testing. Plus vous avez de visiteurs, plus les tests que vous allez mener livreront des résultats certains et pertinents. En application, rien ne vous empêche de lancer un test A/B sur un site au trafic relativement faible, mais il sera plus difficile d’obtenir des résultats objectifs. Rien ne vaut un exemple concret. Imaginez-vous lancer une pièce de monnaie 10 fois de suite. Bien que la probabilité d’obtenir pile soit de 50%, il est tout à fait possible que vous obteniez 7 fois pile et 3 fois face (un ratio de 70/30 donc).

Maintenant, imaginez-vous lancer cette pièce 10 000 fois. Si le cumul de 5 000 piles et 5 000 faces n’aura probablement pas lieu, vous pouvez être sûr(e) d’approcher un ratio de 50/50 et donc, de la vérité statistique. Plus les parcours de navigation de vos visiteurs sont complexes, plus vous devez miser sur un trafic important pour obtenir une vision représentative de votre audience lors d’un test A/B. En revanche, si votre activité se concentre autour de problématiques moins dispersées, l’A/B testing peut vous faire prendre de meilleures décisions, basées sur des données fiables, même avec un trafic faible. C’est par exemple le cas de Mobibam, startup en croissance qui réalise des meubles sur-mesure. Avec Kameleoon, l’entreprise a pu A/B tester son configurateur de meuble en ligne.

"Notre configurateur de meuble n’était pas suffisamment intuitif. Nous avons souhaité le rendre plus fonctionnel pour accompagner nos visiteurs dans la conception de leur meuble. C’est avec simplicité que nous avons mené un test A/B en changeant le wording des différentes étapes de conception du configurateur. Cela nous a permis d’augmenter le nombre de commandes de 325%."

Stéphane Mirandelle, CMO & Co-Fondateur de Mobibam

Vos ressources technologiques

Quels outils utilisez-vous aujourd’hui ? Comment récoltez-vous les données de navigation de vos visiteurs ? Pouvez-vous exploiter ces données ? Essayer de construire une stratégie d’optimisation efficace sans les bons outils, c’est un peu comme partir en randonnée en sandalettes de corde. Vous devrez redoubler d’effort pour arriver à vos fins.

Dans le cas de l’optimisation de l’expérience utilisateur, c’est souvent au niveau de l’analyse des données que le bas blesse. Pourquoi accumuler des données que vous n’êtes pas capables d’analyser, sinon d’utiliser inutilement de l’espace de stockage ? Problème ? Une étude Econsultancy révélait fin 2016 que 74% des entreprises sont encore loin d’être matures vis-à-vis de la donnée. Or, l’optimisation de l’expérience utilisateur démarre avec l’exploitation de la donnée. Et la donnée est justement ce qui permet de comprendre le comportement de vos visiteurs.

"C’est un élément crucial pour nos clients. Avec Kameleoon, ils sont assurés d’utiliser une solution agile et compatible avec l’écosystème déjà en place dans leur entreprise. Ils peuvent en effet associer Kameleoon à leur solution analytics, leur DMP ou leur CRM et actionner rapidement et simplement leurs données."

Frédéric de Todaro, Head of Consulting, Kameleoon.

Une bonne solution d’optimisation repose sur trois phases clés :

1. L’analyse de la donnée : d’abord, une solution comme Kameleoon croise plus de 40 critères de segmentation que l’on peut combiner les uns avec les autres (critères comportementaux, géographiques, etc.). Vous pouvez également exploiter des cartes de chaleur (ou heatmap) pour étudier le comportement de vos visiteurs page par page et identifier très rapidement les points à optimiser.
2. L’activation de la donnée : une fois que vous avez défini un test A/B à mener, vous pouvez activer la donnée avec des éléments prêts à être déployés sur votre site pour mettre en place vos optimisations (bannières, pop-ins, bandeau compte à rebours, compteur de visiteur, etc.).
3. La mesure de la donnée : c’est ce qui va déterminer la pertinence de votre décision. Avec de bons outils d’analyses, vous pouvez comprendre en quelques secondes l’impact des variantes de vos tests.

En voici un exemple chez IKKS. À l’issue d’un test A/B, l’enseigne est parvenue à augmenter les clics sur un onglet de son menu de 16,5%.

Vos compétences techniques

Vous n’avez pas besoin d’être un crack en code pour vous en sortir. C’est votre compréhension de la technique et des process d’optimisation qui compte. Quelques bases de CSS ou d’HTML peuvent vous être utiles, mais ce n’est pas une nécessité. Une solution comme Kameleoon intègre par exemple un éditeur graphique intelligent qui permet de réaliser ses optimisations sans nécessairement passer par la case code.

Comment s’organiser en interne ?

Vous ne pouvez pas tout faire seul.

"La conduite d’un projet d’optimisation peut faire peur. Mais - chez Kameleoon du moins - nous ne laissons personne sauter seul dans le grand bain. Bien au contraire, nous accompagnons tous nos clients dans l’élaboration, la conduite et la mesure de leurs optimisations si besoin est. 

Caroline André, consultante ergonome, Kameleoon."

Une collaboration de l’ensemble des équipes métier

Invitez vos collègues d’autres départements à prendre part à la réflexion autour de la l’optimisation. Le challenge n’est pas tant de les rassembler autour du projet, mais d’harmoniser leurs compétences pour rationaliser et renforcer le processus. Par ailleurs, vous avez besoin du feedback et des idées de vos collègues. Votre maîtrise du sujet peut vous faire dévier des éléments qui comptent vraiment pour vos visiteurs. En application, la répartition des compétences peut varier d’une entreprise à l’autre. Chez Auchan par exemple, le directeur marketing e-commerce a nommé un chef de projet avec la double compétence technique & marketing pour assurer la gouvernance de la personnalisation de l’expérience des visiteurs des portails de l’enseigne.

"La simplicité de Kameleoon nous permet de n’avoir qu’une personne pour piloter la personnalisation de Auchan (…) les équipes ont un regard sur la réflexion, mais une seule personne met en place les personnalisations (…) cela résulte en un gain de temps et nous permet de multiplier les expériences (…) Une fois la culture de l’optimisation répandue en interne et le processus bien établi, la machine est en route !"

Akim Demora, directeur marketing e-commerce, Auchan.

On retrouve aussi une volonté commune de défendre la collaboration des équipes IT et des équipes marketing. Nous l’avons confirmé lors du premier Meetup de Kameleoon où nous avons profité des retours d’expérience de Guy de Feuardent, Responsable Audiences et Webanalytics chez Se Loger, Pauline Marol, Head of Product chez Balinea et de Sixtine Wittlin, Product Manager chez Ooreka (Solocal Group). D’abord, cela permet de rassurer les équipes IT (et de leur montrer que les marketeurs ne vont pas empiéter sur leur terrain). C’est aussi un excellent moyen de générer de nouvelles idées et de profiter de l’expertise technique de ses collègues pour déterminer la faisabilité de certaines optimisations. La collaboration entre les différents départements de votre entreprise doit être une priorité pour améliorer la qualité et la cohérence de vos optimisations. Par ailleurs, réaliser des comités d’optimisation avec vos collègues permet de créer une dynamique itérative autour de la pratique et de donner naissance à une culture d’optimisation de la conversion au sein de votre organisation. En bref, si le mot d’ordre reste la collaboration des équipes, votre organisation repose essentiellement sur les ressources dont vous disposez en interne. Sans les bonnes personnes et de bons processus établis, vous courez potentiellement droit à l’échec, indépendamment de la solution que vous utilisez et de l’argent dépensé.

Conclusion

L’optimisation de l’expérience utilisateur est une pratique itérative. Chaque test, chaque optimisation est un apprentissage, quel qu’en soit l’issu. En bref, si vous ne vous y êtes pas déjà essayé, vous risquez d’y prendre très vite goût. Par ailleurs, le machine-learning permet maintenant de concentrer vos efforts là où c’est le plus pertinent en vous donnant une vue à 360° de votre audience. Ces algorithmes à la pointe de la technologie sont en effet capables de traiter des volumes de données que l’on n’a jamais été en mesure d’analyser correctement jusque là et d’effectuer des recommandations de premier choix.