Vertbaudet dynamise
ses conversions grâce à l’IA
et au ciblage prédictif
Vertbaudet est le leader européen du monde de l’enfant sur internet avec plus de 100 millions de visites sur son site et 20 millions de produits vendus par an. La marque compte 70 magasins physiques mais 80 % de son chiffre d’affaires est issu du digital.
Vertbaudet mène une stratégie commerciale basée sur des offres promotionnelles très régulières. La marque cherche à augmenter ses conversions tout en améliorant la rentabilité de ses campagnes promotionnelles.
La démarche d’expérimentation est ancienne chez Vertbaudet et a évolué en fonction du contexte et de la maturité des équipes. L’introduction de l’IA dans la stratégie d’expérimentation de la marque s’est logiquement opérée pour aller gagner plus efficacement des points de conversion. L’équipe E-commerce s’entoure de développeurs et collabore avec des spécialistes de la data pour l’analyse des résultats. L’émulsion créée par les différentes compétences associées au sein de l’équipe permet de construire une roadmap commune centrée sur la valeur. Les différentes parties prenantes sont directement informées des enjeux et des tâches de chacun et sont plus alignées sur les différents projets menés.
La stratégie promotionnelle de Vertbaudet est forte. La marque propose très régulièrement des offres via différents canaux (sms, emails, réseaux sociaux, site web…) à ses clients comme à ses visiteurs. Le bon de réduction est un outil utilisé par la marque pour encourager les conversions.
Avant de se lancer dans l'IA, un bon de réduction était distribué, par un ciblage aléatoire, à certains clients. Le caractère aléatoire questionne la marque sur la pertinence de la proposition. Proposer le bon à un visiteur qui n’a aucune intention d’achat n’a aucun effet. De même, le proposer à un visiteur qui aurait acheté même sans réduction représente un manque à gagner.
Qu’est-ce que l’IA Predictive Targeting de Kameleoon ?
L’IA Predictive Targeting de Kameleoon est un algorithme qui score chaque visiteur en temps réel, et définit sa probabilité de conversion pour un objectif fixé préalablement. On appelle ce scoring le ciblage prédictif.
Cet algorithme de machine learning analyse l’ensemble des données de tous les visiteurs du site et établit des corrélations entre eux. Il développe ainsi une capacité de prédiction, qui permet de mesurer l’intention de conversion des nouveaux visiteurs.
C’est cette intention de conversion qui est utilisée pour cibler les visiteurs. On identifie en temps réel qui sont les visiteurs les plus appétants, les visiteurs indécis, ou bien encore les visiteurs désintéressés pour déclencher des actions personnalisées au niveau individuel.
Les équipes de Vertbaudet décident d’utiliser l’algorithme IA Kameleoon pour calculer l'appétence de chaque visiteur. En fonction de leur comportement, l’algorithme crée des corrélations entre chaque profil et évalue en temps réel l’intention d’achat du visiteur.
Chez Vertbaudet on a par exemple définit le score suivant : 30 % correspond à un visiteur désintéressé, qui n’est pas prêt à acheter. 50 % correspond à un visiteur indécis et 80 % à un visiteur appétent, prêt à acheter.
L’algorithme permet d’identifier exactement la portion de visiteurs chez qui le bon de réduction déclenche une conversion. Il analyse le site et le comportement des visiteurs en continu pour proposer un bon de réduction en ciblant précisément les visiteurs dont la probabilité de conversion se situe entre 65 % et 95 %, mais qui s’apprêtent à quitter le site.
Mise en place il y a 2 ans, cette personnalisation augmente les conversions de 12 % par an en moyenne.
L’IA : le cœur de la stratégie d’expérimentation Vertbaudet
L’IA de Kameleoon est également exploitée par l’équipe Data Science de Vertbaudet pour préciser les personas, mieux identifier les clients et leur proposer un parcours adapté. Ils peuvent ainsi travailler sur le meilleur moment pour proposer une offre à une femme enceinte ou donner un conseil à un parent d’enfant en bas âge.
Pour aller encore plus loin avec l’IA, la marque a déjà mis en place l’AI Opportunity Detection qui permet d’identifier un sous-segment sur lequel votre variation présente un effet positif fiable par rapport à l'original dans un test à priori non-concluant.
Découvrez les Features Kameleoon utilisées par Vertbaudet
