Spécialiste européen du monde de l’enfant, Vertbaudet met en œuvre une stratégie de segmentation et de personnalisation poussée sur ses sites de vente en ligne.
Malgré des dépenses publicitaires en ligne qui ne cessent d’augmenter, le trafic des sites enregistre des baisses chaque année. Dans son dernier rapport Digital Experience Benchmark qui analyse 90 milliards de sessions utilisateurs sur 6000 sites à travers le monde, Contentsquare estime l’augmentation du coût d’une visite en ligne de 9 % en 2024 par rapport à 2023. Toutes industries confondues, le trafic a diminué de 3,3% d’une année sur l’autre. «Le trafic reste une priorité mais il coûte de plus en plus cher», confirme ainsi Anthony Cornevin, responsable plateforme e-commerce chez Vertbaudet.
Outre cette volonté d’augmenter le trafic de son site, le responsable qui a dévoilé ses objectifs lors d’une conférence en ligne organisée par Semji, cherche à booster son panier moyen, avec pour cette année un article supplémentaire par panier. Il veut aussi doper les commandes avec une commande de plus par client et par an, et renforcer l’engagement client. Un nouveau programme de fidélité lancé début février, assorti d’avantages ciblés pour les membres de son club, devrait y contribuer.
Décloisonner les métiers
Pour accélérer sa croissance en ligne et faire de l’expérimentation en continue, l’enseigne qui compte plus de 80 magasins et réalise plus de 85% de son chiffre d’affaires via le digital, a déployé plusieurs solutions technologiques dont Adobe Analytics, Kameleoon pour l’AB testing, Contentsquare pour l’analyse des parcours. Les données sont gérées dans un datawarehouse par Snowflake et le merchandising et la recommandation produit sont améliorés par le moteur de recherche Algolia. «Le but est de faire travailler tous ces outils ensemble pour tirer un maximum de données pour les expérimentations que nous menons depuis six ans», détaille Antony Cornevin. S’assurer d’avoir une roadmap performante en lien avec les attentes de toutes les équipes de data analysts, chefs de projet UX, développeurs, et décloisonner les métiers, sont des leitmotivs.
Ciblage prédictif
L’expérience client passe également par le mobile qui draine 80 à 85% des visites et par la distribution d’offres adaptées aux profils et aux attentes diversifiées des clients avec un ciblage prédictif. L’enseigne a d’ailleurs été parmi les premières dans son univers à utiliser l’IA de Kameleoon dans cette expérimentation il y a trois ans. «A Noël par exemple, avec l’opération «C’est votre jour de chance», nous voulions distribuer la bonne promo aux bonnes personnes, selon leur probabilité de conversion, le tout en temps réel», explique Anthony Cornevin.
Vertbaudet n’est pas avare en promotions mais il s’agit désormais d’identifier ceux qui en profitent et auraient quand même acheté sans ces offres, les autres qu’il faut convaincre avec la bonne promotion, tout en proposant l’expérience la plus fluide possible. Au final, il faut solliciter le bon client avec le bon message. Pour y parvenir, un module a commencé par scanner et analyser le site pendant à peu près quatre semaines, les parcours des clients ont été scrutés, comment naviguent-ils sur le site, qu’ajoutent-ils au panier ? Quels sont les parcours de navigation qui fonctionnent bien ? Après cette première phase d’apprentissage, l’IA va générer différentes audiences avec des scores d’appétence.
«Nous avons des clients qui viennent et qui achèteront car ils ont un besoin précis, comme les mamans qui recherchent des bodies pour leurs bébés. Il y a également les indécis avec des parcours qui sont plus ou moins longs selon les produits. Les achats de prêt-à-porter sont plus rapides que ceux d’une chambre à coucher, par exemple. Il peut s’agir de catégories produits comme les poussettes que les gens ont besoin de comparer, des personnes qui ont leur premier enfant et qui ont besoin de découvrir les produits, qui font des allers-retours sur les pages sans rien ajouter au panier… Tous ces comportements, avec le temps passé, viennent nourrir l’algorithme. L’IA les identifie en temps réel.», souligne Anthony Cornevin.
Activer la bonne promo aux hésitants
L’entreprise réalise ensuite des tests en exposant à chaque fois un tiers de son trafic : l’un ne voit aucune une offre, l’autre est exposé à la promo dans sa totalité, et enfin seule une cible de profils indécis identifiée par l’IA y est exposée. «On se rend compte que les clients désintéressés à qui on ne propose pas de code promo vivent une expérience plutôt optimisée. Ils ne sont pas irritées ou perdus par trop de pop’in. A l’extrême opposé, les visiteurs appétents qui ne reçoivent pas de promotion achètent et notre marge est préservée. Enfin quand nous activons les codes promo sur les hésitants nous gagnons six points de conversion supplémentaires.»
Pour mener à bien ses opérations marketing, Vertbaudet a pu grâce notamment à Snwoflake, créer des persona. Ils sont au nombre de sept aujourd’hui, de la future maman primipare aux parents d’enfants ou d’ados, jusqu’aux grands-parents et autres parents, qui font des achats de cadeaux, parfois plus engageants. «Nous avons une grosse base de données, un data wharehouse, et le but est de recueillir un maximum de données sur nos clients. Snowflake nous permet de ranger proprement ces données et d’y accéder facilement. Elles sont hyper variées et de sources différentes».
Un datawarehouse et des algos sur-mesure
L’entreprise va rechercher des données plutôt chaudes, sur du comportement, sur ce qui se passe en temps réel sur le site, les pages qui sont vues, d’où vient le client etc, qui vont être réconciliées avec des données froides, que le client a renseignées, par exemple, sur son profil. Et elle achète ou loue des bases publiques comme celles de l’Insee. «Toutes sont déversées dans notre data warehouse et c’est un peu là que la magie opère avec l’IA et une équipe data ingénieurs qui travaillent des algos sur-mesure.»
Les clients seront ainsi classés selon les différents persona et des scores seront attribués à chacun, sur leur sensibilité à la promo ou aux nouvelles collections mode, par exemple. «Nous analysons aussi le churn, la cliente que l’on a pas vue depuis un moment malgré beaucoup de relances et que nous risquons de perdre, peut-être parce que ses enfants ont grandi. Enfin il y a la segmentation RFM (récence, fréquence et valeur d’un client).» Grace à cette méthode, l’enseigne parvient à disposer de profils affinés au sein même de ses persona. «Tout est unifié et évolue dans le temps».
Kameleoon a été connecté avec Snowflake pour récupérer ces données, les synchroniser, créer les expériences et les AB tests. «Kameloon fait le pont entre notre data brute réconciliée par l’IA et ce qu’on va en faire ensuite pour les parcours sur le site.» Les persona peuvent être utilisées pour la personnalisation de la homepage en fonction des besoins des clients, pour la rentrée des classes, par exemple, ou des recommandations produits avec la bonne promo.
Allocation de trafic dynamique
Vertbaudet mène d’autres expériences avec Kameleoon comme l’allocation de trafic dynamique grâce à l’IA. Le but étant d’apporter une expérience sur-mesure et la meilleure version aux visiteurs qui sont sur le site avec de l’A/B test. « Nous avons réalisé cinq mois de tests pour trouver la meilleure version, cela a concerné 2,4 millions de visiteurs. Grâce au prédictif, au fait d’afficher la bonne version à la bonne personne, nous avons atteint un taux de conversion de 10,22% et avons gagné plus de 13 millions d’euros sur les clients exposés pendant la période. C’est une vraie plus-value d’aller tester de cette manière-là».
Vertbaudet a aussi comme objectif d’optimiser la recommandation produit grâce à l’IA, en poussant le bon produit à la bonne personne. «Nous savons, par exemple, qu’avec l’achat d’un matelas, c’est le protège matelas qui peut compléter le panier. Le but c’est que l’IA analyse le panier du client et identifie le produit complémentaire qui a le plus fort potentiel», précise Anthony Cornevin. Pour accélérer cette transformation numérique, Vertbaudet a déjà formé la quasi totalisé de ses collaborateurs à l’IA.
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