[Etude] 2 milliards de parcours clients e-commerce analysés pour rester compétitif face à Amazon
Une analyse inédite de 2 milliards de parcours utilisateurs révèle comment les e-commerçants peuvent rester compétitifs face à Amazon.
Cette étude, réalisée par Qubit, opérateur de technologies de personnalisation marketing, porte sur 2 milliards de parcours clients et plus de 120 millions d’actes d’achats. Un corpus riche qui nous livre des enseignements capitaux sur ce qui fonctionne réellement, en termes d’optimisation et de personnalisation e-commerce.
Dans cette étude, Qubit a classé les meilleures techniques d’amélioration de l’expérience client en fonction de leur impact sur le revenu par visiteur (RPV), révélant ainsi où les marketeurs devraient prioriser leurs ressources. Assurée indépendamment par le cabinet d’audit PwC, cette recherche est une première dans une industrie peu reconnue pour sa transparence.
Pendant plus de quatre ans, Qubit a en effet analysé les expériences des plus grands e-commerces, principalement dans les secteurs du retail et du travel. L’entreprise met également à disposition les détails de sa méthodologie insistant sur la rigueur scientifique sur laquelle se repose l’étude. Ce document académique décrit les effets de 29 types de traitement et estime l'impact cumulatif de ces expériences sur les revenus du site.
"Nous sommes passés de 300 à plus de 5000 vendeurs de technologies marketing dans le monde en moins de 5 ans, et les e-commerçants doivent faire face aux géants de l’e-commerce et autres disrupteurs de l’économie: il faut à présent faire preuve de transparence dans notre secteur d’activité" explique Philippe Peyresaubes, directeur Europe du sud chez Qubit. "Les chefs de file du commerce électronique n’ont plus le droit à l’erreur en matière de personnalisation, et nous voulons que chaque spécialiste marketing sache précisément où allouer ses ressources pour obtenir le plus d’impact."
Il ressort de ce rapport que les spécialistes du commerce électronique pourraient engranger jusqu’à 6% de revenus supplémentaires – soit l’équivalent de plusieurs dizaines de milliards de dollars à l’échelle mondial – en privilégiant les techniques d’optimisation et de personnalisation les plus efficaces.
Ces techniques peuvent être regroupées autour de l'idée de persuasion, en s'appuyant sur l'impulsion de l'achat. Les techniques qui mettent l'accent sur la rareté, en indiquant un faible niveau de stock, sont les expériences les plus efficaces avec une hausse des revenus par visiteur (RPV) de 2,9%. De même, des expériences qui créent un sentiment d'urgence, avec des limites de temps lorsque les clients doivent compléter leur achat, voient leur RPV croître de 1,5%.
Par ailleurs, l’étude dévoile que les marques qui combinent ces méthodes peuvent augmenter de 6% leurs revenus. La découverte la plus essentielle, cependant, concerne l'impact du couplage de ces tactiques avec une personnalisation ciblée basée sur le comportement et les préférences de l'utilisateur. Lorsque les expériences sont personnalisées de cette façon, l'élévation moyenne du RPV augmente de 3 fois par rapport aux implémentations non ciblées.
Les résultats montrent également que les spécialistes du marketing doivent se détourner des tactiques d'optimisation cosmétique, comme jouer avec la conception de boutons ou la navigation. Ils se heurtent à un plafond d'efficacité, et ces techniques peuvent même avoir un impact négatif sur les revenus. En mettant l'accent sur les mauvaises techniques, les e-commerçants peuvent également perdre leurs clients : 81% des consommateurs interrogés par Qubit se disant prêts à abandonner leurs sites préférés pour d’autres offrant une expérience plus personnalisée.
Le but ultime est la personnalisation 1:1 : synchroniser la découverte avec le bon type de persuasion au bon moment. L'amélioration de la collecte de données, du ciblage et des technologies auto-apprenantes (Machine Learning) permet aux marques d'influencer de façon transparente le comportement des visiteurs et potentiellement de battre Amazon à son propre jeu.
Qubit présentera ses découvertes le 29 juin 2017. Pour plus de renseignements.
Pour accéder à l’étude complète, rendez-vous ici.
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