Comment le Groupe Renault accélère l'expérimentation et le temps d’analyse grâce à l’agent IA de Contentsquare

Métriques clés

L’entreprise

Le Groupe Renault est un acteur majeur de l’industrie automobile, présent à l’international, avec un écosystème digital qui couvre plusieurs marques (Renault, Dacia, Alpine) et une multitude de parcours digitaux : découverte de modèles, configurateurs, inventaires véhicules neufs et d’occasion, financement…

Au sein du groupe, l’entité Performance & Growth pilote la performance digitale : définition des KPIs, collecte de la donnée, analyse des comportements utilisateurs et expérimentation via l’A/B testing. Véritable “tour de contrôle” de la performance, l’équipe accompagne les marques dans la compréhension des parcours et l’activation d’initiatives à fort impact.

Depuis 2013, Renault collabore avec fifty‑five, cabinet de conseil spécialisé dans la data marketing, pour piloter et améliorer la performance de son écosystème digital. 

Avec le CRO AI Challenge, Renault, fifty‑five, Contentsquare et Kameleoon ont souhaité franchir un nouveau cap : intégrer pleinement les agents IA au service de la performance digitale et de l’expérience client.

« Notre objectif est d’accompagner les équipes, des marques aux produits, de la définition des indicateurs de performance jusqu’à l’activation d’insights et l’expérimentation. »

Alexandre Perruche

Head of Performance & Optimization

Le défi

Malgré une forte culture data et un dispositif d’expérimentation déjà en place, plusieurs défis persistaient :

• Une complexité croissante de l’analyse Des millions de sessions, des centaines de parcours et de points de friction possibles rendent l’analyse comportementale difficile et chronophage sans automatisation.

• Une dépendance forte aux experts data Les équipes digitales UX, produit ou marketing perçoivent souvent la performance comme un sujet complexe, nécessitant un accompagnement systématique des équipes data / analytics. L’enjeu était de rendre les insights plus accessibles et actionnables pour des profils non analystes, sans perdre en rigueur.

• Un besoin d’accélérer le rythme des tests Le groupe Renault souhaitait identifier plus rapidement des cas d’usage d’optimisation à fort impact, en particulier sur les parcours e‑commerce de véhicules.

« La data et la performance peuvent paraître compliquées pour des équipes UX, produit ou marque. Notre enjeu, c’est de les rendre plus autonomes dans l’utilisation de la data. »

Alexandre Perruche

Head of Performance & Optimization

C’est dans ce contexte qu’est né le CRO AI Challenge, un challenge d’innovation autour de l’IA, conçu avec fifty‑five, Contentsquare et Kameleoon.

L’ambition de ce projet est de mobiliser les équipes CRO autour de l’IA et tester, en conditions quasi réelles, la valeur d’agents IA pour analyser les comportements, générer des idées de tests et prioriser les actions à déployer sur les sites du groupe.

La solution

Un challenge IA pour connecter analyse et expérimentation

Pendant plusieurs semaines, Renault et fifty‑five ont organisé le CRO AI Challenge, un dispositif interne articulé autour de deux briques complémentaires :

• Sense Analyst de Contentsquare Un agent IA qui agit comme un analyste digital, explorant les données comportementales (parcours, zones d’interaction, abandons, erreurs, multi‑sessions, etc.) pour faire émerger des insights structurés et des pistes d’optimisation.

• PBX de Kameleoon Un agent conversationnel orienté expérimentation, qui transforme ces insights en idées de tests A/B et génère le code nécessaire pour les implémenter rapidement.

Sense Analyst : rendre la data actionable pour tous

Au cœur du dispositif, Sense Analyst a permis aux équipes de :

• Interroger la donnée en langage naturel sur les parcours (par exemple : « Où observe-t-on le plus d’abandons dans le funnel e‑commerce ? », « Quel comportement différencie les visiteurs qui convertissent ? »).

• Obtenir des analyses guidées et structurées, sans avoir à manipuler directement des tableaux de bord complexes.

• Identifier plus rapidement les zones de friction et les leviers d’optimisation, et les partager facilement avec les équipes métiers.

« Avec Sense Analyst, on a un vrai accélérateur pour les équipes qui ne sont pas familières avec la data. Elles peuvent interagir directement avec un agent conversationnel, comprendre les comportements, et formuler des actions sans passer systématiquement par les équipes expertes. »

Alexandre Perruche

Head of Performance & Optimization

PBX : transformer les insights en tests A/B, plus vite

Une fois les insights identifiés avec Sense Analyst, PBX a pris le relais pour :

• Générer des idées de tests A/B concrètes alignées sur les enjeux détectés,

• Produire le code de variation permettant de gagner du temps sur l’implémentation,

• Aider à prioriser les tests en fonction de l’impact attendu, du trafic et de la complexité de mise en place.

Ce duo Sense Analyst + PBX permet ainsi de passer plus vite de l’observation à l’action, en s’appuyant sur une base commune d’insights comportementaux.

L’objectif : couvrir toute la chaîne de valeur, de l’analyse comportementale à l’idéation de tests, puis à la mise en œuvre concrète des expériences sur les sites du groupe.

Découverte d’un cas d’usage clé : réassurer les acheteurs dans le funnel e‑commerce

Parmi la dizaine de cas d’usage identifiés, l’un des plus prometteurs concerne le funnel e‑commerce et la façon d’accompagner un potentiel acheteur dans sa décision.

Les analyses de Sense Analyst ont mis en évidence une friction dans le parcours d’achat en ligne de véhicules : certains utilisateurs identifient un véhicule, mais hésitent à poursuivre leur démarche, ce qui génère des abandons dans le funnel.

À partir de ces constats, les équipes Renault et fifty‑five ont conçu, avec PBX de Kameleoon, un test visant à :

• Réassurer l’utilisateur au moment clé, en affichant les avis clients d’autres acheteurs sur le véhicule sélectionné.

• Rendre ces avis visibles au bon endroit du parcours pour renforcer la confiance, lever les freins et encourager la conversion.

« Ce cas d’usage, qui consiste à proposer des avis clients sur les véhicules identifiés par l’utilisateur, nous a particulièrement marqués. C’est une information clé pour réassurer et engager davantage l’utilisateur dans son acte d’achat. »

Alexandre Perruche

Head of Performance & Optimization, Groupe Renault

En rendant la preuve sociale (avis, témoignages) plus facilement accessible au moment de la décision, le Groupe Renault s’attend à augmenter l’engagement dans le funnel (poursuite des étapes, clics sur les actions clés), réduire les abandons sur les étapes critiques, améliorer le taux de conversion e‑commerce sur les véhicules concernés.

Les résultats

Les résultats après 5 semaines de challenge :

• 50 % de temps gagné sur la génération d’insights et de recommandations : Sense Analyst automatise une grande partie de l’analyse comportementale, ce qui permet aux équipes de produire des insights et des recommandations beaucoup plus rapidement.

• + 10 use cases d’optimisation en 6 semaines :

Le challenge a permis de concevoir plus de 10 cas d’usage IA‑driven sur les parcours clés, avec 7 recommandations shortlistées et 3 tests phares sélectionnés pour un déploiement live.

• Data plus accessible pour les équipes métiers : Les équipes digitales UX, produit et marque utilisent davantage Sense Analyst en autonomie, et les équipes data sont moins sollicitées pour des analyses de base, au profit de sujets plus stratégiques.

« Depuis que nous avons démarré avec Sense, on voit plus de personnes utiliser la solution, et nos équipes expertes en data sont moins sollicitées pour des analyses de base. »

Alexandre Perruche

Head of Performance & Optimization

Et après ?

Le CRO AI Challenge n’est qu’une première étape. Forts des premiers retours, le Groupe Renault et fifty‑five, avec Contentsquare et Kameleoon, envisagent déjà de :

• Déployer les cas d’usage gagnants sur les sites des marques du groupe (Renault, Dacia, etc.) ;

• Étendre le challenge à une audience plus large pour multiplier les idées et ancrer l’usage d’agents IA dans les processus d’optimisation quotidiens ;

• Explorer de nouveaux parcours (après‑vente, financement, services connectés) en s’appuyant sur les mêmes briques IA ;

• Approfondir les usages de Sense Analyst pour aller plus loin dans l’analyse multi‑sessions, la compréhension des comportements récurrents et la détection de signaux faibles.

« Grâce à cette nouvelle approche, je suis convaincu que nous allons progressivement transformer notre démarche autour de la performance. D'abord, en favorisant une adoption beaucoup plus forte de la part des équipes digitales produit. Ensuite, en gagnant en efficacité entre le moment où nous recherchons des informations sur la performance et l'obtention des résultats souhaités. Mais ce qui me paraît le plus important, c'est que cette démarche place véritablement la prise de décision basée sur la data au cœur de la stratégie des équipes digitales produit. »

Alexandre Perruche

Head of Performance & Optimization