L’entreprise
ASICS est un leader mondial sur le marché des chaussures de running et des vêtements de sport. Basé à Kobe, au Japon, avec des filiales régionales dans le monde entier, ASICS possède un vaste réseau de partenaires wholesale et une plateforme D2C : asics.com.
Andrey Prokhorov, Ecommerce Optimization Team Lead chez ASICS, est responsable du programme d’expérimentation Web de la marque. Intégrée au département des opérations Web, son équipe était confrontée à un défi de taille : réduire l’écart entre la data et l’expérience client. Ils ont choisi notre plateforme de Digital Experience Intelligence pour optimiser leur démarche en matière d’expérimentation et améliorer l’expérience sur leur site Web.
"En tant que marque eCommerce, nous voulons améliorer notre expérience en ligne tout comme l’activité physique améliore le bien-être. C’est d’ailleurs l’une de nos valeurs fondamentales : l’amélioration continue. Que ce soit pour le développement de nos produits ou nos initiatives sociales à travers nos campagnes axées sur le bien-être, nous aspirons toujours à faire mieux."
La solution
L’équipe d’Andrey a choisi d’utiliser notre plateforme pour leur programme d’expérimentation, ce qui leur a permis de mieux comprendre les comportements utilisateurs, d’itérer des tests et d’optimiser l’UX sur asics.com.
Grâce à Contentsquare, l’équipe a pu :
Données de zones de la pop-up de la page d’accueil d’ASICS incitant les clients à rejoindre le programme OneAsics.
1. Analyser instantanément les A/B tests
L’équipe a lancé un A/B test sur une pop-up dynamique de la page d’accueil, incitant les clients à rejoindre le programme OneAsics.
L’analyse des tests sur des éléments dynamiques du site était problématique pour l’équipe, car ces éléments ne font pas partir du code source et ne sont donc pas suivis par défaut.
Grâce à une parfaite intégration avec leur solution d’A/B testing, A/B Tasty, l’équipe a pu examiner les résultats en temps réel. Elle n’a pas eu besoin de configurer le suivi avant de lancer l’expérimentation et il lui a suffi de cliquer sur l’élément pour découvrir les résultats sur la plateforme.
"L’analyse de Contentsquare était simple à configurer et nous avons tout de suite commencé à collecter les données. Par ailleurs, nous n’avons pas eu besoin de faire quoique ce soit avant de lancer l’expérimentation, et donc de reporter le test pour en configurer le suivi."
2. Segmenter facilement les résultats de l’A/B test
Après avoir lancé un autre A/B test basé sur un événement, déclenché par les utilisateurs en cliquant sur un filtre spécifique sur la page de liste de produits (PLP), l’équipe d’Andrey a utilisé notre plateforme pour analyser les résultats.
À l’aide de notre outil Heatmaps de zones, l’équipe a pu bénéficier rapidement d’insights sur le sous-segment d’utilisateurs ayant interagi avec le traitement.
« Grâce aux données de zones, nous pouvons créer un segment d’utilisateurs qui interagissent avec le filtre », explique Andrey. « C’est exactement le type de données que nous recherchons, car les utilisateurs qui se contentent de parcourir la page sans interagir avec ne nous intéressent pas. »
ASICS a utilisé la sélection d’événements propres au traitement en se basant sur les clics, scrolls et bien d’autres indicateurs.
ASICS was able to use treatment-tailored event selection based on click, scroll rate, and many more unique metrics.
"Les données de zones de Contentsquare nous offrent tous les avantages d’un ciblage basé sur l’événement. Il est possible de choisir différents événements comme les clics, l’exposition, les scrolls et d’autres indicateurs disponibles sur Contentsquare."
3. Favoriser la collaboration grâce à des insights partagés
ASICS a adopté une culture de la collaboration, optimisant le partage de la data entre les équipes et les marchés. Grâce à l’interface user-friendly de notre plateforme, toutes les équipes digitales peuvent accéder aux données et s’aligner sur les mêmes insights afin de garantir une expérience client globale cohérente et optimisée.
Auparavant, l’équipe avait du mal à identifier les points de frustration et à corriger les problèmes de l’expérience client. Les différents départements identifiaient les problèmes, sans parvenir à en déterminer la cause ou avoir les ressources nécessaires pour les résoudre.
Notre plateforme a permis à l’équipe d’y remédier en augmentant la visibilité et la transparence autour de cette problématique et en permettant aux équipes transverses de collaborer et de procéder à des améliorations rapidement.
4. Prendre des décisions data-driven grâce à l’itération
Selon Andrey, le fait de pouvoir faire émerger le comportement utilisateur a fourni de nombreuses données précieuses. Selon lui, ces insights sont la clé d’une expérimentation efficace, car ils permettent de tester différentes versions et de voir ce qui fonctionne le mieux.
Après la configuration initiale de leur programme d’expérimentation, l’itération est devenue un aspect fondamental de leur processus de testing. Grâce aux enseignements tirés de notre plateforme, l’équipe est en mesure d’itérer en permanence et d’améliorer son approche de l’expérience client.
"Les fonctionnalités de Contentsquare comme le Session Replay, l’Analyse du parcours client et la Quantification de l’impact offrent tous les insights qu’il faut pour un programme d’expérimentation. Et pour maximiser son potentiel et exploiter toute la puissance des données, le suivi basé sur l’événement est essentiel."
Les résultats
L’équipe d’Andrey bénéficie désormais d’une vision plus claire du comportement utilisateur pour prendre des décisions data-driven et améliorer l’expérience client sur asics.com.
Par ailleurs, notre plateforme a permis à ASICS de :
passer à une approche plus complète et axée sur les comportements, améliorant ainsi leur programme d’expérimentation et leurs indicateurs de performance eCommerce ;
identifier et résoudre les points de friction pour offrir une expérience d’achat plus homogène ;
poursuivre la croissance de leur chiffre d’affaires et leur mission d’améliorer le bien-être de leurs clients grâce au sport.
Et après ?
Andrey et son équipe vont continuer à s’appuyer sur nos insights pour améliorer leur programme d’expérimentation.
« Nous allons continuer à itérer, parce que cela permet de recommencer le cycle de tests, qui forme le pilier du programme d’expérimentation chez ASICS », indique Andrey. Il appelle toutes les marques à utiliser l’expérimentation dans leur processus de prise de décision pour rester data-driven, et donc à utiliser l’A/B testing.