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Rakuten

Rakuten : des expériences en ligne exceptionnelles pour maximiser la conversion

14 avril 2020
Temps de lecture : 
8 min
Lauréline Kameleoon
Lauréline Saux
Lauréline est Content Manager, en charge du contenu chez Kameleoon. Elle analyse tous les retours de nos clients et consultants ainsi que les derniers rapports sur les tendances du marketing digital afin de vous livrer les meilleurs conseils en matière d'A/B testing et de personnalisation.

Chercher à optimiser la conversion sur son site est devenu une pratique courante pour les marques. Toutefois, les objectifs sont très différents d'un secteur à l'autre. 

C'est pourquoi il nous semble important de mettre en avant les témoignages de marques leaders dans le digital pour vous permettre d'imaginer et d'affiner votre stratégie et d'identifier les meilleurs cas d'usage.

Lors de notre dernier Meet-Up Retail & E-commerce Kameleoon, François Duprat, Head of Product chez Rakuten, a partagé son expérience et ses conseils pour mettre en place une stratégie d'optimisation et de personnalisation efficace. Voici une restitution de son témoignage. 

1 Rakuten : comment détecter et actionner les quick-wins ?

Rakuten est la 3ème marketplace de France avec environ 11 millions de visiteurs uniques par mois sur son site internet.

La stratégie d'optimisation de la marque s'articule en deux parties :  

  • une roadmap globale avec les refontes de pages et créations de fonctionnalités. 
  • les quick-wins qui permettent d'obtenir de gros bénéfices rapidement. 

Pour détecter les quick-wins à mettre en place sur son site, Rakuten adopte deux approches : l'approche qualitative et l'approche quantitative.  

Nous sommes matures sur l'approche quantitative et utilisons des outils comme AT Internet, Contentsquare… Sur la partie analyse des feedbacks et commentaires clients, nous mettons en place des process car nous voyons de possibles bénéfices. Cela peut-être décourageant lorsqu'on lit les commentaires mais nous en tirons des enseignements.
Francois Duprat Rakuten
François Duprat
Head of Product, Rakuten

La marque a défini une méthodologie pour identifier les quick-wins à mettre en place  : 

  • soit les équipes partent d'une intuition puis, elles filtrent leurs hypothèses grâce à une analyse quanti ou quali. 
  • soit ce sont les retours quali et quanti qui permettent d'identifier une idée d'amélioration. 

Methodologie Rakuten Kameleoon

Amélioration de la fiche produit : Club R 

Sur le site de Rakuten, les clients peuvent souscrire à l'offre club qui permet de cumuler des points et d'obtenir des réductions lors de prochains achats. 

Lorsqu'un visiteur est inscrit au club, une mention s'affiche et précise que le visiteur gagnera X€ lors de sa prochaine commande. Toutefois, il n'y a pas de lien sur la mention "Club R" et si le client ne se souvient pas des conditions de l'obtention des points, il est contraint d'aller chercher l'information à un autre endroit et donc de quitter la fiche produit. 

Les équipes de Rakuten partent donc de l'intuition que les visiteurs recherchent une information à cet endroit mais ne la trouve pas. 

Pour confirmer cette intuition, les équipes ont analysé le comportement des visiteurs avec Contentsquare et ont constaté que les utilisateurs cliquent en moyenne 2 fois sur cet élément ce qui montre que les visiteurs cherchaient à avoir plus d'informations. 

La marque a donc ajouté un lien qui redirige vers la page club qui explique le système de point. 

Nous avons constaté une augmentation de 242 % des visites sur cette page mais également une hausse des conversions de 0,9 %.
Francois Duprat Rakuten
François Duprat
Head of Product, Rakuten

Rakuten Kameleoon

Rakuten Kameleoon

Rakuten kameleoon

Un test A/B gagnant grâce aux feedbakcs 

Pour récolter les avis des visiteurs, Rakuten affiche une pop-in qui les invite à laisser des commentaires.

Nous avons constaté que ce genre d'action doit être proposée dans un environnement très contextualisé car nous ne recevions pas les retours attendus. Pour que les visiteurs donnent un feedback sur l'évolution de notre page produit, nous avons donc ajouté un message : "Cette page évolue, n'hésitez pas à contribuer en laissant un commentaire".
Francois Duprat Rakuten
François Duprat
Head of Product, Rakuten

Il ne s'agit pas seulement de partir des feedback pour améliorer son site en continue. Ici, la marque a lancé un A/B test de refonte, puis a récolté les feedbacks pour optimiser encore la nouvelle version en créant les améliorations avec Kameleoon. 

Cette opération a permis de recueillir 457 commentaires, de détecter 4 bugs et 3 améliorations : 

  • Le texte en gris était trop clair pour être lu sur certains appareils 
  • L'ajout d'un bouton "Voir les détails de l'annonce" sur les fiches produit 
  • L'amélioration du module de comparaison des prix 

Avec l'A/B test initial, l'amélioration des conversions est de 1,6 %, avec les améliorations ajoutées en cours de test, l'amélioration est de 1,9 %. 

Rakuten Kameleoon

2 Next-step : la personnalisation pour cibler les visiteurs en temps réel

Dans la continuité de ces optimisations globales, Rakuten se dirige désormais vers la personnalisation pour proposer des expériences uniques à chaque visiteur. 

Avec l’IA de Kameleoon, la marque souhaite travailler sur du ciblage temps réel de visiteurs (one to one), notamment les visiteurs indécis ou les visiteurs appétents à un certain type de produit. 

La marque sera en mesure de : 

  • proposer des bons de réduction aux visiteurs indécis pour garantir un plus grand ROI des campagnes promotionnelles 
  • réorganiser la homepage en fonction de l’appétence du visiteur, mesurée en temps réel, pour améliorer l'engagement et la conversion des visiteurs

En d'autres termes : proposer la bonne action au bon moment et à la bonne personne. 

 

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Lauréline Kameleoon
Lauréline Saux
Lauréline est Content Manager, en charge du contenu chez Kameleoon. Elle analyse tous les retours de nos clients et consultants ainsi que les derniers rapports sur les tendances du marketing digital afin de vous livrer les meilleurs conseils en matière d'A/B testing et de personnalisation.