Cynthia Rowley augmente de 15% sa conversion sur Shopify avec l’A/B test et l’optimisation continue de Nosto.
Verticale : Mode
Plateforme : Shopify
Cynthia Rowley est une marque de vêtements aux designs sporty pour allier style et confort.
Learn MoreChallenge
L’équipe E-Commerce voulait tester de manière rigoureuse ses tactiques de personnalisation afin d’en optimiser les résultats.
En savoir plusSolution
Mise en place d’A/B tests sur l’efficacité des recommandations personnalisées, et optimisation continue pour limiter les pertes de revenus
en savoir plusRésultats
Augmentation de 15% du taux de conversion et de 8% du revenu moyen par visiteur
en savoir plusA propos de Cynthia Rowley
Cynthia Rowley est une marque de mode internationale portée par la conviction que « la mode est une aventure », avec de beaux designs sporty pour allier style et confort.
Basée à New York, la collection est commercialisée sur le site cynthiarowley.com, dans les magasins Cynthia Rowley, basés aux Etats-Unis, ainsi que dans un réseau de boutiques partenaires et de pop-up stores.
Challenge
Cynthia Rowley a bien saisi les enjeux de la personnalisation et utilise les recommandations de produits de Nosto tout au long du parcours client ainsi que des pop-ups saisonnières.
Afin d’offrir la meilleure expérience à ses clients, l’équipe E-Commerce de la marque Cynthia Rowley voulait tester de manière rigoureuse ses tactiques de personnalisation afin d’en optimiser les résultats.
Mais l’équipe a longuement hésité avant de mettre en oeuvre ces tests. En effet, la plupart des outils d’A/B test étaient trop complexes, demandaient un travail de développement trop important ou n’étaient pas conçus pour les besoins spécifiques des professionnels du marketing dans l’E-commerce.
Aussi, l’équipe craignait que le trafic alloué aux variations les moins performances des A/B tests ait un impact trop négatif sur le revenu du site.
L’A/B Test et l’Optimisation continue de Nosto ont permis à notre équipe de tester rapidement différentes stratégies de personnalisation et d’apprendre des insights intéressants. Nous avons constaté une augmentation de 18% dans la conversion en un seul test – il a été étonnement simple de les mettre en place et de les déployer. L’outil a automatiquement redirigé la majorité du trafic vers la variation gagnante, nous évitant ainsi d’avoir à vérifier constamment les résultats des tests.
Emily Andrews, VP E-commerce
Solution
Déploiement simple de tests impactants
L’équipe de Cynthia Rowley a choisi de tester différentes stratégies sur les pages catégorie du site qui génèrent le plus de trafic. Ils ont décidé de tester l’efficacité des recommandations personnalisées en comparant celles qui tenaient compte de l’affinité à une marque ou à un produit avec l’expérience de base.
Le résultat : les stratégies de recommandations ont permis d’augmenter de 15% le taux de conversion et de 8% le revenu moyen par visiteur. Ces résultats significatifs, associés au fait que les tests avaient été très simples à mettre en place, ont incité l’équipe à rapidement mener de nouveaux tests.
Des tests qui minimisent les risques de perte de revenus
La fonctionnalité d’optimisation continue de Nosto a été activée dès le début de la phase de test. A la différence d’une répartition 50% / 50% du trafic, celle-ci redirige automatiquement davantage de trafic vers la variation gagnante, ceci une fois que les statistiques sont suffisamment significatives.
Et effectivement, au cours de la seconde phase de test, l’algorithme a détecté une variation potentiellement gagnante. Il a donc commencé à rediriger automatiquement plus de trafic vers le test potentiellement gagnant afin de minimiser l’impact négatif des tests sur les revenus de la marque.
Cela s’est fait de façon totalement transparente pour le visiteur, en arrière-plan, évitant ainsi à l’équipe E-Commerce de Cynthia Rowley d’avoir constamment à vérifier les résultats du test.
Résultats
L’équipe de Cynthia Rowley souhaitait tester différentes stratégies sur leurs pages de catégorie qui enregistraient le plus fort trafic. Ils ont testé les recommandations personnalisées en fonction de l’affinité à un produit ou à une marque spécifiques avec l’expérience qu’ils avaient mis en place auparavant, et ils ont ainsi découvert que leur nouvelle stratégie leur avait permis d’augmenter :
- leur taux de conversion de 15%
- leur revenu par visite de 8%
15 %
d'augmentation du taux de conversion
8 %
d'augmentation du revenu moyen par visiteur
