Comment Deployer a optimisé leur taux de conversion de +38.46%

La marque de trail running Made in France numéro 1 a pris contact avec The Deployer afin d'augmenter leurs profits de la part du même trafic et faciliter le parcours d'achat.

Trail Running
Audit
Optimisation
A/B Testing
Taux de conversion
Panier moyen
Développement Shopify
refonte wise the deployer
wise trail running

Axelle & Guillaume, sont deux amoureux de trail running ! Ils se sont d'ailleurs rencontré sur les sentiers... En 2019, Ils ont pris conscience qu’ils n'étaient pas d'accord avec ce qui était écrit sur les étiquettes de leurs vêtements et qu’il n'était pas possible de trouver une tenue de trail à la fois technique et éco-responsable.

Ils ont donc tout plaqué pour créer la tenue de leur rêve : Celle qui parcourt plus de km sur leurs épaules que dans un bateau !

À l'heure ou nous écrivons ces lignes, WiseTrailRunning est un de nos plus anciens clients avec lequel nous avons adopté une stratégie 100% scientifique d'amélioration depuis le début. Du plus haut au plus bas du tunnel, nous sommes quasiment repassé sur toutes les étapes.

Notre challenge : Créer un réel funnel de co-création / précommandes, augmenter le panier moyen et le taux de conversion du site web.

De base, la boutique dispose de plusieurs points très positifs : Les produits sont ULTRA qualitatifs, produits en France et la boutique dispose d'un super taux de rétention client.

Cela s'explique car ils ont fondé une communauté soudée de Trail Runners qui, en achetant Wise, appartiennent naturellement au groupe. Encore une fois, quel bonheur de travailler avec une boîte disposant de valeurs aussi fortes !

Notre challenge reste complexe... En effet, les produits de la marque sont aussi qualitatifs que chers. Tout le monde ne peut pas s'offrir la qualité WISE pour ses sessions de trail, du moins : Notre devoir est de leur prouver qu'ils auraient bien raison de le faire.

Notre processus, étape par étape

Ce cycle ne s'arrête techniquement jamais car le trafic évolue, les saisons et le temps aussi, ainsi nous avons toujours des éléments sur lesquels itérer et avec Wise, des cycles on en a fait pas mal !

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Chez Wise, les règles sont simples : On limite l’emprunte carbone et on place le côté éco-responsable au centre.

Cela se traduit par des actions de Co-construction pour valider les produits et les quantités puis aucune réduction sur le site. C'est un élément INDISPENSABLE à comprendre car c'est autour de cela que nous définirons et prioriserons nos hypothèses.

La marque dispose d'un fort taux de clients récurrents et d’ensembles (haut/bas) achetés. En se plongeant dans la donnée, on se rend compte que la marque se place très vite comme une marque de référence chez le Trailer.

Problématique 1 : Si je veux un ensemble haut/bas le processus est trop long

Je dois me diriger vers le premier produit, choisir ma taille et l’ajouter au panier. Une fois sur le panier, je dois revenir en arrière, trouver le second produit et répéter le processus. Le tout sans aucune remise ni avantage.

Hypothèse 1 : On va pousser les ensembles de produit directement sur la page du produit. Il existe des produit complémentaire, mais tout le monde ne connais pas le catalogue dans son ensemble: on propose donc un système pour acheter un ensemble cohérent en un seul clic. L’objectif est de mettre en avant les tenues de trail complètes tout en permettant à l’utilisateur de les ajouter en un simple clic.

Hypothèse 2 : Si ça marche, on y ajoute du marketing* Le premier système d’ensemble a bien fonctionné, mais il ne proposait aucun offre. Mettons-le en concurrence avec un bundle accompagné d’une offre marketing. On affiche le prix, on ajoute une réduction sur l’ensemble à l’utilisateur et on mentionne l’économie qu’il réalise sur l’ensemble.

Nous avons tiré des tonnes d'autres hypothèses mais vous trouverez ici, dans ce cas d'étude, les tests les plus pertinents menés chez Wise.

Notez qu'un test ne peut jamais être un échec, car s'il apporte moins de résultat, il ne sera tout simplement pas publié. Nous tirerons une conclusion et procéderont à un test plus pertinent la fois d'après.

"Soit on gagne, soit on apprend !"

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Design, Développement et A/B testing.

Dans cette partie nous vous présentons 2 tests menés au début de notre collaboration. Après avoir déterminé un planning de test précis résultant de la première phase d'audit : Nous avons attaqué le développement et lancé les premiers A/B Tests.

Test 1 : Création d'un système d'ensemble de produit

Un moyen pour l'utilisateur de compléter son achat en un clic, sur des ensembles de produits fréquemment achetés ensembles.

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Résultat :

+17.45% d'augmentation du Revenu moyen par Sessions

Résultat atteint avec une signification statistique de 86% sur la durée du test.

Et la suite ?

Par la suite, le trafic s'est restreint et nous avons basé nos optimisations en utilisant d'autres méthodes de test. Voici les Avant / Après des pages principales.

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