Découvrez Adobe Journey Optimizer Experimentation Accelerator, une approche axée sur l’IA pour accélérer l’expérimentation à grande échelle.
09-10-2025
L’expérimentation est désormais une composante essentielle de l’optimisation des expériences client par les marques. Aujourd’hui, les équipes souhaitent multiplier les expériences et optimiser les parcours, de l’acquisition à la fidélisation en passant par la rétention. Mais de nombreuses marques ont du mal à réussir et étendre l’expérimentation en raison des processus manuels, des contraintes en ressources, des insights cloisonnés et des résultats incertains.
En plus des défis techniques, les équipes réalisant des tests A/B sur plusieurs canaux et supports ne savent souvent pas si des tests similaires ont déjà été effectués, pourquoi leurs meilleurs tests réussissent, ou comment prioriser leurs stratégies de test. Elles ont besoin d’une solution capable de rassembler toutes leurs données et insights de test afin d’aligner leurs équipes et d’améliorer la rapidité et l’échelle de l’apprentissage, du partage et de l’optimisation dans leurs programmes d’expérimentation.
Explorez l’expérimentation nouvelle génération d’Adobe.
Nous avons l’honneur d’annoncer le lancement d’Adobe Journey Optimizer Experimentation Accelerator, une application axée sur l’IA qui facilite la collaboration entre spécialistes marketing, responsables produit et équipes d’expérimentation, qui pourront prioriser les stratégies d’expérimentation, augmenter les gains prévus (chiffre d’affaires) et les conversions, et étendre les apprentissages liés à l’expérimentation, le tout dans un espace de travail centralisé.
Propulsée par l’agent d’expérimentation d’Adobe Experience Platform, cette nouvelle application automatise l’analyse des expérimentations tout en réduisant les efforts manuels, afin que les équipes puissent :
- Découvrir ce qui fonctionne et pourquoi : concevez rapidement de meilleures expériences en faisant émerger des insights précieux sur le contenu, les audiences et les comportements qui expliquent la réussite ou l’échec des tests.
- Générer des idées de tests à fort impact : recommandez de nouvelles opportunités de tests classées par performances prévues pour accroître les gains et les conversions.
- Améliorer les expérimentations actives : itérez rapidement les tests pour les expérimentations en cours et les cycles d’optimisation, afin de favoriser la croissance de l’entreprise et la réalisation des KPI.
- Centraliser les tendances globales des expérimentations : surveillez et partagez les enseignements entre les équipes grâce à des rapports de gouvernance et des résumés pour les parties prenantes.
Journey Optimizer Experimentation Accelerator s’intègre parfaitement aux expérimentations d’Adobe Target et d’Adobe Journey Optimizer pour améliorer considérablement l’impact des workflows de tests et d’orchestration de parcours existants. Cette intégration démultiplie l’efficacité afin de permettre aux équipes d’optimiser l’ensemble du parcours client.
« Experimentation Accelerator continue de m’impressionner. Cette solution enrichit notre culture d’expérimentation et renforce notre intuition concernant nos membres. Elle améliore et accélère les tests A/B/n et l’obtention d’insights. »
Melissa Brancato
Director of digital optimization chez AAA Northeast
Priorisez les stratégies d’expérimentation.
Si les équipes peuvent souvent déterminer si un test est concluant, elles ont rarement le temps et l’expertise nécessaires pour comprendre les raisons de ce succès. Pour combler cet écart, les analystes de données, product managers et équipes d’optimisation doivent réaliser des analyses manuelles longues, ce qui ralentit la prise de décisions et le partage des apprentissages. Dans la plupart des cas, les insights sont enfouis dans des feuilles de calcul ou dispersés dans des présentations, ce qui complique la priorisation des stratégies ou la reproduction des succès.
Experimentation Accelerator change la donne en utilisant l’IA pour analyser les variantes d’expérience issues de tests passés et en cours, et détecter automatiquement les schémas d’optimisation. Ces modèles sont présentés sous la forme d’insights d’expérience IA corrélés avec l’expérience, le parcours et les performances des attributs de l’audience. Les équipes peuvent rapidement accéder à des insights clairs et compréhensibles, et les partager. Ces insights expliquent non seulement quels composants de l’expérience ont fonctionné, mais aussi pourquoi et pour qui.
Cette approche a transformé la manière de travailler des équipes d’Adobe qui mènent des expériences sur Adobe.com.
« Vous devez créer une base de connaissances et de compréhension à partir des expériences, qui orientera votre stratégie… Ainsi, chaque fois que vous menez une expérience, vous contribuez à améliorer les suivantes. »
David Arbour
Senior research scientist, Adobe
Les insights plus contextuels et la justification plus précise des performances permettent aux équipes de mieux comprendre par où commencer lorsqu’elles conçoivent leur prochain test. Elles peuvent ainsi prendre des décisions plus intelligentes et rapides, tout en comprenant mieux l’impact global des expériences sur les objectifs principaux de l’entreprise et les KPI.
Impact sur les campagnes et les parcours : les vues chronologiques et les filtres dynamiques permettent de visualiser les répercussions des expériences sur les KPI, de manière incrémentale, au fil des campagnes et des parcours client. Les équipes voient les gains des expériences individuelles, les dates de lancement et les changements de traitement ou de variation ayant un impact sur des mesures et des indicateurs clés de performance spécifiques à l’entreprise.
Identifiez les opportunités de croissance à fort impact.
L’incertitude quant aux prochains tests à réaliser ou aux changements à apporter aux expériences peut sérieusement bloquer l’avancement. Trop souvent, les équipes se fient à leur instinct ou à des séances de réflexion improvisées, ce qui leur fait manquer des opportunités : optimisation des flux d’intégration, personnalisation du contenu selon les avantages des membres ou autres interactions essentielles.
Avec Journey Optimizer Experimentation Accelerator, elles peuvent identifier les leviers de croissance en reliant les données des expériences aux objectifs stratégiques de l’entreprise grâce aux opportunités d'expériences IA. Ces opportunités générées par l’IA sont de nouvelles idées de test, qui sont classées en fonction de leurs valeurs prédites d’augmentation et de conversion. Elles sont créées de manière dynamique grâce à un apprentissage continu à partir de l’ensemble de l’écosystème d’expériences d’une marque.
Par exemple, une marque de services financiers et d’assurances pourrait voir des suggestions de test mettant en avant un contenu spécifique avec des avantages pour les membres, illustrant la relation entre preuve sociale et appels à l’action (CTA), ou offrant plusieurs parcours d’engagement (devis en ligne, appels téléphoniques, consultations programmées) dans le cadre de stratégies marketing globales visant à augmenter les probabilités de hausse et de conversion. La vue d’évaluation des opportunités dans le produit permet de comprendre rapidement l’impact potentiel des apprentissages en comparant de nouvelles idées de test aux performances passées, tandis que les justifications et les exemples fondés sur les données expliquent l’importance d’un test suggéré.
Vue des détails de l’opportunité : les opportunités d’expériences IA identifient en continu les principaux moteurs de conversion et génèrent des idées de tests suggérées par l’IA, classées selon leur probabilité la plus élevée de progression, ce qui aide les équipes à découvrir les prochaines priorités de tests pour des résultats plus percutants.
Les responsables marketing axés sur la croissance, les spécialistes produit et les équipes d’expérimentation peuvent exploiter ces nouveaux workflows d’IA agentique pour obtenir une image data-driven des données sur les prochaines priorités de test afin d’améliorer le taux de réussite global des expériences, ce qui débouche sur une croissance plus rapide.
« Nous avons constaté une augmentation relative de 24 % de notre taux de réussite et un ROI moyen par test de 212 % grâce à Adobe Journey Optimizer Experimentation Accelerator. Nos résultats initiaux sont prometteurs. Nous repoussons les limites de l’IA sur nos efforts d’expérimentation. »
Paul Aleman
Principal product manager, Adobe
Accélérez l’optimisation des expériences en cours.
La mise à l’échelle des méthodes traditionnelles de test A/B nécessite souvent des échantillons plus importants et des délais d’attente plus longs pour devenir statistiquement pertinente. Cela peut limiter de manière significative le nombre d’expériences que les équipes peuvent mener et la vitesse à laquelle elles peuvent apprendre. À mesure que l’orchestration de l’expérience évolue pour personnaliser dynamiquement les expériences de chaque personne à chaque point de contact, les équipes ont besoin d’activer de nouveaux contenus génératifs basés sur l’IA et d’itérer rapidement pour une optimisation continue.
Journey Optimizer Experimentation Accelerator présente les expériences adaptatives d’IA, une nouvelle approche pour effectuer des tests plus intelligents sur les campagnes et les parcours client. Les modèles d’IA permettent aux équipes d’activer des idées de tests suggérées par l’IA dans des expériences actives en temps réel, en utilisant des workflows avec intervention humaine, qui ajustent et valident en continu les variantes de tests ou les traitements dans Adobe Target ou Journey Optimizer, améliorant ainsi l’incrément sans compromettre la précision statistique. Les expériences adaptatives d’IA permettent aux équipes de tirer parti de l’IA générative et de nouvelles idées de test avec des tailles d’échantillon réduites pour valider les résultats. Grâce à l’intégration de ces workflows d’expérimentation, cette méthode d’itération rapide permet de tester davantage, d’apprendre plus rapidement et de se concentrer sur ce qui génère des résultats.
Centralisez la gestion de l’expérimentation.
À mesure que l’expérimentation s’étend dans une entreprise, les défis liés à sa gestion augmentent également. Les résultats sont souvent isolés et stockés dans des systèmes déconnectés, ce qui empêche les nouvelles équipes d’apprendre à partir des travaux passés, de suivre les tests en cours ou de démontrer une contribution mesurable aux KPI de l’entreprise.
Journey Optimizer Experimentation Accelerator offre aux équipes une gestion centralisée et des fonctionnalités de partage des apprentissages, agissant comme un hub d’expérimentation qui leur permet de gérer, organiser et développer leurs programmes de test. Un catalogue centralisé d’expériences sur Adobe Target et Journey Optimizer permet un filtrage intelligent et un balisage personnalisé. Il offre une visibilité en libre-service sur ce qui a été testé, les performances du test et les apprentissages afin de réduire la redondance et d’encourager la réutilisation de stratégies éprouvées. Les équipes n’ont plus besoin de passer des heures à regrouper manuellement des rapports personnalisés ou des résultats pour les parties prenantes. Elles peuvent maintenant exporter facilement les résultats d’expérience dans des vues prêtes à présenter, adaptées aux apprentissages transversaux et aux communications aux parties prenantes.
Page d’inventaire des expériences : elle affiche toutes les expériences de chaque équipe avec des filtres d’organisation rapide par statut d’expérience, source, performance et plus encore.
Entrez dans une nouvelle ère d’expérimentation et d’IA.
Alors que les données et l’IA continuent de progresser, l’expérimentation est devenue l’un des plus forts facteurs de différenciation pour les marques. Cette ère d’expérimentation et d’IA révèle de nouvelles méthodes pour faire évoluer les insights, accélérer la croissance et intégrer l’intelligence à chaque étape du parcours client. Avec Adobe Journey Optimizer Experimentation Accelerator, les marques peuvent enfin exploiter tout le potentiel de leurs données dans l’ensemble de l’entreprise, transformant chaque expérience en levier de croissance.
Pour en savoir plus sur Adobe Journey Optimizer Experimentation Accelerator, consultez notre page de présentation, qui explique comment l’IA agentique et générative redéfinit l’expérimentation et l’optimisation.
En tant que Senior product marketing manager chez Adobe, Brent Kostak met sur le marché des solutions data-driven, façonnant ainsi une prochaine génération de produits d’IA agentique pour la clientèle et les partenaires. Fort de plus de 12 ans d’expérience dans les secteurs CXM et MarTech, il se passionne pour la résolution de défis d’optimisation complexes et prône l’expérimentation comme levier de croissance, permettant aux équipes d’ingénierie, produit et marketing d’innover plus rapidement, de rivaliser plus intelligemment et de réinventer l’orchestration de l’expérience client.
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