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Hero image scaling Personalization and A/B testing at TELUS
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Mettre en œuvre la personnalisation et les essais A/B à TELUS

Intelligence des données · 25 mars 2019

TELUS a mis sur pied une équipe d’experts techniques pour créer de nouvelles capacités de personnalisation et développer la pratique de façon automatisée au sein de l’organisation. Nous avons évité des centaines d’heures d’essais A/B et avons amélioré l’expérience utilisateur et la performance.

Historiquement, l’équipe de personnalisation de TELUS a fait un excellent travail quant aux essais A/B au moyen de la solution clé en main Adobe Target. Cependant, notre performance laissait à désirer et l’expérience client était touchée. Nous devions donc mieux comprendre le problème.

Comme TELUS met de plus en plus l’accent sur la performance, l’équipe Analyse et renseignements vivait également cette phase de transformation. Les outils que nous utilisions n’étaient pas nécessairement conçus pour la vitesse. Pendant l’année, nous avons mis en place de nouveaux outils, comme Adobe Launch et la solution côté serveur Adobe Target, principalement afin d’améliorer notre performance.

Dans ce billet, nous expliquons notre pratique de personnalisation, sa mise en œuvre et la façon dont nous avons gagné des centaines d’heures. Nous avons conçu une solution qui repose sur la technologie plutôt que sur le capital humain, et peut améliorer l’expérience client et la performance du site.

À TELUS, les gestionnaires de contenu utilisaient Contentful pour créer du contenu. L’équipe de personnalisation, quant à elle, utilisait Adobe Target pour offrir des expériences personnalisées. L’un des premiers problèmes que nous avons remarqués dans cette approche était un « papillotement » du contenu. À ce moment, il n’y avait pas de version d’Adobe Target compatible avec React. De plus, nous nous trouvions à la croisée des chemins et tentions de trouver comment offrir une solution qui répondrait à nos besoins.

Pour mieux servir les clients, TELUS faisait des investissements considérables dans la personnalisation du contenu, des offres et des expériences. En conséquence, nous devions trouver un terrain d’entente entre Adobe Target et notre application frontale ReactJS.

« Nous voulions trouver une façon de profiter de la puissance de notre infrastructure d’analyse numérique tout en proposant une seule interface dans laquelle il serait possible de créer du contenu et de surveiller la performance des essais A/B et des scénarios d’utilisation du marché cible. » - Dinesh Mahtani, directeur général, Analyse

Après avoir collaboré étroitement avec les conseillers d’Adobe et notre équipe talentueuse responsable de la plateforme, nous avons déterminé les exigences critiques de la prochaine étape de notre évolution, soit l’API de personnalisation :

  • Il faut une séparation claire des préoccupations entre les systèmes

  • Contentful doit demeurer la seule source de stockage et de récupération du contenu

  • Adobe Target doit être le seul moteur de prise de décisions, en fonction de paramètres comme les données d’Adobe Analytics et les segments d’Adobe Audience Manager, qui comprennent tous deux des données hors ligne

  • Toute API doit avoir un délai de réponse d’au plus 200 ms

  • La performance des applications côté client doit être améliorée (résultat dans Lighthouse)

  • Les responsables de produits doivent être en mesure d’augmenter le taux de conversion grâce à la simplification des processus de personnalisation et d’essais A/B

Dans le cadre de notre solution, la séquence de tâches de la personnalisation est passée du client au serveur. Essentiellement, nous avons pu éliminer le papillotement et améliorer le délai de réponse et nos rapports.

L’API de personnalisation est un intergiciel qui agit en tant qu’agrégateur entre les systèmes. Voici la séquence de tâches :

  • Le logiciel client demande du contenu à Contentful

  • Notre API de personnalisation intercepte la demande et fait appel à Adobe Target pour trouver la bonne variation à afficher

  • L’API de personnalisation intègre ensuite le contenu de personnalisation à la page originale

  • Le logiciel client reçoit une expérience personnalisée directement à partir du serveur

  • En transférant la séquence de tâches du client au serveur, nous avons pu respecter toutes nos exigences. De plus, notre délai de réponse moyen est de 140 ms.

Cette solution nous a permis de mettre en place la personnalisation et les pratiques d’essais A/B à l’échelle de TELUS, et d’améliorer la performance et l’expérience client. Dans l’ensemble, le lancement a été très réussi. Notre équipe d’ingénierie, composée de Fernando Alfaro, d’Ozan Coskun, d’Ajay Ajaal, de Gayan Pathirana, d’Attiq Ahmed et de moi-même, a repoussé les limites actuelles et futures de la personnalisation.

Fernando Alfaro, notre architecte en structure de données principal, présentera la solution au sommet d’Adobe la semaine prochaine. Notre partenaire à Adobe, Ahmed Elemam, nous a aidés à faire adopter cette approche au sein de toutes nos équipes responsables des résultats et nous a mis en contact avec des spécialistes techniques à Adobe.

Pour voir toutes les possibilités dans le monde en constante évolution des données, il faut beaucoup de prévoyance. Les investissements que nous avons faits étaient en grande partie soutenus par Dinesh Mahtani, qui a vu le potentiel et a propulsé l’organisation vers l’avant.

« La fin est une illusion : l’excellence n’est pas une destination, c’est un processus » – Brian Tracy

Pour notre première version, nous avons ajouté un mur à l’expérience web pour appareils mobiles afin d’inviter les clients à télécharger notre application web Mon TELUS.

Cette version de l’API de personnalisation a connu un énorme succès, puisque nous avons constaté un taux de conversion de 3 % pour l’expérience de bout en bout. Le délai de réponse était de moins de 150 ms et les mesures étaient accessibles presque immédiatement dans Adobe Analytics.

Nous nous préparions à célébrer lorsque nous avons été invités à participer en mars à un marathon de programmation organisé par Andrew Douglas (directeur du système de conception et de la plateforme de contenu de TELUS). L’activité avait pour but de favoriser la collaboration entre les praticiens du contenu et les technologues de TELUS et de Contentful.

Les prix étaient incroyables. Le grand prix était un voyage à Berlin pour visiter le siège social de Contentful.

Comme nous venions de lancer une solution qui améliorait l’expérience utilisateur de l’équipe de personnalisation, nous avons décidé de profiter de l’occasion pour nous concentrer sur l’expérience des utilisateurs de Contentful qui personnalisent du contenu et mènent des essais A/B.

Dès que le marathon de programmation a commencé, nous avons eu l’idée de présenter les données d’analyse directement dans Contentful. Grâce à cette solution, les praticiens des données pourraient choisir de bonne expériences plus tôt. De plus, la démocratisation des données leur permettrait de prendre des décisions fondées sur les données.

Notre équipe était formée de quatre développeurs (Ozan Coskun, Attiq Ahmed, Tim et moi-même, Gonzalo Vazquez) et de deux gestionnaires de contenu (Anne Booth et Tiffany Moreside). Nous avons d’abord ciblé les irritants auxquels font face les praticiens du contenu lors de la personnalisation et des essais A/B :

  • Il est impossible de voir si une page est personnalisée dans Contentful.

  • Un praticien du contenu doit suivre en moyenne 20 étapes pour déterminer si une page est personnalisée et pour trouver toutes les variations.

  • L’analyse n’est pas facilement accessible; elle est restreinte à quelques membres d’une équipe qui ont des aptitudes particulières et ont été formés.

  • Les praticiens n’ont pas accès à Adobe Analytics et à Adobe Target.

  • Ils doivent organiser des réunions avec l’équipe d’analyse pour connaître la performance d’une variation.

« L’innovation permet de distinguer les leaders des suiveurs » – Steve Jobs

Notre équipe a passé les quelques premières heures du marathon à mettre les choses en contexte pour Adobe Target et à se familiariser avec les pratiques de personnalisation. Ensuite, nous nous sommes tournés vers le tableau blanc et avons fait un remue-méninges pour trouver les renseignements dont nous avions besoin pour améliorer l’expérience des praticiens du contenu. Nous avons déterminé quel es visiteurs uniques, le taux de conversion et le trafic étaient les indicateurs clés pour cibler la meilleure expérience utilisateur.

Après quelques heures de programmation et de conception, et de nombreuses versions, nous avons terminé notre extension de l’interface utilisateur, Beyond Insights.

En mettant en évidence les données d’Adobe Target et d’Adobe Analytics, nous avons pu créer une extension de l’interface utilisateur grâce à laquelle les praticiens du contenu sont en mesure, d’un seul coup d’œil, de voir les meilleures variations et une analyse en temps réel.

L’intégration de Contentful de notre équipe aurait généré des économies de presque un million de dollars en 2018. Nous avons hâte de voir les économies que nous pourrons réaliser en 2019.

Qui plus est, cette extension de Contentful nous permettra d’accéder continuellement à des données contextuelles sur demande et de les mettre à un endroit pratique pour tous les utilisateurs, peu importe les droits d’accès ou le domaine. Dans l’ensemble, l’expérience a été extraordinaire. Je suis chanceux de faire partie d’une équipe incroyablement talentueuse et d’une organisation comme TELUS.

La tâche des juges était ardue, puisque toutes les équipes étaient très solides et que les démonstrations étaient bien conçues. Comme nous avons fait notre présentation à la fin de l’événement, nous avions peur que notre idée ne soit pas assez bonne pour impressionner les juges.

Finalement, les juges ont délibéré et l’équipe Beyond Insights est arrivée en première place!

Évidemment, nous étions bouche bée. Je n’aurais su exprimer mes pensées à ce moment. Une bonne idée n’est qu’un élément de la solution. C’est grâce à notre excellente équipe, et la capacité de ses membres à mettre à profit les forces des uns et des autres, que nous avons gagné.

Pendant l’été, notre équipe passera une semaine à Berlin pour concrétiser cette extension au siège social de Contentful.

Merci à toute l’équipe. J’espère que nous gagnerons beaucoup d’autres prix!

« Le talent permet de gagner des matchs, mais le travail d’équipe et l’intelligence permettent de gagner les championnats. » – Michael Jordan

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Gonzalo Vazquez est architecte en structure de données à TELUS Digital. La démocratisation et l’analyse des données le passionnent. Suivez-le sur son blogue : http://gonzalovazquez.ca.

Auteur:
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Gonzalo Vazquez
Tech Lead
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