Découvrez Gymshark

Fondée en 2012, Gymshark est la marque de vêtements de sport à la croissance la plus rapide du Royaume-Uni. Cette entreprise, dont le chiffre d'affaires s'élève à 1,45 milliard de dollars, vend ses vêtements dans le monde entier via ses 15 boutiques en ligne. En 2020, ces dernières ont enregistré 64 millions de visites et plus d'un milliard de pages consultées, générant un chiffre d'affaires impressionnant de 500 millions de dollars. En 2018, Gymshark a adopté Algolia pour optimiser ses pages de recherche et de collections, passant ainsi de son architecture monolithique à un modèle de commerce headless basé sur Algolia, Shopify, Contentful, React et AWS. Découvrez ici les raisons de ce changement, son impact sur le chiffre d'affaires et bien plus encore.

Le défi : formuler des recommandations à l’échelle sans intervention manuelle

La solution : une occasion idéale d'améliorer les recommandations

La transformation de Gymshark ne s'est pas arrêtée là : l'entreprise a constamment innové et amélioré ses boutiques en ligne. En 2021, le site de vente en ligne a intégré Algolia Recommend à son offre. Les résultats ont été remarquables, notamment pendant la période cruciale du Black Friday. 

L'entreprise rencontrait des difficultés avec sa solution de recommandation précédente. Ayant déjà obtenu d'excellents résultats avec Algolia pour une gamme complète de fonctionnalités e-commerce (recherche, analyse, règles, personnalisation, reclassement dynamique, etc.), Ben Pusey, responsable produit logiciel chez Gymshark en charge de la plateforme e-commerce de l'entreprise, a vu là une opportunité d'évaluer ses capacités de recommandation. 

Algolia Recommend est une API simple et flexible permettant de créer des recommandations basées sur l'IA en seulement six lignes de code. Gymshark, par exemple, constate ainsi une amélioration de ses taux de conversion, de son taux de commandes et de l'engagement client, notamment auprès des utilisateurs réguliers.

En août 2021, Gymshark a testé Algolia Recommend dans sa boutique néerlandaise. Pendant deux semaines, Gymshark a comparé Algolia à sa solution précédente afin d'évaluer son potentiel d'amélioration. Grâce à des tests A/B réalisés sur des produits similaires affichés sur les pages de détails des produits (PDP), l'entreprise a constaté des résultats impressionnants dès cette première phase de test.

• Une augmentation de 5,5 % du taux de commandes pour les clients ayant cliqué sur un produit recommandé par Algolia Recommend.
• Taux de commandes en hausse de 13 % chez les clients fidèles lorsque Algolia leur recommandait des produits.
• Taux d’ajout au panier supérieur de 10 % pour les clients fidèles grâce à Algolia Recommend.
• Les utilisateurs qui voyaient les recommandations d'Algolia cliquaient sur davantage de produits : 1,4 clic par utilisateur contre 1,1 avec la solution précédente.
• Un taux de conversion plus élevé avec Algolia pour les 10 produits phares de Gymshark.

Pour ce test, Gymshark n'a pas testé les options de filtrage, comme l'affichage des produits d'une couleur spécifique ou des produits en stock, ce qui aurait permis d'améliorer encore la qualité des recommandations. Gymshark s'attend à des résultats encore meilleurs en exploitant davantage le potentiel d'Algolia Recommend, notamment la personnalisation des recommandations. 

« C’est un changement majeur en termes d’interaction des utilisateurs avec un maximum de produits », a déclaré Kristina Christova, analyste chez Gymshark. 

En étendant ses tests à tous ses marchés, Gymshark a constaté des résultats similaires, avec des hausses particulièrement marquées chez les clients mobiles. Malgré une baisse des performances du site due à la saisonnalité, le détaillant a observé une nette amélioration de l'interaction des utilisateurs avec les recommandations, le taux de commandes sur mobile ayant bondi de 150 % grâce à l'intégration d'Algolia Recommend. 

« Nous sommes convaincus qu'Algolia recommande des résultats plus pertinents et nous constatons des améliorations de performance grâce à cela », a ajouté Christova.

Résultats : Stimuler la croissance du Black Friday grâce à des recommandations plus intelligentes

Conversions de nouveaux clients pendant le Black Friday

À l'approche de la période cruciale des soldes du Black Friday, et alors qu'Algolia Recommend fonctionnait à plein régime, Gymshark a constaté la capacité de cette solution à influencer le comportement des clients. 

Selon Pusey, on s'attendait à ce que les clients existants se rendent sur le site avec une liste d'articles en tête et des listes de souhaits préalablement enregistrées ; les recommandations auraient donc un impact moindre pendant la période du Black Friday. 

Néanmoins, Algolia Recommend a considérablement contribué à stimuler l'activité auprès des nouveaux utilisateurs du site : une augmentation de 150 % du taux de commandes et de 32 % des ajouts au panier par rapport aux périodes précédentes. 

Le nombre d'utilisateurs interagissant avec les recommandations a augmenté pendant le Black Friday, notamment sur mobile où l'utilisation des recommandations a progressé de 16 % et, même si de nombreux utilisateurs arrivaient préparés avec des listes prédéterminées, les conversions ont considérablement augmenté parmi ceux qui ont interagi avec Algolia Recommend. 

Ces excellents résultats ont une fois de plus démontré comment Algolia peut supporter et évoluer lors de pics de trafic, un défi auquel Gymshark a été confronté dans les années précédant l'adoption de sa nouvelle infrastructure. 

« Algolia Recommend et les produits associés ont très bien fonctionné sur les pages produits… l’impact sur nos ventes du Black Friday a été significatif. »

Au-delà des chiffres

Outre l'amélioration des performances du site grâce à Algolia Recommend, Pusey a indiqué que son utilisation renforce l'attractivité de Gymshark auprès des meilleurs talents du secteur technologique. Comme pour les solutions Algolia précédentes, Recommend réduit la charge de travail manuelle de son équipe. De plus, il a souligné que collaborer avec des leaders du marché comme Algolia et ses technologies innovantes et performantes est un atout majeur pour le recrutement. 

Dans les mois à venir, Gymshark prévoit d'améliorer encore les performances d'Agolia Recommend pour les utilisateurs mobiles en repositionnant les recommandations sur ses pages. Actuellement, les utilisateurs doivent faire défiler la page pour voir les recommandations, et Pusey s'attend à ce qu'un repositionnement génère encore plus de clics sur cet univers mobile déjà très performant. 

Gymshark compte bien tirer pleinement parti du déploiement d'Algolia Recommend. Prochaine étape : tester le modèle « Produits fréquemment achetés ensemble » d'Algolia sur sa page panier afin de stimuler les ventes croisées et les montées en gamme, et d'augmenter le panier moyen.