Lead CRO & Experimentation - E-commerce / AB Tasty / Snowflake @ Marseille - Freelance

Niveau : Senior
Démarrage souhaité : octobre 2026
Durée : 3 mois renouvelable
Présence sur site : 2 jours par semaine

Contexte / Enjeux

Au sein d'un département Digital Customer Experience , l'équipe Customer Journey Optimization conçoit et expérimente de nouvelles approches afin d'améliorer la performance du parcours client digital.

Le périmètre couvre l'ensemble du parcours e-commerce : de la recherche d'une solution de transport au booking, en passant par la vente de services additionnels, l'engagement et la fidélisation.

La mission consiste à construire et piloter une démarche CRO (Conversion Rate Optimization) et d'expérimentation continue , directement orientée vers la création de valeur business.

L'objectif est de couvrir l'ensemble du cycle : détection des opportunités → expérimentation → démonstration de la valeur incrémentale → optimisation → industrialisation des concepts gagnants .

Les principaux enjeux de croissance digitale portent notamment sur la conversion, les bookings, les TEU, la vente de VAS, l'Inland, l'engagement, la fidélisation et la valeur client .

Le Lead CRO & Experimentation Expert devra transformer les données comportementales et business en décisions de croissance mesurables et combiner vision stratégique du CRO et forte capacité d'exécution opérationnelle .

Missions détaillées

Construire la stratégie CRO et la roadmap

• Réaliser un diagnostic approfondi du parcours digital et des principales pertes de conversion.

• Croiser les données comportementales, transactionnelles, UX et business.

• Identifier les segments, parcours et moments clients présentant le plus fort potentiel.

• Estimer la valeur business accessible avant le lancement d'une expérimentation.

• Construire une roadmap priorisée selon le potentiel, le niveau de confiance, la complexité et l'alignement stratégique.

• Équilibrer les gains rapides et les expérimentations structurelles.

• Challenger les demandes de campagnes lorsque leur valeur ou leur mesure ne sont pas suffisamment définies.

• Maintenir un portefeuille d'expérimentations cohérent avec les objectifs e-commerce.

Concevoir des expérimentations à fort impact

• Transformer les insights Data et UX en hypothèses business précises.

• Définir le problème client, la population cible, le comportement attendu et la proposition testée.

• Déterminer le groupe de contrôle, le KPI principal, les indicateurs de protection, la taille d'échantillon et la durée nécessaire.

• Formaliser les critères de succès, d'itération et d'arrêt avant le lancement.

• Concevoir des tests A/B, multivariés, server-side et des personnalisations avancées.

• Développer des concepts autour de la contextualisation, de l'urgence, de la disponibilité, des recommandations, des offres packagées et de la réactivation.

• Concevoir des scénarios adaptés aux clusters, trades, comportements et niveaux de maturité client.

• Piloter la mise en œuvre avec les équipes Design, Product, Data et Développement.

• Garantir la qualité du ciblage, du tracking et de l'expérience avant chaque mise en production.

Démontrer la valeur incrémentale

• Concevoir une méthodologie de mesure adaptée à chaque expérimentation.

• Comparer les performances des populations exposées avec celles des groupes de contrôle.

• Distinguer l'impact réel de l'action de la conversion naturelle, de la saisonnalité et des évolutions du business.

• Mesurer l'impact sur la conversion, les recherches, quotations, bookings confirmés, TEU, revenu VAS, taux d'attachement des VAS, revenu par booking, rétention et valeur client.

• Aller au-delà d'une fenêtre d'attribution fixe de sept jours.

• Mesurer les conversions différées, le délai de conversion, la persistance de l'effet et sa décroissance.

• Identifier les effets de répétition, de cannibalisation et de déplacement entre canaux ou produits.

• Analyser les différences d'impact selon les clusters, marchés, trades et comportements clients.

• Rédiger des requêtes SQL complexes dans Snowflake afin de reconstruire les parcours et fiabiliser les résultats.

• Formuler une recommandation claire : arrêter, corriger, approfondir, étendre ou industrialiser.

Optimiser les concepts gagnants

• Considérer le premier test positif comme le début d'un cycle d'optimisation.

• Identifier les éléments expliquant la performance du concept.

• Tester les variations de message, design, placement, fréquence, timing, canal et population.

• Étudier les segments résistants et les contextes dans lesquels le concept perd en efficacité.

• Maximiser progressivement la couverture, l'incrément et la rentabilité.

• Vérifier la stabilité des résultats dans le temps et après le passage à l'échelle.

Préparer l'industrialisation

• Identifier les expérimentations devant devenir des fonctionnalités durables.

• Formaliser les enseignements, règles de gestion, ciblages et exigences de mesure.

• Préparer les business requirements nécessaires à l'intégration produit.

• Collaborer avec les équipes Product, IT et Architecture.

• Définir les conditions de passage d'un dispositif AB Tasty vers une solution industrielle.

• Mettre en place le suivi post-déploiement afin de confirmer la valeur réalisée.

• Capitaliser sur les composants et moteurs réutilisables afin d'accélérer les expérimentations suivantes.

Piloter la performance et la décision

• Construire une vision consolidée de la valeur créée par le portefeuille CRO.

• Présenter séparément la performance observée et la performance incrémentale.

• Produire des restitutions synthétiques pour les équipes opérationnelles et le top management.

• Traduire les résultats en bookings, TEU, revenus et valeur client.

• Expliquer clairement le niveau de confiance, les limites et les risques associés aux résultats.

• Défendre les recommandations face aux parties prenantes business et techniques.

• Mettre en place des standards de mesure et de restitution communs à l'ensemble des expérimentations.

• Faire progresser la culture de la preuve au sein des équipes digitales.

Recherche & innovation

• Identifier de nouveaux leviers comportementaux et commerciaux applicables au secteur du transport.

• Proposer de nouvelles méthodes de personnalisation, de scoring et d'activation.

• Explorer les possibilités offertes par les données temps réel et les clusters dynamiques.

• Réduire le délai entre la détection d'une opportunité et son expérimentation.

• Benchmarker les pratiques CRO et d'expérimentation des entreprises les plus avancées.

• Tester de nouveaux outils lorsqu'ils améliorent la vitesse, la qualité ou la mesure des expérimentations.

Livrables attendus

Diagnostic initial des principales opportunités de croissance, roadmap CRO trimestrielle priorisée par potentiel business, backlog documenté d'hypothèses et d'expérimentations, framework commun de mesure de l'incrément, briefs complets pour chaque expérimentation, plans de tracking et de contrôle qualité, analyses statistiques et business après chaque test, recommandations d'optimisation et de passage à l'échelle, business requirements pour l'industrialisation des gagnants, reporting consolidé de la valeur créée, présentations destinées au top management et base de connaissances permettant de capitaliser sur les apprentissages.

Les indicateurs de réussite porteront notamment sur l'identification d'opportunités à potentiel business significatif, la réduction du délai entre insight et expérimentation, la progression de la part des décisions appuyées par une preuve expérimentale, la quantification de l'incrément en bookings, TEU, revenus ou valeur client, l'optimisation des concepts gagnants sur plusieurs itérations, leur transformation en fonctionnalités durables, le maintien des performances après passage à l'échelle ainsi que le développement de l'autonomie et de la maturité CRO des équipes internes.

Le nombre de tests lancés ne constituera pas, à lui seul, un indicateur de succès.

Stack Technique

Expérimentation & personnalisation : AB Tasty Web, Flagship
Digital Analytics : Matomo, HEAP
UX Analytics : Contentsquare
Recherche utilisateur : Maze
Data Platform & requêtage : Snowflake, SQL
Datavisualisation : Power BI, Qlik, Tableau
Prototypage : Figma
CRM & activation : Salesforce
Développement : JavaScript, HTML, CSS
Environnements complémentaires : API, data layers, outils de tracking, solutions de feature management
Bonus : MongoDB ou environnement NoSQL équivalent

Éléments attendus lors de la sélection

Le candidat devra pouvoir présenter au minimum deux cas CRO détaillés et chiffrés , précisant le problème business initial, les données utilisées et l'hypothèse formulée, le protocole expérimental, la population cible et le groupe de contrôle, les résultats statistiques et l'incrément business démontré, les itérations réalisées et la décision finale de déploiement ou d'arrêt, ainsi que la performance observée après passage à l'échelle.

Il devra également présenter un test ayant échoué , les enseignements obtenus et la manière dont il a réorienté la stratégie.

Une étude de cas pratique pourra être proposée afin d'évaluer sa capacité à identifier rapidement les opportunités prioritaires, concevoir une expérimentation robuste, définir une méthode de mesure crédible, challenger des conclusions trop rapides et présenter une recommandation claire à un comité de direction.