Analyser son tunnel de conversion avec Google Analytics
Le tunnel de conversion est la partie la plus importante de tout site de commerce électronique. C’est là que la magie opère :...
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Le tunnel de conversion est la partie la plus importante de tout site de commerce électronique. C’est là que la magie opère : les visiteurs se transforment en clients, remplissant ainsi l’objectif de votre site Web. Mais malheureusement, comme nous le savons, tous les visiteurs qui mettent un produit dans leur panier ne finissent pas par l’acheter.
C’est ce qu’on appelle un abandon de panier. Le visiteur commence son voyage à travers l’entonnoir de conversion, mais il ne l’achève jamais. Pourquoi ? Les gens ne vont pas au bout de votre objectif pour un certain nombre de raisons. C’est à nous d’en deviner la raison.
En utilisant Google Analytics, nous allons pouvoir localiser où ils sont partis. Bien que l’existence d’objectifs dans Google Analytics (et d’autres outils d’analyse) soit connue de tous, de nombreux sites d’e-commerce négligent cet aspect, ou ont du mal à obtenir la configuration adéquate.
Bien que la configuration initiale de votre entonnoir de conversion soit sans aucun doute importante, nous n’entrerons pas dans les détails trop techniques aujourd’hui.
Pour commencer, vous devez créer des objectifs dans Google Analytics.
Pour qu’un objectif soit éligible dans un tunnel, il doit être un objectif de « destination » – ce qui signifie que vous fixerez une page Web spécifique comme votre objectif, et l’objectif est atteint lorsque le visiteur charge la page spécifiée. Dans le cas d’un e-commerce typique, il s’agit généralement d’une page qui marque la fin d’un processus d’achat, telle qu’une page de remerciement ou de confirmation de transaction.
Après avoir configuré votre objectif de destination, vous pourrez visualiser votre tunnel de conversion sous forme de graphique, une fonctionnalité très utile dans Google Analytics.
Vous devez maintenant identifier les pages exactes qui servent de point d’entrée à votre entonnoir. Pour la plupart des sites d’e-commerce, les pages produits généreront la majorité des entrées.
Mais d’autres points de départ sont possibles, tels que la page d’accueil ou les landing pages de votre site Web.
Un processus de commande typique pourrait ressembler à ceci :
Quel que soit le nombre de points d’entrée du tunnel, le reste du trajet devrait se faire sur une seule voie. Idéalement, les clients ne devraient pouvoir commencer leur entrée dans l’entonnoir que lorsqu’ils ajoutent un produit au panier. Sinon, vos taux de conversion et les données de visualisation de l’entonnoir n’auront aucun sens.
Alors, qu’est-ce qui peut mal se passer ? Comment les visiteurs peuvent-ils se retrouver sur une page qui ne devrait être accessible que dans le cadre du processus de paiement ?
Une fois installé dans Analytics, vous devrez attendre un certain temps avant que les données de votre tunnel ne soient disponibles. Il peut s’écouler une semaine ou deux avant que les sites à fort trafic n’obtiennent suffisamment de données pour tirer des conclusions valables. Idéalement, vous devrez attendre un mois afin d’obtenir un rapport suffisant pour l’utiliser comme référence.
Pour analyser votre entonnoir, ouvrez le rapport Visualisation dans Google.
Fondamentalement, l’entonnoir représente le cheminement du visiteur depuis l’ajout d’un produit au panier au passage en caisse en passant par le fait de vous laisser les informations nécessaires pour le facturer et le livrer à son adresse.
Cela signifie que votre visiteur doit suivre les étapes suivantes :
La raison pour laquelle nous nous concentrons sur ces éléments est qu’ils représentent la principale source de friction et de décrochage en entonnoir (dans ce cas précis), de sorte que la résolution des problèmes à ces endroits peut entraîner une augmentation substantielle du nombre de conversions.
Pour la plupart des sites, Google Analytics vous permet de structurer votre entonnoir en fonction de vos objectifs et des étapes que le client doit suivre pour compléter le processus conversion.
Alors qu’Analytics ne peut pas vous dire exactement pourquoi un utilisateur s’enfuit, connaître sa position au sein du tunnel vous orientera efficacement vers la page coupable.
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