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Regards croisés de 4 experts du e-commerce sur l’apport du digital analytics dans une stratégie de vente en ligne. Explications des enjeux liés à l’optimisation des conversions et recommandations pour piloter la performance de votre site ecommerce plus efficacement, grâce aux data.

 

EVELYNE ROUQUET
Experte webmarketing & e-commerce

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L’Analytics est le fil conducteur d’une stratégie webmarketing « custom »

La problématique du e-commerçant est d’adresser le bon message via le bon canal à la bonne fréquence, et au bon client… Son enjeu est d’autant plus fort que les coûts de marketing web ont explosé ces dernières années. La donnée Analytics permet d’affiner la connaissance du parcours client pour augmenter le ROI d’une stratégie d’acquisition, proposer des offres pertinentes et augmenter la satisfaction client. L’abandon de panier est un des premiers sujets traités par les e-commerçants qui débutent avec l’analyse de données. Les principaux CMS proposent des modules permettant d’envoyer des emails pour rappeler que le produit est encore en stock ou pour offrir une promotion et inciter à l’achat. Réputé augmenter en moyenne le CA de 10%, je pense qu’il faut pondérer ce taux selon la typologie des clients. Un exemple frappant au cours de mon expérience chez Perles & Co : la data analytics a permis de ne pas « harceler » nos meilleures clientes :). Plus de 30% d’entre elles prenaient plus de 20 jours pour composer leur panier. Sans cette connaissance obtenue via la segmentation de ce comportement dans notre base, une stratégie d’abandon de panier trop agressive aurait été désastreuse. L’Analytics permet donc de guider une stratégie webmarketing « custom » : il n’existe aucune « martingale » en matière de stratégie gagnante en e-commerce. Tout est question de connaissance de ses personas et d’une posture « test & learn ». Le Digital Analytics permet également d’identifier les freins éventuels dans les tunnels d’achat et d’améliorer le rangement du catalogue (analyse des mots clés recherchés sur le site, bounce rate des pages, taux de conversion des fiches produits, etc.).

En termes de KPI, la Customer Lifetime Value est un indicateur de premier rang pour bien calculer le ROI de ses stratégies d’acquisition. Cependant, nombre de petits e-commerçants n’ont pas les ressources en interne pour établir cet indicateur ou ne souhaitent pas investir dans les bons outils pour l’étudier.

Mes recommandations sont donc une belle catégorisation en fonction des besoins clients, des fiches produit claires, avec des images à 360° et idéalement des vidéos qui mettent en scène le produit / service. Les facteurs de réassurance (avis clients, sécurité des paiements, mode de transport…) sont aussi prépondérants.

 

 

BENOÎT GAILLAT
CEO mobibot.io

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Pour (ré)engager un client, il faut lui donner une cause

Les clients utilisent de nombreux points de contacts avant d’acheter. La façon la plus efficace de comprendre les évolutions des modes de consommation reste bien évidement le tracking Analytics. Ceci dit, reconstituer le parcours complet est aujourd’hui plus un vœux pieu qu’une réalité. Savoir si le client a déjà vu le produit avant de se rendre en magasin permet au vendeur de mieux cibler les points à travailler et savoir où en est le client dans sa décision d’achat. Cherche-t-il plutôt du conseil ? Des recommandations ? Ou tout simplement à « valider » que son achat est le bon. Je me souviens d’un client voulant améliorer son taux de conversion qui était 2 ou 3 fois inférieur à la moyenne sur un couple navigateur/machine (Safari/OSX). Après une analyse technique approfondie, nous avons constaté qu’un des fichiers JS ne se chargeait pas correctement et affectait la navigation dans le tunnel pour une partie des visiteurs. Sans les données analytiques, il aurait été impossible de s’en rendre compte.

En termes d’analyse, le taux de conversion dépend bien évidement du secteur d’activité. Pour des produits « coup de cœur », le taux de conversion à la visite a son intérêt. Pour des produits plus complexes ou prenants du temps de réflexion, il faut plutôt se focaliser sur l’utilisateur. De façon générale, il n’existe pas « UN » taux de conversion par site. Il est à mon avis utile de le découper en plusieurs sous-parties en fonction des objectifs : par cohorte de clients, par navigateur, par support, par heure de la journée, par catégorie de produits… Rester sur un seul taux risque de rendre la donnée inexploitable.

Concernant l’abandon de panier, on considère souvent les internautes comme ayant volontairement abandonné leur panier. Ce n’est pas toujours le cas. On sous-estime très souvent les problèmes techniques : problème sur le site, de paiement, de 3D sécure, d’affichage, de lenteur, de compatibilité technique, refus de paiement… Un système de relance de paniers, par exemple par email, permet de rattraper les visiteurs ayant eu un problème ou les incertains. Cela reste un must have en 2018. Le retargeting publicitaire est évidement à tester pour résoudre les abandons, mais il ne faut pas oublier les « basiques » : permettre de tester plusieurs cartes bancaires sur un paiement, une url de panier accessible via une url spécifique pour partager ça sur plusieurs écran mobile / desktop par exemple, une rapidité du site dans le tunnel de commande, un système de guest checkout etc.

Sur la fidélisation, je trouve l’approche commune souvent très technique. On fidélise souvent via le prix (mais ce n’est pas de la fidélité à mon avis). Pour engager un client, ou le réengager, il faut lui donner une cause. Et pour faire référence à Simon Sinek, je dirai : pas de cause, pas d’engagement, au mieux un peu d’opportunisme.

 

 

ARNAUD GENTY
Senior UX Designer et fondateur de Stash

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Il est vital de mesurer la conversion par utilisateur en intégrant tous les touchpoints

Les data analytics doivent être complétées par des données comportementales (type Hotjar) et par des méthodes qualitatives comme des tests utilisateurs pour comprendre et interagir au mieux avec les comportements des clients. Avec 2 temps forts pour l’analytics :

  • En amont, pour aider à construire des personas, analyser et auditer les parcours utilisateurs.
  • En aval, pour suivre les évolutions recommandées et permettre l’amélioration continue.

Au niveau de la conversion, dans certains secteurs d’activité comme le tourisme, le parcours utilisateur est bien plus complexe que de « simples » visites sur un site. On ne considère malheureusement pas suffisamment les autres touchpoints. Il est vital de mesurer la conversion par utilisateur avec un système de pondération intégrant des caractéristiques comme le nombre de touch points, le temps de parcours entre la recherche et l’achat, et d’autres métriques encore.

J’ai en mémoire un projet de vente de pneus / produits liés aux voitures où nous avons analysé les catégories d’accessoires les plus consultées, ainsi que les produits les plus achetés ensemble. Finalement, nous avons proposé une amélioration du parcours en faisant systématiquement passer le client par une étape de propositions de produits associés. Résultat : augmentation sensible du taux de conversion et du panier moyen.

Mes recommandations : apporter des éléments de réassurance tout au long du parcours de consultation du catalogue et du tunnel d’achat, avec des filtres clairs et une technologie qui ne doit pas limiter les possibilités de tris (dans un monde idéal !). Par exemple, les fiches produits au niveau d’une liste doivent afficher instantanément toutes les caractéristiques (couleurs, tailles, disponibilité…).

 

 

RÉMY BALANGUÉ
Chef de marché e-commerce AT Internet

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L’objectif est de trouver l’équilibre entre budget d’acquisition et marge produit

Je vois 3 principaux défis pour le e-commerçant en 2018. Le premier est certainement la concurrence très forte dans ce secteur, qui attaque des deux bords : d’un côté les très gros acteurs comme Amazon et Cdiscount en France sont des références connues du grand public, avec des puissances marketing sans égal. De l’autre, les plus petits concurrents, très nombreux. Il n’a jamais été aussi facile de monter un site e-commerce en quelques clics, les CMS comme PrestaShop, Magento, WiziShop, etc. facilitent grandement la tâche. La dépendance à Google est aussi une réalité. Que ce soit par le biais du SEO ou de l’AdWords, une visibilité limitée chez Google est un désastre pour un e-commerçant. Les budgets d’acquisition sont en constante augmentation et un manque d’adaptabilité est un facteur de risque aggravant. Enfin, réussir à attirer un client une première fois est déjà un vrai défi. Le fidéliser pour en faire un acheteur régulier est une tâche également complexe.

Après plusieurs années dans le domaine du Digital Analytics, je constate que la maturité des e-commerçants a beaucoup évolué. Il y a 10 ans, les données servaient « simplement » à faire des rapports consolidés (liste des commandes, liste des produits achetés). Aujourd’hui, les marques sont en quête de recommandations d’analyses, de suggestions d’améliorations de leurs catalogues produits, etc. L’analyse des données est au centre de l’activité des e-commerçants. Non seulement elle permet de mesurer les commandes et le chiffre d’affaires, mais elle apporte une vue extrêmement détaillée des interactions avec les produits. Elle permet aussi de répondre à des questions simples : quels sont les produits les plus recherchés ? Les plus achetés ? Les visiteurs cliquent-ils sur cette bannière promotionnelle ? Quelle est la fréquence des mises en panier ? Et des achats associés ? Etc. Ces données sont d’autant plus utiles que les problématiques sont multiples. Par exemple, le cycle d’achat est différent entre une voiture ou de l’alimentaire. Là où les automobilistes vont prendre plusieurs semaines pour finaliser un achat (besoin de comparer, d’être rassurés), les clients des supermarchés viennent régulièrement faire leurs courses. L’étude des comportements des visiteurs permet d’ajuster les produits poussés et donc d’optimiser la mise en panier et l’achat final. L’objectif ultime reste de trouver l’équilibre entre le budget d’acquisition et la marge sur le produit pour que la rentabilité soit au rendez-vous.


Retrouvez prochainement Rémy à Paris Retail Week, l’événement incontournable de la rentrée dédié aux professionnels du retail et du e-commerce. Il animera la conférence : « Le Digital Analytics, arme de conversion massive de l’e-commerce ».

Intéressé(e) par le e-commerce analytics ? Encore plus de bonnes pratiques et conseils dans notre série d’articles dédiés au e-commerce et téléchargez notre guide :

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Responsable éditorial. Bernard a piloté la stratégie de Content marketing d'AT Internet pendant près de 10 ans. Ses sujets de prédilection : le data marketing, les stratégies d'Inbound, la communication éditoriale web et les digital analytics.

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