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27% des utilisateurs abandonnent leurs commandes en raison d’un processus de paiement trop long ou trop complexe. Lorsqu’un internaute a parcouru votre catalogue et commencé à ajouter des produits dans son panier, l’entrée dans le tunnel de paiement est imminente. Vous devez capter toute son attention et l’orienter vers 1 seul objectif : la validation de la commande. Cela signifie : limiter les abandons de panier en simplifiant au maximum le processus d’achat. Comprendre les étapes majeures du tunnel de conversion est donc essentiel dans l’optimisation du taux de conversion global. Mais comment s’y prendre et que faut-il analyser exactement dans le parcours visiteur ? C’est tout un art, ou presque ! 

 

La performance globale du tunnel 

Sur un site e-commerce, les premiers KPI de ventes à suivre sont bien sûr le chiffre d’affaires, le panier moyen, ou encore le nombre de transactions. Vous pouvez aussi analyser les revenus issus des ventes par canal (e-mail, réseaux sociaux, trafic direct, moteurs de recherche), par campagne marketing (payante ou organique), par catégorie de produit ou même par opération promotionnelle. 

Mais l’analyse approfondie du tunnel d’achat permet de comprendre plus finement à quelles étapes du processus de conversion les internautes quittent votre site. Les principales étapes sont le panier, le choix du mode de livraison, le paiement et la confirmation. 

Dans les paramétrages de votre solution analytique, vous pouvez déterminer quelle interaction va déclencher la mesure du passage d’une étape à une autre (chargement de page, soumission d’un formulaire, clic sur un bouton, etc.).

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Les principaux KPI à surveiller :

  • Le taux de conversion du tunnel : ratio entre les paniers ayant été convertis en transactions sur l’ensemble des paniers actifs sur la période (en vert au-dessus du tunnel).
  • Le nombre de paniers actifs sur chacune des étapes (chiffres bleus en-dessous du nom de l’étape).
  • Le taux de passage de chaque étape (pourcentage en vert entre chaque étape) qui est le ratio entre les paniers ayant franchi l’étape vers l’une des étapes suivantes, sur le total des paniers actifs sur l’étape analysée.

 

Les abandons de paniers

Regardons de plus près l’étape critique de l’arrivée sur la page panier. La performance du panier d’achat est déterminante pour la suite du processus de conversion. Comme lors d’une visite d’un bien immobilier, tout se joue dans les premières secondes. Le seul CTA (Call-To-Action) à mettre en avant à ce stade est celui permettant de passer à l’étape suivante. Il parait donc indispensable de bien comprendre ce que l’on appelle les paniers non-convertis et les abandonnistes.

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Il s’agit d’analyser les paniers actifs sur une période donnée qui n’ont pas donné lieu à une conversion. En mesurant le nombre d’interactions depuis la création du panier et en analysant son montant potentiel, vous détectez les clients très hésitants et ceux à fort potentiel.

 

La navigation cross-sites

Le parcours d’achat linéaire mono-site et mono-device n’existe plus pas. Faites en sorte de pouvoir mesurer l’intégralité du customer journey. Vos outils analytiques ont beaucoup à vous apprendre sur les interactions avec votre marque. Ne vous limitez pas simplement à analyser les visites en silos. Concrètement, si vous analysez plusieurs sites partageant les mêmes ID de paniers, vous pouvez réconcilier les visites cross-sites dans votre outil analytics. Grâce à cela, un visiteur qui commence un panier sur un device et le valide sur un second ne sera plus considéré comme abandonniste (sur le premier). On considère que les deux devices ont contribué à la transaction.

D’autres métriques de suivi du comportement cross-device existent : analyses de rétention, recouvrement, séquences de navigation, déduplication de visiteurs. Usez et abusez-en.

Retrouvez plus d’infos sur les notions d’analyse multicanale et omnicanale dans cet article.

 

L’efficacité du mode de paiement

Quel que soit le système de paiement, son fonctionnement est déterminant pour finaliser la transaction. Une erreur technique de votre prestataire et c’est la perte de confiance immédiate du client envers votre marque. Et même punition côté analytics : un marquage bancal avec des données imprécises peut fausser votre analyse et vous faire prendre de mauvaises décisions…

Vos métriques liées au paiement doivent impérativement être fiables et correctement suivies. Parmi elles :

  • Le nombre de fois où votre site a proposé tel ou tel mode de paiement (possibilité de conditionner le résultat avec la marge demandée par votre prestataire).
  • Le nombre de fois où les visiteurs ont généré une erreur liée à ce paiement (erreur de saisie, erreur de soumission du formulaire, etc.).
  • Le nombre de transactions passées avec ce mode de paiement.

L’abandon de panier n’est pas toujours volontaire. On sous-estime les problèmes techniques (paiement, 3D secure, lenteur…)

Benoit Gaillat, CEO Mobibot.io

 Le coût maximum acceptable de la livraison

Combien facturer une livraison ? Cette question concerne tous les e-commerçants, qui proposent différentes stratégies tarifaires :

  • Tarif fixe, quel que soit le montant total de la commande,
  • Tarif dégressif,
  • Livraison gratuite au-delà d’un certain montant,
  • Livraison gratuite.

Quoi qu’il en soit, le prix ne doit pas être prohibitif. Sans proposer systématiquement la gratuité, il faut trouver le bon équilibre pour compenser la charge due à votre prestataire. Pour comprendre le comportement de vos visiteurs, calculez le chiffre d’affaires total de vos commandes et la part prise par la livraison.

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Pour étudier son impact, concentrez-vous sur les visiteurs n’ayant pas convertis, mais tout de même arrivés jusqu’à la page du choix de livraison. Constatez alors la part de la livraison sur le total de la valeur du panier.

Plusieurs conclusions possibles :

– pour les commandes à faible montant, vous constatez peut-être que les tarifs de livraison sont trop élevés ;

– pour les autres, vous arrivez à déterminer un seuil de tolérance, qui en fonction du cycle d’achat et du produit, peut varier. Sur certains sites, les clients s’attendent à ne pas payer de frais de port dès 50€ d’achat, pour d’autres, ce sera 100€, voire 200€.

 

La mesure exacte de la confirmation de commande

La page de confirmation de commande est critique. N’hésitez pas à mettre en place un monitoring et des alertes sur sa disponibilité et son nombre de chargements. Mais attention des biais possibles existent dans la mesure de la confirmation du paiement. En cause, 2 pages clés qui passent, bien (trop) souvent, sous les radars des solutions analytics :

  • Le formulaire de paiement.
  • La page de confirmation.

 

Explication : pour mesurer une interaction avec un outil analytics, un script JavaScript est nécessaire. Qui dit script JavaScript dit action sur le navigateur du client. Problème, le formulaire et la page de confirmation sont généralement hébergés sur le site du prestataire de paiement (la banque). Conséquence : pas de lien entre ces 2 navigateurs et mesure des validations de commandes impossible (tout du moins en Javascript). La solution technique est de mesurer les confirmations/annulations des transactions de serveur à serveur sans passer par le navigateur du client (et cela est possible avec AT Internet). Sans cette mesure server-side, vous passez à côté de 30 à 40% des validations de transactions sur votre solution analytics. Si vous imaginez piloter votre activité avec un tel écart, bon courage.

 

Pour conclure et insister sur la question de la qualité de la donnée évoquée juste avant, parlons des solutions analytiques (américaines et gratuites) qui délivrent des données échantillonnées. Pour nous, le sampling n’est pas acceptable, et particulièrement en e-commerce, surtout quand vous manipulez des données transactionnelles sensibles. Si votre solution web analytics échantillonne les données, le chiffre d’affaires et le nombre de commandes annoncés sont approximatifs lorsque votre trafic dépasse un certain seuil. La fiabilité des chiffres est alors vraiment remise en question. Selon certaines estimations, les indicateurs issus de l’échantillonnage peuvent varier de 10% à 80%. A bon entendeur…

 

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Auteur

Responsable éditorial. Bernard est en charge de la stratégie de contenus pour AT Internet. Il possède une expérience de 10 ans dans le domaine du Content Marketing. Ses sujets de prédilection : le data marketing, les stratégies d'Inbound, la communication éditoriale web et les digital analytics.

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