Aujourd’hui, mettre en place des plans de marquage pour mieux mesurer la conversion, les objectifs et les KPI de nos clients, ne suffit plus. Il est nécessaire de se pencher sur l’optimisation de la conversion. Comment tirer parti de Google Analytics dans un objectif d’optimisation de la conversion ?
Par Jean-François Longy, Directeur Général de Cybercité
1 - Cartographier l’audience
Désormais, nous sommes face à une audience changeante : elle est multicanale et multi device. Les phases de considérations, d’intentions, de décisions, font que les internautes multiplient les visites/sessions sur un site avant de transformer.
L’objectif de cette première analyse est de réussir à mieux connaître votre audience :
- Combien de temps met-elle à convertir ?
Quelle part met moins d’une journée ?
Quelle part met plus d’une journée ?
- Combien de sessions faut-il avant de transformer ?
Quelle part à besoin d’une visite pour transformer ?
Quelle part a besoin de plusieurs canaux ?
- Combien de canal mon audience a-t-elle utilisé ?...
Quelles sont les canaux « initiateur », « passeur » ou « buteur » dans l’analyse de votre conversion ?
Le résultat de ces analyses doivent vous orienter sur l’activation ou le retrait de certains leviers ou la pondération de la performance
2 - Identifier le parcours utilisateur
Dans cette étape, on cherche à déterminer les fuites d’audience de l’ensemble de vos utilisateurs et de créer le parcours type. Bien entendu, il est loin d’être linéaire, mais pour prendre l’exemple d’un site E-commerce on pourra facilement identifier plusieurs étapes obligatoires
- La vue d’une page produit
- L’ajout au panier
- La vue de la page panier
- Les différentes étapes de checkout
- La commande
L’idée est donc de connaître les parts de deperdition entre ces différentes étapes de manière à créer un entonnoir global et d’identifier les faiblesses de votre site Internet.
3 - Analyser le taux de rebond et le taux de sortie
Pour rappel :
- le taux de rebond correspond au taux de visites quittant votre site sans avoir parcouru d’autres pages.
- Le taux de sortie correspond lui, au nombre de fois où la page parcourue a été la dernière consultée par le visiteur avant de quitter le site.
Ces indicateurs ne s’analysent pas en regardant uniquement la moyenne du taux de rebond de votre site mais en fonction de chaque typologie de pages. En effet, sur un site, vous avez des pages qui incitent à l’action et d’autre moins. D’où l’intérêt de pouvoir bien segmenter ses pages.
- Une page de catégorie doit mener vers un produit,
- Une homepage doit mener vers une promo ou une mise en avant
- Une page produit doit mener vers un clic produit.
Cependant, toutes les pages de votre site n’ont pas la vocation à mener quelque part, une page de contenu peut très bien mener simplement à de la lecture.
4 - Analyser l’entonnoir de conversion
L’entonnoir de conversion est l’ensemble des étapes qui mènent à la conversion. Nativement dans Google Analytics, cette fonctionnalité ne fonctionne qu’avec des « pages vues » mais elle atteint rapidement ces limites car il est impossible de savoir si votre audience agit avec des fonctionnalités de la dite page (CTA, interaction avec toogle, sélection d’une option) et il est alors indispensable de mettre en place des micros-conversions pour mieux comprendre les déperditions d’audience.
De la même manière que l’on analyse l’entonnoir, la mise en place d’un scroll tracking est utilisé pour aller plus loin dans l’analyse des comportements. On peut notamment identifier les zones les moins consultées, calculer des ratios sur les clics VS les vues ou encore identifier les différentes actions sur une page et ainsi, au besoin, optimiser le contenu.
5 - Déchiffrer le formulaire
Parmi les indicateurs indispensables à monitorer, le formulaire est sans doute le plus important. Selon la typologie de votre site, le formulaire est au cœur de votre transformation.
Cependant, l’optimisation de la conversion d’un formulaire reste complexe dans Google Analytics car il n’existe que deux indicateurs :
- Taux de conversion : Réalisations de l’objectif /Session
KPI trop large qui tient compte de l’ensemble des visites sans cibler l’audience « chaude »
- Taux d’engagement : Réalisations de l’objectif /Session
KPI plus intéressant, mais qui ne prend pas en compte la visibilité du formulaire ou l’interaction avec les champs du formulaire.
Il alors indispensable de mettre en place des indicateurs de mesure de la performance afin d’obtenir les données suivantes :
- Qui voit le formulaire ?
- Qui entre dans le 1er champ ?
- Quels sont les champs renseignés ?
- Où abandonne l’audience ?... ).
Mettre en place ces micros-conversions permet de savoir si l’utilisateur voit le formulaire, de comptabiliser les entrées dans chaque champ, et aussi de comptabiliser les tentatives de soumissions. On peut alors identifier les champs bloquants et optimiser le formulaire pour améliorer le taux d’engagement.
6 - Faire des choix selon la méthode PIE
Une fois réalisées toutes ces analyses, il est nécessaire de ré affiner nos hypothèses et faire des choix suivant la méthode PIE.
- P comme Potentiel : quelle amélioration peut-on apporter à ces pages ? Cela va-t-il mener à la conversion ? A quel endroit du tunnel ? On note toutes les hypothèses avec un certain potentiel.
- I comme Importance : Est-ce que l’optimisation sera génératrice de conversions ?
- E comme Effort : à savoir l’effort technique pour résoudre le problème. En effet, supprimer des champs dans un formulaire, changer le template d’une page pour faire un test A/B peut couter en ressources.
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