Cessez de prendre vos visiteurs pour des nombres, racontez-leur une histoire
Non, non, je ne me suis pas trompé dans le titre. Il s’agit bien des taux de conversions et non pas DU taux de conversion, car bien sûr il n’y en a pas qu’un seul et si vous vous êtes jusque là toujours contenté de calculer votre taux de conversion global, il va sûrement vous falloir reconsidérer cette manière de voir les choses.
Pourquoi il n’y a pas qu’un taux de conversion ?
Mesurer le taux de conversion global d’un site n’a pratiquement aucun sens et ne peut être utilisé comme indicateur qu’en comparaison d’autres sites, mais, avouez-le, vous avez rarement entre vos mains l’accès aux web analytics de vos concurrents et chercher à se comparer à eux ressemble donc à une quête du Graal sans fin.
Nous le savons tous, calculer le nombre de transactions sur le nombre de visiteurs uniques n’est pas indicateur intéressant. Ce n’est pas très compliqué à comprendre. Il vous suffit d’activer un levier de trafic et inonder votre site d’affiliation, votre taux descendra immédiatement.
Autre facteur d’influence : la période. Un taux de transformation y est extrêmement sensible. Il suffit d’arriver à la période des soldes pour s’en rendre compte. De la même manière, des variations dans votre offre le feront parfois monter ou descendre en fonction de vos promos, des nouveautés, etc…
Segmenter : oui. Mais par quoi ?
Là où il devient intéressant d’observer le taux de transformation, c’est évidemment en le segmentant. Il est de coutume pour cela de prendre les sources de trafic :
- Trafic naturel
- Trafic direct
- SEM
- Affiliation
- Comparateur
- Display
- Retargeting
Sans surprise, on observera à coup sûr que le taux de transformation d’un site (TTR) sera plus ou moins fort en fonction de l’origine du trafic. Un trafic direct (par url ou par mot clé de la marque) aura un TTR beaucoup plus fort que l’affiliation. Et c’est normal ! Pourquoi ? Parce qu’en général, avant d’acheter sur votre site, les internautes ne font pas qu’une visite, mais plusieurs et lorsqu’ils y reviennent c’est, en général, en tapant directement son nom dans Google ou bien dans l’url du navigateur (ça, c’est si vous avez bien fait votre travail de mémorisation).
A l’inverse, l’affiliation ou le display, correspondent à des trafics de notoriété et leur TTR sera d’autant plus bas et, là encore, c’est sans surprise, puisqu’il s’agit de moyens de communication s’adressant plus aux propects qu’à des clients éventuellement déjà fidélisés.
De la vue marketing à la vue user-centric
Mais savoir qu’un visiteur venu du entrée directe convertit mieux qu’un visiteur venu de l’affiliation nous aide-t-il à améliorer notre conversion ?
En effet, la segmentation par source n’est qu’une vue marketing, commode pour chiffrer la performance d’une campagne, mais inutile pour optimiser la conversion, car elle ne traduit pas le cheminement du client au cours de son parcours d’achat, et surtout ne nous permet pas d’actionner réellement de leviers sur le site (hormis sur les landing pages, mais nous en reparlerons plus tard).
Il est plus important de comprendre comment se comporte un visiteur sur votre site que de savoir d’où il vient, car cela ne représente qu’une vue partielle de son histoire avec votre marque.
Pamela is shopping
Pamela, la eshoppeuse moderne
Pour bien comprendre, prenons un exemple :
Pamela est une jeune mère de famille avec un revenu au dessus de la moyenne. Elle est mariée à un cadre disposant lui aussi de bons revenus. Son premier enfant vient de naître et elle cherche à s’équiper le plus rapidement possible. Elle est donc une « proie » idéale pour le monde numérique, car ses activités professionnelles et sa vie personnelles ne lui laissent pas beaucoup de temps pour faire les magasins. Elle cherche notamment à acheter un chauffe-biberon, chose qu’elle avait oublié dans sa liste de naissance.
Sa première démarche sera de faire une recherche dans Google avec un terme plutôt générique, genre « chauffe biberon ». Aussitôt plusieurs choix se présentent à elle : des publicités Adwords qui renvoient soit sur des sites ecommerce, soit sur des comparateurs. Même chose en SEO. Toutefois Pamela est une personne assez sensible au design et elle aperçoit une photo d’un chauffe-biberon qui lui plait bien (grâce à Google Product) et décide donc d’aller le voir. Elle arrive donc sur une fiche produit de chauffe-biberon sur un site qu’elle ne connaissait pas avant (à ce stade là, vous devriez avoir pensé à optimiser vos fiches produits en tant que landing page pour recueillir au moins un clic de sa part).
Coup de chance, le produit l’intéresse, mais elle voudrait en voir d’autres. Le site étant assez agréable et facile à naviguer, elle y reste quelques minutes, puis s’en va. Le temps presse. Elle va tout de même essayer de voir si elle ne trouverait pas moins cher ailleurs le premier produit qu’elle a vu, car il lui plaît vraiment. Deuxième recherche, donc, avec le nom précis du chauffe-biberon et voilà Pamela partie chez la concurrence. Toutefois, elle décidera de ne pas acheter tout de suite, car elle aimerait bien toucher et voir le produit en magasin.
Ca tombe bien, car il y a une boutique (concurrente de la votre) en bas de son bureau. Elle y passera un midi en espérant le voir.
Nous sommes lundi, Pamela profite de sa pause midi pour acheter un sandwiche et faire un saut chez votre concurrent. Par chance, elle y trouve le chauffe-biberon qu’elle avait en tête, mais elle a un doute sur le prix. Comme Pamela est un peu une geek, elle revient sur votre site pour y comparer le prix, mais votre site n’étant pas optimisé pour le mobile, elle n’arrive pas à retrouver l’information (parce que ça l’énerve et que le vigile du magasin la regarde d’un oeil soupçonneux), elle reporte donc encore son achat.
Ce n’est que quelques jours plus tard, à tête reposée, qu’elle se décide enfin à revenir sur votre site pour acheter le chauffe-biberon sur lequel vous étiez bien placé sur le prix. Elle l’ajoute donc à son panier et démarre un achat. Malheureusement, elle découvre en cours de route que les frais de port sont un peu plus élevés qu’elle ne pensait et la voilà qui hésite encore. Heureusement, vous aviez tout prévu et une subtile bannière interactive lui apprend que les frais de port sont offerts pour tout les nouveaux clients. Cette fois, c’est décidé, il n’y a pas à décider, elle embraye et termine sa commande, malgré un formulaire beaucoup trop long et un paiement 3D Secure qui a failli lui faire abandonner.
2 jours plus tard elle reçoit son chauffe-biberon satisfaite, mais une impression de parcours du combattant, notamment sur la fin de la commande. Du coup, elle ne reviendra pas forcément sur votre site pour son prochain achat.
Cet exemple, un peu long, comme vous avez pu le voir, montre bien que ce n’est pas la source de trafic qui définit un client, mais bien son comportement d’achat au sein d’un monde mêlant à la fois le digital et le réel et qui passe du mobile au magasin au site web, etc.
Est-il possible alors de mesurer ce comportement et d’y découvrir des leviers d’action ? Oui, comme nous avons pu le voir avec l’offre des frais de port gratuit !
Quels indicateurs vont nous aider ? Puisque nous nous intéressons dans cet article au taux de transformation, nous nous cantonnerons à celui-ci, mais vous verrez qu’il en existe bien d’autres.
Une autre manière de voir les nombres
Pour commencer, nous avons vu que Pamela était une prospecte et non pas une cliente. De ce fait, en tant que « novice », son parcours lui fera croiser le terrible « Formulaire de création de compte », un des pires tueurs de prospects qui soit.
Observez donc le taux de conversion à partir de la page panier jusqu’à la confirmation en mesurant d’une part les prospects devant passer une première commande et d’autre part celui des clients ayant déjà commandés. Vous vous apercevrez (quelque soit la source de trafic) d’une différence notable. En moyenne, dans l’habillement, la mode et beaucoup de sites ecommerce, le TTR du tunnel de commande oscille entre 30 et 40% toute catégorie de visiteurs incluses, mais si vous observez le TTR pour les visiteurs n’ayant jamais acheté, vous verrez qu’il est de loin inférieur.
TTR variable selon l'engagement des visiteurs sur un site ecommerce de textile
Pour quelles raisons ?
- Un prospect aura tendance à « tester » le tunnel de commande pour voir s’il ne recèle pas de « pièges » : frais de port exorbitants, assurance tombé par accident dans le panier, etc… Il voudra être sûr que sa commande se passera parfaitement et qu’il aura en main toutes les informations pour pouvoir agir en cas de problème
- Le prospect aura rencontré des problèmes techniques qui ne l’auront pas rassuré sur la fiabilité, non seulement du site, mais de l’ensemble de votre marque
- Le prospect n’aura pas réussi à terminer sa commande pour des raisons d’ergonomie (combien de fois avons-nous vue en test des gens ne pas comprendre le tunnel de commande)
- Les modes de livraison disponibles ne correspondent pas au besoin du prospect
- etc… les raisons sont nombreuses
On peut encore aller plus loin et segmenter encore plus le TTR du tunnel de conversion :
- Par première visite
- Par nombre de visite
- Par récence de visite
- Par montant du panier et nombre d’articles
- Par géolocalisation
- Par page du tunnel, etc…
Ces indicateurs qui nécessitent une bonne maitrise de votre outil de web analytics vous aideront donc à beaucoup mieux comprendre ce qui se passe sur votre site. Il est donc primordial de les observer au sein d’un tableau de bord semaine par semaine en y annotant tous les évènements ayant eu lieu à la fois sur votre site, mais aussi à l’extérieur de votre site :
- Modification technique du tunnel
- Campagne d’emailing
- Campagne de trafic
- Période de soldes, saisonnalité, etc.
- Evènement médiatique
- Jour de la semaine
- Nouvelle offre
Ces indicateurs sont riches d’informations et vous permettront de travailler sur l’ensemble des leviers de la conversion.
Conclusion : pour optimiser, il faut analyser ses TTR et non pas le TTR
Alors bien sûr, je n’ai pas évoqué le mobile. Mais si celui-ci offre un site spécialisé adapté aux téléphones ou aux tablettes, le même travail est à faire. Vous n’avez pas fini de mesurer vos TTR et d’optimiser !
PS : Il va de soi qu’il est possible d’aller beaucoup plus loin dès lors que soyez aussi capable de connaître la lifetime value de vos clients et leur historique d’achat. Mais c’est déjà une autre histoire.
