5 conseils clés pour améliorer l'optimisation de la conversion
Comment tirer parti de Google Analytics dans un objectif d'optimisation de la conversion? 5 pistes de réponses avec Jean-François Longy, directeur général de Cybercité.
Je m'abonneAujourd'hui, mettre en place des plans de marquage pour mieux mesurer la conversion, les objectifs et les KPI de nos clients, ne suffit plus, car nativement, Google Analytics est un outil de mesure de la conversion. C'est-à-dire qu'il est susceptible de vous donner des indicateurs de performances, mais il est moins doué pour donner de véritable KPIS d'analyse de la conversion. À cela se couplent aussi deux évolutions du marché. Le trafic entrant n'est pas illimité, il est nécessaire de se pencher sur l'optimisation de la conversion pour essayer de toucher ces 99% de clients qui ne transforment pas sur vos sites grâce à une approche user centric. Et l'audience est devenue multicanale et multidevice en l'espace de quelques années.
Voici 5 conseils.
1. Cartographier l'audience
Désormais, nous sommes face à une audience changeante: elle est multicanale et multidevice. 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 son audience:
- Combien de temps met-elle à convertir?
- Combien de sessions faut-il avant de transformer?
- Combien de canal mon audience a-t-elle utilisé?
Le résultat de ces analyses doit 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 des 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:
Lire aussi : Arnaud Bodzon, LVMH : "La data peut être utilisée pour mieux comprendre les habitudes de paiement"
- 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 déperdition entre ces différentes étapes de manière à créer un entonnoir global et d'identifier les faiblesses du 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 le 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.
- 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
Ces indicateurs ne s'analysent pas en regardant uniquement la moyenne du taux de rebond du site mais en fonction de chaque typologie de pages. En effet, sur un site, certaines pages incitent à l'action et d'autre moins. D'où l'intérêt de pouvoir bien segmenter ses pages. Cependant, toutes les pages du 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 ses limites car il est impossible de savoir si l'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 microconversions pour mieux comprendre les déperditions d'audience.
Lire aussi : Salvatore Spatafora, Blancheporte : "Nous devons trouver la bonne alliance entre le mobile et le papier"
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 du site, le formulaire est au coeur de la 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 premier champ?
- Quels sont les champs renseignés?
- Où abandonne l'audience?
Mettre en place ces microconversions permet de savoir si l'utilisateur voit le formulaire, de comptabiliser les entrées dans chaque champ et de comptabiliser les tentatives de soumissions. On peut alors identifier les champs bloquants et optimiser le formulaire pour améliorer le taux d'engagement.
6. La suite
Une fois réalisées toutes ces analyses, il est nécessaire de réaffiner les 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? À 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 coûter des ressources.
En conclusion, quelle est la recette idéale ?
C'est un mélange de KPI, de macroconversions (soumission du formulaire de contact ou formulaire de devis, la configuration du tunnel avec de la génération de pages pour pouvoir identifier l'étape de livraison, l'étape de paiement, le choix du paiement), de microconversions (lesquelles permettent de mesurer une certaine appétence de l'audience pour les contenus: téléchargement de PDF, clic sur des numéros de téléphone ou sur des mails, clic sur des liens), d'UX et d'analyse de formulaire. Les KPI d'UX sont souvent sous-estimés, pourtant il est primordial de travailler davantage sur l'expérience utilisateur afin de réorganiser les différentes parties du site. La mise en place de certains trackings vont permettre de savoir comment agit l'audience avec le site et, notamment, de savoir où elle clique.
Jean-François Longy est cofondateur et directeur général de CyberCité "More Traffic More Business", agence search marketing et digital marketing. Après avoir étudié à Sciences Po Lyon, puis à l'EM Lyon Business School, il fonde en 1999 l'agence Cybercité avec Nicolas Claraz alors que le référencement sur Google vient d'éclore. Cybercité, spécialisé en marketing digital, est rejointe par David Bonnamour en 2002 pour accélérer le développement du pôle référencement naturel. Aujourd'hui, Cybercité regroupe plus de 140 collaborateurs et six agences réparties en France (Lyon, Paris, Nantes, Rennes, Chambéry, Sophia Antipolis).