Le taux de conversion, est cher aux yeux de nombreux propriétaires de site. Mais alors que nous le calculons surtout dans le cadre d’une campagne ou bien sur une plage de temps déterminée, Kevin Hillstrom, lui, nous propose une manière originale d’appréhender la question. Pourquoi ne pas tout simplement comparer le mois de l’analyse au mois précédent ! Nous allons voir que cela peut radicalement changer votre façon de percevoir votre actuel taux de conversion.
Traduction du billet de Kevin Hillstrom, Conversion rate across time
Les clients, ils n’arrêtent pas de mettre la pagaille dans nos taux de conversion, vous ne trouvez pas ?
Il y a deux semaines, je suis allé sur le site de Zappos le lundi soir. J’ai copié une douzaine de miniatures de photos produits, je les ai collées dans un courriel et j’ai envoyé le tout à ma femme.
Le lendemain matin, ma femme regarde les photos dans son courriel et me fait savoir quelle est la paire de chaussures qui lui plait.
Le mercredi, j’ai acheté la paire de chaussures que ma femme aimait.
Du point de vue du consommateur (c-à-d mon point de vue), cette manière de procéder a été parfaitement concluante.
D’un point de vue statistique, cela pourrait engendrer un processus défectueux. Nous avons deux visites pour un seul achat. Vos outils informatiques pourraient considérer cela comme une visite unique avec un taux de conversion de 100 % ou bien pourraient considérer cela comme deux visites produisant un taux de conversion de 50 %.
Tels de véritables médecins légistes, nous allons tenter de percer certains secret du taux de conversion. Et pour cela nous n’allons pas uniquement nous concentrer sur le taux de conversion à proprement parler mais plutôt voir comment les visiteurs possédant différents types d’attributs se comportent dans le temps.
Penchons-nous sur un exemple simplifié. Prenons tous les visiteurs du mois de Mai et classons les selon différents critères, basés sur la profondeur des visites durant ce dit mois :
- Page d’accueil ou page d’atterrissage sans approfondissement
- Pages visitées plusieurs fois
- Panier de commande abandonné
- Acheteur
Clairement, cette segmentation peut être largement étendue (par source : ppc, courriel… en y ajoutant les mois d’avril ou de mars, faire un comparaison entre les nouveaux acheteurs et ceux ayant déjà acheté).
La prochaine étape est de créer une “grille”. Pour tous les internautes ayant visité notre site durant le mois de Mai, nous les avons classifiés selon leurs comportements sur le mois de Juin :
- Pas de visite ultérieure;
- Page d’accueil ou page d’atterrissage sans approfondissement
- Page visitées plusieurs fois
- Panier de commande abandonné
- Acheteur
Notre travail consiste à construire la grille en classifiant les clients par rapport à leurs comportements du mois de Mai à celui de Juin. Cette grille donnera un résultat ressemblant à cela :
Pas de | Page accueil / atterissage |
Multi- | Abandon panier | Acheteur | |
Visite ultérieure | Pages | ||||
Page d’accueil / atterrissage | 78.2% | 10.3% | 5.2% | 4.3% | 2.0% |
Pages multiple | 49.6% | 12.5% | 22.4% | 7.3% | 8.2% |
Panier abandonné | 32.3% | 15.7% | 24.4% | 13.7% | 13.9% |
Acheteur | 25.8% | 20.4% | 29.4% | 9.3% | 15.1% |
Ce tableau est simpliste, mais nous offre un certain nombre d’informations utiles.
Par exemple, regardons la colonne Pas de visite ultérieure. L’objectif de conversion pour cela est le taux de retour. Notre tableau suggère que 21.8 % des internautes ayant visité notre page d’accueil ou une page d’atterrissage reviennent.
Maintenant concentrons-nous sur les paniers abandonnés par les clients. Le taux de retour pour ces internautes est de 67.7 %. Cela est important de le savoir. Si vous savez qu’un internaute qui abandonne n’a que très peu de chance de revenir sur votre site alors l’abandon de panier est vraiment une mauvaise chose pour votre site. Mais si vous savez que plus des deux tiers des visiteurs qui abandonnent leur panier reviennent avant la fin du mois suivant, alors les abandons de panier ne vous paraîtrons plus aussi négatifs qu’auparavant.
Dans un projet avec d’autres personnes travaillant dans le e-marketing, le mot le plus important est toujours “le contexte”. Dans le tableau ci-dessus, un client qui explore en détail le site puis le quitte, n’est pas forcément considéré comme un échec de conversion. En effet, plus de la moitié des visiteurs de ce segment reviennent sur le site le mois suivant avec un taux de conversion à 8%. Ces données donnent des pistes sur une certaine “fidélité” qui n’aurait pas facilement été véhiculée par des chiffres comme 3% de taux de conversion ou bien un taux d’abandon de 47% pour le panier.
Le contexte est dérivé de la connaissance que nous avons de l’état du client avant ou après une certaine période. Lorsque nous allons plus loin que les mesures habituelles des campagnes, nous ne mesurons plus le client mais nous nous focalisons sur lui et son comportement dans le temps, obtenant ainsi un niveau de compréhension du client supérieur à ce que nous avions.
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